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：

1sys模块

2random模块

3os模块：

ospath:讲解

https://wwwcnblogscom/yufeihlf/p/6179547html

数据可视化

1matplotlib :

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://matplotliborg/ 

颜色：

https://wwwcnblogscom/darkknightzh/p/6117528html

教程：

https://wizardforcelgitbooksio/matplotlib-user-guide/31html

2Seaborn：

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://seabornpydataorg/indexhtml

3ggplot：

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://ggplotyhathqcom/

4Mayavi：

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://codeenthoughtcom/pages/mayavi-projecthtml

讲解：https://blogcsdnnet/ouening/article/details/76595427https://wwwjianshucom/p/81e6f4f1cdd8

5TVTK：

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://wwwvtkorg/) 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://docshuihoocom/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_introhtml

机器学习

1Scikit-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://blogcsdnnet/finafily0526/article/details/79318401

2Tensorflow

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。

：《Python视频教程》

Web框架

1Tornado

访问：http://wwwtornadoweborg/en/stable/

2Flask

访问：http://flaskpocooorg/

3Webpy

访问：http://webpyorg/

4django

https://wwwdjangoprojectcom/

5cherrypy

http://cherrypyorg/

6jinjs

http://docsjinkanorg/docs/jinja2/

GUI 图形界面

1Tkinter

https://wikipythonorg/moin/TkInter/

2wxPython

https://wwwwxpythonorg/

3PyGTK

http://wwwpygtkorg/

4PyQt

https://sourceforgenet/projects/pyqt/

5PySide

http://wikiqtio/Category:LanguageBindings::PySide

科学计算

教程

https://docshuihoocom/scipy/scipy-zh-cn/indexhtml#

1numpy

访问

http://wwwnumpyorg/ 

讲解

https://blogcsdnnet/lm_is_dc/article/details/81098805

2sympy

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://docssympyorg/071/guidehtml#guide 

讲解

https://wwwjianshucom/p/339c91ae9f41 

解方程

https://wwwcnblogscom/zyg123/p/10549354html

3SciPy

官网

https://wwwscipyorg/

讲解

https://blogcsdnnet/wsp_1138886114/article/details/80444621

4pandas

官网

http://pandaspydataorg/

讲解

https://wwwcnblogscom/linux-wangkun/p/5903945html

5blaze

官网

http://blazereadthedocsio/en/latest/indexhtml

密码学

1cryptography

https://pypipythonorg/pypi/cryptography/

2hashids

http://wwwoschinanet/p/hashids

3Paramiko

http://wwwparamikoorg/

4Passlib

https://pythonhostedorg/passlib/

5PyCrypto

https://pypipythonorg/pypi/pycrypto

6PyNacl

http://pynaclreadthedocsio/en/latest/

爬虫相关

requests

http://wwwpython-requestsorg/

scrapy

https://scrapyorg/

pyspider

https://githubcom/binux/pyspider

portia

https://githubcom/scrapinghub/portia

html2text

https://githubcom/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://wwwcrummycom/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxmlde/

selenium

http://docsseleniumhqorg/

mechanize

https://pypipythonorg/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypipythonorg/pypi/pyquery/

creepy

https://pypipythonorg/pypi/creepy

gevent

一个高并发的网络性能库

http://wwwgeventorg/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-imageorg/

Python Imaging Library(PIL)

http://wwwpythonwarecom/products/pil/

pillow：

http://pillowreadthedocsio/en/latest/

自然语言处理

1nltk：

http://wwwnltkorg/

教程

https://blogcsdnnet/wizardforcel/article/details/79274443

2snownlp

https://githubcom/isnowfy/snownlp

3Pattern

https://githubcom/clips/pattern

4TextBlob

http://textblobreadthedocsio/en/dev/

5Polyglot

https://pypipythonorg/pypi/polyglot

6jieba：

https://githubcom/fxsjy/jieba

数据库驱动

mysql-python

https://sourceforgenet/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://githubcom/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docsmongodbcom/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB库

访问：https://pypipythonorg/pypi/pymongo/

redis

Redis库

访问：https://pypipythonorg/pypi/redis/

cxOracle

Oracle库

访问：https://pypipythonorg/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：http://wwwsqlalchemyorg/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：https://pypipythonorg/pypi/peewee

torndb

Tornado原装DB

访问：https://githubcom/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

1PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等 *** 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。

2Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

https://wwwcnblogscom/zzhzhao/p/5295476html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

你的问题实在是太乱了，一点条理都没有，只好按你原文来答了，用（回答：xxx）括起的部分－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－我用=TEXT(MIN(A1:A12),0)这个公式输出结果，结果在单元格是左对齐的，是文本格式么？ 为什么我用TEXT输出的数据可以计算？（回答：使用TEXT函数出来的结果就是文本格式，EXCEL有一定的容错性，可以转换为数字的文本EXCEL会自动转换为数字参与计算）而=－－TEXT(MIN(A1:A12),0)输出结果是右对齐的，是数值么？（回答：这出来的结果是数值，因为用了两个-强制运算了，后一个-相当于把原文本转换为数值并反号，前一个-把后面的数值再反号，负负得正，所以感觉起来是原数）问题：在单元格I2通过公式求出"应发工资"的最小值,保留1位小数 =--TEXT(MIN(E2:E2000),"00") 那我右键单元格选择“设置单元格格式”，在数字选项卡中选择“数值”小数位位数为1。我这样做和=--TEXT(MIN(E2:E2000),"00") 这样做有什么不同（回答：设置单元格格式仅仅是设置显示出来的形式，而实际的数值不发生任何变化，而用公式的话得出的结果就是只有一位小数，举个例：假设A1实际数值是123，那在另一个单元格B1写公式=2A1，得出的结果就是146，而使用公式了的话，B1得出的结果就是14而非146） MIN求最小值 text将数值转换为按指定数字格式表示的文本，00格式表示保留1位小数，如果保留2位小数用000 --将文本变成数值 问题补充：根据题目的要求 那我首先求出最小值，再在“设置单元格格式”里设置小数位这样行不行（回答：这要看题目的要求，是数值本身就有小数要求，还是仅显示有小数要求）

这个意思是

你B2是输入的一个年份，C2是输入的一个月份，D2是一个日

date函数要求三个参数，即分别是年月日

date(b2,c2,d2)意思是产生一个标准的日期。默认的格式是比如 1999/1/2

而嵌套上text是为了让它显示 某某某某年某某月某某日 比如1999年01月02日