插件介绍
发布时间：2024/9/3 21:11:44
alembic==1.7.1
是sqlalchemy的作者开发的。用来做OMR模型与数据库的迁移与映射。alembic使用方式跟git有点了类似，表现在两个方面。
argcomplete==1.12.3
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。
argon2-cffi==21.1.0
是一个基于Python的库，它为开发者提供了一个简单易用的方式来集成Argon2——这个赢得了密码哈希竞赛的安全算法。通过argon2-cffi，您可以轻松地对用户的密码进行安全存储和验证，以抵御各种攻击手段。
arrow==1.1.0
Arrow是一个Python库，它提供了一种合理且对人类友好的方法来创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳。它实现了对datetime类型的更新，填补了功能上的空白，提供了一个智能的模块API，支持许多常见的创建场景。简单来说，它可以帮助您使用更少的导入和更少的代码来处理日期和时间。
attrs==21.2.0
attrs库，即Attribute的缩写，是一个Python第三方库，它提供了一种优雅的方式来定义具有属性的类。使用attrs，你可以用更少的代码，更清晰的方式定义类和对象。
backcall==0.2.0
这个库用来设置回调函数的规范，通过注解的方式设置
binaryornot==0.4.4
bleach==4.1.0
在 Web 开发中，处理用户提供的 HTML 和文本数据是一项常见的任务，但安全性是一个至关重要的考虑因素。Python Bleach 库提供了一种简单而强大的方法来处理 HTML 和文本，并防止 XSS（跨站脚本）等安全漏洞。本文将介绍 Bleach 库的基本用法、核心功能和实际应用场景，以及如何安全地处理 HTML 和文本数据。
certifi==2021.5.30
安装了certifi之后，和requests库一样也有一个cacert.pem，可以用编辑器打开cacert.pem，里面包含了很多可信任知名公司的证书/公钥
cffi==1.14.6
使用Python的CFFI库处理复杂的数据结构，包括跨域（bitfields）和零长度数组的实现。同时，我们还会涵盖CFFI数组与Numpy ndarray之间的数据转换。
. CFFI对跨域（Bitfields）的支持
跨域是C语言中一种优化内存使用的技术，允许一个变量的位被划分为多个字段，每个字段可以单独访问。在Python中，CFFI同样支持对跨域的结构体进行定义和操作。
click==8.0.1
Click是一个Python库，用于构建强大的命令行界面。本文介绍了如何安装Click、创建命令行应用程序、添加选项和参数，以及如何运行和执行应用程序。通过示例展示了Click的基本用法，帮助Python开发者快速上手。
colorama==0.4.4
Colorama 是一个将 ANSI 转义序列转换为 win32 调用的 Python 库，从而使得你的终端输出在 Windows 系统上也能显示彩色。它支持基本的文本颜色和背景颜色，甚至还能控制文本的样式，如加粗、斜体等。
debugpy==1.4.1
Python debugpy库是一个强大的调试工具，可以帮助开发者在Python代码中进行高效的调试和分析。本文将介绍debugpy库的安装方法、特性、基本功能、高级功能、实际应用场景，并进行总结分析，帮助大家全面了解和使用debugpy库
decorator==5.0.9
装饰器可以让其他函数或类在不需要做额外代码修改的前提下，在代码运行期间动态增加功能的方式。（运行时，动态的给函数或者类添加功能。
defusedxml==0.7.1
defusedxml 是一个用来防止 XML 的 XXE 攻击的 Python 库。它提供了一个 XML 解析器，可以禁用外部实体的解析。
entrypoints==0.3
Flask==1.1.2
Python之Flask库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略。在 Web 开发领域，Python 被广泛使用，其中 Flask 是一个灵活、轻量级的 Web 框架。Flask 提供简单易用的接口和丰富的扩展，使得开发者可以快速构建和部署 Web 应用。本博客旨在介绍 Python 及其三方库 Flask 的详细信息，包括 Flask 的安装步骤、示例代码及使用注意事项。
Flask-Migrate==2.7.0
python中flask框架使用Migrate来管理数据库迁移
Flask-Script==2.0.6
Flask Script扩展提供向Flask插入外部脚本的功能，这篇文章主要介绍了Flask之flask-script模块使用,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
Flask-SQLAlchemy==2.5.1
greenlet==1.1.1
Python Greenlet是一个轻量级的协作式多任务库，它基于C扩展实现了绿线程（green thread）的概念。Greenlet库允许你在单个进程中并发地执行多个函数或任务，而无需依赖操作系统的原生线程支持。这种设计使得Greenlet在处理大量短生命周期的任务时表现出色，同时也降低了上下文切换的开销。
