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  •  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...

      Python程序员必知什么?常用的Python库有哪些?Python有很多丰富而强大的库,这是它成为人工智能与数据分析领域强者的关键。有很多Python开发人员想知道常用的Python库有哪些,接下来就给大家详细介绍一下。

    image/20200113/6fa6621e3fb91f5670ee09f95caa59c5.jpeg

      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。

      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。

      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。

      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。

      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。

      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。

      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屏台的图形应用程序,其中qtdesigner设计器,更是加速了我们开发图形界面的速度。

      Scrapy

      Python被很多人知道都是因为它的爬虫功能,而Python中说到爬虫框架,人们公认最好的就Scrapy没有之一。Scrapy可以说专门为爬虫而生,它的设计思想,还有他的简洁性,可以说至少再过几年,也没有能超过它的。

      除了以上内容,比较常见的Python库还包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等,在此就不多做赘述了。如果你想了解更多Python技能,可以专业学习一下,让自己快如入门进阶,轻松圆梦高薪!

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  • 上一节课我们学习了如何自定义模块,大家...学完此次课程,我们将对Python常用的标准库有一个大致的了解,什么时候应该用哪些模块,该用什么函数也会一定的认识,当然想要在项目实战遇到问题准确的想到使用什么...

    上一节课我们学习了如何自定义模块,大家可以定义自己的模块,但是项目中通常不允许我们自己造轮子,所以本节课主要学习Python的标准库,学习使用别人的轮子,由于标准库内容较多,所以我们分开两次课程来学习。

    学完此次课程,我能做什么?

    学完此次课程,我们将对Python常用的标准库有一个大致的了解,什么时候应该用哪些模块,该用什么函数也会有一定的认识,当然想要在项目实战中遇到问题准确的想到使用什么库,什么函数还需要历练,大家加油!

    学习此次课程,需要多久?

    10-15分钟

    课程内容

    导入标准库

    导入标准库的语法和我们上一课讲的导入自定义模块一样。

    命令行中 输入 import+包名,如果没有任何错误信息表示导入成功。

    如果某个包不存在,会提示ModuleNotFoundError 错误信息。

    dir() 查看某个包下的所有内容。

    __all__变量
    复制代码

    作用:定义了模块所包含的公有接口,当使用批量导入的时候,Python会导入__all__列表中的内容。

    copy模块中 __all__ 是这样被定义的

    __all__ = ['Error', 'copy', 'deepcopy']

    所以我们使用 form copy import * 的时候,会导入__all__列表的内容。

    help() 查看帮助信息

    大家可以比较一下文档字符串和help函数,建议使用help()返回详细的函数信息。

    查看Python源代码

    如果我们想了解一下copy函数的源代码可以使用__file__查看一下源码路径。

    我们打开 /usr/lib/python3.6 文件夹看一下,所有的模块

    有兴趣的朋友可以仔细读一下源码,看一下实现思路。想提高这一步骤也是必不可少的。由于基础课程,我们就不详细说了。

    sys 模块常用方法

    • argv属性 返回列表,第一个元素为文件名,后面是命令行参数,每个空格代表一个元素。

    代码:

    结果:

    一张图看明白传参和接收结果。

    • exit([arg]) 方法,退出当前程序,可选参数为退出时返回参数。

    代码:

    结果:

    • platform 属性,用于获取项目运行平台

    代码:

    结果:

    os 模块用于访问操作系统的功能。

    • sep 属性,返回当前系统的分隔路径的分隔符。

    代码:

    结果:

    Linux下路径分隔符 / Windows下路径分隔符 / 都可以

    开发中,分隔符应该通过系统常量来获取,尽量不要HardCode。想偷懒 / 是比较安全的。

    set() 集合,由序列或者其他可迭代对象构成,无序,值不能重复。

    输出结果为把序列去重后的字典:

    • union() 或者 | 寻找两个集合的并集

    代码:

    运行结果:通过两种方式,把两个集合合并为一个集合。

    • intersection() 或者 & , 取两个集合的交集

    运行结果:

    • issubset() 或者 <= , 判断集合a 是否属于集合b

    • issuperset() 或者 >= ,判断集合a 是不是集合b的父集

    运行结果:

    • -号, 返回 a中存在,b中不存在的集合

    运行结果:

    • add() 集合中添加元素

    运行结果,成功的把元素3添加到集合a中:

    -remove() 从集合中移除某个元素

    运行结果:

    小结

    由于标准库比较多,每个库又有很多常用的方法,学起来比较难以记忆,所以大家应该多敲一下代码,走马观花看完一遍很难记住,多多练习,用的时候才会知道哪个函数应该什么时候使用,然后再去查看相应的手册。

    接下来学习什么?

