探討多個不同的python包,python這麼多包,怎麼記住

本文目錄一覽：

• 1、探討最受歡迎的15頂級Python庫
• 2、如何包含特定的幾個全局Python三方包
• 3、Python常用包，可以學學這9個

探討最受歡迎的15頂級Python庫

1 TensorFlow（貢獻者：1757，貢獻：25756，Stars：116765）

「TensorFlow 是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。圖形節點表示數學運算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數據陣列（張量）。這種靈活的體系結構使用戶可以將計算部署到桌面、服務器或移動設備中的一個或多個 CPU/GPU，而無需重寫代碼。 」

GitHub 地址：

2 pandas（貢獻者：1360，貢獻：18441，Stars ：17388）

「pandas 是一個 Python 包，、供快速，靈活和富有表現力的數據結構，旨在讓」關係「或」標記「數據使用既簡單又直觀。它的目標是成為用 Python 進行實際，真實數據分析的基礎高級構建塊。」

GitHub 地址：

3 scikit-learn（貢獻者：1218，貢獻者：23509，Stars ：32326）

「scikit-learn 是一個基於 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的機器學習 Python 模塊。它為數據挖掘和數據分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，並可在各種環境中重複使用。

GitHub 地址：

4 PyTorch（貢獻者：861，貢獻：15362，Stars：22763）

「PyTorch 是一個 Python 包，提供兩個高級功能：

具有強大的 GPU 加速度的張量計算（如 NumPy）

基於磁帶的自動編程系統構建的深度神經網絡

你可以重複使用自己喜歡的 Python 軟件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要時擴展 PyTorch。」

GitHub 地址：

5 Matplotlib（貢獻者：778，貢獻：28094，Stars ：8362）

「Matplotlib 是一個 Python 2D 繪圖庫，可以生成各種可用於出版品質的硬拷貝格式和跨平台交互式環境數據。Matplotlib 可用於 Python 腳本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 應用程序服務器和各種圖形用戶界面工具包。」

GitHub 地址：

6 Keras（貢獻者：856，貢者：4936，Stars ：36450）

「Keras 是一個高級神經網絡 API，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上運行。它旨在實現快速實驗，能夠以最小的延遲把想法變成結果，這是進行研究的關鍵。」

GitHub 地址：

7 NumPy（貢獻者：714，貢獻：19399，Stars：9010）

「NumPy 是使用 Python 進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的 N 維數組對象，複雜的（廣播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數，傅里葉變換和隨機數功能。

GitHub 地址：

8 SciPy（貢獻者：676，貢獻：20180，Stars：5188）

「SciPy（發音為」Sigh Pie「）是數學、科學和工程方向的開源軟件，包含統計、優化、集成、線性代數、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE 求解器等模塊。」

GitHub 地址：

9 Apache MXNet（貢獻者：653，貢獻：9060，Stars：15812）

「Apache MXNet（孵化）是一個深度學習框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式編程，以最大限度地提高效率和生產力。 MXNet 的核心是一個動態依賴調度程序，可以動態地自動並行化符號和命令操作。」

GitHub 地址：

10 Theano（貢獻者：333，貢獻：28060，Stars ：8614）

「Theano 是一個 Python 庫，讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它可以使用 GPU 並實現有效的符號區分。」

GitHub 地址：

11 Bokeh（貢獻者：334，貢獻：17395，Stars ：8649）

「Bokeh 是一個用於 Python 的交互式可視化庫，可以在現代 Web 瀏覽器中實現美觀且有意義的數據視覺呈現。使用 Bokeh，你可以快速輕鬆地創建交互式圖表、儀錶板和數據應用程序。」

GitHub 地址：

12 XGBoost（貢獻者：335，貢獻：3557，Stars：14389）

「XGBoost 是一個優化的分佈式梯度增強庫，旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在 Gradient Boosting 框架下實現機器學習算法。XGBoost 提供了梯度提升決策樹（也稱為 GBDT，GBM），可以快速準確地解決許多數據科學問題，可以在主要的分佈式環境（Hadoop，SGE，MPI）上運行相同的代碼，並可以解決數十億個示例之外的問題。」

GitHub 地址：

13 Gensim（貢獻者：301，貢獻：3687，Stars ：8295）

「Gensim 是一個用於主題建模、文檔索引和大型語料庫相似性檢索的 Python 庫，目標受眾是自然語言處理（NLP）和信息檢索（IR）社區。」

GitHub 地址：

14 Scrapy（貢獻者：297，貢獻：6808，Stars ：30507）

「Scrapy 是一種快速的高級 Web 爬行和 Web 抓取框架，用於抓取網站並從其頁面中提取結構化數據。它可用於從數據挖掘到監控和自動化測試的各種用途。」

GitHub 地址：

15 Caffe（貢獻者：270，貢獻：4152，Stars ：26531）

「Caffe 是一個以表達、速度和模塊化為基礎的深度學習框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利視覺與學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發。」

GitHub 地址：

以上就是2018年最受歡迎的15個庫了，不知有沒有你的菜喔！希望本文對所列出的庫對你有所幫助！

如何包含特定的幾個全局Python三方包

我猜想有類似命令,如–system-packages=package1,package2…,但是沒有(見截圖,如果選用圖中選項,那麼全局Python環境的所有包都進來了,與初衷不相符合)

自己想到的方案有如下幾種:

1 全新環境,pip就行了. 但是某些包巨大,還需要編譯等,如科學計算相關包

2 利用requirement.txt 但是好像和1沒有區別

3 stackoverflow上有相關問題,但是並沒有解決.鏈接在此

我自己的全局環境已經有相關包了,為什麼非常pip從遠程pypi安裝呢?

我自己的全局環境已經有相關包了,為什麼非常pip從遠程pypi安裝呢?

可能是因為全局環境下的包沒有pypi中的包新

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：