python調用百度需要的庫

A. python常用到哪些庫

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容：

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series，一種一維標簽數組對象。

pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.
Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

對於Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始於2001年，由FernandoPérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生於2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特徵提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

B. Python無法調用第三方庫

網頁鏈接換國內源，避免國外的網速不好，造成下載較大庫時出錯

其實完全沒必要用conda，用自帶的pip就可以了，不算麻煩。

1. 網路搜pip更換源，按步驟《更換國內的鏡像源》

2. pip install numpy

3. pip install pandas

4. pip install matplotlib

這三個庫是數據分析、數據可視化相關的庫按需下載就可以

C. python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
更多Python知識請關注Python自學網。

D. 請教個python調用動態庫

# coding=GBK

from ctypes import *
import time

if __name__ == '__main__':
time_begin = time.clock()

#dll = CDLL("d.dll") # 載入dll方式一
dll = cdll.LoadLibrary("d.dll") # 載入dll方式二
print(dll.add(2, 6)) # 調用dll中add方法
dll.print_sum(100) # 調用dll中print_sum方法

t = time.clock() - time_begin # 計算時間差
print("Use time: %f" %t) # 列印耗時時間

E. python怎麼調用dll共享庫

可以的，python中一般有兩種方法調用DLL中的函數。1.直接使用函數名，函數名可以用dependencywalker等工具查看。（這個工具在vc或者vs的工具包中）[python]viewplainimportctypesdll=CTYPES.CDLL("test.dll")res=test(3,4)2.使用Ordinal，Ordinal可以用dependencywalker等工具查看。[python]viewplainimportctypesdll=CTYPES.CDLL("test.dll")res=dll[1](3,4)

F. python怎麼調用資料庫

安裝MySQL驅動

由於MySQL伺服器以獨立的進程運行，並通過網路對外服務，所以，需要支持Python的MySQL驅動來連接到MySQL伺服器。
MySQL官方提供了mysql-connector-python驅動，但是安裝的時候需要給pip命令加上參數--allow-external：
pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python

如果上面的命令安裝失敗，可以試試另一個驅動：
pip install mysql-connector

除了使用mysql.connector還可以使用pymysql

G. Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

標准庫
Python擁有一個強大的標准庫。Python語言的核心只包含數字、字元串、列表、字典、文件等常見類型和函數，而由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。
Python標准庫的主要功能有：
1.文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能
2.文件處理，包含文件操作、創建臨時文件、文件壓縮與歸檔、操作配置文件等功能
3.操作系統功能，包含線程與進程支持、IO復用、日期與時間處理、調用系統函數、日誌（logging）等功能
4.網路通信，包含網路套接字，SSL加密通信、非同步網路通信等功能
5.網路協議，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多種網路協議，並提供了編寫網路伺服器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的處理。
7.其它功能，包括國際化支持、數學運算、HASH、Tkinter等
Python社區提供了大量的第三方模塊，使用方式與標准庫類似。它們的功能覆蓋科學計算、Web開發、資料庫介面、圖形系統多個領域。第三方模塊可以使用Python或者C語言編寫。SWIG,SIP常用於將C語言編寫的程序庫轉化為Python模塊。Boost C++ Libraries包含了一組函式庫，Boost.Python，使得以Python或C++編寫的程式能互相調用。Python常被用做其他語言與工具之間的「膠水」語言。
著名第三方庫
1.Web框架
Django： 開源Web開發框架，它鼓勵快速開發,並遵循MVC設計，開發周期短。
ActiveGrid： 企業級的Web2.0解決方案。
Karrigell： 簡單的Web框架，自身包含了Web服務，py腳本引擎和純python的資料庫PyDBLite。
Tornado： 一個輕量級的Web框架，內置非阻塞式伺服器，而且速度相當快
webpy： 一個小巧靈活的Web框架，雖然簡單但是功能強大。
CherryPy： 基於Python的Web應用程序開發框架。
Pylons： 基於Python的一個極其高效和可靠的Web開發框架。
Zope： 開源的Web應用伺服器。
TurboGears： 基於Python的MVC風格的Web應用程序框架。
Twisted： 流行的網路編程庫，大型Web框架。
Quixote： Web開發框架。
2.科學計算
Matplotlib： 用Python實現的類matlab的第三方庫，用以繪制一些高質量的數學二維圖形。
SciPy： 基於Python的matlab實現，旨在實現matlab的所有功能。
NumPy： 基於Python的科學計算第三方庫，提供了矩陣，線性代數，傅立葉變換等等的解決方案。
3.GUI
PyGtk： 基於Python的GUI程序開發GTK+庫。
PyQt： 用於Python的QT開發庫。
WxPython： Python下的GUI編程框架，與MFC的架構相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基於Python的HTML/XML解析器，簡單易用。
PIL： 基於Python的圖像處理庫，功能強大，對圖形文件的格式支持廣泛。
PyGame： 基於Python的多媒體開發和游戲軟體開發模塊。
Py2exe： 將python腳本轉換為windows上可以獨立運行的可執行程序。