    接下来我们继续学习,标准库的第二讲。

    关注公众号,回复 Python基础 下载全部代码+PDF版电子书

    转载于:https://juejin.im/post/5c45a864e51d4526a76dfdba

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  • 上一节课我们学习了如何自定义模块,大家...学完此次课程,我们将对Python常用的标准库有一个大致的了解,什么时候应该用哪些模块,该用什么函数也会一定的认识,当然想要在项目实战遇到问题准确的想到使用什么...

    上一节课我们学习了如何自定义模块,大家可以定义自己的模块,但是项目中通常不允许我们自己造轮子,所以本节课主要学习Python的标准库,学习使用别人的轮子,由于标准库内容较多,所以我们分开两次课程来学习。

    学完此次课程,我能做什么?

    学完此次课程,我们将对Python常用的标准库有一个大致的了解,什么时候应该用哪些模块,该用什么函数也会有一定的认识,当然想要在项目实战中遇到问题准确的想到使用什么库,什么函数还需要历练,大家加油!

    学习此次课程,需要多久?

    10-15分钟

    课程内容

    导入标准库

    导入标准库的语法和我们上一课讲的导入自定义模块一样。

    命令行中 输入 import+包名,如果没有任何错误信息表示导入成功。

    如果某个包不存在,会提示ModuleNotFoundError 错误信息。

    dir() 查看某个包下的所有内容。

    __all__变量
    

    作用:定义了模块所包含的公有接口,当使用批量导入的时候,Python会导入__all__列表中的内容。

    copy模块中 __all__是这样被定义的

    __all__ = ['Error', 'copy', 'deepcopy']

    所以我们使用 form copy import * 的时候,会导入__all__列表的内容。

    help() 查看帮助信息

    大家可以比较一下文档字符串和help函数,建议使用help()返回详细的函数信息。

    查看Python源代码

    如果我们想了解一下copy函数的源代码可以使用__file__查看一下源码路径。

    我们打开 /usr/lib/python3.6 文件夹看一下,所有的模块

    有兴趣的朋友可以仔细读一下源码,看一下实现思路。想提高这一步骤也是必不可少的。由于基础课程,我们就不详细说了。

    sys 模块常用方法

    • argv属性 返回列表,第一个元素为文件名,后面是命令行参数,每个空格代表一个元素。

    代码:

    结果:

    一张图看明白传参和接收结果。

    • exit([arg]) 方法,退出当前程序,可选参数为退出时返回参数。

    代码:

    结果:

    • platform 属性,用于获取项目运行平台

    代码:

    结果:

    os 模块用于访问操作系统的功能。

    • sep 属性,返回当前系统的分隔路径的分隔符。

    代码:

    结果:

    Linux下路径分隔符 /
    Windows下路径分隔符 / 都可以

    开发中,分隔符应该通过系统常量来获取,尽量不要HardCode。想偷懒 / 是比较安全的。

    set() 集合,由序列或者其他可迭代对象构成,无序,值不能重复。

    输出结果为把序列去重后的字典:

    • union() 或者 | 寻找两个集合的并集

    代码:

    运行结果:通过两种方式,把两个集合合并为一个集合。

    • intersection() 或者 & , 取两个集合的交集

    运行结果:

    • issubset() 或者 <= , 判断集合a 是否属于集合b

    • issuperset() 或者 >= ,判断集合a 是不是集合b的父集

    运行结果:

    • -号, 返回 a中存在,b中不存在的集合

    运行结果:

    • add() 集合中添加元素

    运行结果,成功的把元素3添加到集合a中:

    -remove() 从集合中移除某个元素

    运行结果:

    小结

    由于标准库比较多,每个库又有很多常用的方法,学起来比较难以记忆,所以大家应该多敲一下代码,走马观花看完一遍很难记住,多多练习,用的时候才会知道哪个函数应该什么时候使用,然后再去查看相应的手册。

    接下来学习什么?

