3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
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(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库 。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改 。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer 。
4、Pip
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 package name即可,而删除包只需pip uninstall package name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 。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展 。我的经验是 , 常规的Python datetime缺少哪些功能 , python-dateutil就能补足那一块 。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上 。它让 Web 请求变得非常简单 。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包 。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多 。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项 。
7、Certifi
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 。
8、Idna
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 。”
IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode 。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串 。ToUnicode则逆转该过程 。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
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是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML 。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内 。
10、Pyasn1
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 。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等 。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法 。
12、Chardet
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 。
13、RSA
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 。
14、Jmespath
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 。
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