22 个最常用的 Python 包

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作者 | Erik-Jan van Baaren

策划 | 万佳

出处 | 架构头条

全球各地的程序员都是怎样使用 Python？

我们从最常用的 Python 包入手，去解答上述这个问题。最初，我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来，深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。

1

Urllib3

下载次数：8.93 亿

Urllib3 是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

• 线程安全

• 连接池

• 客户端 SSL/TLS 验证

• 使用分段编码上传文件

• 用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

• 支持 gzip 和 deflate 编码

• HTTP 和 SOCKS 的代理支持

不要被名字所误导， Urllib3 并不是 urllib2 的后继者，而后者是 Python 核心的一部分。如果你想使用尽可能多的 Python 核心功能，或者你能安装什么东西是受限，那么请查看 urlllib.request。

https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html#module-urllib.request

对最终用户来说，我强烈建议使用 requests 包（参阅列表中的 #6）。这个包之所以会排名第一，是因为有差不多 1200 个包依赖 urllib3，其中许多包在这个列表中的排名也很高。

https://libraries.io/pypi/urllib3/dependents

2

Six

下载次数：7.32 亿

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。

six.print_()
print()
print
six.print_()

一些事实：

• 它的名字叫 six ，是因为二乘以三等于六。

• 同类库还可以看看 future 包。

• 如果你要将代码转换为 Python3（并停止支持 2），请查看 2to3。

虽然我理解它为什么这么受欢迎，但我希望人们能完全放弃 Python 2，因为要知道从 2020 年 1 月 1 日起 Python 2 的官方支持就已停止。

PyPI 页面

https://pypi.org/project/six/

文档

https://six.readthedocs.io/

3

botocore、boto3、s3transfer、awscli

这里，我把相关的几个项目列在一起：

botocore（#3，6.6 亿次下载）

s3transfer（#7，5.84 亿次下载）

awscli（#17，3.94 亿次下载）

boto3（#22，3.29 亿次下载）

Botocore 是 AWS 的底层接口。 Botocore 是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer
Boto3
AWS-CLI
s3transfer

令人惊讶的是，这些针对 AWS 库的排名竟如此之高——这充分说明了 AWS 有多厉害。

4

Pip

下载次数：6.27 亿

我想，你们大多数人都知道并且很喜欢 pip，它是 Python 的包安装器。你可以用 pip 轻松地从 Python 包索引和其他索引（例如本地镜像或带有私有软件的自定义索引）来安装软件包。

有关 pip 的一些有趣事实：

• pip 是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

• pip 很容易使用。要安装一个包只需 pip install 即可，而删除包只需 pip uninstall 即可。

• 最大优点之一是它可以获取包列表，通常以 requirements.txt 文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

• 如果结合使用 pip 与 virtualenv （列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。要了解更多细节，请查看这篇文章：

https://medium.com/better-programming/stop-installing-python-packages-globally-use-virtual-environments-a31dee9fb2de

5

Python-dateutil

下载次数：6.17 亿

python-dateutil
datetime
Python datetime
python-dateutil

你可以用这个库做很多很棒的事情。其中，我发现的一个特别有用的功能就是：模糊解析日志文件中的日期，例如：

from dateutil.parser import parse
 
logline = 'INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.'
timestamp = parse(log_line, fuzzy=True)
print(timestamp)
# 2020-01-01 00:00:01

6

Requests

下载次数：6.11 亿

Requests
urllib3
urllib3
urllib3

下面这个例子说明 requests 用起来有多简单：

import requests
 
r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
r.status_code
# 200
r.headers['content-type']
# 'application/json; charset=utf8'
r.encoding
# 'utf-8'
r.text
# u'{"type":"User"...'
r.json()
# {u'disk_usage': 368627, u'private_gists': 484, ...}

PyPI 页面

https://pypi.org/project/requests

文档

https://2.python-requests.org/en/master/

7

S3transfer

这里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介绍，因为它们的关系非常密切。

8

Certifi

下载次数：5.52 亿

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

小锁告诉我们此网站已使用 SSL 保护

加密过程是基于 SSL 证书的，并且这些 SSL 证书由受信任的公司或非营利组织（如 LetsEncrypt）创建。这些组织使用他们的（中间）证书对这些证书进行数字签名。

你的浏览器使用这些证书的公开可用部分来验证这些签名，这样就能确保你正查看的是真实内容，并且没有人能窥探到通信数据。Python 软件也能做同样事情。这就是 certifi 的用途所在。它与 Chrome、Firefox 和 Edge 等网络浏览器随附的根证书集合没有太大区别。

