盘点9个Python的库

我们一起看看 2025 年值得关注的 9 个 Python 库，它们能让你的开发工作更上一层楼。

PyAutoGUI：让电脑自动干活

PyAutoGUI 是一个自动化库，能让 Python 模拟鼠标和键盘操作。它能自动填写表格、点击按钮，甚至玩游戏。如果开发者有重复性的电脑操作，它就是解放双手的好工具。

python 复制代码

import pyautogui
import time

time.sleep(3) # 留出 3 秒切换到你想操作的窗口
pyautogui.moveTo(500, 500, duration=1)
pyautogui.click()
pyautogui.typewrite("Hello from Python!", interval=0.1)

特点：

模拟鼠标和键盘： 可以控制鼠标移动、点击、拖拽，模拟键盘输入、快捷键等。
屏幕截图与图像识别： 能够识别屏幕上的特定图像，根据图像位置进行操作。
跨平台： 在 Windows、macOS 和 Linux 上都能用。

Schedule：轻松安排定时任务

Schedule 库支持用简单直接的方式来安排 Python 函数在特定时间运行。它不像完整的任务调度系统那么复杂，适合在脚本内部做一些轻量级的定时操作。

python 复制代码

import schedule
import time

def job():
    print("定时任务正在执行...")

schedule.every(10).minutes.do(job)
schedule.every().day.at("10:30").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

特点：

直观的 API ： schedule.every().hour.do(job) 这样的写法非常易懂。
灵活的调度方式： 支持按秒、分、时、天、星期几等多种周期执行。
轻量级： 不需要额外的守护进程或复杂配置。

Arrow：优雅处理时间和日期

Python 自带的 datetime 模块功能强大，但有时用起来不太方便。Arrow 库提供了一个更友好、更直观的方式来处理日期和时间。它能轻松解析、格式化和操作时间，代码读起来也更清晰。

python 复制代码

import arrow

utc_time = arrow.utcnow()
local_time = utc_time.to('local')

print(f"本地时间: {local_time.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')}")
print(f"时间过去了: {local_time.humanize(locale='us')}")

特点：

智能解析： 能自动识别多种日期时间字符串格式。
简单易用： 提供一致的 API 来处理日期时间对象。
时区支持： 内置对时区处理的良好支持。

Flet：用 Python 打造 Flutter 界面

如果你想用 Python 做出像手机 App 一样的漂亮界面，Flet 是个不错的选择。它能用 Python 代码直接构建 Flutter 应用程序。所以，Python 应用可以拥有现代、美观、跨平台的原生体验，无论是桌面、Web 还是移动端。

python 复制代码

import flet as ft

def main(page: ft.Page):
    def on_click(e):
        page.add(ft.Text(f"你好, {name.value}!"))
    name = ft.TextField(label="你的名字")
    page.add(name, ft.ElevatedButton("打个招呼", on_click=on_click))

ft.app(target=main)

特点：

基于 Flutter： 享受 Flutter 带来的高性能和一致的用户体验。
Python 编写： 无需学习 Dart 语言，直接用 Python 构建应用。
跨平台： 一套代码可以部署到桌面、Web 和移动设备。

NiceGUI：用 Python 写 Web UI，零 JavaScript

NiceGUI 这个库，它有一点酷，因为它只需要用 Python 代码，就能跑出一个基于 Web 的用户界面。它底层结合了 FastAPI 和 VueJS，但开发者完全不需要写 JavaScript。这对于后端开发者来说，是个快速构建管理界面或数据看板的好工具。

python 复制代码

from nicegui import ui

def greet():
    ui.label(f"你好, {name.value}!")

name = ui.input("你的名字")
ui.button("提交", on_click=greet)

ui.run()

特点：

纯 Python 构建： 前端 UI 逻辑全部用 Python 实现。
实时更新： 界面可以动态响应 Python 后端的变化。
易于部署： 可以部署为 Web 应用，也可以在本地作为桌面程序运行。

Reflex：Python 全栈开发框架

Reflex（以前叫 Pynecone）是一个用纯 Python 构建完整 Web 应用的框架。它能从 Python 代码自动生成 React 前端界面，并处理状态管理、路由、部署等全套工作。如果你想用 Python 独立完成一个从头到尾的 Web 项目，可以试试 Reflex。

python 复制代码

import reflex as rx

class State(rx.State):
    count: int = 0
    def increment(self): self.count += 1
    def decrement(self): self.count -= 1

def index():
    return rx.hstack(
        rx.button("---", on_click=State.decrement),
        rx.text(State.count),
        rx.button("+", on_click=State.increment),
    )

app = rx.App(state=State)
app.add_page(index)
app.run() # 修正：已添加此行以确保代码可运行

特点：

全栈一体化： 从前端到后端都用 Python 搞定。
自动生成 React ：无需手动编写 React 组件。
内置状态管理和路由： 简化复杂应用的开发。

Loguru：让日志记录变得简单又强大

Loguru 旨在彻底简化 Python 的日志记录。告别复杂的 logging 模块配置，Loguru 提供了一个开箱即用的、功能强大的日志解决方案。它能让开发日志输出更美观、信息更丰富，并且更容易追踪。

python 复制代码

from loguru import logger

logger.info("这是一条普通的消息。")
logger.warning("这里有一个警告。")

try:
    x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logger.exception("出错了！")

特点：

简单易用： 引入即可用，几乎零配置。
丰富的功能： 支持彩色输出、日志轮转、过滤、异常捕获等。
可读性强： 默认输出格式清晰，便于阅读。

AnyIO：统一的异步操作接口

异步编程在现代 Python 开发中越来越重要。AnyIO 提供了一个统一的 API，开发者可以更容易地编写异步代码，并且兼容 asyncio 和 trio 等不同的异步框架。它让异步编程变得更简单，更不容易出错。

python 复制代码

import anyio

async def some_task(delay):
    await anyio.sleep(delay)
    print(f"延迟 {delay} 秒的任务完成")

async def main():
    async with anyio.create_task_group() as tg:
        tg.start_soon(some_task, 1)
        tg.start_soon(some_task, 2)

anyio.run(main)

特点：

统一 API ：抽象了底层异步框架的差异。
易于并发： 提供了简单的并发任务和协程管理。
提高代码 可移植性 ：可以在不同异步后端之间切换。

PyWebview：用 Web 技术做桌面程序

PyWebview 让开发者能用熟悉的 HTML、CSS 和 JavaScript 来设计桌面应用的界面，而 Python 处理后端逻辑。它不像 Electron 那样庞大，而是使用轻量级的原生窗口，既有 Web 界面的灵活性，又能保持桌面应用的原生感。

python 复制代码

import webview

webview.create_window('一个轻量应用', 'https://www.servbay.com')
webview.start()

特点：

轻量级： 比 Electron 更小的应用体积和内存占用。
原生窗口： 使用操作系统自带的 WebView 引擎，感觉更原生。
Python-JavaScript 通信： 方便地在前端和后端之间传递数据和调用函数。

上面这些库，每个都有自己的独到之处，能把 Python 项目做得更出色。但别忘了，无论什么库，依赖的都是 Python 开发环境。

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