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  • 盘点Python常用的模块和包

    正文概述    2020-07-09   199

    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:

    1.sys模块

    2.random模块

    3.os模块:

    os.path:讲解

    https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

    数据可视化

    1.matplotlib :

    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://matplotlib.org/ 

    颜色:

    https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

    教程:

    https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

    2.Seaborn:

    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://seaborn.pydata.org/index.html

    3.ggplot:

    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://ggplot.yhathq.com/

    4.Mayavi:

    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://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

    讲解:https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

    5.TVTK:

    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://www.vtk.org/) 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://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

    机器学习

    1.Scikit-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://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

    2.Tensorflow

    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。

    相关推荐:《Python视频教程》

    Web框架

    1.Tornado

    访问:http://www.tornadoweb.org/en/stable/

    2.Flask

    访问:http://flask.pocoo.org/

    3.Web.py

    访问:http://webpy.org/

    4.django

    https://www.djangoproject.com/

    5.cherrypy

    http://cherrypy.org/

    6.jinjs

    http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

    GUI 图形界面

    1.Tkinter

    https://wiki.python.org/moin/TkInter/

    2.wxPython

    https://www.wxpython.org/

    3.PyGTK

    http://www.pygtk.org/

    4.PyQt

    https://sourceforge.net/projects/pyqt/

    5.PySide

    http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

    科学计算

    教程

    https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

    1.numpy

    访问

    http://www.numpy.org/ 

    讲解

    https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

    2.sympy

    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://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide 

    讲解

    https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41 

    解方程

    https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

    3.SciPy

    官网

    https://www.scipy.org/

    讲解

    https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

    4.pandas

    官网

    http://pandas.pydata.org/

    讲解

    https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

    5.blaze

    官网

    http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

    密码学

    1.cryptography

    https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

    2.hashids

    http://www.oschina.net/p/hashids

    3.Paramiko

    http://www.paramiko.org/

    4.Passlib

    https://pythonhosted.org/passlib/

    5.PyCrypto

    https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

    6.PyNacl

    http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

    爬虫相关

    requests

    http://www.python-requests.org/

    scrapy

    https://scrapy.org/

    pyspider

    https://github.com/binux/pyspider

    portia

    https://github.com/scrapinghub/portia

    html2text

    https://github.com/Alir3z4/html2text

    BeautifulSoup

    https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

    lxml

    http://lxml.de/

    selenium

    http://docs.seleniumhq.org/

    mechanize

    https://pypi.python.org/pypi/mechanize

    PyQuery

    https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

    creepy

    https://pypi.python.org/pypi/creepy

    gevent

    一个高并发的网络性能库

    http://www.gevent.org/

    图像处理

    bigmoyan

    http://scikit-image.org/

    Python Imaging Library(PIL)

    http://www.pythonware.com/products/pil/

    pillow:

    http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

    自然语言处理

    1.nltk:

    http://www.nltk.org/

    教程

    https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

    2.snownlp

    https://github.com/isnowfy/snownlp

    3.Pattern

    https://github.com/clips/pattern

    4.TextBlob

    http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

    5.Polyglot

    https://pypi.python.org/pypi/polyglot

    6.jieba:

    https://github.com/fxsjy/jieba

    数据库驱动

    mysql-python

    https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

    PyMySQL

    https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

    PyMongo

    https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

    pymongo

    MongoDB库

    访问:https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

    redis

    Redis库

    访问:https://pypi.python.org/pypi/redis/

    cxOracle

    Oracle库

    访问:https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

    SQLAlchemy

    SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具

    访问:http://www.sqlalchemy.org/

    peewee,

    SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具

    访问:https://pypi.python.org/pypi/peewee

    torndb

    Tornado原装DB

    访问:https://github.com/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

    1.PyInstaller:

    是一个十分有用的第三方库,它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 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。

    2.Ipython

    一种交互式计算和开发环境

    讲解

    https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

    命令

    ls、cd 、run、edit、clear、exist


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