推薦5個(gè)常用的Python標(biāo)準(zhǔn)庫：
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1、os：提供了不少與操作系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的函數(shù)庫
os包是Python與操作系統(tǒng)的接口。我們可以用os包來實(shí)現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進(jìn)程，改變當(dāng)前路徑，改變文件權(quán)限等。但要注意，os包是建立在操作系統(tǒng)的平臺(tái)上的，許多功能在Windows系統(tǒng)上是無法實(shí)現(xiàn)的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經(jīng)被其他的包取代。
我們通過文件系統(tǒng)來管理磁盤上儲(chǔ)存的文件。查找、刪除、復(fù)制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通?？梢栽诓僮飨到y(tǒng)中看到，但現(xiàn)在可以通過Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數(shù)等，在Python內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。
2、sys：通常用于命令行參數(shù)的庫
sys包被用于管理Python自身的運(yùn)行環(huán)境。Python是一個(gè)解釋器，也是一個(gè)運(yùn)行在操作系統(tǒng)上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運(yùn)行的許多參數(shù)，比如說Python運(yùn)行所能占據(jù)的內(nèi)存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個(gè)重要功能是和Python自己的命令行互動(dòng)，從命令行讀取命令和參數(shù)。
3、random：用于生成隨機(jī)數(shù)的庫
Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的random函數(shù)，可以生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機(jī)選擇列表序列中的一個(gè)元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。
4、math：提供了數(shù)學(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)
標(biāo)準(zhǔn)庫中，Python定義了一些新的數(shù)字類型，以彌補(bǔ)之前的數(shù)字類型可能的不足。標(biāo)準(zhǔn)庫還包含了random包，用于處理隨機(jī)數(shù)相關(guān)的功能。math包補(bǔ)充了一些重要的數(shù)學(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)，比如pi、三角函數(shù)等等。
5、datetime：日期和時(shí)間的操作庫
日期和時(shí)間的管理并不復(fù)雜，但容易犯錯(cuò)。Python的標(biāo)準(zhǔn)庫中對(duì)日期和時(shí)間的管理頗為完善，你不僅可以進(jìn)行日期時(shí)間的查詢和變換，還可以對(duì)日期時(shí)間進(jìn)行運(yùn)算。通過這些標(biāo)準(zhǔn)庫，還可以根據(jù)需要控制日期時(shí)間輸出的文本格式
竅門一：關(guān)鍵代碼使用外部功能包
Python簡(jiǎn)化了許多編程任務(wù)，但是對(duì)于一些時(shí)間敏感的任務(wù)，它的表現(xiàn)經(jīng)常不盡人意。使用C/C++或機(jī)器語言的外部功能包處理時(shí)間敏感任務(wù)，可以有效提高應(yīng)用的運(yùn)行效率。這些功能包往往依附于特定的平臺(tái)，因此你要根據(jù)自己所用的平臺(tái)選擇合適的功能包。簡(jiǎn)而言之，這個(gè)竅門要你犧牲應(yīng)用的可移植性以換取只有通過對(duì)底層主機(jī)的直接編程才能獲得的運(yùn)行效率。以下是一些你可以選擇用來提升效率的功能包：
Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex
這些功能包的用處各有不同。比如說，使用C語言的數(shù)據(jù)類型，可以使涉及內(nèi)存操作的任務(wù)更高效或者更直觀。Pyrex就能幫助Python延展出這樣的功能。Pylnline能使你在Python應(yīng)用中直接使用C代碼。內(nèi)聯(lián)代碼是獨(dú)立編譯的，但是它把所有編譯文件都保存在某處，并能充分利用C語言提供的高效率。
竅門二：在排序時(shí)使用鍵
Python含有許多古老的排序規(guī)則，這些規(guī)則在你創(chuàng)建定制的排序方法時(shí)會(huì)占用很多時(shí)間，而這些排序方法運(yùn)行時(shí)也會(huì)拖延程序?qū)嶋H的運(yùn)行速度。最佳的排序方法其實(shí)是盡可能多地使用鍵和內(nèi)置的sort()方法。譬如，拿下面的代碼來說：
import operator
somelist = [(1, 5,?, (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5,?, (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5,?, (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5,?]
