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python的庫

發布時間: 2022-02-02 05:54:46

A. python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同:
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息,比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式,比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫,在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式,但是正則表達式的學習曲線較高,有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問,比如數論(Number-theoretic)的各種表示方法、冪和對數函數(Power and logarithmic functions)、三角函數(Trigonometric functions)、常量圓周率(π)和自然常數(e)等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數(真隨機數)不同的是執行環境,隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論,而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數,所以這個過程是可預測的、有規律的,只是循環周期較長,並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數,可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄,日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態,實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持,日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作,以保證對數據的完整性和有效性,而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作,當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時,就可以將其序列化成二進制數據,從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket(套接字) 庫提供了標準的BSD(伯克利套接字) Socket API,可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間,日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度,對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明,對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密(不可逆的加密演算法),因為被加密的數據無法破解,所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1,一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密,防止盜用後被輕易破解;而 SHA1 與 MD5 類似,但是 SHA1 會產生更長的長度,也更安全,但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度,還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512,看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞(被破解),這是不可避免的,所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件,通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs(統一資源定位符)的各種模塊:
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持,提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到,當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象,之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持,包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作,常有的函數方法有這些:
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器,實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類,將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類,提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類,保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類,提供了一個工廠函數,為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象,簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象,簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象,簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數,是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數:
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作,針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖,一次只能讓一個線程處理數據,從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上,因為GIL(全局解釋器鎖)鎖機制的存在的,被設計成線程安全,所以同一時間只能執行一個線程,這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似,不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL,從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗,支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類,以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類,派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫,為多個非同步框架提供基礎功能,能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝,我們都知道要製作對象副本,是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到,因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身,所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼, 庫就提供了製作對象副本的各種方法,會開辟一個新的內存空間存放副本對象,修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv(Comma Separated Values)文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據(數字和文本)。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數,比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示;比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示,等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量,以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象,所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現,也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序,優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現, heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包,收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊:
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具,可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率,統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL(傳輸安全協議)。此模塊提供對安全協議的支持,通過應用上下文,可將 TLS(傳輸層安全性協議)或其前身 SSL(安全套接層)支持安全協議,能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試,受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發, unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串,庫中有多個版本的 UUID 對象方法,比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是,如果要生成隨機字元串,可以使用 uuid1() 和 uuid4() ,但是 uuid1() 會存在隱私風險,因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址,而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。

B. Python標准庫和第三方庫有什麼區別

它們的主要區別是:

1、Python的標准庫是隨著pyhon安裝的時候默認自帶的庫;

2、python的第三方庫,需要下載後安裝到python的安裝目錄下。不同的第三方庫安裝及使用方法不同。

3、它們調用方式是一樣的,都需要用import語句調用。簡單的說,一個是默認自帶不需要下載安裝的庫,一個是需要下載安裝的庫。它們的調用方式是一樣的。

Python 程序由模塊組成。一個模塊對應python 源文件,一般後綴名是:.py。
模塊由語句組成。運行Python 程序時,按照模塊中語句的順序依次執行。
語句是Python 程序的構造單元,用於創建對象、變數賦值、調用函數、控制語句等。
2 標准庫模塊(standard library)
與函數類似,模塊也分為標准庫模塊和用戶自定義模塊。
Python 標准庫提供了操作系統功能、網路通信、文本處理、文件處理、數學運算等基本的功能。比如:random(隨機數)、math(數學運算)、time(時間處理)、file(文件處理)、os(和操作系統交互)、sys(和解釋器交互)等。
另外,Python 還提供了海量的第三方模塊,使用方式和標准庫類似。功能覆蓋了我們能想像到的所有領域,比如:科學計算、WEB 開發、大數據、人工智慧、圖形系統等。

3 為什麼需要模塊化編程
模塊(mole)對應於Python 源代碼文件(.py 文件)。模塊中可以定義變數、函數、類、普通語句。這樣,我們可以將一個Python 程序分解成多個模塊,便於後期的重復應用。
模塊化編程(Molar Programming)將一個任務分解成多個模塊。每個模塊就像一個積木一樣,便於後期的反復使用、反復搭建。
模塊化編程有如下幾個重要優勢:

便於將一個任務分解成多個模塊,實現團隊協同開發,完成大規模程序
實現代碼復用。一個模塊實現後,可以被反復調用。
可維護性增強。

C. 最常用的幾個python庫

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 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台,Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准,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
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系的構建工具。
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 標准庫)檢測圖片類型。
mimetypes – (Python 標准庫)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+ 標准庫)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 標准庫)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。

D. python特點和優點

python作為一門高級編程語言,它的誕生雖然很偶然,但是它得到程序員的喜愛卻是必然之路,Python入門簡單,相比於其他語言,初學者很容易入門。除此之外,Python還具有以下優點:
1. 簡單:Python奉行簡潔主義,易於讀寫,它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費:Python是開源軟體。這意味著你不用花一分錢便能復制、閱讀、改動它,這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。
3. 兼容性:Python兼容眾多平台,所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象:Python既支持面向過程,也支持面向對象編程。在面向過程編程中,程序員復用代碼,在面向對象編程中,使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫:Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作,包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規范的代碼:Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開,你可以把你的部分程序用C或C++編寫,然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序,從而向你的程序用戶提供腳本功能。

E. 常用的python庫有哪些

1.Matplotlib


Matplotlib是一個用於創立二維圖和圖形的底層庫。藉由它的協助,你可以構建各種不同的圖標,從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib可以與許多盛行的繪圖庫結合運用。


2.Seaborn


Seaborn本質上是一個根據matplotlib庫的高級API。它包括更適合處理圖表的默認設置。此外,還有豐厚的可視化庫,包括一些雜亂類型,如時刻序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。


