python哪些标准库 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

python\u6807\u51c6\u5e93\u6709\u54ea\u4e9b\uff1f

\u6807\u51c6\u5e93

sys

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os

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re

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math

\u6570\u5b66\u51fd\u6570\u5e93\u3002 math \u5e93\u63d0\u4f9b\u4e86\u5bf9 C \u8bed\u8a00\u6807\u51c6\u5b9a\u4e49\u7684\u6570\u5b66\u51fd\u6570\u8bbf\u95ee\uff0c\u6bd4\u5982\u6570\u8bba\uff08Number-theoretic\uff09\u7684\u5404\u79cd\u8868\u793a\u65b9\u6cd5\u3001\u5e42\u548c\u5bf9\u6570\u51fd\u6570\uff08Power and logarithmic functions\uff09\u3001\u4e09\u89d2\u51fd\u6570\uff08Trigonometric functions\uff09\u3001\u5e38\u91cf\u5706\u5468\u7387\uff08\u03c0\uff09\u548c\u81ea\u7136\u5e38\u6570\uff08e\uff09\u7b49\u7b49\u3002

random

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\u4f2a\u968f\u673a\u6570\u4e0e\u968f\u673a\u6570\uff08\u771f\u968f\u673a\u6570\uff09\u4e0d\u540c\u7684\u662f\u6267\u884c\u73af\u5883\uff0c\u968f\u673a\u6570\u662f\u771f\u5b9e\u4e16\u754c\u4e2d\u901a\u8fc7\u7269\u7406\u8fc7\u7a0b\u5b9e\u8df5\u5f97\u51fa\u7ed3\u8bba\uff0c\u800c\u4f2a\u968f\u673a\u6570\u662f\u901a\u8fc7\u8ba1\u7b97\u673a\u7684\u7279\u5b9a\u7b97\u6cd5\u751f\u6210\u7684\u6570\uff0c\u6240\u4ee5\u8fd9\u4e2a\u8fc7\u7a0b\u662f\u53ef\u9884\u6d4b\u7684\u3001\u6709\u89c4\u5f8b\u7684\uff0c\u53ea\u662f\u5faa\u73af\u5468\u671f\u8f83\u957f\uff0c\u5e76\u4e0d\u80fd\u4e0e\u73b0\u5b9e\u573a\u666f\u76f8\u5207\u5408\u3002

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5\u4e2a\u5e38\u7528\u7684Python\u6807\u51c6\u5e93\uff1a
1\u3001os\uff1a\u63d0\u4f9b\u4e86\u4e0d\u5c11\u4e0e\u64cd\u4f5c\u7cfb\u7edf\u76f8\u5173\u8054\u7684\u51fd\u6570\u5e93
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3\u3001random\uff1a\u7528\u4e8e\u751f\u6210\u968f\u673a\u6570\u7684\u5e93
Python\u6807\u51c6\u5e93\u4e2d\u7684random\u51fd\u6570\uff0c\u53ef\u4ee5\u751f\u6210\u968f\u673a\u6d6e\u70b9\u6570\u3001\u6574\u6570\u3001\u5b57\u7b26\u4e32\uff0c\u751a\u81f3\u5e2e\u52a9\u4f60\u968f\u673a\u9009\u62e9\u5217\u8868\u5e8f\u5217\u4e2d\u7684\u4e00\u4e2a\u5143\u7d20\uff0c\u6253\u4e71\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u7b49\u3002
4\u3001math\uff1a\u63d0\u4f9b\u4e86\u6570\u5b66\u5e38\u6570\u548c\u6570\u5b66\u51fd\u6570
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5\u3001datetime\uff1a\u65e5\u671f\u548c\u65f6\u95f4\u7684\u64cd\u4f5c\u5e93
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\u9664\u6b64\u4e4b\u5916\uff0cPython\u8fd8\u6709\u5f88\u591a\u7b2c\u4e09\u65b9\u5e93\uff0c\u4e86\u89e3\u66f4\u591a\u53ef\u79fb\u6b65\uff1aoldboyedu

标准库比较多 功能也不同:
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息,比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式,比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库,在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式,但是正则表达式的学习曲线较高,有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问,比如数论(Number-theoretic)的各种表示方法、幂和对数函数(Power and logarithmic functions)、三角函数(Trigonometric functions)、常量圆周率(π)和自然常数(e)等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数(真随机数)不同的是执行环境,随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论,而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数,所以这个过程是可预测的、有规律的,只是循环周期较长,并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数,可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录,日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态,实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持,日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作,以保证对数据的完整性和有效性,而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作,当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时,就可以将其序列化成二进制数据,从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket(套接字) 库提供了标准的BSD(伯克利套接字) Socket API,可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间,日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度,对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明,对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密(不可逆的加密算法),因为被加密的数据无法破解,所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1,一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密,防止盗用后被轻易破解;而 SHA1 与 MD5 类似,但是 SHA1 会产生更长的长度,也更安全,但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度,还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512,看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞(被破解),这是不可避免的,所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件,通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs(统一资源定位符)的各种模块:
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持,提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到,当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象,之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持,包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作,常有的函数方法有这些:
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象,简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数,是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数:
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作,针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁,一次只能让一个线程处理数据,从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上,因为GIL(全局解释器锁)锁机制的存在的,被设计成线程安全,所以同一时间只能执行一个线程,这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似,不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL,从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗,支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类,以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类,派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库,为多个异步框架提供基础功能,能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。
copy
浅层和深层复制操作。 copy 库提供对对象的拷贝,我们都知道要制作对象副本,是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到,因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身,所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么, copy 库就提供了制作对象副本的各种方法,会开辟一个新的内存空间存放副本对象,修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv(Comma Separated Values)文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据(数字和文本)。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数,比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示;比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示,等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量,以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象,所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现,也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现, heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包,收集了多个处理超文本传输协议的模块:
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具,可用来描述程序各个部分的执行时间和频率,统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL(传输安全协议)。此模块提供对安全协议的支持,通过应用上下文,可将 TLS(传输层安全性协议)或其前身 SSL(安全套接层)支持安全协议,能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试,受到 JUnit 和其他主流测试库的启发, unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串,库中有多个版本的 UUID 对象方法,比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是,如果要生成随机字符串,可以使用 uuid1() 和 uuid4() ,但是 uuid1() 会存在隐私风险,因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址,而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。

1、os:提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能,比如管理系统进程,改变当前路径,改变文件权限等。但要注意,os包是建立在操作系统的平台上的,许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外,在使用os包中,要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到,但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等,在Python内部实现。
2、sys:通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器,也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU,Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。
3、random:用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。
4、math:提供了数学常数和数学函数
标准库中,Python定义了一些新的数字类型,以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包,用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数,比如pi、三角函数等等。
5、datetime:日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂,但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善,你不仅可以进行日期时间的查询和变换,还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库,还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

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