常用python库函数 Python库函数

python常用函数包有哪些?

一些python常用函数包:

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1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:

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Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

5个常用的Python标准库:

1、os:提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能,比如管理系统进程,改变当前路径,改变文件权限等。但要注意,os包是建立在操作系统的平台上的,许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外,在使用os包中,要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到,但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等,在Python内部实现。

2、sys:通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器,也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU,Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。

3、random:用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。

4、math:提供了数学常数和数学函数

标准库中,Python定义了一些新的数字类型,以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包,用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数,比如pi、三角函数等等。

5、datetime:日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂,但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善,你不仅可以进行日期时间的查询和变换,还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库,还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式。

除此之外,Python还有很多第三方库,了解更多可移步:oldboyedu

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。


文章题目:常用python库函数 Python库函数
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