一个 Pythoner的 Awesome List
一个 Pythoner的 Awesome List
从大三接触 Python 到现在几乎已经有两年的接触经验了，除去中间有一年左右接私活写写 Android 和 Lamp 之外，有 Python 实际项目开发经验也算是 9 个多月，也稍微算得上是一个入门级别的 Python 程序员了。
网上不乏一些不错的 Awesome list, 但是说实话，这种类型的清单某些程度上不就相当于推荐自己没有看过的书单？
而我对自己的 Awesome List 是有要求的。
- 不求大而全到让人摸不着头脑。
- 项目只收纳在真实开发项目中用过, 正在学习的，并且的的确确提升了我的开发效率的。
- 平台仅专注 Mac/Linux 上面的工具。
- 所选工具除非特意标注，皆兼容 Py3.4+
我觉得这样的 Awesome List 比起那些涵盖各个方面的集合要好很多。
0x01. Python 库
我平时的开发以爬虫为主，Django 框架为辅，偶尔写写 Flask.
1.1. 爬虫类
爬虫其实也并不是很需要技术水平的东西，对于小规模的爬虫，获取 - 解析 - 分析 - 入库即可。
只是抓取情景变化了之后，需要做的事情就是把各个模块解耦，甚至流程也在某种程度上发生了变化，变成了获取 - 入原始网页库 - 分析 - 入中间数据库 - 再获取 - 分析 - 入关系数据库。
在这个过程中，Python 中有很多很方便的库可以使用。
爬虫框架
- Scrapy 爬虫框架王者，配合 Scrapy-Redis 可以很快写出分布式爬虫。
- PySpider 用过一两次，觉得总有些奇奇怪怪的小问题。值得围观，不推荐。
当然，即便如此，也并不代表不需要编写定制自己的爬虫。
Scrapy 就像大神给你的组装机，是个通用型爬虫，抓取一些简单的网站很好，对付一些比较复杂反爬虫机制比较强的网站，用起来总是束手束脚的，感觉还是需要自己动手组合各个模块进行抓取的。 我是觉得 Scrapy 这种异步的程序调试起来是很费事情的，如果我的想法有错误的话，还请不吝赐教。
所以，下面是我在抓取解析分析入库这个流程中用到的工具第三方库：
爬虫分析网站常用：
- phantomjs
- chrome
- charles 用于抓包和测试
爬虫获取常用：
- requests
- multiprocessing
- threading
- asyncio Py3.5 异步库
爬虫解析常用：
- 正则表达式
- json
- nodejs 配合 v8 引擎可以复用一部分 js 代码得出真实数据。
- beautifulsoup
- lxml
- pyquery
- w3lib 这也是 scrapy 用的库推荐
- pytesseract 简单的图像识别
- click 用于编写命令行工具
数据库驱动
- mysqlclient-python
- psycopg2
- PyMongo
- redis-py
数据清洗与入库
- Pandas
- https://github.com/kennethreitz/records
- https://github.com/kennethreitz/tablib
- IPython Notebook
数据提取与可视化
- xlsxwriter
- Matplotlib
- Seaborn
- ECharts 虽然不是 Python 语言的，但是可以嵌入到 IPython Notebook 中进行可视化。详情请参照我在简书上写的这篇文章 IPython Notebook 引入 ECharts 做可视化
爬虫的部署与监控：
- psutil
- supervisor
- Ansible, Ansible 快支持 Py3 了，所以值得关注。将自己平时部署更新的脚本转成 Ansible 脚本的话，大大提高了部署的速度与准确度。
1.2. 网站开发类
- Django
- django-autocomplete-light
- django-celery
- django-compressor
- django-coverage-plugin
- django-crispy-forms
- django-debug-toolbar
- django-environ
- django-extensions
- django-filebrowser
- django-filter
- django-formtools
- django-grappelli
- django-guardian
- django-import-export
- django-model-utils
- django-mptt
- django-redis
- django-reversion
- djangorestframework
- django-compressor
- django-pipeline
由于并非专注开发 Flask 程序，所以不推荐 Flask 相关资源。
1.3. 其他 Python 库
命令行工具：
- httpie
- mycli 如果现在进入 MySQL 终端进行查询的话，首选 MyCLI
小工具：
- douban.fm 终端 douban.fm
- douyu.fm 这是我写的一个关于斗鱼 TV 弹幕获取的终端小程序
0x02. 网站 / 订阅
对于网站与订阅，求精不求多。
- 董明伟的博客 http://www.dongwm.com/
- 知乎上关于 Python 的专题 https://www.zhihu.com/topic/19552832
个人比较看东西找书或者是找代码的时候有两个习惯：
- 找牛的人看的资料，而不仅仅是牛人的资料。牛人一般情况下推荐的资料也是上上作品。类似于 PageRank, 一直看下去收获相当大。
- 求精不求多。毕竟技术日新月异，学好一两个领域足矣。
0x03. 书单
其实程序员的阅读量并不完全在纸质书上，主要在各种技术文章上，在各种官网的 Tutorial,Guide,API, 和 Source Code 上面，但是有一些书籍多读几遍还是很有帮助的。
- [x] 鸟哥的私房菜 两本
- [x] Python Cookbook
- [x] Python 算法教程
- [x] Python 可视化编程
- [x] Python Web 开发实战
- [x] Python For Data Analysis
- [x] MySQL 技术内幕 : SQL 编程
- [x] MySQL 技术内幕 : InnoDB 技术内幕
- [x] 深入浅出 MySQL
- [x] SQL 反模式
- [x] Linux 集群和自动化运维
- [x] Practical Vim
- [x] 大型网站技术架构。核心原理与案例分析
0x04. 进阶源码单
书单是进阶的读者推荐给入门读者的读物。
源码单是进阶的程序员推荐给入门读者的读物。
下面是董明伟推荐的两个源码单：
初级 Pythoner 源码单
- kennethreitz/pip-pop: Tools for managing requirements files.
- kennethreitz/envoy: Python Subprocesses for Humans™.
- kennethreitz/records: SQL for Humans™
- mitsuhiko/pluginbase: A simple but flexible plugin system for Python.
- mitsuhiko/pipsi: pip script installer
- mitsuhiko/unp: Unpacks things.
- chrisallenlane/cheat
- jek/blinker: A fast Python in-process signal/event dispatching system.
- mitsuhiko/platter: A useful helper for wheel deployments.
- kennethreitz/tablib: Python Module for Tabular Datasets in XLS, CSV, JSON, YAML, &c.
进阶 Pythoner 源码单
- faif/python-patterns 使用 Python 实现一些设计模式的例子。
- pallets/werkzeug flask 的 WSGI 工具集。其中包含了实现非常好的 LocalProxy,cached_property,import_string,find_modules,TypeConversionDict 等。
- bottlepy/bottle 阅读一个 Web 框架对 Web 开发就会有更深刻的理解，flask 太大，bottle 就 4k 多行，当然如果你有毅力和兴趣直接看 flask 是最好了的。
- msiemens/tinydb 了解用 Python 实现数据库。
- coleifer/peewee 了解 ORM 的实现。
- pallets/click click 已经内置于在 flask 0.11 里，提供命令行功能，值得阅读。
以及一个非常神奇的进阶项目 500lines https://github.com/aosabook/500lines
0xEE. 结论
这就是我，一个 Python 爬虫工程师常用的以及现在主要在学习的关于 Python 方面的 Awesome List. 整理出来分享给大家。
生命苦短，我用 Python
原文地址：http://www.jianshu.com/p/3e79f8565ff7#