3.Plotly


Plotly是一個盛行的庫,它可以讓你輕松構建雜亂的圖形。該軟體包適用於互動式Web運用程,可完成輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果


4.Bokeh


Bokeh庫運用JavaScript小部件在瀏覽器中創立互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表調集,樣式可能性(stylingpossibilities),鏈接圖、增加小部件和界說回調等方式的交互才能,以及許多更有用的特性。


5.Pydot


Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面,經常用於生成雜亂的定向圖和無向圖,可以顯現圖形的結構,對於構建神經網路和根據決策樹的演算法時十分有效。


6.pyecharts


是根據網路開源的Echarts而開發的Python可視化東西。


pyecharts功用十分強大,支撐多達400+地圖;支撐JupyterNotebook、JupyterLab;可以輕松集成至Flask,Sanic,Django等幹流Web結構。


關於常用的python庫有哪些,環球青藤小編就和大家分享到這里了,學習是沒有盡頭的,學習一項技能更是受益終身,因此,只要肯努力學,什麼時候開始都不晚。如若你還想繼續了解關於python編程的素材及學習方法等內容,可以點擊本站其他文章學習。

F. python 中庫怎麼導入

讓包內導入更加顯式,這個功能的一部分設計初衷是,為了幫助腳本解決同名文件出現在模塊搜索路徑上多個不同位置時的二義性。考慮包目錄,這定義了一個名為mypkg 的包,其中含有名為mypkg.main和mypkg.string 的模塊。現在,假設模塊main試圖導入名為string的模塊。在 Python 2.X和更早版本中,Python會先尋找mypkg目錄以執行相對導入。這會找到並導入位於該處的string.py文件,將其賦值給mypkg.main模塊命名空間內的名稱string。不過,這一導入的本意可能是要導入Python標准庫的string模塊。可惜的是,在這些Python版本中,無法直接忽略mypkg.string 去尋找位於模塊搜索路徑更右側的標准庫中的string模塊。此外,我們無法使用完整包導入路徑來解決這個問題,因為我們無法依賴在每台機器上的標准鏈接庫路徑。換句話說,包中的簡單導入可能具有二義性而且容易出錯。在包內,我們無法確定imports pam語句指的是包內的模塊還是包外的模塊。一種可能的後果是,一個局部的模塊或包會在不經意間隱藏了sys.path 上的另一個模塊。
在實踐中,Python使用者可以避免為他們自己的模塊重復使用標准庫模塊的名稱(如果需要標准string庫,就不要把新的模塊命名為string)。但是,一個包還是有可能意外地隱藏標准庫模塊。再者,Python 以後可能新增標准庫模塊,而其名稱可能剛好就和自己的一個模塊同名。而依賴於沒有點號開頭相對導入的程序代碼同樣也不容易理解,因為讀者可能對希望使用哪個模塊而感到困惑。所以我們最好能在代碼中顯式地指出導入的解析過程。

G. python庫是什麼

python是一門模塊化的可擴展語言,可以在任何領域任何方向支撐相關的模塊,模塊多了就是庫啦,這也是python語言的核心優勢之一,希望能幫助到你

H. python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫:

1. Mysql:目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫,支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server:支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范,屬於商業軟體,需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle:支持事務,符合關系型資料庫原理,符合ACID,支持多數SQL規范,功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql:開源、多平台、關系型資料庫,功能最強大的開源資料庫,需要Python環境,基於postgresql的time
scaleDB,是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis:開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫,簡單穩定,非常主流的、全數據in-momory,定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced:一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統,通過它可以減輕資料庫負載,加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲,每個文檔是一系列數據項的集合,每個數據項有名稱與對應的值,主要產品有:

MongoDB:開源、多平台、文檔型nosql資料庫,最像關系型資料庫,定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

I. python中的庫是什麼意思

初學python的小夥伴一定遇到這樣一個問題,python模塊,python包,python庫...感覺被繞暈了,今天說一說python中的模塊,庫,包有什麼區別。
1.python模塊是:
python模塊:包含並且有組織的代碼片段為模塊。
表現形式為:寫的代碼保存為文件。這個文件就是一個模塊。sample.py 其中文件名smaple為模塊名字。
關系圖:
2.python包是:
包是一個有層次的文件目錄結構,它定義了由n個模塊或n個子包組成的python應用程序執行環境。通俗一點:包是一個包含__init__.py 文件的目錄,該目錄下一定得有這個__init__.py文件和其它模塊或子包。
常見問題:
引入某一特定路徑下的模塊
使用sys.path.append(yourmolepath)
將一個路徑加入到python系統路徑下,避免每次通過代碼指定路徑
利用系統環境變數 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmolepath,
直接將這個路徑鏈接到類似/Library/Python/2.7/site-packages目錄下
好的建議:
經常使用if __name__ == '__main__',保證寫包既可以import又可以獨立運行,用於test。
多次import不會多次執行模塊,只會執行一次。可以使用reload來強制運行模塊,但不提倡。
常見的包結構如下:
package_a├── __init__.py├── mole_a1.py└── mole_a2.pypackage_b├── __init__.py├── mole_b1.py└── mole_b2.py
main.py
如果main.py想要引用packagea中的模塊molea1,可以使用:
from package_a import mole_a1
import package_a.mole_a1
如果packagea中的molea1需要引用packageb,那麼默認情況下,python是找不到packageb。我們可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加這句話,然後該包下得所有mole都添加* import __init_即可。
關系圖:
3、庫(pbrary)
庫的概念是具有相關功能模塊的集合。這也是Python的一大特色之一,即具有強大的標准庫、第三方庫以及自定義模塊。以上就是小編分享的關於python中的庫是什麼意思的詳細內容希望對大家有所幫助,更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章!

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