在自动化领域，它身为被称作 “扛把子” 的语言，其生态所处里隐匿着过于数量众多以至难以尽数未被挖掘发现的宝藏。绝大部分相当多数量的开发者仅仅只是运用使用了它 5% 的能力，然而另外剩余留出的那 95%，才是能够使得让自动化工作达成任务达成效果成倍增加事半功倍的 “魔法”。就在今天此刻来面向给大家去揭示剖析扒一扒 10 个能够开启解锁放开开发者超乎寻常超出一般能力的高级 库，每一个均都能够帮助辅助你去剔除省去成百上千行多余重复累赘的代码。

一、：自动化工作流的 “定海神针”

还在因为 cron 定时任务，以及杂乱的 bash 脚本，还有无限嵌套的条件判断，而被折磨得心力交瘁吗？ 就是你的 “救赎”。

有这样一个自动化编排工具，凭借它，你能够轻轻松松地搭建起具备可靠性、可观测性的工作流。要是凌晨 3 点脚本忽然崩溃了呢？它能够自己进行重试；倘若你不想花费几个小时去配置日志呢？它有着开箱即用的日志系统；而且它还能够生成直观的工作流图谱，不管是在本地执行，还是在云端执行，仅仅需要同一套代码。

from prefect import flow, tas
@task(retries=3)
def download_data():
				return "raw_data"
@flow
这里定义了一个名为数据处理管道的函数，它没有参数，没有返回值，只是一个空壳，等待着被填充具体的处理。
				raw_data = download_data()
				print(f"获取到数据：{raw_data}")
data_processing_pipeline()

已经存在了，自动化工作流所具备的稳定性以及可维护性可以直接提升到极致状态，简直就像是自动化这个领域里的 “神奇魔法棒” 一般 。

二、：告别 的 “apply 地狱”

触及数据处理，不少人最先浮现的反应是，然而当直面大规模数据集之际，其apply()方法常常会将人驱赶至“性能地狱” 。

这时便轮到它出场了。它属新一代基于Rust构建的数据处理库，其速度是其他同类的5至20倍，它不仅支持极为快速的惰性求值codejock 162，有着可预测性内存占用，还自身具备并行计算能力。使用过它的开发者基本上都不会再转向其他，毕竟哪有人能抗拒一个既快速又优雅的工具呢？

三、：无需服务器的 “分析忍者”

要是你的自动化工作当中包含大量数据分析，然而又不想去搭建那种复杂的数据库服务器，那这个绝对是隐藏的神器。

它如 “分析范畴之内的”，可径直针对 CSV、文件、/数据帧乃至云存储数据施行 SQL 分析，整个过程于本地运行、速度迅猛且毫无声息。对于 ETL 自动化而言，它既留存了 SQL 的强大效能 ，又省却了基础设施的繁杂配置，可谓 “忍者级” 工具 。

四、Ray：把笔记本变成计算集群

解决机器学习、大规模爬虫、仿真模拟这类高负载自动化任务，单线程运行常常难以胜任所需，要搭建 或 Spark 集群造价又贵。

Ray的现身化解了此痛点，仅需一个简易的装饰器，便可使普通函数于多核CPU上并行运作，在多台机器上并行运行，甚至于在集群上并行运行，无需繁琐的集群配置，能轻易地将个人笔记本升级为小型计算集群。

import ray
ray.init()
@ray.remote

def heavy_calculation(x):
				return x ** 2
将列表推导式中，针对从0到99的每个数字i，调用远程的heavy_calculation函数得到的结果，通过ray.get函数获取，获得的一系列结果存储在results中 。

五、：浏览器自动化的 “瞬移神器”

它曾经是浏览器自动化方面的标配，然而它的稳定性能以及API相关设计呈现出来的状况，总是会让人们感觉难以用言语完整地表述清楚。它的出现，直接将浏览器自动化提升到了一个全新的高度。

它不但支持多个不同的浏览器，而且自身带有智能等待的机制，基本上不会出现因为元素没有加载完成从而致使脚本崩溃的情况。不管是进行自动化地操作仪表盘，还是爬取由 JS 渲染的网站，又或者是做 UI 测试，甚至是（据说）去抢购演唱会门票，它都能够轻松地胜任，使用起来就如同 “开挂” 那般丝滑。

六、：文件系统的 “嗅探犬”

工作期间，你有没有碰到过这般的需求：一旦文件出现新增情况，或者发生修改状况，又或者遭遇删除情形，便会自动引发相应的处理流程呢？它就是专门用于解决这个问题的工具。

它宛如文件系统的“嗅探犬”，能够对指定文件夹进行实时监控，一旦监测察觉到文件出现变动，便可以即刻触发数据处理流水线。不管是自动化文档分类，代码保存之后自动运行，还是监控数据文件的更新，都能够轻易达成，使用过后你会心生疑惑：为何不将这个功能内置呢？

七、 v2：数据校验的 “安全卫士”

什么是自动化流程最为惧怕的存在呢？那便是因为一个符合格式异常状况的 JSON 字段，进而致使整个流水线直接陷入崩溃的局面。而 v2 所扮演的角色，乃是守护自动化流程的 “安全卫士” 。

它的校验速度因全新的 Rust 内核而得到大幅提升，于 API 自动化、ETL 流水线、配置加载以及实时模型校验这些方面，均能够轻松进行应对。行业中有这样一句箴言存在着：“自动化的一半价值所在之处，乃是于今天就对明天有可能会出现的 bug 予以规避而言”，而其就是达成这一目标的核心工具 。

八、：脚本转服务的 “极速桥梁”

不少自动化项目刚开始仅仅是一个简易脚本，然而伴随业务的进展，总归会存在需要让别的同事或者系统去调用它的情况，到了这个时候，那它便是极为合适的“转化桥梁”。

只需要寥寥数行代码，便能够将普通的脚本转化为一个带有自动文档、且支持异步、运行速度极快的 API 服务，并且还能够实现和网络协议深度集成从而达成数据校验。经由脚本朝着服务的转变过程，能够助力你在短短几分钟之内完成相应操作。

九、Rich：让终端输出告别 “素颜”

自动化并非仅仅是将任务予以完成，而是还需要做到得让任务的执行这个过程清晰地能够被看见。默认的终端输出向来都是单调且乏味的，在进行排查问题的时候更是会使得人感到头大 。

Rich 的现身，将这一情形全然改变，它能够给终端输出增添美观的日志，提供数据表格，呈现实时进度条，并且还支持渲染以及语法高亮，有了 Rich，你的脚本输出从“简陋文本”升级为“优质开发者体验”，排查问题变得直观且高效。

十、：数据自动化的 “友善巨兽”

要是你的工作关联着诸多跨平台的数据同步，以及 ETL 流水线的搭建，那它绝对是极为难得的好用工具。

成为开源且友善的，那种即插即用的ETL平台，它能够自动化达成数据同步，也能增量更新，还能进行跨系统集成等工作。针对于分析系统以及业务系统的自动化而言，它可以让你的工作效率呈现出倍数级的提升，简直堪称数据自动化领域的“友善巨兽”。

写在最后：自动化的核心是 “少做而非多做”

众多开发者错误地认为，编写达到上千行的代码便是高级能力的一种展现。然而实际情况是，高级开发者所具备的核心竞争力，在于运用优质工具去省去原本应当编写的那上千行代码。

这上面的 10 个库，皆是工程师们于真实大规模场景里总结得出的解决方案，我们压根没必要再度重复制造轮子。勇敢地去尝试，去折腾，去将这些工具融入你的自动化工作流codejock 162，你就会发觉，原来自动化可以如此轻轻松松且高效。

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