Python都有哪些常用的模塊和包？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：域名注冊、雅安服務(wù)器托管、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、清河門網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

模塊

1.定義

計算機在開發(fā)過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數(shù)進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優(yōu)點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復(fù)用，當(dāng)模塊完成時就可以在其他代碼中調(diào)用。

引用其他模塊，包含python內(nèi)置模塊和其他第三方模塊。

避免函數(shù)名和變量名等名稱沖突。

python內(nèi)建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數(shù)據(jù)可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設(shè)計和在1980年代被設(shè)計的商業(yè)化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調(diào)用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/ 

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構(gòu)建在matplotlib的基礎(chǔ)上的，用簡潔的代碼來制作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區(qū)別就是它的默認(rèn)繪圖風(fēng)格和色彩搭配都具有現(xiàn)代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟件，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標(biāo)準(zhǔn)的VTK庫進行包裝，提供了Python風(fēng)格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數(shù)組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數(shù)據(jù)可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數(shù)據(jù)

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學(xué)習(xí)

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復(fù)使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基于 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發(fā)。該系統(tǒng)設(shè)計的初衷是為了便于機器學(xué)習(xí)研究，能夠更快更好地將科研原型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)項目。

Web框架

1.Tornado

訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學(xué)計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/ 

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一個Python的科學(xué)計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數(shù)展開、矩陣運算等等計算問題

訪問

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide 

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41 

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網(wǎng)

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網(wǎng)

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網(wǎng)

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學(xué)

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關(guān)

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/products/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

數(shù)據(jù)庫驅(qū)動

MySQL-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.MongoDB.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關(guān)系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關(guān)系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL處理工具

smtplib模塊

發(fā)送電子郵件

其他庫暫未分類

1.PyInstaller：

是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統(tǒng)下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環(huán)境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。

2.Ipython

一種交互式計算和開發(fā)環(huán)境

講解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

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