python库大全一览(Python库大全)

Python中的库都有哪些？

系统相关的参数和函数。sys库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看python版本、系统环境变量、模块信息和python解释器相关信息等等。

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

数学函数库。math库提供了对C语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Powerandlogarithmicfunctions）、三角函数（Trigonometricfunctions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。望采纳

python哪些标准库

标准库比较多功能也不同：

系统相关的参数和函数。sys库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看python版本、系统环境变量、模块信息和python解释器相关信息等等。

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

数学函数库。math库提供了对C语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Powerandlogarithmicfunctions）、三角函数（Trigonometricfunctions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。

logging

日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。

Json编码和解码器。json库提供了对json数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据json进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

pickle

Python对象序列化库。pickle库支持对python对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。

shelve

Python对象持久化。简单的数据存储方案。

socket

底层网络接口。socket（套接字）库提供了标准的BSD（伯克利套接字）SocketAPI，可以通过访问底层操作系统Socket的相关接口进行网络通讯。

datetime

基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要算法其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有MD5、SHA1，一般我们会用MD5对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而SHA1与MD5类似，但是SHA1会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有SHA224、SHA256、SHA384和SHA512，看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。

configparser

配置文件解析器。configparser库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。

urllib

URL处理模块。urllib库集成了处理URLs（统一资源定位符）的各种模块：

URLurllib.requestURLrobots.txturllib库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录cookie和session等等。

itertools

为高效循环而创建迭代器的函数。itertools库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行for-in时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。

collections

容器数据类型库。collections库提供了对所有容器数据类型的支持，包括dict,list,set和tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：

namedtuple()创建命名元组子类的工厂函数deque类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)ChainMap类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面Counter字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能OrderedDict字典的子类，保存了他们被添加的顺序defaultdict字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值UserDict封装了字典对象，简化了字典子类化UserList封装了列表对象，简化了列表子类化UserString封装了列表对象，简化了字符串子类化functools

高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：

cmp_to_keylru_cachetotal_orderingpartialpartialmethodreducesingledispatchupdate_wrapperwrapsthreading

线程并行库。threading库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。

在CPython解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing

进程并行库。multiprocessing库与threading库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。

timeit

测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。

atexit

退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。

抽象基类。abc库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如collections容器库中就有此派生出的collections.abc类，派生出来的类可以进一步实现。

asyncio

异步IO库。asyncio库是一个用async/await关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。copy库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么，copy库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。

csv（CommaSeparatedValues）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。

operator

标准运算符替代函数库。此库是将python自有的运算符作为有效函数，比如表达式x+y可以用函数operator.add(x,y)表示；比如表达式a*b可以用函数operator.mul(a,b)表示，等等。

枚举库。enum库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用for-in枚举出所有常量。

heapq

堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现，heapq库中也提供了相应函数实现。

HTTP模块。http模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：

urllib.requesthttp模块通过http.HTTPStatus枚举定义了HTTP状态码以及相关联消息。

profile、pstats

性能分析工具。profile模块提供了profile和cProfile两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过pstats模块保存并使用。

TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将TLS（传输层安全性协议）或其前身SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般HTTPS协议都支持TLS/SSL加密。

unitest

单元测试框架。unitest库常用于单元测试，受到JUnit和其他主流测试库的启发，unitest库的功能和函数与它们有着相似的风格。

UUID库。uuid库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的UUID对象方法，比如版本1、3、4和5的uuid1()、uuid3()、uuid4()和uuid5()。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用uuid1()和uuid4()，但是uuid1()会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而uuid4()是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

本回答由网友推荐

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Python什么爬虫库好用？

Python爬虫库，基本的有urllib,bs4库，前者是Python自带的网页请求库，后者是常用的网页内容解析与提取库。一些基本爬虫功能基本可以通过这两个库实现。除了这个两个，还有requests，pyquery,selenium,scrapy等库，这些库效率更高一点，能实现更为复杂的抓取工作。详情可以百度，书籍的话，推荐《Python网络数据采集》。

最常用的几个python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。

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。我也在学python，一起讨论讨论？

常用的生物信息学python库有哪些

常用的生物信息学python库：

Tkinter

Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。

PyGTK

用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。

用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。

wxPython

GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）

python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。

Psyco

一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。

xmpppy

Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我e79fa5e98193e78988e69d8331333365653139们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。

PyMedia

用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。

Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。

PyXML

用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：

xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。

PyGame

用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。

PyOpenGL

模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。

NumPy、NumArray、SAGE

NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。

MySQLdb

用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。

Sqlite3

用于连接sqlite数据库。

Python-ldap

提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。

smtplib

发送电子邮件。

ftplib

定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。

PyOpenCL

OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。