9个2026封神 Python库(淘汰旧工具)

# 创建并激活虚拟环境uv venv.\.venv\Scripts\activate # 安装依赖（比 pip install 快几十倍 并行下载速度要快uv pip install ruff polars pydantic# 零依赖运行脚本（无需事先创建虚拟环境）uv run python script.py

# 检查并格式化整个项目ruff check . --fix    # 检查代码并自动修复问题ruff format .    # 直接格式化代码

# 导入 Typerimport typer# 创建一个 Typer 应用app = typer.Typer()# 1. 最简单的命令：无参数@app.command()def hello():    """打印 Hello World"""    typer.echo("👋 Hello, Typer!")# 2. 带位置参数的命令@app.command()def greet(name: str):    """向指定的人打招呼"""    typer.echo(f"Hello {name}! 👋")# 3. 带可选参数（选项）的命令@app.command()def multiply(a: int, b: int, verbose: bool = False):    """计算两个数字的乘积"""    result = a * b    if verbose:        typer.echo(f"计算 {a} * {b} = {result}")    else:        typer.echo(result)# 运行应用if __name__ == "__main__":    app()

python main.py --help

 Usage: main.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...╭─ Options ────────────────────────────────────╮│ --install-completion          Install completion for the current shell. ││ --show-completion             Show completion for the current shell, to copy it or customize the installation. ││ --help                        Show this message and exit. │╰───────────────────────────────────────────────╯╭─ Commands ───────────────────────────────────╮│ greet      向指定的人打招呼 ││ hello      打印 Hello World ││ multiply   计算两个数字的乘积 │╰───────────────────────────────────────────────╯

python main.py hello

👋 Hello, Typer!

python main.py greet 小明

Hello 小明! 👋

main.py multiply 3 5

15

import polars as pl# 惰性求值：先构建操作计划，再执行df = pl.scan_csv("sales.csv") \        .filter(pl.col("count") > 200) \        .group_by("datetime") \        .agg(pl.col("count").mean()) \        .collect()  # 到这一步才开始真正计算print(df)

import duckdbimport polars as pl# 直接在 Polars DataFrame 上执行 SQLdf = pl.DataFrame({"name": ["小张", "小李"], "salary": [30000, 50000]})result = duckdb.sql("""    SELECT name, salary     FROM df     WHERE salary > 35000""").pl()  # 结果直接转为 Polars DataFrameprint(result)

import instructorfrom pydantic import BaseModelfrom openai import OpenAI# 1. 定义数据模型class UserInfo(BaseModel):    name: str    age: int# 2. 创建 OpenAI 客户端client = OpenAI(    api_key="apikey",    base_url="https://api.deepseek.com/v1",)client = instructor.from_openai(    client,    mode=instructor.Mode.JSON)# 4. 调用user_info = client.chat.completions.create(    model="deepseek-v4-pro",    messages=[{"role": "user", "content": "提取哈雷的信息，他今年28岁。"}],    response_model=UserInfo,)# 输出结果print("姓名：", user_info.name)print("年龄：", user_info.age)

姓名： 哈雷年龄： 28

from pydantic import BaseModel, Field, EmailStrfrom typing import Optionalclass User(BaseModel):    # 定义强类型字段，并添加校验规则    name: str    email: EmailStr    age: Optional[int] = Field(default=None, ge=0, le=150)# 校验成功，返回 User 对象valid_user = User(name="哈雷", email="harley@example.com", age=30)# 校验失败，触发 ValidationErrortry:    invalid_user = User(name="哈雷", email="not-an-email")except Exception as e:    print(e)

四、办公自动化

import pdfplumber# 打开 PDFwith pdfplumber.open("sample.pdf") as pdf:    # 遍历每一页    for page in pdf.pages:        # 提取当前页的所有文字        text = page.extract_text()        # 打印出来        print("===== 第", page.page_number, "页 =====")        print(text)

import pdfplumber# 打开PDF文件with pdfplumber.open("sample.pdf") as pdf:    # 遍历每一页    for page in pdf.pages:        # 提取该页表格并转为Pandas DataFrame        for table in page.extract_tables():            for row in table:                print(row)

import pdfplumberimport os# 创建文件夹if not os.path.exists("pdf_images"):    os.mkdir("pdf_images")with pdfplumber.open("a.pdf") as pdf:    for page_num, page in enumerate(pdf.pages, 1):        # 直接用 page.images 遍历，兼容所有版本        for img_id, img in enumerate(page.images, 1):            try:                # 兼容所有图片格式 → 核心修复                img_obj = page.images[img_id - 1]                x0, top, x1, bottom = img_obj["x0"], img_obj["top"], img_obj["x1"], img_obj["bottom"]                # 裁剪并保存图片                cropped = page.within_bbox((x0, top, x1, bottom)).to_image()                filename = f"pdf_images/page{page_num}_img{img_id}.png"                cropped.save(filename)                print(f"✅ 已保存：{filename}")            except Exception as e:                print(f"⚠️  第{page_num}页图片{img_id} 提取失败：{e}")