python中的库都有哪些

内置库 os sys re time random等等
第三方的 numpy pandas sklearn等等
python最强大的就是生态圈,也就是各种第三方库,

㈡ python标准库有哪些

多了去了。比较常用的就是random,time,math,datetime,matplotlib,numpy,pandas,pygame,sys,os,requests,等等。

㈢ 什么是目前比较常用的Python扩展库管理工具

标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有:
1.文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能
2.文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志(logging)等功能
4.网络通信,包含网络套接字,SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议,支持HTTP,FTP,SMTP,POP,IMAP,NNTP,XMLRPC等多种网络协议,并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持,包含HTML,SGML,XML的处理。
7.其它功能,包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

Python社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库,Boost.Python,使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
著名第三方库
1.Web框架
Django: 开源Web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计,开发周期短。
ActiveGrid: 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell: 简单的Web框架,自身包含了Web服务,py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado: 一个轻量级的Web框架,内置非阻塞式服务器,而且速度相当快
webpy: 一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大。
CherryPy: 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons: 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope: 开源的Web应用服务器。
TurboGears: 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted: 流行的网络编程库,大型Web框架。
Quixote: Web开发框架。

2.科学计算
Matplotlib: 用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy: 基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能。
NumPy: 基于Python的科学计算第三方库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案。

3.GUI
PyGtk: 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt: 用于Python的QT开发库。
WxPython: Python下的GUI编程框架,与MFC的架构相似。

4.其它
BeautifulSoup: 基于Python的HTML/XML解析器,简单易用。
PIL: 基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛。
PyGame: 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe: 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

参考自维基网络
反的向量。规定零向量与任意向量平行。 向量

㈣ python第三方库有哪些

Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy,pillow和wxPython.以下有介绍: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库,每个Python程序员都应专该有它。 Scrapy.如果你属从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。

㈤ 常用的python库,有哪些

pyqt, tkinter, pygame
scipy numpy graphviz nltk
看你要做什么用咯

㈥ 2017年10大流行Python库有哪些

1、NumPy
NumPy是构建科学计算 stack 的最基础的包。它为 Python 中的 n 维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库还提供了 NumPy 数组类型的数学运算向量化,可以提升性能,从而加快执行速度。

2、SciPy
SciPy 是一个工程和科学软件库, 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。SciPy 库的主
要功能建立在 NumPy 的基础之上,它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。SciPy 的所有子模块中的函数都有详细的文档,这也是一个优势。
3、Pandas
Pandas是一个 Python 包,旨在通过「标记(labeled)」和「关系(relational)」数据进行工作,简单直观。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。
4、Seaborn
Seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map),可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn 基于 Matplotlib,并高度依赖于它。
5、Bokeh
Bokeh是一个很好的可视化库,其目的是交互式可视化,不过这个库独立于 Matplotlib,它通过现代浏览器以数据驱动文档(D3.js)的风格呈现。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包,专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上,并大量使用其数学操作,是使用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。
7、Theano
Theano 是一个 Python 包,它定义了与 NumPy 类似的多维数组,以及数学运算和表达式。该库是经过编译的,使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发,主要是为了满足机器学习的需求。
8、Keras
Keras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库,它是用 Python 编写的。它简单易懂,具有高级可扩展性。Keras 极其容易上手,而且可以进行快速的原型设计,足以用于严肃的建模。
9、Gensim
Gensim是一个用于 Python 的开源库,实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在 Dirichlet 分配(LDA)等算法,还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec,以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架,可以从 API 收集数据,也可以用作通用的爬虫。该库在接口设计上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码,因此可以用来开发和扩展大型爬虫。

㈦ 最常用的几个python库

标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有:
1.文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能
2.文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志(logging)等功能
4.网络通信,包含网络套接字,SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议,支持HTTP,FTP,SMTP,POP,IMAP,NNTP,XMLRPC等多种网络协议,并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持,包含HTML,SGML,XML的处理。
7.其它功能,包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

Python社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库,Boost.Python,使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
著名第三方库
1.Web框架
Django: 开源Web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计,开发周期短。
ActiveGrid: 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell: 简单的Web框架,自身包含了Web服务,py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado: 一个轻量级的Web框架,内置非阻塞式服务器,而且速度相当快
webpy: 一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大。
CherryPy: 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons: 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope: 开源的Web应用服务器。
TurboGears: 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted: 流行的网络编程库,大型Web框架。
Quixote: Web开发框架。

2.科学计算
Matplotlib: 用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy: 基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能。
NumPy: 基于Python的科学计算第三方库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案。

3.GUI
PyGtk: 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt: 用于Python的QT开发库。
WxPython: Python下的GUI编程框架,与MFC的架构相似。

4.其它
BeautifulSoup: 基于Python的HTML/XML解析器,简单易用。
PIL: 基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛。
PyGame: 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe: 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。