Certifi 是根证书的一个精选集合，有了它，你的 Python 代码就能验证 SSL 证书的可信度。

如此处所示，许多项目信任并依赖 certifi。这也是该项目排名如此之高的原因所在。

https://libraries.io/pypi/certifi/dependents

certifi PyPI 页面

https://pypi.org/project/certifi/

文档

https://certifiio.readthedocs.io/en/latest/

9

Idna

下载次数：5.27 亿

根据其 PyPI 页面， idna 提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

可能你像我一样也是一头雾水，不知道 Idna 是什么，有什么用！据悉，应用程序中的国际化域名（IDNA）是一种用来处理包含非 ASCII 字符的域名机制。但是，原始域名系统已经提供对基于非 ASCII 字符的域名支持。所以，哪有问题？

问题在于应用程序（例如电子邮件客户端和 Web 浏览器）不支持非 ASCII 字符。更具体地说，电子邮件和 HTTP 用的协议不支持这些字符。对许多国家来说，这没什么问题，但是像中国、俄罗斯、德国、希腊和印度尼西亚等国家，这是个问题。最后，来自这些地方的一群聪明人想到 IDNA。

IDNA
ToASCII
ToUnicode
ToASCII
ToUnicode
IDNA
idna.encode()
idna.decode()

import idna
idna.encode('ドメイン.テスト')
# b'xn--eckwd4c7c.xn--zckzah'
print(idna.decode('xn--eckwd4c7c.xn--zckzah'))
# ドメイン.テスト

如果你是受虐狂，则可以阅读 RFC-3490 了解这一编码的详细信息。

PyPI 页面

https://pypi.org/project/idna/

GitHub 页面

https://github.com/kjd/idna

10

PyYAML

下载次数：5.25 亿

YAML 是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML
YAML
YAML
YAML

Python 提供了自己的配置解析器，但是与 Python 的 ConfigParser 的基本 .ini 文件结构相比，YAML 提供更多功能。

https://docs.python.org/3/library/configparser.html

YAML
ConfigParser
ConfigParser
int

config.getint(“section”, “my_int”)

pyyaml
PyYAML
int

config[“section”][“my_int”]

YAML 还允许任意的 deep trees，虽然不是每个项目都需要这种东西，但是需要时，它就可以派上用场。你可能有自己的偏好，但是许多项目都使用 YAML 作为配置文件，所以这个项目是很受欢迎的。

PyPI 页面

https://pypi.org/project/PyYAML/

文档

https://pyyaml.org/

11

Pyasn1

下载次数：5.12 亿

像上面的 IDNA 一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。 ASN.1 是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

ASN.1 描述了系统之间的跨平台接口，以及可以通过该接口发送的数据结构。

还记得 Certifi（请参阅 #8）吗？ASN.1 用于定义 HTTPS 协议和其他许多加密系统中使用的证书格式。它也用在了 SNMP、LDAP、Kerberos、UMTS、LTE 和 VOIP 协议中。

这是一个非常复杂的规范，并且某些实现已被证明满是漏洞。你可能还会喜欢关于 ASN.1 的这个有趣的 Reddit 帖子。

https://www.reddit.com/r/programming/comments/1hf7ds/useful_old_technologies_asn1/

一个建议，除非你真的需要，否则还是敬而远之吧。但由于它用在很多地方，因此许多包都依赖这个包。

12

Docutils

下载次数：5.08 亿

Docutils
Docutils
reStructuredText

你可能听说过，甚至读过 PEP 文档。

https://www.python.org/dev/peps/pep-0012/

那么什么是 PEP 文档？最早的 PEP 文档，PEP-1 为我们提供很好的解释：

PEP 的意思是 Python 增强提案。一个 PEP 就是一个设计文档，用来向 Python 社区提供信息，或描述 Python 或其过程或环境的新功能。PEP 应该提供该功能的简明技术规范以及功能的原理。

PEP 文档使用固定的 reStructuredText 模板编写，并使用 docutils 转换为格式正确的文档。

Sphinx
Sphinx
Docutils
Sphinx
Sphinx
docutils

13

Chardet

下载次数：5.01 亿

你可以用 chardet 模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

安装 chardet 后，你还有一个名为 chardetect 的命令行工具，用法如下：

chardetect somefile.txt

somefile.txt: ascii with confidence 1.0

Chardet
requests
chardet

https://chardet.readthedocs.io/en/latest/usage.html

14

RSA

下载次数：4.92 亿

rsa 包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

• 加密和解密

• 签名和验证签名

• 根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

一些事实：

• RSA 是 RonRivest、Adi Shamir 和 Leonard Adleman 三人姓的首字母。他们在 1977 年发明该算法。

• RSA 是最早的公钥密码系统之一，被广泛用于安全数据传输。在这样的密码系统中，有两个密钥：公共部分和私有部分。你用公钥加密数据，只能用私钥解密数据。

• RSA 是一种 slow algorithm。它很少用于直接加密用户数据。通常，RSA 用于安全传递对称密钥加密的共享密钥，这样加密和解密大量数据时会快得多。

以下代码段展示了如何在一个非常简单的用例中使用 RSA：

import rsa
 
# Bob creates a key pair:
(bob_pub, bob_priv) = rsa.newkeys(512)
 
# Alice ecnrypts a message for Bob
# with his public key
crypto = rsa.encrypt('hello Bob!', bob_pub)
 
# When Bob gets the message, he
# decrypts it with his private key:
message = rsa.decrypt(crypto, bob_priv)
print(message.decode('utf8'))
# hello Bob!

