利用python的cli幫助（python cli）

本文目錄一覽：

• 1、怎麼查看python中已安裝的包
• 2、如何在Python上安裝xgboost
• 3、python後端開發需要學什麼?
• 4、python有哪些庫

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

如何在Python上安裝xgboost

1.不知道大家使用什麼開發環境，我建議大家使用anoconda，裏面集成了不少做挖掘、統計相關的包，省去了我們自己安裝的麻煩。（主要是考慮到包與包之間有依賴關係，建議用anoconda，numpy、matplotlib這些基礎包自動都安裝上了）。

2.在安裝完集成開發環境後， 下載xgboost-windows文件，鏈接如下：

xgboost-windows文件

3.打開xgboost目錄下的windows文件夾，用vs2013以上版本打開xgboost.sln工程（一定要用以上版本，之前我用vs2010打開會出現各種問題），右鍵項目名稱-點擊配置管理器-將debug改為release，win32還是win64根據自己的電腦選。

然後右鍵重新生成解決方案，當在輸出窗口出現成功字樣後，就表示xgboost的C++版本安裝成功了。

4.打開cmd，進入到xgboost的python-package目錄下，我的是這個路徑：F:\Program Files\annoconda\xgboost-master\python-package。cmd命令為：

f：回車

cd \Program Files\annoconda\xgboost-master\python-package

然後輸入python setup.py install 回車

若上述步驟都沒問題，此時系統會自動在python-package包里安裝xgboost包。

5.判斷xgboost是否成功安裝：

import xgboost as xgb

成功導入後，基本就沒有問題了。

python後端開發需要學什麼?

可以參考下面的路徑去學習，祝你學有所成，公司最近在人工智能和自然語言處理的項目後端項目，我也是網上找了很多知識，最後給自己列了一個學習的目錄，按照這個在複習並在總結，希望能幫到你：

計算機基本認知,環境搭建    python環境搭建

計算機基本認識,進制轉換

python注釋使用

python變量使用

python數據類型_Number

python數據類型    str字符串類型

容器類型數據list,tuple,str

容器類型數據set,dict

變量緩存機制

自動類型轉換

Number強制類型轉換  

python運算符的使用    容器類型數據強制類型轉換

字典強轉等長二級容器

運算符_算數_比較

運算符_賦值_成員

運算符_身份_邏輯

運算符_位運算_優先級  

python流程控制    代碼塊

流程控制if

多項巢狀分支

循環結構while

循環判斷經典題

字符串的相關操作  

python循環結構    

關鍵字continue_break_pass

for循環的遍歷_range  

字符串,列表內置方法    

字符串函數

format字符串格式化

format特殊符號的使用

列表的操作

列表函數  

字典,集合內置方法+文件操作    

字典的相關函數

集合操作_函數

文件操作

文件加號模式  

函數,函數參數    文件相關函數 

函數

形參實參

默認形參_關鍵字形參

收集參數

命名關鍵字參數

全局/局部變量,閉包    return返回值

函數名的使用

局部變量_全局變量

函數的嵌套LEGB

關鍵字nonlocal

閉包函數  

遞歸,匿名函數    

locals和globals

閉包特點意義

遞歸含義

斐波那契_尾遞歸

匿名函數lambda  

迭代器,高階函數    迭代器

高階函數_map

高階函數_reduce

高階函數_sorted

高階函數_filter  

推導式    列表推導式

推導式題

集合_字典推導式

生成器表達式

生成器函數  

內置方法,linux基本命令    內置函數

可滑動序列

面試題演練

linux安裝

linux基本命令  

python模塊    序列化模塊

數學模塊

隨機模塊

time模塊  

python模塊    os模塊

os_shutil

os.path模塊

計算文件夾大小

zipfile

tarfile  

導入模塊包,oop面向對象認知    

import_from絕對導入

import_from相對導入(單入口)

