Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库:
数值计算库:
1 NumPy
支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多种类的数值类型,其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型,用于描述相同类型的元素集合,可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2 SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等,可进行插值处理、信号滤波,以及使用C语言加速计算。
3 Pandas
基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地 *** 作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库:
4 Matplotlib
第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂。
5 Seaborn
利用了Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6 ggplot
基于R的一个作图库ggplot2,同时利用了源于《图像语法》(The Grammar of Graphics)中的概念,允许叠加不同的图层来完成一幅图,并不适用于制作非常个性化的图像,为 *** 作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7 Bokeh
跟ggplot一样,Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8 Plotly
可以通过Python notebook使用,与Bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表。
9 pygal
与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,且默认的风格也很漂亮,用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10 geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet(一个面向对象编程接口)方可使用。
11 missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库:
12 Django
一个高级的Python Web框架,支持快速开发,提供从模板引擎到ORM所需的一切东西,使用该库构建App时,必须遵循Django的方式。
13 Socket
一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。
14 Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架(microframework),默认配备Jinja模板引擎,也包含其他模板引擎或ORM供选择,适合用来编写API服务(RESTful rervices)。
15 Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,建立在deferred object之上,一个通过异步架构实现的高性能的引擎,不适用于编写常规的Web Apps,更适用于底层网络。
数据库管理:
16 MySQL-python
又称MySQLdb,是Python连接MySQL最流行的一个驱动,很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2x,且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发,在Windows平台上的安装非常不友好,经常出现失败的情况,现在基本不推荐使用,取代品为衍生版本。
17 mysqlclient
完全兼容MySQLdb,同时支持Python 3x,是Django ORM的依赖工具,可使用原生SQL来 *** 作数据库,安装方式与MySQLdb一致。
18 PyMySQL
纯Python实现的驱动,速度比MySQLdb慢,最大的特点为安装方式简洁,同时也兼容MySQL-python。
19 SQLAlchemy
一种既支持原生SQL,又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系,可有效提高写代码的速度,同时兼容多种数据库系统,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代价为性能上的一些损失。
自动化运维:
20 jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机的基本功能,包含认证、授权和审计,集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写,界面美观,自动收集硬件信息,支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能,基于SSH协议进行管理,客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理,因完全开源,容易再次开发。
21 Magedu分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统,可监控常用系统服务、应用、网络设备,可在一台主机上监控多个不同服务,不同服务的监控间隔可以不同,同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同,并提供数据可视化界面。
22 Magedu的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统,包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能,主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据,将硬件信息发送至API,API负责将获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24 Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台,内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流,包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程:
25 Tkinter
一个Python的标准GUI库,可以快速地创建GUI应用程序,可以在大多数的UNIX平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统中,Tkinter 80的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。
26 wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块,是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27 PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库,是Python编程语言和Qt的成功融合,可以运行在所有主要 *** 作系统上,包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证,开发人员可以选择GPL和商业许可,从PyQt的版本4开始,GPL许可证可用于所有支持的平台。
28 PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本,提供与PyQt类似的功能,并相容API,但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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pymongodb 本身已经足够简单,个人觉得不需要orm了。
mongoengine
据我所知比较成熟的有 MongoEngine 和 MongoKit 。
两者的设计思想完全不同。MongoEngine 是模仿 Django ORM 关系数据库的方式用各种 Field 进行严谨的字段定义,而 MongoKit 是用一个字典约束 document 的结构。相对而言,MongoKit 更加轻量、简洁,对字段的检查和限制更加宽松,并且我个人认为对于 MongoDB 这种本身就没有强制要求存储结构的数据库,MongoEngine 的做法是有违其设计哲学的,因此更推荐 MongoKit 一些。我自己在一些项目中使用了 MongoKit,没有遇到非常坑的问题。但是它的作者对它的维护不是非常勤,两年前有一个 issue 中就提到说现在的一些写法非常不 pythonic,要发布重构的版本,但是一直没什么动静,日常小版本的更新倒还是有的。
python有orm的,可以直接使用。
另外,你表达得有点怪异。
实际上就是用python数据库 *** 作的方法。
方法很多,另外还需要看你使用的什么数据库
mssql 用 odbc模块
mysql、mongo、postgreSql、sqlit 等都有对应的python的数据库 *** 作模块的。
1、批处理脚本中,要想与用户实行交互,需要用到命令set 配合/p参数一起使用。
2、set命令是用来定义变量并赋值的,而使用/p参数后,set 并不马上在命令中给变量赋值,而是另起一行,等待用户的输入,并用户的输入内容做为值赋给变量。
3、而且在set /p后,可以加入提示语句,让用户知道,程序正在等待输入。
4、与用户交互,虽然已经实现了用户输入的接收。但还需要对接收到的内容进行处理,这时可以利用if 语句来完成。
5、运行后的效果如下,用户输入admin时,显示“输入正确”,否则,显示“请输入正确的用户名”。
6、再来完善一下脚本代码,做一个简单的用户登录判断。主要用到goto语句和if语句,实现python写网页后台实现与数据库交互。
有一个python的包叫 SQLAlchemy ,
SQLAlchemy 是 Python Object Relational 映射器。这是python 的基本上默认的ORM标准了。
SQLAlchemy 的一个目标是提供能兼容众多数据库(如 SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird)的企业级持久性模型。
SQLAlchemy拥有多个独立的部分,可以单独或协同工作,下面是主要API组件:
上图中最重要的两个接口是Object Relational Mapper(ORM)和SQL Expression Language
SQL Expression Language可以独立于ORM使用,但ORM需要使用SQL Expression Language构建。
这个包有很强的功能,其中
create_engine() 会返回一个数据库引擎,echo 参数为 True 时,会显示每条执行的 SQL 语句,生产环境下可关闭。
sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接,它同时还记录了一些查询的数据,并决定什么时候执行 SQL 语句。
SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池(默认 5 个连接)
从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel:基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask:一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数
据库、窗体验证工具。
Cubes:轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregated data)等工具。
Kartographpy:创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库,用来为ESRI生成SVG地图。Kartographpy目前仍处于beta阶段,你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar:Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架,有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。
Web2py:全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用,兼容Google App Engine。
Falcon:构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,它鼓励使用REST架构风格,尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark:Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆,是一个Python实现的分布式计算框架,可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现,目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成,正日趋完善。
Buildbot:基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架,可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变,服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试,收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc:基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型,是因为它只有一个文件,除Python标准库外,它不依赖于任何第三方模块。
Tornado:异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上看就可知道它可以用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简(Keep it simple and powerful),源码很简短,只提供一个框架所必须的东西,不依赖大量的第三方模块,它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy:Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。
python32 ==> ORM(或者数据库接口) ==> 数据库数据库:PostgreSQL9、SQLite3等ORM:SQLAlchemy(需要安装数据库接口)数据库接口:psycopg2(PostgreSQL9)建议使用ORM样创建、修改、删除时只涉及python类对象无需写sql语句修改了数据表结构时对程序修改也方便些表间关系特别复杂也ORM直接写sql语句
以上就是关于python常用到哪些库全部的内容,包括:python常用到哪些库、目前MongoDB 有在 Python 上比较好的 ORM 实现么、亲~你知道怎么把Python和数据库连接起来吗,就是把Python处理好的数据直接导入数据库中等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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