目前市面上最流行的python的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、常用的python庫有哪些
• 2、當下最火的Python有哪些作用？
• 3、有哪些好的Python IDE
• 4、python有哪些庫
• 5、最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

常用的python庫有哪些

10個頂級且實用的python庫

1、Dash

Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、遊戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。

Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。儘管它具有完善的遊戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。

4、Colorama

Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。

JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。

Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合併到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡錶情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。

10、BeautifulSoup

如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。

②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。

當下最火的Python有哪些作用？

Python是一種全棧的開發語言，你如果能學好 Python，前端，後端，測試，大數據分析，爬蟲 等這些工作你都能勝任,這樣說應該比較好理解吧。

當下Python有多火我不再贅述，Python有哪些作用呢？

就目前Python發展而言，Python主要有以下五大主要應用：

接下來和大家一一聊聊這幾個方面：

首先，什麼叫網路爬蟲？

網路爬蟲又稱網路蜘蛛，是指按照某種規則在網路上爬取所需內容的腳本程序。眾所周知，每個網頁通常包含其他網頁的入口，網路爬蟲則通過一個網址依次進入其他網址獲取所需內容。

爬蟲有什麼用？

用什麼語言寫爬蟲？

C，C++。

高效率，快速，適合通用搜索引擎做全網爬取。缺點，開發慢，寫起來又臭又長，

腳本語言：Perl, Python, Java, Ruby。

簡單，易學，良好的文本處理能方便網頁內容的細緻提取，但效率往往不高，適合對少量網站的聚焦爬取。

為什麼眼下最火的是Python？

個人用c#,java都寫過爬蟲。區別不大，原理就是利用好正則表達式。只不過是平台的問題。後來了解到很多爬蟲都是用python寫的，於是便一發不可收拾。

Python優勢很多，總結兩個要點：

1. 抓取網頁本身的介面

相比與其他靜態編程語言，如java，c#，C++，python抓取網頁文檔的介面更簡潔；相比其他動態腳本語言，如perl，shell，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。（當然ruby也是很好的選擇）

此外，抓取網頁有時候需要模擬瀏覽器的行為，很多網站對於生硬的爬蟲抓取都是封殺的。

這是我們需要模擬user agent的行為構造合適的請求，譬如模擬用戶登陸、模擬session/cookie的存儲和設置。在python里都有非常優秀的第三方包幫你搞定，如Requests，mechanize。

2. 網頁抓取後的處理

抓取的網頁通常需要處理，比如過濾html標籤，提取文本等。python的beautifulsoap提供了簡潔的文檔處理功能，能用極短的代碼完成大部分文檔的處理。

其實以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠幹得最快，最乾淨。

通過網路爬蟲數據之後，我們就可以對數據進行數據分析了。

與一般的數據分析工具相比，如excel，SASS，SPSS等等。python可以使用豐富的第三方庫達到近乎你想要的一切數據分析操作。

最常用在幾個第三方庫是：Numpy,Pandas,Scipy等。

那開發網站需要用到哪些知識呢？

上面這些知識會的話，開發一個簡單的網站就沒有問題了，如果想開發比較大型的網站，業務邏輯比較複雜的，那就得用到其他的知識了，比如說redis、MQ等等。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人工智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的 科技 產品，將會是人類智慧的”容器」，也可能超過人的智能。

Python正在成為機器學習的語言。大多數機器語言課程都是使用Python語言編寫的，大量大公司使用的也是Python，讓許多人認為它是未來的主要編程語言。

Python擁有強大的腳本處理功能，它在操作Linux系統方面具有先天的優勢，許多雲平台、運維監控管理工具都是使用Python開發的，Python自動化運維讓運維工程師的工作量減少效率提高！

這樣簡述應該算是比較明白了吧，干就完事！！

有哪些好的Python IDE

IDE是開發者創建程序時所使用的軟體包，它可以通過簡單的用戶界面集成多個高度關聯的組件，從而最大化提升開發者的生產效率，本質上，IDE是一種改進代碼創建、測試和debug流程的工具，它使這些工作更加簡單。

IDE使用的工具包括：文本編輯器和/或解釋器裝配自動化工具(assembly automation tool)調試器(debugger)。

下面是目前比較流行的Python IDE：

1、PyCharm

由著名軟體開發公司JetBrains開發。在涉及人工智慧和機器學習時，它被認為是最好的Python

IDE。最重要的是，Pycharm合併了多個庫，如Matplotlib和NumPy，幫助開發者探索更多可用選項。

其支持web開發框架，如Pyramid、Flask和Django。提供智能代碼功能，可以執行更精確、快速的bug修復。在Docker和Vagrant連接和ssh終端的幫助下，允許在遠程主機上進行程序開發。

2、Visual Studio Code

VS Code是完整的代碼編輯器，具備很多優秀功能，許多程序員稱其為最好的IDE編輯器。

其Electron框架允許開發者在幾乎所有平台上使用VS Code。在編輯器中直接debug。支持多個鍵盤快捷鍵，以加速編程。

3、Sublime Text

被認為是最好的Python編輯器，因為它簡單、通用、方便。它使用廣泛，可用於不同的平台。

可處理多種標記語言。允許用戶選擇想要進行的項目。具備能夠提供類和函數寬索引的重要工具。提供強大的 API 和組織化的生態系統，以實現高性能。

4、VI/Vim

位列最好的Python IDE工具前 5 名。它是一個modaleditor，可以從「文件編輯」中分割文件。相比最初的Vi，Vim有了巨大進步，功能更加強大。

其具備鍵盤界面，可以提升效率。支持多個插件。通過.vimrc文件實現不同擴展功能。

5、GNU Emacs

也是最好Python編輯器的有力競爭者。它常被描述為可擴展、自文檔化、實時顯示。儘管它在業界並非最新，但它經常升級來滿足開發者的需求。

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、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。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用於讀寫硬碟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演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將表格和關係型資料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體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介面。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數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

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。

最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。

4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。

6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。

7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。

8、Scikits：是Scikits

Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。

9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。

11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。

13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。