python常用库有哪些
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今天将介绍20个常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们。
它们是:(推荐学习:Python视频教程)
Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。
Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好,对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。
BeautifulSoup.我知道它很慢,但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api,被很多Python开发大牛使用。
NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库?它为Python提供了很多高级的数学方法。
SciPy.既然我们提了NumPy,那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库,它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。
matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。
Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏?这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。
Pyglet.3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。
pyQT.Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。
pyGtk.也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。
Scapy.用Python写的数据包探测和分析库。
pywin32.一个提供和windows交互的方法和类的Python库。
nltk.自然语言工具包。我知道大多数人不会用它,但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话,它是非常好的库。但它的功能远远不止如此,自己摸索一下吧。
nose.Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发,那么它是必不可少的。
SymPy.SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。
IPython.怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能,以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。
更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!
2024-03-20 · 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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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。
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。
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