Python 是一種流行且用途廣泛的編程語言，具有大量可用于擴展其功能的模塊庫。雖然 Tensorflow、Numpy、Matplotlib 和 Pandas 等流行模塊眾所周知，但還有許多被低估的模塊同樣強大，可以讓您的編程生活更輕松。在本文中，我們將看看十個最酷和最被低估的 Python 模塊。

1. Flask-RESTful：這是 Flask Web 框架的擴展，可以輕松創(chuàng)建 RESTful API。它提供了一個簡單的接口來處理 HTTP 請求和響應(yīng)，使其成為 Web 開發(fā)人員的絕佳工具。Flask-RESTful：您可以使用 Flask-RESTful 為天氣應(yīng)用構(gòu)建 RESTful API。API 可以接收對給定城市當前天氣狀況的請求，并以 JSON 格式返回數(shù)據(jù)。
2. PyTorch Lightning：這是 PyTorch 的高級庫，可以更輕松地編寫和擴展深度學習模型。它簡化了訓練過程并提供清晰、簡潔的 API，使其成為機器學習從業(yè)者的絕佳工具。
3. Beautiful Soup：這是一個用于網(wǎng)絡(luò)抓取的庫，可以輕松地從 HTML 和 XML 文件中提取數(shù)據(jù)。它提供了一個簡單直觀的 API，使其成為數(shù)據(jù)科學家和 Web 開發(fā)人員的絕佳工具。
4. Pyglet：這是一個跨平臺的游戲開發(fā)庫，可以輕松地使用 Python 創(chuàng)建游戲。它是 Pygame 的絕佳替代品，并為游戲開發(fā)提供了更輕量級和高效的 API。
5. NetworkX：這是一個用于創(chuàng)建和分析網(wǎng)絡(luò)圖的庫。它提供了多種用于圖形分析和可視化的算法，使其成為數(shù)據(jù)科學家和網(wǎng)絡(luò)分析師的絕佳工具。
6. Pweave：這是一個使用 Python 和 LaTeX 創(chuàng)建可重現(xiàn)的科學報告的庫。它可以輕松集成代碼和文本，使其成為研究人員和科學家的絕佳工具。
7. Scipy：這是一個用于科學計算的庫，為數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化提供了多種功能。它是 Numpy 的絕佳替代品，并為科學計算提供了額外的功能。
8. PyMuPDF：這是一個用于處理 PDF 文件的庫，它為閱讀、編寫和操作 PDF 提供了一個簡單而高效的 API。它是其他 PDF 庫的絕佳替代品，并提供更高效、更輕量級的 API。
9. PyYAML：這是一個用于處理 YAML 文件的庫，它提供了一個簡單直觀的 API 來讀取和寫入 YAML 文件。它是 JSON 和 XML 的絕佳替代品，并提供了一種更易于閱讀的數(shù)據(jù)存儲格式。
10. Twisted：這是一個事件驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)引擎，可以輕松構(gòu)建可擴展和并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。它提供了一個簡單直觀的 API，使其成為網(wǎng)絡(luò)工程師和開發(fā)人員的絕佳工具。您可以使用 Twisted 構(gòu)建實時聊天應(yīng)用程序。聊天可以使用 WebSockets 在客戶端和服務(wù)器之間進行通信，并且可以支持多個房間和用戶。

總之，這些是您可能沒有聽說過的最酷和最被低估的 Python 模塊中的十個。這些模塊可以使您的編程生活更輕松，并且可以用于以多種方式擴展 Python 的功能。無論您是 Web 開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家、游戲開發(fā)人員還是介于兩者之間的任何人員，都有一個 Python 模塊可以幫助您實現(xiàn)目標。因此，請不要猶豫，嘗試其中一些被低估的模塊，并發(fā)現(xiàn) Python 庫中隱藏的寶藏。