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python包模块库函数 python 库 包 模块 类
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python常用函数包有哪些?
一些python常用函数包:
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
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相关问答
Q1: python中的模块,库,包有什么区别
1.python模块是:
python模块:包含并且有组织python包模块库函数的代码片段为模块。
表现形式为:写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py 其中文件名smaple为模块名字。
关系图:
2.python包是:
包是一个有层次的文件目录结构python包模块库函数,它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。
通俗一点:包是一个包含__init__.py 文件的目录python包模块库函数,该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。
常见问题:
引入某一特定路径下的模块
使用sys.path.append(yourmodulepath)
将一个路径加入到python系统路径下python包模块库函数,避免每次通过代码指定路径
利用系统环境变量 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepathpython包模块库函数,
直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下
好的建议:
经常使用if __name__ == '__main__',保证写包既可以import又可以独立运行,用于test。
多次import不会多次执行模块,只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块,但不提倡。
常见的包结构如下:
package_a
├── __init__.py
├── module_a1.py
└── module_a2.py
package_b
├── __init__.py
├── module_b1.py
└── module_b2.py
main.py
如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1,可以使用:
from package_a import module_a1
import package_a.module_a1
如果packagea中的modulea1需要引用packageb,那么默认情况下,python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话,然后该包下得所有module都添加* import __init_即可。
关系图:
3.库(library)
库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。
Q2: python里面有哪些自带函数?
python系统提供了下面常用的函数:
1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
Q3: 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
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:
颜色:
教程:
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:
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:
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:
讲解:
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 () 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:
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:
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。
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1.Tornado
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2.Flask
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3.Web.py
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5.cherrypy
6.jinjs
GUI 图形界面
1.Tkinter
2.wxPython
3.PyGTK
4.PyQt
5.PySide
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1.numpy
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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
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3.SciPy
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讲解
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Q4: Python基础之查看Python库、函数和模块
1.dir函数式可以查看对象的属性
使用方法很简单,举os类型为例,在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性
打开cmd命令窗口:
2.如何查看对象某个属性的帮助文档:两种方法如下:
3.如何查看某个对象的详细:
3.如何查看某个对象的函数:
Q5: python库、包、模块概念辨析
划重点: 这三个概念(库、包、模块)实际上都是模块,只不过是个体和集合python包模块库函数的区别。
模块
一个模块就是一个.py文件,里面定义python包模块库函数了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块(.py文件)。
模块方式:
1、from 模块名 import 函数名
2、import 模块名
可以使用as 为模块或函数起一个别名
包
在模块之上的概念,为python包模块库函数了方便管理而将 .py文件 进行打包。包目录下第一个文件便是 init .py(特点),然后是一些模块文件和子目录等。
库
库:具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。
第三方库:就是由其他的第三方机构,发布的具有特定功能的模块。
自定义模块:用户自己可以自行编写模块,然后使用。
这三个概念(库、包、模块)实际上都是模块,只不过是个体和集合的区别
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