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是门很神奇的语言，历经时间和实践检验，受到开发者和数据科学家一致好评，目前已经是全世界发展***的编程语言之一。简单易用，完整而庞大的第三方库生态圈，使得Python成为编程小白和高级工程师的***。
在本文中，我们会分享不同于市面上的python数据科学库（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），尽管这些库很棒，但是其他还有一些不为人知，但同样优秀的库需要我们去探索去学习。
1. Wget
从网络上获取数据被认为是数据科学家的必备基本技能，而Wget是一套非交互的基于命令行的文件下载库。ta支持HTTP、HTTPS和FTP协议，也支持使用IP代理。因为ta是非交互的，即使用户未登录，ta也可以在后台运行。所以下次如果你想从网络上下载一个页面，Wget可以帮到你哦。见的机器学习分类算法都默认输入的数据是均衡数据，即假设训练集数据有A和B两个类别，A和B数据量大体相当。如果A和B数据量差别巨大，那么训练的效果会不理想。在实际收集和整理的数据，其实绝大多数是非均衡数据，这对于机器学习分类算法真的是个很大的问题。好在有imbalanced-learn库可以很好的解决这个问题。该库兼容scikit-learn，并且是作为scikit-learn-contrib项目的一部分。当你再遇到非均衡数据，记得试LP任务重经常会遇到替换指代同一个意思的多个词语，或者从句子中抽取关键词。通常我们一般的做法是使用正则表达式来完成这些脏活累活，但如果要操作的词语数量达到几千上万，使用正则这种方法就会变得很麻烦。FlashText库是基于FlashText算法，该库的***大之处在于程序运行时间不受操作词语数量影响，即运行时间与操作的词汇数量无关。 因此特别适合应用到 python文本分析 中去
Fuzzywuzzy
这个库的名字就有点怪，但ta拥有强大的字符串匹配功能。可以轻松实现字符串比较比率（comparison ratios），分词比率（token ratios)等操作。它还可以方便地匹配保存在不同数据库中的记录。
（编辑：黄山站长网）
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