H. python中怎樣調用百度搜索的API介面

網路搜索不用API介面，它是get請求，自己拼接就行了。

打開網路搜索，隨便搜索一個關鍵字，看地址欄就有get請求的參數。

I. 這幾個常用的python庫你需要知道

python可以說是近幾年最火熱、最實用的、最容易上手的工具之一了。功能強大、應用廣泛，可以幫你搜集工作數據，還能幫你下載音樂，電影，於是就掀起了一波學習python的大潮，小編也毫不猶豫的加入了。但是對於向小編一樣的小白來說，剛開始學習還是有些困難的，需要首先了解python的一些基礎知識。所以小編就整理了一些常用的python庫，希望對正在學習python的小夥伴有所幫助。
1.Matplotlib
Matplotlib是一個用於創建二維圖和圖形的底層庫。藉由它的幫助，你可以構建各種不同的圖標，從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib能夠與很多流行的繪圖庫結合使用。
2.Seaborn
Seaborn本質上是一個基於matplotlib庫的高級API。它包含更適合處理圖表的默認設置。此外，還有豐富的可視化庫，包括一些復雜類型，如時間序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。
3.Plotly
Plotly是一個流行的庫，它可以讓你輕松構建復雜的圖形。該軟體包適用於互動式Web應用程，可實現輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果
4.Bokeh
Bokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表集合，樣式可能性(stylingpossibilities)，鏈接圖、添加小部件和定義回調等形式的交互能力，以及許多更有用的特性。
5.Pydot
Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面，經常用於生成復雜的定向圖和無向圖，能夠顯示圖形的結構，對於構建神經網路和基於決策樹的演算法時非常有效。
6.pyecharts
是基於網路開源的Echarts而開發的Python可視化工具。
pyecharts功能非常強大，支持多達400+地圖;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能夠輕松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架
7.AutoViz
數據可視化，大多數都需要把數據讀取到內存中，然後對內存中的數據進行可視化。但是，對於真正令人頭疼的是一次又一次的開發讀取離線文件的數據介面。
而AutoViz就是用於解決這個痛點的，它真正的可以做到1行代碼輕松實現可視化。對於txt、json、csv等主流離線數據格式能夠同時兼容，經常用於機器學習、計算機視覺等涉及離線數據較多的應用場景。
8.Altair
Altair是一款基於Vega和Vega-Lite開發的統計可視化庫。具有API簡單、友好、一致等優點，使用起來非常方便，能夠用最簡短的代碼實現數據可視化。
9.cufflinks
cufflinks結合了plotly的強大功能和panda的靈活性，可以方便地進行繪圖，避免了數據可視化過程中，對數據存儲結構和數據類型進行復雜的麻煩。
10Pygal
Pygal 的名氣不是很大，使用圖形框架語法來構建圖像的。繪圖目標比較簡單，使用起來非常方便：實例化圖片;用圖片目標屬性格式化;用 figure.add() 將數據添加到圖片中即可。