python目前所用的包（python自帶哪些包）

本文目錄一覽：

• 1、想用python建模，哪些包比較好用
• 2、有哪些好用的 python 圖形包工具推薦
• 3、python包含數據包用的什麼命令
• 4、python中包的理解與運用？
• 5、Python常用包，可以學學這9個
• 6、怎麼查看python中已安裝的包

想用python建模，哪些包比較好用

1、 軟件推薦：python

常用的量化軟件有python、matlab、java、C++。從開發難度而言python和matlab都比較容易，java和C++麻煩一些。從運行速度而言，C++、java要快於matlab和python。不過對於大部分人而言，尤其是初學者，開發佔用的時間遠大於運行時間。如果追求運行速度的話，先將策略開發出來，再用C重寫也不遲。另外，從量化資源而言，python資源多於matlab，而且matlab是商業軟件，python是免費的。因此我推薦大家用python。

使用python的話，最好下載一個anaconda。這個軟件將常用的庫都集成好了，免去自己安裝的煩惱。下載地址：Download Anaconda Now!

python教程推薦這個網站：Table of Contents，只需要看第一部分就可以了。該教程不僅介紹了python,而且介紹了numpy,scipy,pandas,matplotlib等科學計算庫。

2、 數據源推薦：tushare

Tushare支持的數據很全面，相比wind個人版量化接口，tushare更友好。因此推薦tushare。下載地址：TuShare -財經數據接口包

3、 量化框架：推薦使用量化平台

量化平台可以看成是一個已經搭建好的框架。用戶只需添加一些自己的買賣條件，即可回測策略，免去了自己從無到有搭建基礎框架的過程。

這裡推薦一下咱們的京東平台。首先京東的數據和撮合機制還是很專業的，比如交易考慮到了漲停不能買、跌停不能賣的問題，另外京東在回測速度方面目前也具有優勢。

以上是做量化的一些基礎工具。另外根據策略類型的不同，也會用到一些其他工具。

有哪些好用的 python 圖形包工具推薦

主流的就是PyQt, WxPython, Tkinter等，其他的都可能依賴於具體的平台， 而這幾個是完全跨平台的， PyQt的接口跟Qt非常相似

如果你熟悉Qt的話，上手PyQt基本上沒有難度，PyQt不止有GUI的元素開發，還適配了NetWork、XML、Database等，所以首推PyQt。

python包含數據包用的什麼命令

python包含數據包命令如下。

easy_insert包名。

其中python有多種數據包以下為常用數據包，Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標準數學運算。非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫，也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算，可以進行：數組的算數和邏輯運算。傅立葉變換和用於圖形操作的例程。與線性代數有關的操作。NumPy擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。2，Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值例程，如數值積分和優化。3、PPandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。

python中包的理解與運用？

6.4. 包

包通常是使用用「圓點模塊名」的結構化模塊命名空間。例如，名為 A.B 的模塊表示了名為 A 的包中名為 B 的子模塊。正如同用模塊來保存不同的模塊架構可以避免全局變量之間的相互衝突，使用圓點模塊名保存像 NumPy 或 Python Imaging Library 之類的不同類庫架構可以避免模塊之間的命名衝突。

假設你現在想要設計一個模塊集（一個「包」）來統一處理聲音文件和聲音數據。存在幾種不同的聲音格式（通常由它們的擴展名來標識，例如：.wav， .aiff，.au ），於是，為了在不同類型的文件格式之間轉換，你需要維護一個不斷增長的包集合。可能你還想要對聲音數據做很多不同的操作（例如混音，添加回聲，應用平衡 功能，創建一個人造效果），所以你要加入一個無限流模塊來執行這些操作。你的包可能會是這個樣子（通過分級的文件體系來進行分組）

當導入這個包時，Python 通過 sys.path 搜索路徑查找包含這個包的子目錄。

為了讓 Python 將目錄當作內容包，目錄中必須包含 __init__.py 文件。這是為了避免一個含有爛俗名字的目錄無意中隱藏了稍後在模塊搜索路徑中出現的有效模塊，比如 string。最簡單的情況下，只需要一個空的 __init__.py 文件即可。當然它也可以執行包的初始化代碼，或者定義稍後介紹的 __all__ 變量。

用戶可以每次只導入包里的特定模塊，例如:

import sound.effects.echo

這樣就導入了 sound.effects.echo 子模塊。它必需通過完整的名稱來引用:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

導入包時有一個可以選擇的方式:

from sound.effects import echo

這樣就加載了 echo 子模塊，並且使得它在沒有包前綴的情況下也可以使用，所以它可以如下方式調用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

還有另一種變體用於直接導入函數或變量:

from sound.effects.echo import echofilter

這樣就又一次加載了 echo 子模塊，但這樣就可以直接調用它的 echofilter() 函數:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

需要注意的是使用 from package import item 方式導入包時，這個子項（item）既可以是包中的一個子模塊（或一個子包），也可以是包中定義的其它命名，像函數、類或變量。import 語句首先核對是否包中有這個子項，如果沒有，它假定這是一個模塊，並嘗試加載它。如果沒有找到它，會引發一個 ImportError 異常。