importlib-metadata==4.8.1
提供对已安装包元数据的访问的库。这个库是在python的导入系统中内置的，它打算替换 entry point API 和 metadata API 属于 pkg_resources . 随着 importlib.resources 在Python3.7和更新版本中（后端口为 importlib_resources 对于旧版本的python），这可以消除使用旧版本和效率较低的 pkg_resources 包裹
importlib-resources==5.2.2
资源”是指 Python 中与模块或包相关联的文件类资源。 资源可以直接包含在某个包中，包含在某个包的子目录中，或是与某个包外部的模块相邻。 资源可以是文本或二进制数据。 因此，从技术上说 Python 包的模块源代码文件 (.py) 和编译结果文件 (pycache) 就是包实际所包含的资源。 但是，在实践中，资源主要是指包作者专门公开的非 Python 文件。
ipykernel==6.3.1
ipykernel 是 Jupyter 项目中不可或缺的一部分，它为 Jupyter Notebooks 和 JupyterLab 提供了强大的内核支持。通过本文的介绍，希望你已经了解了 ipykernel 的基本概念、安装步骤以及如何在 Jupyter 环境中使用。无论是初学者还是资深开发者，ipykernel 都能够提升你的生产力和代码交互体验。
ipython==7.27.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.6.4
ipywidgets是Jupyter Notebook中的一个扩展库，它提供了一系列的交互式小工具（widgets），如滑块、按钮、下拉菜单等。这些小工具可以与Python代码进行交互，动态更新内容，从而使数据展示更加直观和生动。
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itsdangerous==2.0.1
Python的itsdangerous库是一个用于签名和序列化数据的工具，确保数据在传输过程中不被篡改。它广泛应用于Flask和Django等Web框架中，用于生成安全令牌、保护敏感信息等。本文将详细介绍itsdangerous库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
jedi==0.18.0
Jedi 是一个强大的 Python 自动补全库，它支持多种编辑器和 IDE，并且能够为用户提供准确、快速的代码补全建议。
Jinja2==3.0.1
Jinja2是一个基于Python的模板引擎，它的功能类似于PHP的smarty，J2ee的Freemarker和velocity。 作者：学为先编程 https://www.bilibili.com/read/cv34895589/ 出处：bilibili
jinja2-time==0.2.0
jsonschema==3.2.0
在处理JSON数据时，验证其结构和内容的正确性至关重要。jsonschema是一个用于描述和验证JSON文档结构的标准，Python的jsonschema库是实现这一标准的强大工具。本文将详细介绍jsonschema库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它
jupyter==1.0.0
Jupyter 是一个基于 Web 的交互式计算平台，使用户能够创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程式、可视化图表和解释文字。Jupyter 在数据分析领域被广泛应用，它提供了一个直观、交互式的操作界面，使得用户能够更容易地探索数据、可视化数据以及进行数据处理和建模的实验。
jupyter-client==7.0.2
jupyter-console==6.4.0
jupyter-core==4.7.1
jupyterlab-pygments==0.1.2
jupyterlab-widgets==1.0.1
Mako==1.1.5
Mako是一个Python库，用于将模板和Python代码分离，使得Web开发更加模块化和清晰。它支持继承、宏、过滤器等高级功能，并且可以很容易地集成到现有的Python Web框架中，如Flask和Django。
MarkupSafe==2.0.1
在 Web 开发和模版渲染中，处理用户输入的数据时，防止 HTML 注入是至关重要的。markupsafe 是一个 Python 库，专门用于确保字符串在插入 HTML 时的安全性。它提供了一个安全的字符串类型，可以自动转义特殊字符，防止潜在的安全漏洞。本文将详细介绍 markupsafe 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
matplotlib-inline==0.1.2
