python之強大的第三方模塊（python中的第三方提供的可用編程模塊）

1、Python 常用的標準庫以及第三方庫有哪些
2、python 怎麼用pip第三方模塊
3、Python里的dtype是什麼意思？
4、盤點Python常用的模塊和包
5、什麼是python第三方模塊
6、Python模塊的幾種類型簡介

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 – 非常簡單的互動式 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 二進位包管理工具。

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 包來發布。

Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。

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

py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（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

將源碼編譯成軟體。

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 – 軟體構建工具。

互動式解析器

互動式 Python 解析器。

IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。

bpython- 界面豐富的 Python 解析器。

ptpython – 高級互動式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 介面。

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，用於通過字元串來操作日期/時間。

pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入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 – 字元編碼檢測器，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 – 模糊字元串匹配。

Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。

pangu.py – 在中日韓語字元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 – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。

xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

在Python中，安裝第三方模塊，是通過setuptools這個工具完成的。Python有兩個封裝了setuptools的包管理工具：easy_install和pip。目前官方推薦使用pip。

如果你正在使用Mac或Linux，安裝pip本身這個步驟就可以跳過了。

如果你正在使用Windows，請參考安裝Python一節的內容，確保安裝時勾選了pip和Add python.exe to Path。

在命令提示符窗口下嘗試運行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新運行安裝程序添加pip。

現在，讓我們來安裝一個第三方庫——Python Imaging Library，這是Python下非常強大的處理圖像的工具庫。一般來說，第三方庫都會在Python官方的pypi.python.org網站註冊，要安裝一個第三方庫，必須先知道該庫的名稱，可以在官網或者pypi上搜索，比如Python Imaging Library的名稱叫PIL，因此，安裝Python Imaging Library的命令就是：

pip install PIL

耐心等待下載並安裝後，就可以使用PIL了。

有了PIL，處理圖片易如反掌。隨便找個圖片生成縮略圖：

import Image im = Image.open(‘test.png’) print im.format, im.size, im.mode

PNG (400, 300) RGB im.thumbnail((200, 100)) im.save(‘thumb.jpg’, ‘JPEG’)

其他常用的第三方庫還有MySQL的驅動：MySQL-python，用於科學計算的NumPy庫：numpy，用於生成文本的模板工具Jinja2，等等。

模塊搜索路徑

當我們試圖載入一個模塊時，Python會在指定的路徑下搜索對應的.py文件，如果找不到，就會報錯：

import mymodule

Traceback (most recent call last):

File “stdin”, line 1, in module

ImportError: No module named mymodule

默認情況下，Python解釋器會搜索當前目錄、所有已安裝的內置模塊和第三方模塊，搜索路徑存放在sys模塊的path變數中：

import sys sys.path

[”, ‘/Library/Python/2.7/site-packages/pycrypto-2.6.1-py2.7-macosx-10.9-intel.egg’, ‘/Library/Python/2.7/site-packages/PIL-1.1.7-py2.7-macosx-10.9-intel.egg’, …]

如果我們要添加自己的搜索目錄，有兩種方法：

一是直接修改sys.path，添加要搜索的目錄：

import sys sys.path.append(‘/Users/michael/my_py_scripts’)

這種方法是在運行時修改，運行結束後失效。

第二種方法是設置環境變數PYTHONPATH，該環境變數的內容會被自動添加到模塊搜索路徑中。設置方式與設置Path環境變數類似。注意只需要添加你自己的搜索路徑，Python自己本身的搜索路徑不受影響。

Python里的dtype是關聯的數據類型對象。

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。Python 2於2000年10月16日發布，穩定版本是Python 2.7。Python 3於2008年12月3日發布，不完全兼容Python 2。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。

Python的標準庫：

Python擁有一個強大的標準庫。Python語言的核心只包含數字、字元串、列表、字典、文件等常見類型和函數，而由Python標準庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。Python標準庫命名介面清晰、文檔良好，很容易學習和使用。

Python社區提供了大量的第三方模塊，使用方式與標準庫類似。它們的功能無所不包，覆蓋科學計算、Web開發、資料庫介面、圖形系統多個領域，並且大多成熟而穩定。第三方模塊可以使用Python或者C語言編寫。SWIG,SIP常用於將C語言編寫的程序庫轉化為Python模塊。

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱衝突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

顏色：

教程：

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪製三維圖

訪問：

講解：

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK () 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重複使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

python之強大的第三方模塊（python中的第三方提供的可用編程模塊）

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