假设 Bob 保留自己的私钥 private，那么 Alice 可以确定他是唯一可以阅读该消息的人。但是，Bob 不能确定是 Alice 发送了该消息，因为任何人都可以获取并使用他的公钥。为证明是她，Alice 可以用她的私钥在邮件上签名。Bob 可以用她的公钥验证此签名，确保消息的确是她发送的。

google-auth
oauthlib
awscli
rsa

15

Jmespath

下载次数：4.73 亿

在 Python 中用 JSON 非常容易，因为它在 Python 字典上的映射非常好。对我来说，这是它最好的特性之一。

实话实说——尽管我已经用 JSON 做过很多工作，但我从未听说过这个包。我只是用 json.loads() 并从字典中手动获取数据，也许再搞个循环什么的。

JMESPath ，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。以下是一些基本示例：

import jmespath
 
# Get a specific element
d = {"foo": {"bar": "baz"}}
print(jmespath.search('foo.bar', d))
# baz
 
# Using a wildcard to get all names
d = {"foo": {"bar": [{"name": "one"}, {"name": "two"}]}}
print(jmespath.search('foo.bar[*].name', d))
# [“one”, “two”]

PyPI 页面

https://pypi.org/project/jmespath/

文档

http://jmespath.org/

16

Setuptools

下载次数：4.01 亿

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

https://packaging.python.org/

https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/

17

Awscli

这里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介绍，因为它们的关系非常密切。

18

Pytz

下载次数：3.94 亿次

像 dateutils （#5）一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

我自己关于计算机上处理时间的经验总结来说是：始终在内部使用 UTC。仅当生成供人类读取的输出时，才转换为本地时间。

这是 pytz 用法的示例：

from datetime import datetime
from pytz import timezone
 
amsterdam = timezone('Europe/Amsterdam')
 
ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 10, 27, 6, 0, 0))
print(ams_time)
# 2002-10-27 06:00:00+01:00
 
# It will also know when it's Summer Time
# in Amsterdam (similar to Daylight Savings Time):
ams_time = amsterdam.localize(datetime(2002, 6, 27, 6, 0, 0))
print(ams_time)
# 2002-06-27 06:00:00+02:00

19

Futures

下载次数：3.89 亿

从 Python 3.2 开始，python 提供 current.futures 模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

正如我之前提到的，从 2020 年 1 月 1 日起，Python 2 的官方支持停止。希望我明年重新再来看的时候，这个包不会再出现在前 22 名中吧。

下面是 futures 的基本示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from time import sleep
 
def return_after_5_secs(message):
  sleep(5)
  return message
 
pool = ThreadPoolExecutor(3)
 
future = pool.submit(return_after_5_secs,
                     ("Hello world"))
 
print(future.done())
# False
sleep(5)
print(future.done())
# True
print(future.result())
# Hello World

如你所见，你可以创建一个线程池并提交一个要由这些线程之一执行的函数。同时，你的程序将继续在主线程中运行。这是并行执行程序的简便方法。

20

Colorama

下载次数：3.7 亿

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

https://pypi.org/project/colorama/

这样做起来非常容易，具体请查看以下示例代码：

from colorama import Fore, Back, Style
 
print(Fore.RED + 'some red text')
print(Back.GREEN + 'and with a green background')
print(Style.DIM + 'and in dim text')
print(Style.RESET_ALL)
print('back to normal now')

21

Simplejson

下载次数：3.41 亿

json
json
simplejson
simplejson

• 它适用于更多的 Python 版本。

• 它比 Python 更新的频率更频繁。

• 它有用 C 编写的（可选）部分，因此速度非常快。

你经常会在支持 JSON 的脚本中看到以下内容：

try:
  import simplejson as json
except ImportError:
  import json

json
Simplejson
json

22

Boto3

这里把 #3、#7、#17 和 #22 放在一起介绍，因为它们的关系非常密切。

23

小结

仅仅介绍这 22 个包恐怕不够，因为排在后面的许多包都是像我们这样最终用户感兴趣的。

通过制作这份列表，我了解到一些新东西：

1. 许多排名靠前的 package（包）都提供某种核心功能，例如处理时间、配置文件、加密和标准化等。它们往往是其他项目的依赖项。

2. 一个常见的主题是连接性。这些包大多允许你连接到服务器和服务，或支持其他包这样做。

3. 剩下的那些是对 Python 的扩展。创建 Python 包的工具、帮助创建文档的工具、创建版本之间兼容性的库等。

延展阅读：

https://medium.com/better-programming/the-22-most-used-python-packages-in-the-world-7020a904b2e

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