python代码库

Python源码是什么意思？

Python中6个最重要的库：

第一、NumPy

NumPy是Numerical 。

Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray。

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数。

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具。

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成。

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. 。

Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando 。

Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器。

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解。

③scipy.optimize函数优化器和求根算法。

④scipy.signal信号处理工具。

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器。

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn。

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等。

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等。

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等。

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵。

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

python库是什么

Python源码（Python source code）指的是Python编程语言的实现代码或源代码，包括Python解释器以及标准库中的模块和包，是用Python语言编写的源代码文件集合。

Python源码分为两部分：核心源代码和标准库源代码。核心源代码指的是Python解释器的源代码，即运行Python程序的主要程序。标准库源代码指的是Python的标准库，包括内置模块（如os、re、datetime等）、标准库模块（如math、random、json等）以及第三方库（如requests、numpy、pandas等）。

对于初学者来说，Python源码对其来说有一定的参考和学习价值。学习Python源码可以帮助人们更好地理解Python语言的工作原理和机制，理解Python实现细节，磨练自己的代码水平和能力。但是，由于Python源码庞大且复杂，所以人们一般不会从头学习，而是通过学习Python教程、参考文档等逐步掌握相关知识。

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

python库是指python中的完成一定功能的代码集合，供用户使用的代码组合;在python中库是包和模块的形式;其中python模块是包含并且有组织的代码片段，python包是一个有层次的文件目录结构。

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具。

p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。

pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。

Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。

virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。

包管理

管理包和依赖的工具。

pip – Python 包和依赖关系管理工具。

pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。

conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。

Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代理。

warehouse – 下一代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。

devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。

localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。

分发

打包为可执行文件以便分发。

PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。

dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。

Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。

py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。

py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。

pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。

构建工具

将源码编译成软件。

buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。

BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。

fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。

PlatformIO – 多平台命令行构建工具。

PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。

SCons – 软件构建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。

mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。

path.py – 对 os.path 进行封装的模块。

pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。

python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。

Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录。

watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具。

日期和时间

操作日期和时间的类库。

arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。

Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

dateutil – Python datetime 模块的扩展。

delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。

moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。

PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。

pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。

when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。

文本处理

用于解析和操作文本的库。

通用

chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。

difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。

ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。

fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。

pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。

pyfiglet -figlet 的 Python实现。

shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。

unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。

xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

vs的python导入了第三方库代码还是不能运行

我也来几个吧

standard libs:

itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html。

functools http://docs.python.org/2/library/functools.html 学好python有必要掌握上面这两个库吧，

re 正则

subprocess http://docs.python.org/2/library/subprocess.html 调用shell命令的神器。

pdb 调试

traceback 调试

pprint 漂亮的输出

logging 日志

threading和multiprocessing 多线程。

urllib/urllib2/httplib http库，httplib底层一点，推荐第三方的库requests。

os/sys 系统，环境相关

Queue 队列

pickle/cPickle 序列化工具。

hashlib md5, sha等hash算法。

cvs

json/simplejson python的json库，据so上的讨论和benchmark，simplejson的性能要高于json。

timeit 计算代码运行的时间等等。

cProfile python性能测量模块。

glob 类似与listfile，可以用来查找文件。

atexit 有一个注册函数，可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码。

dis python 反汇编，当对某条语句不理解原理时，可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。

3th libs:

paramiko https://github.com/paramiko/paramiko ssh python 库。

selenium https://pypi.python.org/pypi/selenium 浏览器自动化测试工具selenium的python 接口。

lxml http://lxml.de/ python 解析html,xml 的神器。

mechanize https://pypi.python.org/pypi/mechanize/ Stateful programmatic web browsing。

pycurl https://pypi.python.org/pypi/pycurl cURL library module for Python。

Fabric http://docs.fabfile.org/en/1.8/。

Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for 。

streamlining the use of SSH for application deployment or systems 。

administration tasks.。

xmltodict https://github.com/martinblech/xmltodict xml 转 dict，真心好用。

urllib3 和 requests: 当然其实requests就够了 Requests: HTTP for Humans。

flask http://flask.pocoo.org/python web 微框架。

ipdb 调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用。

redis redis python接口。

pymongo mongodbpython接口。

PIL http://www.pythonware.com/products/pil/ python图像处理。

mako http://www.makotemplates.org/ python模版引擎。

numpy ， scipy 科学计算。

matplotlib 画图

scrapy 爬虫

django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服务器。

sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用来运行shell 模块的 极佳选择。

暂时记得这么多吧，不过都是我自己常用的库 :) 。。欢迎补充。

UPDATE:

A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software.。

vinta/awesome-python · GitHub。

几乎所有很赞的 python 库，和框架都在这个列表里。

其他的 awesome list：

bayandin/awesome-awesomeness · GitHub。

原文地址：http://www.qianchusai.com/python%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%BA%93.html