python項目的六個必備庫（python有多少個模塊庫）

本文目錄一覽：

• 1、Python 最重要的庫都有哪些
• 2、最常用的幾個python庫
• 3、Python常用的標準庫以及第三方庫有哪些？

Python 最重要的庫都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、算法以及大部分涉及Python數值計算所需的接口。NumPy還包括其他內容：

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬盤中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標籤的數據結構;以及Series，一種一維標籤數組對象。

pandas將表格和關係型數據庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供複雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用於製圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.

Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的製圖工具。

對於Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始於2001年，由Fernando

Pérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

儘管它本身並不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重於在交互計算和軟件開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用接口。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數值積分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數例程和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生於2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特徵提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

最常用的幾個python庫

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。

環境管理

管理 Python 版本和環境的工具

p – 非常簡單的交互式 python 版本管理工具。

pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。

Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。

virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。

包管理

管理包和依賴的工具。

pip – Python 包和依賴關係管理工具。

pip-tools – 保證 Python 包依賴關係更新的一組工具。

conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。

Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

wheel – Python 分發的新標準，意在取代 eggs。

包倉庫

本地 PyPI 倉庫服務和代理。

warehouse – 下一代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。

devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。

localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。

分發

打包為可執行文件以便分發。

PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。

dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發佈。

Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。

py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟件包（Mac OS X）。

py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟件包（Windows）。

pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。

構建工具

將源碼編譯成軟件。

buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。

BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。

fabricate – 對任何語言自動找到依賴關係的構建工具。

PlatformIO – 多平台命令行構建工具。

PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。

SCons – 軟件構建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面豐富的 Python 解析器。

ptpython – 高級交互式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。

imghdr – （Python 標準庫）檢測圖片類型。

mimetypes – （Python 標準庫）將文件名映射為 MIME 類型。

path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。

pathlib – （Python3.4+ 標準庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。

python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 接口。

Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄

watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具

日期和時間

操作日期和時間的類庫。

arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。

Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。

dateutil – Python datetime 模塊的擴展。

delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。

moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。

PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字符串來操作日期/時間。

pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區數據庫引入Python。

when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。

文本處理

用於解析和操作文本的庫。

通用

chardet – 字符編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。

difflib – (Python 標準庫)幫助我們進行差異化比較。

ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。

fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字符串的相似度。

pangu.py – 在中日韓語字符和數字字母之間添加空格。

pyfiglet -figlet 的 Python實現。

shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。

unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。

uniout – 打印可讀的字符，而不是轉義的字符串。

xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

Python常用的標準庫以及第三方庫有哪些？

推薦5個常用的Python標準庫：

1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫

os包是Python與操作系統的接口。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件權限等。但要注意，os包是建立在操作系統的平台上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。

我們通過文件系統來管理磁盤上儲存的文件。查找、刪除、複製文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標準庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。

2、sys：通常用於命令行參數的庫

sys包被用於管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能佔據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。

3、random：用於生成隨機數的庫

Python標準庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。

4、math：提供了數學常數和數學函數

標準庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標準庫還包含了random包，用於處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理並不複雜，但容易犯錯。Python的標準庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標準庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式