Matplotlib inline 是 Jupyter Notebooks 中的后端命令，可以在代码单元格正下方渲染 Matplotlib 绘图。当您执行生成 Matplotlib 图的代码时，图会内联显示在笔记本中，而不是显示在单独的窗口或输出单元中。
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mistune==0.8.4
mistune库是一个解析Markdown的利器，使用起来非常简单。当我们想要解析Markdown格式的文档时，只需两步就能将其转换成html格式。如下
nbclient==0.5.4
nbconvert==6.1.0
nbconvert 是一个开源项目，隶属于 Jupyter 项目的一部分。它的主要功能是将 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）转换成其他格式的文件，如 HTML、Markdown、PDF 等。nbconvert 利用 Python 编写，广泛应用于数据科学、机器学习和教育领域，使得分享和发布 Notebook 内容变得更加便捷。
nbformat==5.1.3
nest-asyncio==1.5.1
Nest_asyncio: 解决异步编程中的嵌套问题
是一个小巧但强大的Python库，它解决了在asyncio库中运行其他异步框架（如Tornado、Asyncio等）时遇到的问题，特别是当这些框架尝试在一个事件循环中嵌套使用时。通过提供一个简单的API，Nest_asyncio使得开发者可以在各种异步环境间无缝切换，极大地提高了代码的可复用性和灵活性。
notebook==6.4.3
简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。
packaging==21.0
packaging 是一个用于各种 Python 包装互操作性规范的可复用核心工具库。它遵循如 PEP 440 和 PEP 425 等标准，提供了一套统一的实现方式，包括版本处理、规格说明符、标记器、需求、标签和实用程序等功能。这个库旨在简化 Python 的包管理过程，提高代码的兼容性和效率。
pandocfilters==1.4.3
PandocFilters 是一个用于编写 Pandoc 过滤器的 Python 模块，它使用户能够处理 Pandoc 的抽象语法树（AST）。通过这个库，开发者可以读取 Pandoc 产生的 JSON 格式的文档结构，对其进行转换，最后输出修改后的 JSON 数据。这在自定义文档转换过程、添加特定格式支持或自动化文本处理任务中非常有用。PandocFilters 支持多种 Pandoc 版本，并且其设计遵循了 Pandoc 的过滤器系统，提供了一种灵活的方式介入文档处理流程。
parso==0.8.2
是一款由David Halter开发的开源Python语法解析库，它基于LL(1)解析技术，提供了高效且灵活的方式来处理和理解Python源代码。本文将深入探讨Parso的功能、技术背景以及它如何为开发者提供帮助。
pickleshare==0.7.5
在使用Python进行网络编程或者爬取一些自己感兴趣的东西时，总避免不了进行一些数据传输、存取等问题，Python的文件对象以及其他扩展库，已经解决了很多关于文本和二进制数据存取的问题，比如网页内容、图片&音视频等多媒体内容，但这些数据基本是最终的数据形态存储，有没有办法可以存储Python本身的一些对象数据，后续在使用的时候，再直接加载为Python对象即可，本文便讲解下常用的Python对象数据存取、传输解决方案，即pickle、shelve、json。
poyo==0.5.0
poyo是一个小巧的库，只支持Python 2.7和更高版本，其主要目标是解析符合特定子集的YAML格式字符串，并将其转化为字典结构。如果你的工作中涉及解析Cookiecutter用户配置文件，那么poyo将是你的理想选择
prometheus-client==0.11.0
prometheus-api-client 包含了多个模块，如 PrometheusConnect 和 MetricsList，它们共同作用于简化 Prometheus 数据的获取和处理。通过 PrometheusConnect 类，你可以设置连接参数（如 URL、HTTP 头部信息和 SSL 验证）来连接到 Prometheus 服务器，然后执行查询操作，获取所需指标。MetricsList 模块则将获取的数据转换成易于操作的对象集合。
prompt-toolkit==3.0.20
prompt_toolkit是一个功能强大的Python库，用于构建命令行界面（CLI）。它提供了丰富的文本用户界面组件和工具，使得开发者可以轻松地创建美观、高效且具有交互性的命令行应用程序。
pycparser==2.20
由Eli Bendersky开发，主要用于解析C语言的源代码并生成抽象语法树（AST）。虽然它本身并不是一个用于Python编程的直接工具，但如果你对C语言的编译原理感兴趣，或者在你的Python项目中需要处理C语言的源代码，那么PyCParser将是你不可或缺的好帮手。
Pygments==2.10.0