oop面向對象

類的封裝性

oop之封裝,繼承    類的相關操作

對象和類的刪除操作

單繼承

多繼承

菱形繼承

oop之多態,魔術方法    多態

魔術方法__new__

單態模式

析構方法__del__  

oop之魔術方法,異常處理    魔術方法__call__

魔術方法__str__repr__

魔術方法__bool_add_len__

了解異常

異常處理語法

主動拋出異常

裝飾器  

裝飾器

靜態綁定方法

property 

正則表達式    單個字符匹配

多個字符匹配

匹配分組

命名分組

正則函數

正則計算器小程序

認識網絡    bs_cs流程

傳輸數據流程

交換機和局域網的網絡通訊

arp協議  

認識tcp/udp協議  

tcp基本語法

tcp循環發消息

udp基本語法

udp循環發消息

黏包  

基於tcp協議下的應用    socketserver並發

文件校驗

服務器合法性校驗

tcp登錄

並發編程之進程    進程

join

守護進程

lock鎖

Semaphore

生產者消費者模型    Event事件

進程隊列Queue

生產者和消費者模型

JoinableQueue

Manager.py

並發編程之線程

.線程

用類定義線程

守護線程

lock保證線程數據安全

信號量_Semaphore

死鎖,互斥鎖,遞歸鎖

線程池,進程池,協成的使用

事件Event

線程隊列

進程池和線程池

回調函數

協程

協程的爬蟲案例

mysql安裝(linux+windows+xshell+navicat)  

掌握數據庫mysql基本操作

mysql登錄,服務啟動

創建賬戶,用戶授權

數據庫,數據表,數據的增刪改查

認識常用數據類型  

數據庫的存儲引擎和約束  

字段約束

約束的刪減

存儲引擎區別用法

數據表之間的關係  

查詢數據表  

單表查詢

多表聯查

子查詢

帶EXISTS關鍵字的子查詢

python操作mysql  

python連接mysql的事務處理

sql注入

python連接mysql增刪改查

mysql數據恢復  

HTML/CSS    html文檔介紹，html標籤，body標籤，head標籤介紹，head標籤中的meta標籤和link標籤和title標籤介紹，body中的標籤分類，基礎標籤，img、a、列表、表格、input、label、select等標籤,作業講解，form標籤介紹和示例講解，css介紹，引入，css選擇器，背景設置，高度寬度，字體效果，邊框、盒子模型、display屬性、float屬性等  

CSS    偽類選擇器，文字裝飾、a標籤補充、定位、權重、小米商城導航欄講解，原型頭像示例講解  

JS基礎/BOM和DOM操作    小米商城作業，js介紹和js引入，js數據類型、流程控制、函數等操作,js中的JSON，BOM對象的彈框、location對象、定時器、直接查找選擇器、間接查找選擇器、值操作、類值操作、樣式操作、button按鈕補充、事件和綁定事件的兩種方式，常用事件練習  

jQuery/Bootstrap    作業講解，jquery介紹，引入、選擇器、篩選器、值操作、文檔操作、刪除和清空標籤、邏輯運算符、克隆、事件冒泡和事件委託、綁定事件的方式,作業講解和模態對話框示例，input事件和頁面載入事件補充、bootstrap介紹和引入、全局css樣式、組件和常用插件

自定義web框架    作業講解、web框架介紹、自定義web框架實現、動態頁面、返回不同的html頁面、函數版、多線程版、返回靜態文件版，wsgiref版等web框架通過socket來實現，還有jinja2的簡單使用  

django下載安裝和URL路由系統    django介紹、MTV和MVC框架介紹、常用指令、目錄結構、pycharm創建django項目、request的常用屬性介紹、登錄示例、url路由系統介紹、有名分組和無名分組,  

視圖/模板    request對象的常用方法和屬性、響應方法介紹和使用，CBV和FBV、CBV和FBV加裝飾器，CBV源碼講解,模板渲染系統介紹，語法、簡單示例、內置過濾器、for循環標籤、if標籤、with標籤、自定義過濾器和標籤、模板繼承等  

Dajngo的ORM(1)    orm介紹，數據庫同步指令使用和流程分析、配置連接mysql模型類中的屬性介紹和常用參數說明，創建表和數據、增加的兩種方法、刪除、更新的兩種方法、查詢的13個api接口  

