盘点Python常用的模块和包
模块
1.定义
计算机在开发过程中,代码越写越多,也就越难以维护,所以为了编写可维护的代码,我们会把函数进行分组,放在不同的文件里。在python里,一个.py文件就是一个模块。
2.优点:
提高代码的可维护性。
提高代码的复用,当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块,包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块:
1.sys模块
2.random模块
3.os模块:
os.path:讲解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗,它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问:
https://matplotlib.org/
颜色:
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程:
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn:
它是构建在matplotlib的基础上的,用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问:
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot:
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问:
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi:
Mayavi2完全用Python编写,因此它不但是一个方便实用的可视化软件,而且可以方便地用Python编写扩展,嵌入到用户编写的Python程序中,或者直接使用其面向脚本的API:mlab快速绘制三维图
访问:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
讲解:https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK:
TVTK库对标准的VTK库进行包装,提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具,它由C++编写,包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解:https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具,易上手,可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib,开源,可商用(基于 BSD 许可)。
访问:
讲解:https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队(Google Brain Team)的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究,能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
相关推荐:《Python视频教程》
Web框架
1.Tornado
访问:http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
访问:http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
访问:http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 图形界面
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
科学计算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
访问
http://www.numpy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库,用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
讲解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官网
https://www.scipy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官网
http://pandas.pydata.org/
讲解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官网
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密码学
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/
爬虫相关
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
一个高并发的网络性能库
http://www.gevent.org/
图像处理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/products/pil/
pillow:
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然语言处理
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
数据库驱动
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB库
访问:https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis库
访问:https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle库
访问:https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具
访问:http://www.sqlalchemy.org/
peewee,
SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具
访问:https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原装DB
访问:https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL处理工具
smtplib模块
发送电子邮件
其他库暂未分类
1.PyInstaller:
是一个十分有用的第三方库,它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包,通过对源文件打包, Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行,也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。
2.Ipython
一种交互式计算和开发环境
讲解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
绛旓細python鍐呭缓妯″潡: 1.sys妯″潡 2.random妯″潡 3.os妯″潡: os.path:璁茶В https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html 鏁版嵁鍙鍖 1.matplotlib : 鏄疨ython鍙鍖栫▼搴忓簱鐨勬嘲鏂,瀹冪殑璁捐鍜屽湪1980骞翠唬琚璁$殑鍟嗕笟鍖栫▼搴忚瑷MATLAB闈炲父鎺ヨ繎銆傛瘮濡俻andas鍜孲eaborn灏辨槸matplotlib鐨勫鍖,瀹冧滑璁╀綘鑳界敤鏇村皯鐨勪唬鐮佸幓璋冪敤 ...
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