作为一款高度灵活和广泛使用的编程语言，Python拥有无数宝藏般的库，它们能极大地增强开发者的能力，让繁重的任务变得轻而易举。本文笔者总结了十个强大的Python库，建议收藏！
1. Memray
https://github.com/bloomberg/memray
Memray是一款Python内存分析器，可以追踪Python代码、本地扩展模块以及Python解释器内部的内存分配情况。同时，可生成不同类型的报告，帮助开发者更直观查看代码的内存分配，识别潜在的内存泄漏和性能瓶颈。该项目已在Github上已获得了11K stars，建议收藏！
2. pynimate
Pynimate是一个专注于动态数据可视化的Python库，它允许用户轻松地创建动画图表，以便更好地理解和展示数据随时间的变化。
3. nn_vis
https://github.com/julrog/nn_vis
nn_vis是一个用于处理神经网络和渲染的开源项目，可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数。
4. Pydub
https://github.com/jiaaro/pydub
Pydub是一个基于 Python 的音频处理库，它建立在 FFmpeg 和 Audioop 之上，提供了一种简单而强大的方式来处理音频文件。
Pydub支持多种音频格式，包括 MP3、WAV、FLAC 等，可以进行音频文件的读取、写入、剪辑、合并、格式转换等操作。
5. Bar Chart Race
https://github.com/dexplo/bar_chart_race
Bar Chart Race，这是一个能够创建动态条形图赛跑动画的库，非常适用于展示数据随时间变化的趋势。通过使用Bar Chart Race，你可以将枯燥的数据转换成生动、直观、动态的条形图动画，使数据展示变得更加吸引人和易于理解。
6. shap
https://github.com/shap/shap
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。
例如，为了了解单个特征如何影响模型的输出，可以绘制该特征的SHAP值与数据集中所有示例的特征值的关系。
为了概述哪些特征对模型最重要，可以绘制每个样本的每个特征的SHAP值。
7. argcomplete
在使用Python命令或者Python的命令行工具的时候，一个痛点是没有补全。比如python -m后面输入包名字，就没有提示，每次想运行一个http server的时候，都需要搜索一下http服务的包名。另外，像pip、pipx等命令也没有提示，使用不太方便。
而argcomplete这个库，按tab键就可以给Python的命令行添加自动补全，简直是使用Python的一个神器。
8. imgaug
https://github.com/aleju/imgaug
imgaug是一个针对图像的数据增强应用库，可以将有限数据集衍生出更多的数据，以增加样本数量、满足多样性的数据治理行为。
9. PySimpleGUI
PySimpleGUI是基于Python的图形界面开发工具，相较于Python自带的图形界面开发库Tkinter，第三方图形界面开发工具PyQT、WxPython等，其具有基础要求低、代码量少、修改方便、涵盖内容多等优势。
10. sentry
https://github.com/getsentry/sentry
sentry是一款采用C/S模式的实时异常监控平台，基于Python实现，提供清晰高效的web管理界面，支持从任何语言、任何应用程序发送事件。
尤其在应用服务开发领域，成熟的异常监控警告必不可少，sentry则可以很好地完成这方面任务。