Pygments是一个用于Python的强大语法高亮库。它支持多种编程语言和标记格式，能够将源代码转换为高亮格式的文本，使代码在阅读和展示时更加清晰易懂。Pygments广泛应用于博客、文档、代码编辑器和IDE中，提供了丰富的主题和输出格式。本文将详细介绍Pygments库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用，并提供丰富的示例代码。
PyMySQL==1.0.2
pyparsing==2.4.7
pyparsing 是一个强大的文本解析库，能够轻松解析复杂的文本格式，常用于读取配置文件、数据文件等场景，是 Python 程序员处理文本的得力工具。
pyrsistent==0.18.0
Pyrsistent库是一个专注于不可变持久化数据结构的Python库，它提供了一种有效管理数据的方式，确保数据的不可变性和持久性。在当今数据处理和应用开发中，Pyrsistent库具有重要的意义，能够提升代码的可靠性和性能。
python-dateutil==2.8.2
Python的dateutil库是一个强大且灵活的日期和时间处理工具。它扩展了标准库中的datetime模块，提供了更多的功能和更高的灵活性。dateutil库特别适用于复杂的日期解析、日期计算、时区转换和重复事件处理。本文将详细介绍dateutil库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用，并提供丰富的示例代码。
python-slugify==5.0.2
Python-slugify是一个Python库，用于将字符串转换为Slug格式，即将字符串转换为URL友好的格式。Slug是一种短的、简单的、易于阅读和记忆的字符串，通常用于URL、文件名、标签等场景。本教程将介绍如何使用Python-slugify库。
pywin32==301
pywin32 是一个用于访问Windows API的Python库。它封装了Windows API，使得Python程序可以调用这些API函数，从而与Windows操作系统进行各种交互。通过pywin32，你可以进行诸如窗口管理、文件操作、注册表访问、系统信息获取等操作。
pywinpty==1.1.4
WinPTY是一个Windows系统上的伪终端（Pseudo Terminal）工具。它为Windows提供了类UNIX终端的功能，允许用户在Windows上使用像Bash、SSH等工具。pywinpty是一个Python库，它提供了在Python中使用WinPTY的功能。本文将介绍pywinpty的使用方法，帮助读者快速上手。
pyzmq==22.2.1
Pyzmq是一个功能强大的Python库，用于在不同的应用程序之间进行高效的消息传递。它提供了ZeroMQ的Python绑定，ZeroMQ是一个轻量级的消息传递库，支持多种通信模式。本文将介绍Pyzmq库的基本概念、安装方法以及在Python中使用Pyzmq进行消息传递的示例。
qtconsole==5.1.1
是 Jupyter 生态系统的一部分，由 Jupyter 团队开发。它的设计目标是提供一个美观且功能丰富的基于Qt的应用程序，用于与IPython内核进行交互。作为一个独立的应用，QtConsole提供了类似于Jupyter Notebook的交互性，但以命令行界面的形式呈现，更适合喜欢命令行操作的开发者。
QtPy==1.11.0
Ryven简介
Ryven是一个用Python编写的流程可视化脚本工具。它是一个节点编辑器，为实现Python中的流程可视化脚本，
利用QtPy提供了一个基于Qt的可视化界面。它提供了一个强大的系统框架，用于开发执行任何Python代码的节点，以及一个用于构建使用这些节点的图形的编辑器。Ryven具有许多配置选项和无GUI运行图形的无头模式。
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requests==2.25.1
Requests 继承了urllib2的所有特性。Requests支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的编码，支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。
Send2Trash==1.8.0
send2trash是一个用于将文件（夹）移动到回收站/废纸篓的Python包，使Python具有不直接删除文件的能力
six==1.16.0
Python six 库是一个用于处理 Python 2 和 Python 3 兼容性问题的工具库。它提供了一组函数和工具，可以帮助开发者编写兼容 Python 2 和 Python 3 的代码，从而简化了跨 Python 版本的开发工作。
SQLAlchemy==1.4.23
SQLAlchemy是一个基于Python实现的SQL工具包和ORM框架,提供了高层抽象来管理数据库交互。
SQLAlchemy功能强大,可以省去很多手动管理数据库连接、资源、事务等重复工作,让开发者更加高效地使用数据库。许多大型Python项目都选择使用SQLAlchemy作为ORM框架。
terminado==0.11.1
testpath==0.5.0
text-unidecode==1.3
tornado==6.1
