本文目錄一覽:
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。
相關推薦:《Python視頻教程》
Web框架
1.Tornado
訪問:
2.Flask
訪問:
3.Web.py
訪問:
4.django
5.cherrypy
6.jinjs
GUI 圖形界面
1.Tkinter
2.wxPython
3.PyGTK
4.PyQt
5.PySide
科學計算
教程
1.numpy
訪問
講解
2.sympy
sympy是一個Python的科學計算庫,用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題
訪問
講解
解方程
3.SciPy
官網
講解
4.pandas
官網
講解
5.blaze
官網
密碼學
1.cryptography
2.hashids
3.Paramiko
4.Passlib
5.PyCrypto
6.PyNacl
爬蟲相關
requests
scrapy
pyspider
portia
html2text
BeautifulSoup
lxml
selenium
mechanize
PyQuery
creepy
gevent
一個高並發的網路性能庫
圖像處理
bigmoyan
Python Imaging Library(PIL)
pillow:
自然語言處理
1.nltk:
教程
2.snownlp
3.Pattern
4.TextBlob
5.Polyglot
6.jieba:
資料庫驅動
mysql-python
PyMySQL
PyMongo
pymongo
MongoDB庫
訪問:
redis
Redis庫
訪問:
cxOracle
Oracle庫
訪問:
SQLAlchemy
SQL工具包及對象關係映射(ORM)工具
訪問:
peewee,
SQL工具包及對象關係映射(ORM)工具
訪問:
torndb
Tornado原裝DB
訪問:
Web
pycurl
URL處理工具
smtplib模塊
發送電子郵件
其他庫暫未分類
1.PyInstaller:
是一個十分有用的第三方庫,它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包,通過對源文件打包, Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行,也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。
2.Ipython
一種互動式計算和開發環境
講解
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Python開發中常用的模塊有哪些?
1、os模塊#用作系統級別的工作
2、sys模塊#提供解釋器相關操作
3、hashlib模塊# 用於加密相關的操作
4、json和pickle模塊 #用於序列化數據
5、subprocess模塊
6、shuit模塊#文件的複製移動
7、logging模塊#格式化記錄日誌
8、random模塊 用於取隨機數
9、time datetime模塊時間模塊
10、re模塊 正則匹配
關於Python開發中常用的模塊有哪些,青藤小編就和您分享到這裡了。如果您對python編程有濃厚的興趣,希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。
python十大必學模塊是什麼?
這個不能一概而論的,據說python目前高達27萬+個庫,看你學習的方向必學模塊也有不同,簡單列舉:
1、網路通用方面:
urllib -網路庫
requests -網路庫
pycurl – 網路庫
httplib2 – 網路庫
RoboBrowser – 瀏覽網頁
MechanicalSoup -一個與網站自動交互Python庫
socket – 底層網路介面
2、爬蟲方面:
grab – 爬蟲框架
scrapy – 網路爬蟲框架,不支持Python3
pyspider –爬蟲系統。
cola – 爬蟲框架
portia – 可視化爬蟲
3、HTML/XML解析方面:
lxml – 高效HTML/ XML處理庫
cssselect – 解析DOM樹和CSS選擇器。
pyquery – 解析DOM樹和jQuery選擇器。
html5lib – 根據WHATWG規範生成HTML/ XML文檔的DOM
feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。
MarkupSafe – 為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字元串。
xhtml2pdf – 將HTML/CSS轉換為PDF。
untangle – XML文件轉Python對象
4、文件處理方面:
xpinyin – 將中國漢字轉為拼音
tablib – 數據導出為XLS、CSV、JSON、等格式的模塊
textract – 從文件中提取文本
messytables – 解析表格數據
rows – 常用數據介面
Office
python-docx – 讀取,查詢和修改docx文件
xlwt / xlrd – 從Excel文件讀取寫入數據和格式信息
Markdown
Python-Markdown – 一個用Python實現的John Gruber的Markdown。
Python開發中常用的模塊有哪些
一、導入模塊
import module
from module.xx import xx
from module.xx import xx as rename
from module.xx import *
二、開源模塊
yum、pip、apt-get
源碼編譯安裝:Python setup.py build Python setup install
三、常用模塊
os模塊#用作系統級別的工作
sys模塊#提供解釋器相關操作
hashlib模塊# 用於加密相關的操作
json和pickle模塊 #用於序列化數據
subprocess模塊
shuit模塊 #文件的複製移動
logging模塊#格式化記錄日誌
random模塊 用於取隨機數
time datetime模塊時間模塊
re模塊 正則匹配
原創文章,作者:ZKEXE,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/315948.html