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python多少库(2023年最新解答)

发布网友 发布时间:2024-09-17 07:33

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热心网友 时间:2024-09-29 13:59

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python多少库的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

在python中一共有多少个标准库?

Python语言官方的参考手册钟,介绍了与Python一同发行的标准库。

文本处理服务

string?---常见的字符串操作

re?---正则表达式操作

difflib?---计算差异的辅助工具

textwrap?---文本自动换行与填充

unicodedata?---Unicode数据库

stringprep?---因特网字符串预备

readline?---GNUreadline接口

rlcompleter?---GNUreadline的补全函数

二进制数据服务

struct?---将字节串解读为打包的二进制数据

codecs?---编解码器注册和相关基类

数据类型

datetime?---基本日期和时间类型

zoneinfo?---IANA时区支持

calendar?---日历相关函数

collections?---容器数据类型

collections.abc?---容器的抽象基类

heapq?---堆队列算法

bisect?---数组二分查找算法

array?---高效的数值数组

weakref?---弱引用

types?---动态类型创建和内置类型名称

copy?---浅层(shallow)和深层(deep)复制操作

pprint?---数据美化输出

reprlib?---另一种?repr()?实现

enum?---对枚举的支持

graphlib?---操作类似图的结构的功能

数字和数学模块

numbers?---数字的抽象基类

math?---数学函数

cmath?---关于复数的数学函数

decimal?---十进制定点和浮点运算

fractions?---分数

random?---生成伪随机数

statistics?---数学统计函数

函数式编程模块

itertools?---为高效循环而创建迭代器的函数

functools?---高阶函数和可调用对象上的操作

operator?---标准运算符替代函数

文件和目录访问

pathlib?---面向对象的文件系统路径

os.path?---常用路径操作

fileinput?---迭代来自多个输入流的行

stat?---解析?stat()?结果

filecmp?---文件及目录的比较

tempfile?---生成临时文件和目录

glob?---Unix风格路径名模式扩展

fnmatch?---Unix文件名模式匹配

linecache?---随机读写文本行

shutil?---高阶文件操作

数据持久化

pickle?---Python对象序列化

copyreg?---注册配合?pickle?模块使用的函数

shelve?---Python对象持久化

marshal?---内部Python对象序列化

dbm?---Unix"数据库"接口

sqlite3?---SQLite数据库DB-API2.0接口模块

数据压缩和存档

zlib?---与?gzip?兼容的压缩

gzip?---对?gzip?格式的支持

bz2?---对?bzip2?压缩算法的支持

lzma?---用LZMA算法压缩

zipfile?---使用ZIP存档

tarfile?---读写tar归档文件

文件格式

csv?---CSV文件读写

configparser?---配置文件解析器

tomllib?---ParseTOMLfiles

netrc?---netrc文件处理

plistlib?---生成与解析Apple?.plist?文件

加密服务

hashlib?---安全哈希与消息摘要

hmac?---基于密钥的消息验证

secrets?---生成管理密码的安全随机数

通用操作系统服务

os?---多种操作系统接口

io?---处理流的核心工具

time?---时间的访问和转换

argparse?---命令行选项、参数和子命令解析器

getopt?---C风格的命令行选项解析器

logging?---Python的日志记录工具

logging.config?---日志记录配置

logging.handlers?---日志处理程序

getpass?---便携式密码输入工具

curses?---终端字符单元显示的处理

curses.textpad?---用于curses程序的文本输入控件

curses.ascii?---用于ASCII字符的工具

curses.panel?---curses的面板栈扩展

platform?---获取底层平台的标识数据

errno?---标准errno系统符号

ctypes?---Python的外部函数库

并发执行

threading?---基于线程的并行

multiprocessing?---基于进程的并行

multiprocessing.shared_memory?---Sharedmemoryfordirectaccessacrossprocesses

concurrent?包

concurrent.futures?---启动并行任务

subprocess?---子进程管理

sched?---事件调度器

queue?---一个同步的队列类

contextvars?---上下文变量

_thread?---底层多线程API

网络和进程间通信

asyncio?---异步I/O

socket?---底层网络接口

ssl?---套接字对象的TLS/SSL包装器

select?---等待I/O完成

selectors?---高级I/O复用库

signal?---设置异步事件处理程序

mmap?---内存映射文件支持

互联网数据处理

email?---电子邮件与MIME处理包

json?---JSON编码和解码器

mailbox?---操作多种格式的邮箱

mimetypes?---映射文件名到MIME类型

base64?---Base16,Base32,Base64,Base85数据编码

binascii?---二进制和ASCII码互转

quopri?---编码与解码经过MIME转码的可打印数据

结构化标记处理工具

html?---超文本标记语言支持

html.parser?---简单的HTML和XHTML解析器

