python全局模塊

㈠ 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沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

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：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

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：

http://seaborn.pydata.org/index.html

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：

http://ggplot.yhathq.com/

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快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

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 (http://www.vtk.org/) 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：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

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復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

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：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

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

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高並發的網路性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

資料庫驅動

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

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

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

㈡ Python必學的模塊有哪些

簡單來說，模塊就是一堆代碼實現某個功能，它們是已經寫好的.py文件，在我們的.py文件中只需要用import導入模塊就能使用它的功能了。

Python中的模塊有內置標准模塊、開源模塊和自定義模塊。

內置標准模塊就是Python自帶的模塊，即下載好Python就可以直接導入使用的模塊，例如我們之前使用過的math模塊、time模塊等。

開源模塊就是不收費的由好心人寫好的模塊，我們可以通過下載這些模塊後導入使用，開源模塊一般也被我們稱為第三方模塊，例如數據處理工具NumPy、Pandas，以及深度學習著名框架Tensorflow都屬於開源模塊。

自定義模塊與開源模塊相對應，開源模塊是他人寫的，而自定義模塊就是自己寫好的模塊。

Python常見的三個模塊

一、time與datetime模塊

在Python中，通常有這幾種方式來表示時間：

• 時間戳(timestamp)：通常來說，時間戳表示的是從1970年1月1日00:00:00開始按秒計算的偏移量。我們運行「type(time.time())」，返回的是float類型。

• 格式化的時間字元串(Format String)

• 結構化的時間(struct_time)：struct_time元組共有9個元素共九個元素:(年，月，日，時，分，秒，一年中第幾周，一年中第幾天，夏令時)

二、random模塊

三、os模塊

os模塊是與操作系統交互的一個介面

㈢ Python庫與模塊的區別是什麼

Python庫與模塊的區別是什麼

模塊、庫主要區別在於他們的定義與所指范圍不同。

模塊：包含並且有組織的代碼片段為模塊，sample.py 其中文件名smaple為模塊名字。

模塊是一種以.py為後綴的文件，在.py文件中定義了一些常量和函數。模塊的名稱是該.py文件的名稱。模塊的名稱作為一個全局變數__name__的取值可以被其他模塊獲取或導入。模塊的導入通過ipmort來實現。

庫：庫的概念是具有相關功能模塊的集合。這也是正是Python的一大特色之一，即具有強大的標准庫，還有第三方庫以及自定義模塊。

Python中的庫是借用其他編程語言的概念，沒有特別具體的定義，Python庫著重強調其功能性。在Python中，具有某些功能的模塊和包都可以被稱作庫。模塊有諸多函數組成，包由諸多模塊機構化組成，庫中也可以包含包、模塊和函數。

更多技術請關注Python視頻教程。

㈣ python中如何在不同模塊間共享全局變數

除了函數內部，python的變數本身作用域就是全局的。

不同的模塊互相導入時，將變數一同導入就行了，而函數內修改這些全局變數時需要先用global修飾變數名。

㈤ Python一個模塊怎樣修改另一個模塊定義的全局變數值

(1)import 模塊
模塊.變數名
(2)from 模塊 import 變數名，這樣可以直接使用
不過不太應用後面的那種，可能會出現重名的變數，無法分辨.

㈥ python實現在不同模塊中共享全局變數

定義一個py文件使用get和set方法設置和獲取變數
如在gol.py中

使用時如下在gol_test1.py中：

在gol_test2.py中

㈦ 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規范化的絕對路徑
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

㈧ python模塊內全局變數 什麼時候初始化

腳本初載入時，python會順序執行所有可以執行的東西。 如果是函數與類定義，它就順序將定義放到全局表裡。

這里全局變最也是一樣。python從import語句開始執行，執行到這句話today 就被初始化了。

如果這個模塊被其它模塊import ，那個在import 的時候， today會被載入。

不過跨模塊的全局變數，在python里有些古怪。要小心使用。

㈨ python中怎麼定義全局變數

復制代碼
count = 0
def Fuc(count):
print count
count += 1

for i in range(0, 10):
Fuc(count)
復制代碼
結果是：
不是我們想要的結果。
解決之道一——全局變數：
復制代碼
global a
a = 3

def Fuc():
global a
print a
a = a + 1
if __name__ == "__main__":
global a
for i in range(10):
Fuc()print 'hello'
print a
復制代碼
結果：

注意要領：
哪裡需要全局變數，哪裡聲明一下；但是函數千萬不要傳參數， Fuc(a)是不行的。
解決之道二——列表：
復制代碼
a = [3]

def Fuc():
print a[0]
a[0] = a[0] + 1
if __name__ == "__main__":
global a
for i in range(10):
Fuc()
print 'hello'
print a[0]
復制代碼
結果同上
列表可以比肩簡單的實現，學習之。

㈩ python中什麼是模塊

模塊可以理解為程序包，像繪圖色matplotlib，數學計算色numpy，import進python程序即可調用其中函數完成特定功能