Python中的库都有哪些?
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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。望采纳
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。望采纳
2020-06-03 · 百度认证:北京一天天教育科技有限公司官方账号,教育领域创作者
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python是非常流行的编程语言,庞大的生态圈,库也有很多,比如说NumPy、SciPy、Pandas、Seaborn、Bokeh、Scikits、Theano、Scrapy等。
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内置库 os sys re time random等等
第三方的 numpy pandas sklearn等等
python最强大的就是生态圈,也就是各种第三方库,
第三方的 numpy pandas sklearn等等
python最强大的就是生态圈,也就是各种第三方库,
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Python常用库大全,看看有没有你需要的。环境管理管理 Python 版本和环境的工具p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理管理包和依赖的工具。pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 包仓库本地 PyPI 仓库服务和代理。warehouse – 下一代 PyPI。 Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。 devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。 localshop – 本地 PyPI 服务(自定义包并且自动对 PyPI 镜像)。
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