在每段例子里，list都是根據(jù)你選擇的用作關(guān)鍵參數(shù)的索引進(jìn)行排序的。這個(gè)方法不僅對(duì)數(shù)值類型有效，還同樣適用于字符串類型。
竅門三：針對(duì)循環(huán)的優(yōu)化
每一種編程語言都強(qiáng)調(diào)最優(yōu)化的循環(huán)方案。當(dāng)使用Python時(shí)，你可以借助豐富的技巧讓循環(huán)程序跑得更快。然而，開發(fā)者們經(jīng)常遺忘的一個(gè)技巧是：盡量避免在循環(huán)中訪問變量的屬性。譬如，拿下面的代碼來說：
lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你調(diào)用str.upper, Python都會(huì)計(jì)算這個(gè)式子的值。然而，如果你把這個(gè)求值賦值給一個(gè)變量，那么求值的結(jié)果就能提前知道，Python程序就能運(yùn)行得更快。因此，關(guān)鍵就是盡可能減小Python在循環(huán)中的工作量。因?yàn)镻ython解釋執(zhí)行的特性，在上面的例子中會(huì)大大減慢它的速度。
（注意：優(yōu)化循環(huán)的方法還有很多，這只是其中之一。比如，很多程序員會(huì)認(rèn)為，列表推導(dǎo)式是提高循環(huán)速度的最佳方法。關(guān)鍵在于，優(yōu)化循環(huán)方案是提高應(yīng)用程序運(yùn)行速度的上佳選擇。）
竅門四：使用較新的Python版本
如果你在網(wǎng)上搜索Python，你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)不盡的信息都是關(guān)于如何升級(jí)Python版本。通常，每個(gè)版本的Python都會(huì)包含優(yōu)化內(nèi)容，使其運(yùn)行速度優(yōu)于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜歡的函數(shù)庫有沒有同步更新支持新的Python版本。與其爭(zhēng)論函數(shù)庫是否應(yīng)該更新，關(guān)鍵在于新的Python版本是否足夠高效來支持這一更新。
你要保證自己的代碼在新版本里還能運(yùn)行。你需要使用新的函數(shù)庫才能體驗(yàn)新的Python版本，然后你需要在做出關(guān)鍵性的改動(dòng)時(shí)檢查自己的應(yīng)用。只有當(dāng)你完成必要的修正之后，你才能體會(huì)新版本的不同。
然而，如果你只是確保自己的應(yīng)用在新版本中可以運(yùn)行，你很可能會(huì)錯(cuò)過新版本提供的新特性。一旦你決定更新，請(qǐng)分析你的應(yīng)用在新版本下的表現(xiàn)，并檢查可能出問題的部分，然后優(yōu)先針對(duì)這些部分應(yīng)用新版本的特性。只有這樣，用戶才能在更新之初就覺察到應(yīng)用性能的改觀。
竅門五：嘗試多種編碼方法
每次創(chuàng)建應(yīng)用時(shí)都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用的運(yùn)行效率不盡人意。可以在程序分析時(shí)嘗試一些試驗(yàn)性的辦法。譬如說，在處理字典中的數(shù)據(jù)項(xiàng)時(shí)，你既可以使用安全的方法，先確保數(shù)據(jù)項(xiàng)已經(jīng)存在再進(jìn)行更新，也可以直接對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行更新，把不存在的數(shù)據(jù)項(xiàng)作為特例分開處理。請(qǐng)看下面第一段代碼：
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
當(dāng)一開始myDict為空時(shí)，這段代碼會(huì)跑得比較快。然而，通常情況下，myDict填滿了數(shù)據(jù)，至少填有大部分?jǐn)?shù)據(jù)，這時(shí)換另一種方法會(huì)更有效率。
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在兩種方法中輸出結(jié)果都是一樣的。區(qū)別在于輸出是如何獲得的。跳出常規(guī)的思維模式，創(chuàng)建新的編程技巧能使你的應(yīng)用更有效率。
竅門六：交叉編譯你的應(yīng)用