Tornado是使用Python编写的一个强大的、可扩展的Web服务器。它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健，但却在创建和编写时有着足够的轻量级，并能够被用在大量的应用和工具中。
我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架，当FriendFeed被Facebook收购后得以开源。不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器，Tornado在设计之初就考虑到了性能因素，旨在解决C10K问题，这样的设计使得其成为一个拥有非常高性能的框架。此外，它还拥有处理安全性、用户验证、社交网络以及与外部服务（如数据库和网站API）进行异步交互的工具。
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traitlets==5.1.0
Traitlets是一个纯Python库，提供了一种强化Python对象属性类型的方式。它不仅限于静态类型的设定，还可以实现动态默认值计算、自动验证和转换、以及监听和响应属性变化的能力。这个库在IPython和Jupyter项目中扮演了核心配置系统和交互式组件API的角色，展现了其灵活性和实用价值。
typing-extensions==3.10.0.0
在Python中，typing_extensions是一个第三方库，用于提供对类型提示的额外支持。在不同的Python版本中，typing_extensions的使用方式可能会有所不同。
wcwidth==0.2.5
wcwidth库是用于计算字符串在终端显示时的宽度，考虑了全角和半角字符的区别。它在终端输出格式化、文本编辑器和表格生成等领域有广泛应用。文章介绍了相关库如prettytable和tabulate，并提供了代码示例和逻辑执行流程图，展示了如何在不同场景下使用wcwidth库来处理中文等多字节字符的宽度问题。
webencodings==0.5.1
Werkzeug==2.0.1
Werkzeug是一个全面的WSGI（Web服务器网关接口）工具库,为Python开发者提供了构建Web应用所需的各种工具。它不是一个完整的Web框架,而是一个工具集,可以用来创建自己的Web框架或应用。许多流行的Python Web框架,如Flask,都是基于Werkzeug构建的
widgetsnbextension==3.5.1
wincertstore==0.2
我正在尝试通过请求包连接到我公司的内部网页，但由于 python 不使用 Windows 默认可信证书，因此连接被拒绝。我发现 wincertstore 可用于获取 Windows 默认证书。但我仍然不确定如何将它与我的请求一起使用。以下是我到目前为止尝试过的代码………………….
zipp==3.5.0
管理可执行的 Python zip 打包文件
Flask-Login是Flask框架的一个扩展，专为构建用户认证系统而设计。它简化了用户登录和身份验证的流程，为开发者提供了强大而灵活的工具。本文将深入介绍Flask-Login的核心功能、基本用法和实际应用场景，通过丰富的示例代码，助你更全面地了解和应用这一优秀的认证扩展。Flask-Login为Flask应用程序提供了用户会话管理、登录和身份验证的一系列功能。
使用Flask-Login，我们可以轻松地实现用户登录、注销和访问受保护资源的功能。
UserMixin 是一个 Flask-Login 提供的混入类
它自动实现了 is_authenticated、is_active、 is_anonymous 和 get_id 方法
Flask-MongoEngine
探索 Flask-MongoEngine：Python Web 开发的新里程碑
是一个强大的扩展，它将 MongoDB 数据库与轻量级的 Python web 框架 Flask 结合在了一起。这个项目的出现为开发者提供了一个易于使用的接口，以便在 Flask 应用中集成非关系型（NoSQL）数据库。本文将深入介绍 Flask-MongoEngine 的核心特性、技术分析以及其广泛应用，帮助你更好地理解和利用这个项目。
mongo.exe（客户端）和mongod.exe（服务端）
MongoEngine是一个高级的ORM（对象关系映射）库，专门为MongoDB设计，旨在为开发人员提供简洁、优雅和Pythonic的API，使得使用MongoDB变得更加容易。它允许开发者以类似Django ORM的方式操作数据库，从而简化了代码编写难度。MongoEngine提供了基本的数据模型以及类型约束，并对PyMongo的数据查询进行了进一步的封装，避免了直接书写MongoDB查询语句，简化了数据查询。
Flask-MongoEngine则是基于MongoEngine为Flask框架二次封装的扩展库。它提供了更方便的集成方式和更友好的错误处理，特别适用于Flask项目开发。Flask-MongoEngine主要是为了提高项目的效率和可维护性，通过为Flask和MongoEngine之间提供一个适配层，使得在Flask中使用MongoEngine变得更加简单。
致胜网络
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