python各個模塊（python中的常用模塊）

本文目錄一覽：

1、什麼是python模塊
2、盤點Python常用的模塊和包
3、python之數學相關模塊
4、Python強大的內置模塊collections-
5、“python有sketchup模塊嗎”
6、python中都有哪些模塊呢

什麼是python模塊

簡而言之，在python中，一個文件(以「.py」為後綴名的文件)就叫做一個模塊，每一個模塊在python里都被看作是一個獨立的文件。模塊可以被項目中的其他模塊、一些腳本甚至是互動式的解析器所使用，它可以被其他程序引用，從而使用該模塊里的函數等功能，使用Python中的標準庫也是採用這種方法。

盤點Python常用的模塊和包

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之數學相關模塊

先來看一下 math 模塊中包含內容，如下所示：

接下來具體看一下該模塊的常用函數和常量。

ceil(x)

返回 x 的上限，即大於或者等於 x 的最小整數。看下示例：

floor(x)

返回 x 的向下取整，小於或等於 x 的最大整數。看下示例：

fabs(x)

返回 x 的絕對值。看下示例：

fmod(x, y)

返回 x/y 的餘數，值為浮點數。看下示例：

factorial(x)

返回 x 的階乘，如果 x 不是整數或為負數時則將引發 ValueError。看下示例：

pow(x, y)

返回 x 的 y 次冪。看下示例：

fsum(iterable)

返回迭代器中所有元素的和。看下示例：

gcd(x, y)

返回整數 x 和 y 的最大公約數。看下示例：

sqrt(x)

返回 x 的平方根。看下示例：

trunc(x)

返回 x 的整數部分。看下示例：

exp(x)

返回 e 的 x 次冪。看下示例：

log(x[, base])

返回 x 的對數，底數默認為 e。看下示例：

常量

tan(x)

返回 x 弧度的正切值。看下示例：

atan(x)

返回 x 的反正切值。看下示例：

sin(x)

返回 x 弧度的正弦值。看下示例：

asin(x)

返回 x 的反正弦值。看下示例：

cos(x)

返回 x 弧度的餘弦值。看下示例：

acos(x)

返回 x 的反餘弦值。看下示例：

decimal 模塊為正確舍入十進位浮點運算提供了支持，相比內置的浮點類型 float，它能更加精確的控制精度，能夠為精度要求較高的金融等領域提供支持。

decimal 在一個獨立的 context 下工作，可以使用 getcontext() 查看當前上下文，如下所示：

從上面的結果中我們可以看到 prec=28，這就是默認的精度，我們可以使用 getcontext().prec = xxx 來重新設置精度。接下來通過具體示例看一下。

基本運算

執行結果：

上面結果是用了默認精度，我們重新設置下精度再來看一下：

執行結果：

random 模塊可以生成隨機數，我們來看一下其常用函數。

random()

返回 [0.0, 1.0) 範圍內的一個隨機浮點數。看下示例：

uniform(a, b)

返回 [a, b) 範圍內的一個隨機浮點數。看下示例：

randint(a, b)

返回 [a, b] 範圍內的一個隨機整數。看下示例：

randrange(start, stop[, step])

返回 [start, stop) 範圍內步長為 step 的一個隨機整數。看下示例：

choice(seq)

從非空序列 seq 返回一個隨機元素。看下示例：

shuffle(x[, random])

將序列 x 隨機打亂位置。看下示例：

sample(population, k)

返回從總體序列或集合中選擇的唯一元素的 k 長度列表，用於無重複的隨機抽樣。看下示例：

參考：

Python強大的內置模塊collections-

collections 是 Python 的一個內置模塊，所謂內置模塊的意思是指 Python 內部封裝好的模塊，無需安裝即可直接使用。

Python 提供了很多非常好用的基本類型，比如不可變類型 tuple，我們可以輕鬆地用它來表示一個二元向量。

namedtuple 是一個函數，它用來創建一個自定義的 tuple 對象，並且規定了 tuple 元素的個數，並可以用屬性而不是索引來引用 tuple 的某個元素。

如此一來，我們用 namedtuple 可以很方便地定義一種數據類型，它具備 tuple 的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。