Python常用包，可以學學這9個

最近匯總了平時常用到的9個很好的Python包，它們能極大的提高我們的工作效率，安裝它們，然後逐步熟練使用它們。

若有用，可以收藏這篇文章。

你若還在為生成名字、地址、IP地址而發愁，試試 Faker 庫吧。

它是專業生成假數據的神器，但生成的數據看起來又如此「不假」。

基本用法如下所示：

使用日期和時間格式從來都不是一件有趣的事情。

儘管內置的 datetime 模塊做得相當不錯，但有一個更直觀的 Pendulum ，能做到快速處理。

它支持時區轉換、日期、時間操作和格式設置。

如下是一個快速示例，快速創建1個上海時區的時間：

Scrapy是一個強大的工具，可以讓你從網站上快速提取信息。

當需要從多個網站或網頁中提取大量信息時，手動提取是低效的。

Scrapy提供了易於使用的方法和包，可以使用HTML標記或CSS類提取信息。通過以下命令安裝 scrapy :

然後直接在終端輸入下面一行代碼，

就能得到百度的首頁html內容。

Pandas 是一個簡單但功能強大的數據分析工具。使用它可以進行數據清洗，並對其進行統計分析。

分析完數據後，還可以使用外部庫（如[Matplotlib]）將其可視化().

Pandas最棒的地方是它建在NumPy上面，NumPy是一個強大的數據分析工具，因為Pandas基於它，所以這意味着大多數NumPy方法都是Pandas中已有的函數。

click 是一個Python包，可用於創建命令行接口，相當漂亮的命令行，相當絲滑。

讓我們看一個例子：

hello 函數公開了兩個參數： count 和 name 。最後，在命令行，直接這樣調用腳本：

最後打印：

需要設置web服務器嗎？

你有兩秒鐘的時間嗎？因為這就是用Python啟動簡單web服務器所需的時間，直接下面一行代碼：

但對於一個基本的web應用程序來說，這可能太簡單了。Flask是一個用Python構建的微web框架。它是「微型」的，因為它沒有任何數據庫抽象層、表單驗證或郵件支持。

幸運的是，它有大量的擴展，可以即插即用，如果只想提供一個簡單的API，那麼它就是完美的。

要使用Flask創建API服務器，請使用以下腳本：

使用下面一行代碼啟動服務：

最後，當您在瀏覽器中訪問URL 時，

應該會看到以下JSON：

Requests 是一個強大的HTTP庫。有了它，可以自動化任何與HTTP請求相關的操作，包括API自動化調用，這樣你就不必再手動進行調用。

它附帶了一些有用的特性，如授權處理、JSON/XML解析和會話處理。

如下獲取明文地址：北京市海淀區清華東路35號，對應的經緯度時，使用百度地圖接口，免費註冊得到一個apk，返回經緯度結果如下所示：

Selenium是一個編寫自動化測試用例的測試框架。

儘管它是用Java編寫的，Python包提供對幾乎所有Selenium函數的類似API的訪問。

Selenium通常用於自動化應用程序UI的測試，但您也可以使用它自動化機器上的任務，如打開瀏覽器、拖放文件等。

看一個快速示例，演示如何打開瀏覽器並訪問百度主頁：

現在，該腳本每15秒刷新瀏覽器中的百度主頁。

很多時候，需要以某種方式修改圖像，使其更適合，例如模糊細節、組合一個或多個圖像或創建縮略圖。

將自製的 Pillow 腳本與 Click 組合在一起，然後直接從命令行訪問它們，這對於加快重複的圖像處理任務非常有用。

看一個模糊圖像的快速示例：

怎麼查看python中已安裝的包

使用命令 pip list 可以查看python中已安裝的包；具體步驟如下：

1、打開python：在命令符模式下（運行→cmd）輸入Python回車即可

2、最新版本的Python中已經默認安裝了pip包管理器，如果老版本的需要自己手動安裝，安裝包如下位置

3、已有pip包，輸入pip install 即可查看已安裝的包

拓展資料

Python解釋器：

1、Python是一門跨平台的腳本語言，Python規定了一個Python語法規則，實現了Python語法的解釋程序就成為了Python的解釋器。

2、CPython（ClassicPython，也就是原始的Python實現，需要區別於其他實現的時候才以CPython稱呼；或解作C語言實現的Python）。這是最常用的Python版本。

3、Jython（原名JPython；Java語言實現的Python，現已正式發佈）。Jython可以直接調用Java的各種函數庫。

4、PyPy（使用Python語言寫的Python）

5、IronPython（面向.NET和ECMA CLI的Python實現）。IronPython能夠直接調用.net平台的各種函數庫。可以將Python程序編譯成.net程序。

6、ZhPy（周蟒）（支持使用繁/簡中文語句編寫程序的Python語言）

參考資料來源：百度百科：Python解釋器