Python 开发者的 6 个必备库

Python 凭借其易用的特点，已经被工业界和学术界广泛采用。另一方面，Python 丰富的第三方项目——库、附加组件，和辅助的开发成果——使得 Python 语言的应用范围被不断扩大。

其中一些项目，比如 PyInstaller 和 WxPython ，为那些制作桌面应用和终端应用的 Python 开发者提供了便利。

其他的项目, 比如 PyPy , 则是用来给服务器端 Python 应用提供额外的动力。还有一些，像  PBR 、CFFI 和 MyPy , 适用于差不多所有五花八门的 Python 应用，无论在什么地方运行。

如果你是一个 Python 开发者，所有这六个项目都值得你来熟悉一下。而且所有这些项目，在近几周都发布了新的主要版本。

如果你需要更快的 Python 应用程序，最简单的实现的方法就是通过 PyPy ，Python 运行时与实时（JIT）编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比，使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。

不幸的是，PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。

数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyPy 的 Python 2.7 兼容版本上。这些框架的大部分问题来源于 PyPy 与现有 C 代码的接口。为了解决这个问题，PyPy 5.9 对 CFFI 库（见下文）和 PyPy 的 Python  C API 兼容性层进行了改进。

此外，在 5.9 发布版本中，PyPy 的 JSON 解析器在处理多种 JSON 对象，尤其是那些重复使用的相同的词典键值时，明显更快。

你可以直接从 PyPy 的网站下载二进制版本： https://pypy.org/download.html 官方二进制文件包括 Windows、Mac OS 和 Linux 的不同 CPU 架构。

请注意，为了兼容 Python 2.7 和 Python 3.5 ，存在不同的二进制文件，因此请确保你正在获取与你将要运行的脚本所匹配的版本。

BitBucket 上有源代码和错误跟踪记录： https://bitbucket.org/pypy/pypy

C 外部函数接口库（CFFI）（ https://cffi.readthedocs.io/ ）为 Python 应用程序与独立 C 库的交互提供了一种机制。

虽然 Python 的 stock 版本，CPython，也拥有自己的库来完成此类功能，称为 Ctypes ，但对 Python 用户来说，比起 Ctypes ，CFFI 使得与 C 库的交互更容易、更简便。

与 PyPy 一起更新的 CFFI v1.11 （ https://cffi.readthedocs.io/en/latest/whatsnew.html#v1-11 ）增加了很小但很有用的改动。

现在可以在即将发布的 Python 3.7 上使用betas了，在 Windows 上更好地支持外部错误处理，并支持 C 语言中更多的现代标准类型，例如 float/double _Complex 和 char16_t和char_32t 类型。最后两个也是最重要的，在 C 库中默认使用 Unicode 编码。

CFFI 在 Python Package Index 上可以单独下载：https://pypi.python.org/pypi/cffi

或通过 Python 的 pip 工具安装：pip install cffi 。源码和问题跟踪可以在 BitBucket（https://bitbucket.org/cffi/cffi） 上找到。

关于 Python 的最常见的问题之一是“如何从 Python 脚本中生成独立的可执行文件？” PyInstaller （ https://github.com/pyinstaller/pyinstaller ）一直是对此最好的答案之一。

PyInstaller 将 Python 应用程序打包到单目录或单文件的可执行文件中，捆绑任何所需的第三方库，并可与绝大多数常见的库和框架配合使用。

PyInstaller 3.3 中最大的改进是对 Python 3.6 的支持，因为鉴于 Python 3.6 已经发布这确实是必要的。

PyInstaller 3.3 （ https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/releases/tag/v3.3 ）还包括一个更广泛兼容的引导加载程序，适用于 Windows 可执行文件，并扩展了对捆绑常见库（如 QT、GTK +、NumPy 和 Django ）的支持。

PyInstaller 在不久之后可能添加的一个功能是交叉打包，例如，在 Windows 上创建 Mac 兼容的应用程序。你需要在要部署的同一平台上运行该 PyInstaller ，无论是 Windows、Mac 还是 Linux 。

PyInstaller 可以通过 Python Package Index 安装： https://pypi.python.org/pypi/PyInstaller/3.3

也可通过 Python 的 pip 工具安装：pip install pyinstaller 。对于那些需要自己编译引导加载程序的人，源码可以在 GitHub （ https://github.com/pyinstaller/pyinstaller ）上找到，但对多数人而言是不需要这么做的。

Setuptools 是用于打包 Python 项目的标准的 Python 问题子系统。

管理特定项目的 Setuptools 可能会变得非常繁琐，特别是在自动生成需求、管理文档文件或编辑项目贡献者数据时。

PBR（ https://docs.openstack.org/pbr/latest/ ）, Python Build Reasonableness 的缩写，是以一致的方式用于管理 Setuptools 包的库。

它可以自动化许多 Setuptools 打包的设置，例如版本号、生成作者和 ChangeLog 文件，以及生成 Sphinx 风格的文档。

PBR 最初是作为 OpenStack 项目的一部分开发的，但现在你所使用 PBR 中维护的内容与 OpenStack 已经没有任何联系了。

PBR 在 Python Package Index 上可以找到：

https://pypi.python.org/pypi/pbr 并且可以和 pip 一起安装，只需要输入 pip install pbr 即可。 源码可在 GitHub （ https://github.com/openstack-dev/pbr ）上下载。

想要实现跨平台桌面应用程序的 Python 开发人员可以从多个工具包中进行选择。

WxPython（ https://wxpython.org/ ），是 WxWidgets（ https://www.wxwidgets.org/ ） 库的一个封装，使用了其所支持主机平台的原生 UI 元素，包括 Windows、Mac、Linux 和其他类 Unix 操作系统。

早期版本的 WxPython 被放弃了是由于其传统的设计决策，使其变得越来越慢，而且不太适合使用。