标准库和第三方库的区别

  • python的标准库是随着pyhon安装的时候默认自带的库。用import语句导入就行了。
  • python的第三方库,需要下载后,安装到python的安装目录下,不同的第三方库安装及使用方法不同。

大致的标准库

  1. os模块 提供了不少与操作系统相关联的函数 操作系统接口
  2. glob模块 提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表 文件通配符
  3. sys模块 有 stdin,stdout 和 stderr 属性,即使在 stdout 被重定向时,后者也可以用于显示警告和错误信息。 错误输出重定向和程序终止  sys 模块的 argv 变量 命令行参数
  4. re模块 为高级字符串处理提供了正则表达式工具 字符串正则匹配
  5. math模块 为浮点运算提供了对底层C函数库的访问 数学 random提供了生成随机数的工具。
  6. datetime模块 为日期和时间处理同时提供了简单和复杂的方法。
  7. zlib模块 数据压缩

第三方库

1.网络爬虫

  1. requests - 对HTTP协议进行高度封装,支持非常丰富的链接访问功能。
  2. PySpider - 个人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的webUI.
  3. Scrapy - 爬虫框架,用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途
  4. Portia-可视化爬取网页内容
  5. cola-分布式爬虫框架
  6. Crawley-高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等
  7. lxml-lxml是python的一个解析库,这个库支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式

2.自动化

  1. XlsxWriter-操作Excel工作表的文字,数字,公式,图表等
  2. pymysql-操作MySQL数据库
  3. smtplib-发送电子邮件模块
  4. pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同,它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据
  5. python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库,它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件,并能够对Word常见样式进行编程设置。

3.数据分析及可视化

  1. matplotlib-Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库,Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。”
  2. numpy-NumPy 是使用 Python 进行科学计算所需的基础包。用来存储和处理大型矩阵,如矩阵运算、矢量处理、N维数据变换等。
  3. pyecharts-用于生成 Echarts 图表的类库
  4. pandas-一个强大的分析结构化数据的工具集,基于numpy扩展而来,提供了一批标准的数据模型和大量便捷处理数据的函数和方法。
  5. Plotly-Plotly提供的图形库可以进行在线WEB交互,并提供具有出版品质的图形,
  6. jieba-中文分词模块

4.WEB开发

  1. Django-一个开放源代码的Web应用框架, 是Python生态中最流行的开源Web应用框架,Django采用模型、模板和视图的编写模式,称为MTV模式。
  2. Pyramid是一个通用、开源的Python Web应用程序开发框架。它主要的目的是让Python开发者更简单的创建Web应用,相比Django,Pyramid是一个相对小巧、快速、灵活的开源Python Web框架。
  3. Tornado-一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快
  4. Flask是轻量级Web应用框架,相比Django和Pyramid,它也被称为微框架。使用Flask开发Web应用十分方便,甚至几行代码即可建立一个小型网站。Flask核心十分简单,并不直接包含诸如数据库访问等的抽象访问层,而是通过扩展模块形式来支持。

5.机器学习

  1. NLTK-一个自然语言处理的第三方库,NLP领域中常用,可建立词袋模型(单词计数),支持词频分析(单词出现次数)、模式识别、关联分析、情感分析(词频分析+度量指标)、可视化(+matploylib做分析图)等
  2. TensorFlow-谷歌的第二代机器学习系统,是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。
  3. Keras -是一个高级神经网络 API,用 Python 编写,能够在 TensorFlow,CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验,能够以最小的延迟把想法变成结果,这是进行研究的关键。”
  4. Caffe-一个深度学习框架,主要用于计算机视觉,它对图像识别的分类具有很好的应用效果
  5. theano-深度学习库。它与Numpy紧密集成,支持GPU计算、单元测试和自我验证,为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算而设计,擅长处理多维数组。
  6. Scikit-learn-是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具,它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。Scikit-learn的基本功能主要包括6个部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。Scikit-learn也被称为sklearn。

6.其他常用

  1. IPython-一个基于Python 的交互式shell,比默认的Python shell 好用得多,支持变量自动补全、自动缩进、交互式帮助、魔法命令、系统命令等,内置了许多很有用的功能和函数
  2. PTVS-Visual Studio 的 Python 工具
  3. pydub-支持多种格式声音文件,可进行多种信号处理、信号生成、音效注册、静音处理等
  4. TimeSide-能够进行音频分析、成像、转码、流媒体和标签处理的Python框架
  5. dnspython-DNS工具包
  6. pygame-专为电子游戏设计的一个模块
  7. PyQt5-pyqt5是Qt5应用框架的Python第三方库,编写Python脚本的应用界面
  8. PIL(Pillow)-PIL库是Python语言在图像处理方面的重要第三方库,支持图像存储、显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作
  9. OpenCV-图像和视频工作库
  10. Py2exe: 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
  11. WeRoBot 是一个微信公众号开发框架,也称为的微信机器人框架。WeRoBot可以解析微信服务器发来的消息,并将消息转换成成Message或者Event类型。

如何安装库在此图片里:直接搜索模块(库)名称就好了。

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