html.entities?---HTML一般实体的定义

XML处理模块

xml.etree.ElementTree?---ElementTreeXMLAPI

xml.dom?---文档对象模型API

xml.dom.minidom?---最小化的DOM实现

xml.dom.pulldom?---支持构建部分DOM树

xml.sax?---支持SAX2解析器

xml.sax.handler?---SAX处理句柄的基类

xml.sax.saxutils?---SAX工具集

xml.sax.xmlreader?---用于XML解析器的接口

xml.parsers.expat?---使用Expat的快速XML解析

互联网协议和支持

webbrowser?---方便的Web浏览器控制工具

wsgiref?---WSGI工具和参考实现

urllib?---URL处理模块

urllib.request?---用于打开URL的可扩展库

urllib.response?---urllib使用的Response类

urllib.parse?用于解析URL

urllib.error?---urllib.request引发的异常类

urllib.robotparser?---robots.txt语法分析程序

http?---HTTP模块

http.client?---HTTP协议客户端

ftplib?---FTP协议客户端

poplib?---POP3协议客户端

imaplib?---IMAP4协议客户端

smtplib?---SMTP协议客户端

uuid?---?RFC4122?定义的UUID对象

socketserver?---用于网络服务器的框架

http.server?---HTTP服务器

http.cookies?---HTTP状态管理

http.cookiejar?——HTTP客户端的Cookie处理

xmlrpc?---XMLRPC服务端与客户端模块

xmlrpc.client?---XML-RPC客户端访问

xmlrpc.server?---基本XML-RPC服务器

ipaddress?---IPv4/IPv6操作库

多媒体服务

wave?---读写WAV格式文件

colorsys?---颜色系统间的转换

国际化

gettext?---多语种国际化服务

locale?---国际化服务

程序框架

turtle?---海龟绘图

cmd?---支持面向行的命令解释器

shlex?——简单的词法分析

Tk图形用户界面(GUI)

tkinter?——Tcl/Tk的Python接口

tkinter.colorchooser?---颜色选择对话框

tkinter.font?---Tkinter字体封装

Tkinter对话框

tkinter.messagebox?---Tkinter消息提示

tkinter.scrolledtext?---滚动文字控件

tkinter.dnd?---拖放操作支持

tkinter.ttk?---Tk风格的控件

tkinter.tix?---TK扩展包

python常用库有哪些?

python常用的库有sysos获取系统相关信息

re正则表达式模块

numpypandassklearn模块用于科学计算

python库有哪些

Python比较常见的库有:Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等:

1、Arrow

Python中处理时间的库有datetime,但是它过于简单,使用起来不够方便和智能,而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间,可以轻松转换时区时间,对于一个小时前,2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

2、Behold

调试程序是每个程序员必备的技能,对于脚本语言,很多人习惯于使用print进行调试,然而对于大项目来说,print的功能还远远不足,我们希望有一个可以轻松使用,调试方便,对变量监视完整,格式已于查看的工具,而Behold就是那个非常好用的调试库。

3、Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架,Python也不例外,那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装,你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色,环境变量信息,通过Click都可以轻松进行获取和改变。

4、Numba

如果你从事数学方面的分析和计算,那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作,而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的,因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析,数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件,这是一个收费的数学商用软件,在Python中,Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的,很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

6、Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题,平时我们看到很多ps中的神技,比如调整画面颜色,饱和度,调整图像尺寸,裁剪图像等等,这些其实都可以通过Python简单完成,而其中我们需要使用的库就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库,有了它,你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序,其中qtdesigner设计器,更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外,Python还有很多库,比如:Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python多少库的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于python多少库的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

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