Question

有哪些好用的Python库？

Answer 1

Python作为一门胶水语言，第三方库众多，下面我简单介绍几个好用的Python库：

tensorflow

这是谷歌非常著名的一个开源机器学习框架，在业界非常受欢迎，可以灵活、快速的构建大规模机器学习应用（如神经网络等），性能和可移植性都非常不错，支持GPU并行计算，如果你对机器学习比较感兴趣，也想深入了解一下的话，可以学习一下这个框架，非常不错：

pandas

如果你对数据分析比较感兴趣，那么pandas就是一个非常不错的选择，专门为数据分析而建，内置的函数和方法可以快速处理Excel，CSV等文件，而且提供了实时分析功能，代码量更少，使用起来也更方便，对于数据处理来说，是一个非常不错的分析工具：

matplotlib

这是Python的一个数据可视化库，可以快速制作我们常见的图表，如柱状图、饼状图、散点图等，当然，也不仅仅限于这些，还有很多，如果你想画出更多美丽的图表，可以考虑学习一下这个库，非常值得学习，当然，seaborn，pyecharts等这些可视化库也非常不错：

tushare

如果你对金融财经比较感兴趣，想快速获取股票等行情数据，也不想编写复杂的处理代码，那么tushare就是一个非常不错的选择，自动整合了国内大部分金融财经数据，完成了数据从采集、清洗和存储的全过程，只需简单的几行代码就可以实时快速获取到你所想要的数据，免费且开源：

PyQt

这是Python的一个GUI开发库，如果你想快速创建一个桌面GUI程序，想直接拖拽控件布局界面的话，那么PyQt就是一个非常不错的选择，基于Qt的QtDesigner设计工具，你可以直接拖拽Qt大量的控件快速构建出你自己的桌面应用，简单而又快捷：

Kivy

如果你想利用Python开发一个安卓应用，那么kivy就是一个非常不错的选择，这是Python的一个开源、跨平台的GUI库，只需要编写一套代码，即可运行在大部分桌面及移动平台上，包括winsows，linux，ios，android等，非常不错：

scrapy

这是Python的一个爬虫框架，在也就非常受欢迎，如果你想快速的定制自己的爬虫程序，又不想重复的造轮子的话，可以学习一下这个库，只需要添加少量的代码，就可启动属于自己的一个爬虫应用，非常方便：

django

这是一个流行的PythonWeb框架，如果你想快速构建一个自己的web应用，那么这个框架就非常值得学习，成熟稳重，基于MVC模式，使用起来非常方便，当然，也有轻量级的web框架，如flask，tornado等，也都非常不错：

pygame

如果你想快速开发一个小型游戏，又不想低级语言的束缚，可以考虑学习一下这个库，非常简单，只需要少量的代码便可构建一个游戏应用，当然，它也是一个非常不错的GUI库，对于桌面开发来说，也是一个不错的选择：

you-get

这是Python的一个视频、音频下载库，如果你想免费快速下载优派卜酷、B站、腾讯等网站的视频，安装这个库后，只尘竖穗需要简单的一行命令就可直接下载，非常方便，纤哗而且还可以在线观看，查看视频文件格式及清晰度等，当然，图片也可直接下载：

就介绍这10个不错的Python库吧，对于日常学习开发来说，非常不错，当然，还有许多其他好用的Python库，这个可以到网上搜索一下，非常多，也欢迎大家留言补充。

Answer 2

一、数据处理
1、Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。
2、Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。Pandas适用于处理大型数据集，它的数据处理速度非常快。
3、Matplotlib：Matplotlib是一个可以让使用者在Python脚本中可视化数据的可视化库。Matplotlib拥有广泛的使用基础，因此其提供的知名和广泛使用的图形化类型可以满足不同的需求。
二、网络爬虫
1、Requests：Requests是Python中常用的库之一，用于消察HTTP协议的网络爬取和数据提取。它易于学习和使用，因此越来越多的开发带宴者开始尝试使用它。
2、BeautifulSoup：BeautifulSoup是一个功能强大的爬取HTML和XML数据的Python库。它可以轻松解析网页，并提供了一些方法，包括用CSS选择器访问不同元素、查找元素以及使用正则表达式匹配。
3、Scrapy：Scrapy是一个Python框架，让您可以轻松地创建和部署爬虫。它提供了许多有用的功能，包括深度抓取、动态内容提取和管道(数据处理)功能。
三、机器学习与深度学习
1、Scikit-learn：Scikit-learn是用于Python编程语言的机器学习库，集成了许多流行的机器学习算法。它的众多算法使其成为上机学习的理想选择。Scikit-learn还提供了许多函数，用于预处理、模型选择和评估等。
2、Tensorflow：Tensorflow是一个开源的机器学习库，用于构建和实现机器学习算法。Tensorflow可以处理大数据，并运行在多GPU和多服务器上，使其非常适合于使用深度学习技术的大型项目。
3、Pytorch：Pytorch是Facebook开发的深度学习框架，强调与Numpy数组环境的接口相似。Pytorch旨在为科研人员提供最大的灵活性和速度，因此成为了研究人员的选择。
四、办公自动化
1、OpenPyXL：OpenPyXL是一个开源的Python库，用于读取和写入Excel 2010
xlsx/xlsm文件。不同于一些类似的库，OpenPyXL支持带有样式、图表和公式的Excel文件读取和修改。
2、PyAutoGUI：PyAutoGUI可以执行拿行茄鼠标和键盘自动化，执行连续键盘点击、键盘敲击、移动鼠标、在屏幕上找到卡箍、获取屏幕的截图，以及支持多个平台。
3、Docx：Docx是Python库之一，用于创建和修改Word文档。该库可以读取、编辑和写入.docx格式的Word文档，使其成为办公自动化、文档管理及工程等领域中的热门Python库。

Answer 3

1、数据分析
①Numpy：NumPy是Python中最为常用的数值计算库之一，它提供了大量的数学函数和数据结构，支持多维数组和矩阵运算，是科学计算和数值分析的核心库之一。
②Pandas：Pandas提供了数据分析和数据操作的功能，可以读取和处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL等，同时郑橘也支持数据清洗、数据处理、数据合并等功能。
③Matplotlib：Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它可以生成各种类型的统计图表，如折线图、散点图、柱状图等，支持各种格式的输出。
2、机器学习
①Scikit-learn：Scikit-learn是Python中最为常用的机器学习库之一，它提供了各种机器学习算法的实现和封装，包括分类、回归、聚类、降维等功能。
②TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的机器学习框架，它支持各种深度学习算法的实现和封装，如卷积神经网络、循环神经网络等。
③PyTorch：PyTorch是Facebook开发的机器学习框架，它也支持各种深度学习算法的实现和封装，同时也提供了一些高层次的API，使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。
3、Web开发
①Flask：Flask是Python中最为常用的Web框架之一，它提供了轻量级的Web开发支持，同时也支持RESTful API的开发。
②Django：Django是Python中最为流行的Web框架之一，它提供了完整的Web开发支持，包括ORM、模板引擎、路握丛渣由、中间件等功能。
③Tornado：Tornado是Python中的异步Web框架，它提供了高并发的Web开发支持，适用于高性能和高并发的Web应用开发。
4、网络爬虫
①Requests：Requests是Python中最为常用的HTTP库之一，它提供了简洁的API，使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发段悄送和处理。
②Scrapy：Scrapy是Python中最为常用的爬虫框架之一，它提供了完整的爬虫开发支持，包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。
③Beautiful Soup：Beautiful
Soup是Python中最为常用的HTML解析库之一，它可以将HTML文档解析为Python对象，使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。