20个必不可少的Python库,了解下!

今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们。他们是:

1,Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。

2,Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

3,wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。

4,Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好,对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

5,SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。

6,BeautifulSoup.我知道它很慢,但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。

7,Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api,被很多Python开发大牛使用。

8,NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库?它为Python提供了很多高级的数学方法。

9,SciPy.既然我们提了NumPy,那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库,它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。

10,matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。

11,Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏?这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。

12,Pyglet.3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。

13,pyQT.Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。

14,pyGtk.也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。

15,Scapy.用Python写的数据包探测和分析库。

16,pywin32.一个提供和windows交互的方法和类的Python库。

17,nltk.自然语言工具包。我知道大多数人不会用它,但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话,它是非常好的库。但它的功能远远不止如此,自己摸索一下吧。

18,nose.Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发,那么它是必不可少的。

19,SymPy.SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。

20,IPython.怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能,以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。

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时间: 2024-09-27 20:05:37

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20个必不可少的Python库

转载:http://www.python123.org/tutorials/58b41f2a28c8f30100bd41dc 读者们好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面

20个必不可少的Python库也是基本的第三方库

今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用户比PIL

2018年排名前20的数据科学Python库

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.业已证明最有帮助的Python库,我们选择 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. 核心库和统计数据 1. NumPy (提交:17911,撰稿人:641) 官网:http://www.numpy.org/ NumPy 是科学应用程序库的主要软件包之一,用于处理大型多维数组和矩阵,它大量的高级数学函数集合和实现方法使得这些对象执行操作成为可能. 2. SciPy (提交:19150

windows下配置python库

安装easy_install: 下载ez_setup.py文件,命令行执行python ez_setup.py; 将python文件夹下的Scripts文件夹加入大系统path路径: 检查easy_install可以在命令行执行:easy_install --version; 之后安装库则可在命令行执行:easy_install 库名: 安装numpy时,(easy_install numpy),显示错误: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't enco

安装python科学计算库 [windows下]

由于今天数据挖掘练习的缘故,需要安装一些常用的科学计算库,如耳熟能详的numpy,scipy,sklearn,matplotlib,seaborn等. 本机python 32位版本3.6,使用pip3安装相关库,看到知乎上要说换用anaconda(附带python和一些扩展库),再用conda工具安装没有的库,可以很好的解决依赖问题.由于我对Python的依赖关系的管理没有深入了解,只依赖于pip或者easy_install的使用,所以当遇到pip安装某个库失败时,就有些无措了. 解决方法如下:

OSX下 pip更新及安装python库

直接执行安装命令 $ pip install builtwith 提示pip当前版本为7.1.2,要使用"pip install --upgrade pip"升级到8.1.2 $ pip install --upgrade pip 报错如下: Cannot fetch index base URL https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 提示信息表示找不到镜像网站,有可能是镜像源失效了,或者国外的源被墙了.修改为国内可访问的源 $ vim ~/

11个并不广为人知,但值得了解的Python库

这是一篇译文,文中提及了一些不常见但是有用的Python库 原文地址:http://blog.yhathq.com/posts/11-python-libraries-you-might-not-know.html Python的库多如牛毛.再见多识广的人也无法知晓全部.光PyPi的网站上就列出了超过47000个Python库. 本文由博客园zer0black撰写/翻译,未经允许,禁止转载 近来,越来越多的数据科学家开始使用Python,我不由得想到,尽管他们从pandas.scikit-lea

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