Dajngo的ORM(2)    單表圖書管理系統展示和添加作業講解、choices屬性、auto_now_add和auto_now參數講解、url別名和反向解析，基於雙下劃線的模糊查詢，多表結構介紹，圖書管理系統編輯和刪除作業講解、多表關係模型類創建和字段說明和參數介紹、多表數據的添加操作，多表的刪除和修改、基於對象的跨表查詢、雙下劃線跨表查詢、查看原生sql語句的方法、聚合查詢、分組查詢、F查詢、Q查詢等  

Ajax與Django/ 中間件    ajax的介紹和簡單示例，ajax登錄示例、列表數據展示示例，ajax操作cookie的補充、中間件介紹、自定義中間件的方法、5個中間件方法的介紹和使用、基於中間件的session登錄認證 

cookie、session以及用戶認證組件    cookie介紹，cookie的流程解析，django操作cookie和其他參數介紹、session的說明、django的session操作等，多表圖書管理系統作業講解  

vue初識、es6基本語法、指令系統    let、const、v-if、v-for、v-html、v-text、v-model、v-show、生命周期鉤子函數、  

組件化開發、組件傳值、axios簡單使用    組件化開發、組件傳值、axios簡單使用、vue-router使用、vue-cli安裝  

項目初始化/首頁    項目介紹、創建、初始化、element-ui的使用，單文件組件的使用和axios在單文件中的使用和配置、vue-cli的介紹和使用、路飛項目頂部導航欄頁面效果搭建，輪播圖組件的使用和調整、購物車頁面搭建和課程詳情頁面搭建，vue-video-player視頻播放插件  

drf組件    序列化器、drf簡單示例、restful規範、反序列化的校驗機制  

drf組件    apiview、request和response對象、modelserializer、序列化器保存數據、read_only和write_only的參數  

drf組件    viewset、drf路由功能、viewset視圖基類的使用、視圖子類、通用視圖類genericapiview/排序、django-filter過濾器、頻率組件、分頁組件、接口文檔、異常處理、xadmin的安裝和使用、認證組件和權限組件  

git、消息隊列    git企業中的使用模式，rabbimq消息隊列的應用  

rpc通信，grpc組件    rpc的概念以及通信模式，最火的grpc組件使用 

輕量級Flask框架    Werkzeug服務介紹、Flask框架介紹  

路由系統、自定義路由擴展  

Cookie、Session、Http請求和響應  

藍圖、消息閃現、中間件  

Flask常用擴展、WTForms、使用SQLAchemy ORM  

Admin、Restful、websocket原理、magic string, payload len,masking key   

請求和上下文、多app應用、離線腳本、自定義擴展 

服務端項目搭建，項目配置（session、數據庫、日誌相關），項目初始化  

jsonrpc模塊基本配置和使用，客戶端展示首頁及登錄註冊葉綿，APICloud頁面控制管理

python進階    並發、同步、異步、鎖，線進程概念以及協程實現原理  

mysql進階課    基礎知識梳理、索引、執行計劃  

mysql進階課    存儲引擎、日誌管理、備份恢復、主從賦值、優化  

redis，mongodb    事務和發佈訂閱、RDB和AOF持久化、緩存擊穿、緩存雪崩等原理介紹、 用戶管理和複製集(RS)總結、sharding cluster 分片集群的搭建、分片使用和相關策略等  

算法與設計模式    鏈表、二叉樹、常見算法、二分查找、插入排序、希爾排序、快排、堆排序、哈希查找  

算法與設計模式    設計模式，單例模式、工廠模式、策略模式、觀察者模式  

算法與設計模式    leetcode經典算法解析  

知識體系差不多就這麼多了，再就是項目部分，具體項目要看需求了，學會了釣魚的方法，不怕釣不到魚哦，無論在哪個行業做什麼樣的項目都沒問題呢！

我自己也搜集了一些經典的資料，要是想要加我百度網盤：艾美電商，我發給你！

python有哪些庫

Python中6個最重要的庫：

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。