Python 是一个很棒的语言 。它是世界上发展最快的编程语言之一 。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性 。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择 。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效 。
文章插图
在本文中，我们会研究一些用于数据科学任务的 Python 库，而不是常见的比如 panda、scikit-learn 和 matplotlib 等的库 。尽管像 panda 和 scikit-learn 这样的库，是在机器学习任务中经常出现的，但是了解这个领域中的其它 Python 产品总是很有好处的 。
Wget
从网络上提取数据是数据科学家的重要任务之一 。Wget 是一个免费的实用程序，可以用于从网络上下载非交互式的文件 。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议，以及通过 HTTP 的代理进行文件检索 。由于它是非交互式的，即使用户没有登录，它也可以在后台工作 。所以下次当你想要下载一个网站或者一个页面上的所有图片时，wget 可以帮助你 。
安装：
$ pip install wget
例子：
import wget
url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'
filename = wget.download(url)
100% [.......................] 3841532 / 3841532
filename
'razorback.mp3'
Pendulum
对于那些在 python 中处理日期时间时会感到沮丧的人来说，Pendulum 很适合你 。它是一个简化日期时间操作的 Python 包 。它是 Python 原生类的简易替代 。请参阅文档深入学习 。
安装：
$ pip install pendulum
例子：
import pendulum
dt_toronto = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Toronto')
dt_vancouver = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Vancouver')
print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())
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