8 个 Python 库，再也不需要自己编写脚本了！

你是否是那种‘不造轮子不舒服’的开发者——需要什么功能？现成的库？不存在的，自己撸代码！JSON 转 CSV？命令行仪表盘？‘给我 30 分钟，Vim 里徒手搞定！’

而真正的效率不是能写多少代码，而是知道什么时候不该写代码。

就拿最近我最常使用的 Rich 来举例，它只用 3 行代码就能解决了你过去熬夜调试的终端渲染问题：

日志/调试输出自动变成带语法高亮的可折叠面板（再也不用 print(json.dumps()) 瞎眼了）

表格数据从歪歪扭扭的 ┐└─ 符号地狱变成自动对齐+分页的印刷级显示

进度条自带速度预估、动态宽度调整，甚至支持多任务并行——而我曾经花半天时间写出来的版本，连基本的中断恢复都搞不定

Rich 和其他 7 个库（见下文）教会我们一件事：用别人的轮子不是偷懒，而是把时间投资在真正创造价值的地方。

如果你也厌倦了重复解决已被完美解决的问题，是时候升级你的工具箱了。

1. Rich — CLI ≠ 丑陋

还记得以前命令行输出看起来像 Windows 95 那样的样式吗？Rich 可以解决这个问题——而且是样式化的。

只需一次导入，即可让终端输出看起来像在 Figma 中设计的那样。表格、Markdown 渲染、语法高亮的回溯、毫无压力的进度条……简直让人欲罢不能。

from rich.console import Console

console = Console()

console.print("Hello, [bold magenta]world[/bold magenta]!")

用途：不会让你眼花缭乱的日志。

提示：rich.traceback.install()用华丽、上下文丰富的回溯替换丑陋的 Python 回溯 - 无需额外工作。

2. Typer — 构建优质 CLI 的最快方法

不再使用argparse……，我推荐使用 Typer。

Typer 基于 Click 构建，使用函数签名和类型提示构建命令行界面 (CLI) 变得非常简单。只需添加文档字符串，基本上就能编写帮助命令了。

import typer

def main(name: str):

typer.echo(f"Hello {name}")

if __name__ == "__main__":

typer.run(main)

用途：在 5 分钟内创建完善的 CLI 工具。

Typer提示 = 更好的自动完成和文档 = 更少的--help time。

3. Pendulum — datetime会背刺你

有没有试过在 Python 中对两个日期时间进行减法运算，结果却……很奇怪？没错，就是这种感觉。 Pendulum 就是这样一款可直接替代 datetime 的软件，它能像成年人一样处理时区、格式化、持续时间和运算。

import pendulum

dt = pendulum.now("UTC").add(days=3)

print(dt.to_datetime_string())

用途：调度脚本、操控时区或应对夏令时。

Pendulum 可以在多种语言环境中解析人类可读的时间字符串，例如“下周四下午 5 点”。

4. Pydantic — 无需繁琐的强类型

我以前都是手动验证 JSON 的。（别评判。）后来我发现了 Pydantic。定义一个带类型提示的类，然后就搞定了——验证、记录、解析。

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):

id: int

name: str

is_active: bool = True

用途：验证 API 响应、配置和输入数据。

注意：它之所以成为 FastAPI 的支柱，是有原因的。但即使在 Web 世界之外？它仍然是一个颠覆性的力量。

5. Faker——真实数据混乱且可能违法

无论你是在模拟 API、播种开发数据库，还是仅仅试图生成令人信服的虚假用户资料（希望不是出于不可告人的原因），Faker 都能满足你的需求。

from faker import Faker

fake = Faker()

print(fake.name(), fake.email(), fake.address())

用途：创建个性化的虚拟数据。

试试生成海盗名字。相信我。

6. Tqdm — 为不耐烦的人设计的进度条

你可能之前见过这个。但如果你不经常用它，我们得聊聊。

Tqdm 可以包装任何可迭代对象，并显示智能且响应迅速的进度条。非常适合循环、下载或监控大型作业，避免程序静默卡顿。

from tqdm import tqdm

for i in tqdm(range(10000)):

pass

用于：所有耗时超过 0.5 秒的事情。

提示：帮助你尽早捕获无限循环。

7. Requests-HTML — 轻松抓取网页

我喜欢requests。我可以忍受BeautifulSoup。但是requests-html？

它结合了请求的简洁性和无头浏览器的解析能力。它还能执行 JavaScript！这意味着你终于可以安心地抓取现代网页了。

from requests_html import HTMLSession

session = HTMLSession()

r = session.get('https://example.com')

r.html.render()

print(r.html.find('h1')[0].text)

用途：抓取讨厌传统解析器的网站。

它底层使用了 Pyppeteer。使用 Python 进行 JS 渲染——无需担心 Selenium 带来的困扰。

8. Loguru — 轻松记录日志

Python 默认的日志记录功能……冗长，而且不直观。Loguru 的出现，让日志记录看起来就像在写日记一样——只不过它有日志级别、文件轮换和彩色输出。

from loguru import logger

logger.add("debug.log", rotation="1 MB")

logger.info("Processing started...")

用途：调试、生产日志和更好的睡眠。

一行代码即可替换低级的print() 和配置完整的日志系统。

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发表于 2025-07-16 09:20
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分类：Python开发

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