開發(fā)者有時(shí)會(huì)忘記計(jì)算機(jī)其實(shí)并不理解用來創(chuàng)建現(xiàn)代應(yīng)用程序的編程語言。計(jì)算機(jī)理解的是機(jī)器語言。為了運(yùn)行你的應(yīng)用，你借助一個(gè)應(yīng)用將你所編的人類可讀的代碼轉(zhuǎn)換成機(jī)器可讀的代碼。有時(shí)，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應(yīng)用，再以C++這樣的語言運(yùn)行你的應(yīng)用，這在運(yùn)行的角度來說，是可行的。關(guān)鍵在于，你想你的應(yīng)用完成什么事情，而你的主機(jī)系統(tǒng)能提供什么樣的資源。
Nuitka是一款有趣的交叉編譯器，能將你的Python代碼轉(zhuǎn)化成C++代碼。這樣，你就可以在native模式下執(zhí)行自己的應(yīng)用，而無需依賴于解釋器程序。你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己的應(yīng)用運(yùn)行效率有了較大的提高，但是這會(huì)因平臺(tái)和任務(wù)的差異而有所不同。
（注意：Nuitka現(xiàn)在還處在測(cè)試階段，所以在實(shí)際應(yīng)用中請(qǐng)多加注意。實(shí)際上，當(dāng)下最好還是把它用于實(shí)驗(yàn)。此外，關(guān)于交叉編譯是否為提高運(yùn)行效率的最佳方法還存在討論的空間。開發(fā)者已經(jīng)使用交叉編譯多年，用來提高應(yīng)用的速度。記住，每一種解決辦法都有利有弊，在把它用于生產(chǎn)環(huán)境之前請(qǐng)仔細(xì)權(quán)衡。）
在使用交叉編譯器時(shí)，記得確保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。為了讓解決方案生效，你需要一個(gè)Python解釋器和一個(gè)C++編譯器。Nuitka支持許多C++編譯器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。
交叉編譯可能造成一些嚴(yán)重問題。比如，在使用Nuitka時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)即便是一個(gè)小程序也會(huì)消耗巨大的驅(qū)動(dòng)空間。因?yàn)镹uitka借助一系列的動(dòng)態(tài)鏈接庫（DDLs）來執(zhí)行Python的功能。因此，如果你用的是一個(gè)資源很有限的系統(tǒng)，這種方法或許不太可行。
今天看了下系統(tǒng)環(huán)境，不少python庫都有了更新，再用舊版本庫可能已經(jīng)不適合了，就想把所有的庫都更新到最新版本。
查看系統(tǒng)里過期的python庫，可以用pip命令
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pip list #列出所有安裝的庫
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pip list --outdated #列出所有過期的庫
對(duì)于列出的過期庫，pip也提供了更新的命令
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pip install --upgrade 庫名
但此命令不支持全局全部庫升級(jí)。
在stackoverflow上有人提供了批量更新的辦法，一個(gè)循環(huán)就搞定（注意--upgrade后面的空格）
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import pip
from subprocess import call
for dist in pip.get_installed_distributions():
call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)
另外的也有人提到用 pip-review ，不想安裝就沒用
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pip install pip-review
pip-review --local --interactive
先安裝wheel，在windows的cmd窗口下輸入：
pip install wheel
安裝完wheel后就可以安裝.whl文件了，具體操作是輸入（比如安裝d盤test文件夾下的hello.whl）：
pip install d:\test\hello.whl
然后等待安裝完成就可以了。要注意下載的.whl文件不要重命名，否則會(huì)安裝不了
重慶分公司
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