    接下来我们继续学习,标准库的第二讲。

    关注公众号,回复 Python基础 下载全部代码+PDF版电子书

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  • 我在专栏文章写过一篇 Python不能不知模块 - Python之美 - 知乎专栏,列举了一些标准库中一些不太出名但是都应该要掌握模块:1. argparse。 用来替代optparse命令行解析。如果你考虑用更直观,推荐...

    我在专栏文章中写过一篇 Python不能不知的模块 - Python之美 - 知乎专栏,列举了一些标准库中一些不太出名但是都应该要掌握的模块:

    1. argparse。 用来替代optparse的命令行解析库。如果你考虑用更直观的,推荐docopt,它使用docstring所见即所得实现命令行解析。

    2. collections。 包含了一些额外的数据类型。其中的OrderedDict(有序列的字典)、defaultdict(带有默认值的字典)、namedtuple(通过创建带有字段属性的元组子类)和deque(高效实现插入和删除操作的双向列表)非常常用。

    3. functools。 这个模块有一些非常有用的工具,其中的partial(偏函数)、wraps(将被包装函数的信息拷贝过来)、total_ordering(只需要定义2个__XX__方法就可实现对象对比的类装饰器)、cmp_to_key(将老式的比较函数转化为关键字函数)非常常用。

    4. glob。 文件名的shell模式匹配,你不用遍历整个目录判断每个文件是不是符合,使用glob一句话就解决。

    6. os。应该是日常工作最常用的模块了,你是否了解它里面所有的函数和实现呢?举个例子,获取环境变量,我之前这样用:

    In : os.environ.get('PYTHONPATH')

    读完源码之后我学了一招:

    os.getenv('PYTHONPATH')

    好吧,省了5个字符。

    7. Queue。这个模块用于多线程编程,它是一个线程安全的FIFO(先进先出)的队列实现。如果是多进程编程,选用multiprocessing.queues中的Queue、SimpleQueue、JoinableQueue这三个队列实现。

    8. SimpleHTTPServer。最简单地HTTP Server实现。不使用Web框架,一句:

    python -m SimpleHTTPServer PORT

    就可以运行起来静态服务。平时用它预览和下载文件太方便了。

    9. subprocess。 如果你还被某些书籍引导使用os.system或者os.popen等模块,现在是放弃它们的时候了,这个模块会满足你绝大多数的系统命令执行、执行结果获取和解析等需求。其中最有用的是call(执行系统命令)、check_call(执行结果不为0则抛出异常)、check_output(最方便的获取执行的输出的函数)、Popen+PIPE(支持管道的多命令执行)。

    10. threading。多线程模块,重要性也不必说。

    但是注意,并不是所有Python标准库都需要很熟悉,因为有些平时用不到,有些在Python 3的时候已经废弃。

    1. requests。人性化的HTTP请求库,这还有不知道的么...

    2. pip。Python 包和依赖关系管理工具,还有不用的么。

    3. virtualenv。创建独立 Python 环境的工具。

    4. IPython。附带非常额外功能的交互环境。

    5. httpie。一个命令行HTTP 客户端,cURL 的替代品,易用性更好。

    6. you-get。一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器。

    7. youtube-dl。用来下载 YouTube 视频的工具。

    8. Pillow。PIL的fork版本,操作图像库。

    9. Cython。优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。

    10. pycodestyle。就是原来的pep8,帮你检查代码是否符合PEP8标准。

    11. Flake8:静态检查工具,它包含PyFlakes(静态检查Python代码逻辑错误)、pycodestyle和McCabe(分析Python代码复杂度)三个工具。

    欢迎关注本人的微信公众号获取更多Python相关的内容(也可以直接搜索「Python之美」):

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