Python第三方模块众多,下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块,主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面。

主要内容如下:

1.爬虫:相信大部分人都用Python爬过数据,目前来说,比较流行的框架是scrapy,对爬取数据来说,简单方便了不少,只需要自己添加少量的代码,框架便可启动开始爬取,当然,还有简单地爬虫包,像requests+BeautifulSoup,对于爬取简单网页来说,也足够了:

模板与策略的概念

2.数据处理:numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便,线性代数、科学计算等,利用numpy处理起来非常方便,pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件,像excel,csv等,是分析数据的利器:

周二多语言 wordcloud 背景概念

3.可视化:这里的包其实也挺多的,除了我们常用的matplotlib外,还有seaborn,pyecharts等,可以绘制出各种各样类型的图形,除了常见的线图、饼图和柱状图外,还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等,美观大方,所需的代码量还少,更容易上手:

办公大楼

4.机器学习:说起python机器学习,大部分人都应该scikit-learn这个包,常见的机器学习算法,像回归、分类、聚类、降维、模型选择等,这里都有现成的代码可供利用,对于这机器学习方面感兴趣的人来说,这是一个入门机器学习的好包:

5.神经网络:说起神经网络,大部分人都应该会想起深度学习,对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow,tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域,其发展前景光明,对于这方面感兴趣的科研人员来说,是一个很不错的工具,当然,还有基于tensorflow的theano,keras等,都是学习神经网络的不错选择:

6.股票财经:对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说,python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包,可以快速的获取到国内大部分股票数据,对于金融分析人员来说,可以说是一个利器,降低了许多任务量:

7.游戏:Python专门为游戏开发提供了一个平台—Pygame,对于想快速开发小型游戏的用户来说,是一个很不错的选择,简单易学、容易上手,脱离了低级语言的束缚,使用起来也挺方便的:

设置8个可编辑的赌场图标。包括葡萄、骰子、柠檬等符号。可用于 web、移动、Ui 和图表设计。

目前就介绍这7个方面和对应的包,比较流行也比较实用、有趣,感兴趣的朋友,可以了解一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

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