本示例中我們使用了一個三維坐標 x,y,z 來定義一個 tuple 對象，對象元素有3個，然後通過坐標值來引用相應的值即可。

deque是棧和隊列的一種廣義實現，deque是 “double-end queue” 的簡稱；

deque支持線程安全、有效內存地以近似O(1)的性能在 deque 的兩端插入和刪除元素，儘管 list 也支持相似的操作，但是它主要在固定長度操作上的優化，從而在 pop(0) 和 insert(0,v)（會改變數據的位置和大小）上有O(n)的時間複雜度。

在數據結構中，我們知道隊列和堆棧是兩個非常重要的數據類型，一個先進先出，一個後進先出。

在 python 中，使用 list 存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢，因為 list 是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向鏈表結構，非常適合實現隊列和堆棧這樣的數據結構。

defaultdict是內置數據類型 dict 的一個子類，基本功能與 dict 一樣，只是重寫了一個方法__missing__(key)和增加了一個可寫的對象變數 default_factory。

使用 dict 字典類型時，如果引用的 key 不存在，就會拋出 KeyError。如果希望 Key 不存在時，返回一個默認值，就可以用 defaultdict。

OrderedDict類似於正常的詞典，只是它記住了元素插入的順序，當在有序的詞典上迭代時，返回的元素就是它們第一次添加的順序。這樣 dict 就是一個有序的字典。

使用 dict 時，key 是無序的。在對 dict 做迭代時，我們無法確定 key 的順序。但是如果想要保持 key 的順序，可以用 OrderedDict。

“python有sketchup模塊嗎”

有。Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，而sketchup通過python就可以把設計流程中的各個軟體串聯起來成為一個整體，因此是有的。Python總共有295個模塊，其中模塊219個，開頭的模塊76個。

python中都有哪些模塊呢

os模塊

os.getcwd() # 獲取當前工作目錄，即當前python腳本工作的目錄路徑

os.chdir(“dirname”) # 改變當前腳本工作目錄;相當於shell下cd

os.curdir # 返回當前目錄: (‘.’)

os.pardir # 獲取當前目錄的父目錄字元串名：(‘..’)

os.makedirs(‘dirname1/dirname2’) # 可生成多層遞歸目錄

os.removedirs(‘dirname1’) # 若目錄為空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推

os.mkdir(‘dirname’) # 生成單級目錄;相當於shell中mkdir dirname

os.rmdir(‘dirname’) # # 刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯;相當於shell中rmdir dirname

os.listdir(‘dirname’) # 列出指定目錄下的所有文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式列印

os.remove() # 刪除一個文件

os.rename(“oldname”,”newname”) # 重命名文件/目錄

os.stat(‘path/filename’) # 獲取文件/目錄信息

os.sep # 輸出操作系統特定的路徑分隔符，win下為”\\”,Linux下為”/”

os.linesep # 輸出當前平台使用的行終止符，win下為”\t\n”,Linux下為”\n”

os.pathsep # 輸出用於分割文件路徑的字元串 win下為;,Linux下為:

os.name # 輸出字元串指示當前使用平台。win-‘nt’; Linux-‘posix’

os.system(“bash command”) # 運行shell命令，直接顯示

os.environ # 獲取系統環境變數

os.path.abspath(path) # 返回path規範化的絕對路徑

os.path.split(path) # 將path分割成目錄和文件名二元組返回

os.path.dirname(path) # 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素

os.path.basename(path) #

返回path最後的文件名。如何path以/或\結尾，那麼就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素

os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False

os.path.isabs(path) # 如果path是絕對路徑，返回True

os.path.isfile(path) # 如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False

os.path.isdir(path) # 如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False

os.path.join(path1[, path2[, …]]) # 將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略

os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目錄的最後訪問時間

os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目錄的最後修改時間

os.path.getsize(path) # 返回path的大小

sys模塊

sys.argv # 命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑

sys.exit(n) # 退出程序，正常退出時exit(0)

sys.version # 獲取Python解釋程序的版本信息

sys.maxint # 最大的Int值

sys.path # 返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變數的值

sys.platform # 返回操作系統平台名稱

datetime模塊

datetime.today()返回一個表示當前本期日期時間的datetime對象

datetime.now([tz])返回指定時區日期時間的datetime對象，如果不指定tz參數則結果同上

datetime.utcnow()返回當前utc日期時間的datetime對象

datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])根據指定的時間戳創建一個datetime對象

datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根據指定的時間戳創建一個datetime對象

datetime.strptime(date_str, format)將時間字元串轉換為datetime對象

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/243263.html