1、Lux

Lux 是一个 Python 库，它可以自动化的进行数据探索，让你能更轻松的玩转数据科学。Lux 旨在与 Pandas 紧密集成，可以按原样使用，而无需修改现有的Pandas代码。要启用Lux，只需将 import lux 与 Pandas import 语句一起添加即可。

官方链接 https://lux-api.readthedocs.io/en/latest/source/getting_started/installation.html

安装方法

2、Translators

Translators 集成了谷歌、应、有道、百度等多个翻译平台 API，支持上百种语言翻译，使用便捷，配置灵活。对于需要批量翻译的场景，对是提利器。

安装

示例展示

Github 官方链接 https://github.com/UlionTse/translators

3、TextShot

荐一款高精度免费 OCR 工具：TextShot。开发这款工具仅仅使用 139 行 Python 代码完成，就可快速提取截屏文本内容并复制到剪贴板。且适用于 Windows，macOS 和 Linux 系统。

4、Fancy-NLP

Fancy-NLP 是由腾讯商品广告策略组团队构建的用于建设商品画像的文本知识挖掘工具，其支持诸如实体提取、文本分类和文本相似度匹配等多种常见 NLP 任务。与当前业界常用框架相比，其能够支持用户进行快速的功能实现。

在当前的商品广告业务场景中，我们利用该工具快速挖掘海量商品数据的特征，铝皮保温从而支持广告商品荐等模块中。

安装方式

示例代码

输出文本中的实体信息

结果产出

{'text': '同济大学位于上海市杨浦区，校长为陈杰',  'entities': [   {'name': '同济大学',    'type': 'ORG',    'score': 1.0,    'beginOffset': 0,    'endOffset': 4},   {'name': '上海市',    'type': 'LOC',    'score': 1.0,    'beginOffset': 6,    'endOffset': 9},   {'name': '杨浦区',    'type': 'LOC',    'score': 1.0,    'beginOffset': 9,    'endOffset': 12},   {'name': '陈杰',    'type': 'PER',    'score': 1.0,    'beginOffset': 16,    'endOffset': 18}]}

此外还可以进行文本类别识别、文本意图识别，测试后果真的不错噢

Github 官方链接 https://github.com/boat-group/fancy-nlp

邮箱：215114768@qq.com

5、latexify_py

个人信息是指以电子或其他方式记录的能够单独或者与其他信息结识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。个人信息包括1）姓名、出生日期、住址、电话、电子邮件等个人基本资料；2）身份证、护照、驾驶证、工作证、社保证、居住证等个人身份信息；3）基因、指纹、声纹、掌纹、面部识别特征等个人生物识别信息；4）个人信息账号、IP地址、个人数字证书等网络身份标识信息；4）个人健康生理信息；5）职业、职位、工作单位、学历、工作经历、成绩单等个人教育工作信息；6）银行账号、口令、存款信息、房产信息、信贷信息、征信信息、交易和消费记录、流水记录、虚拟财产等个人财产信息；7）通信记录和内容、短信、彩信、电子邮件等个人通信信息；8）通讯录、好友列表、群列表、电子邮件地址列表等联系人信息；9）网络浏览记录、软件使用记录、点击记录、收藏列表等个人上网操作记录信息；10）硬件序列号、软件列表、设备MAC地址、唯一设备识别码等设备信息；11）定位信息、行踪轨迹、住宿信息、经纬度等个人位置信息；12）婚史、宗教信仰、取向、未公开的违法犯罪记录等其他信息。

天眼查资料显示，常州金纬智能装备制造有限公司，成立于2021年，位于常州市，是一家以从事电气机械和器材制造业为主的企业。企业注册资本300万人民币。通过天眼查大数据分析，常州金纬智能装备制造有限公司利信息21条，此外企业还拥有行政许可3个。

latexify_py，可快速将 Python 函数快速转为 LaTeX 数学公式。对于有公式需要处理的小伙伴，对是福利！作者是 Google Brain 的软件工程师 Yusuke Oda，目前主要负责自然语言处理，语音处理，软件工程和机器学习等工程。

Github 官方链接 https://github.com/google/latexify_py

到此这篇关于几款好用的python工具库(小结)的文章就介绍到这了,更多相关python 工具库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！