python標准庫目錄

Ⅰ 最受歡迎的 15 大 python 庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

Ⅱ python 中庫怎麼導入

讓包內導入更加顯式，這個功能的一部分設計初衷是，為了幫助腳本解決同名文件出現在模塊搜索路徑上多個不同位置時的二義性。考慮包目錄，這定義了一個名為mypkg 的包，其中含有名為mypkg.main和mypkg.string 的模塊。現在，假設模塊main試圖導入名為string的模塊。在 Python 2.X和更早版本中，Python會先尋找mypkg目錄以執行相對導入。這會找到並導入位於該處的string.py文件，將其賦值給mypkg.main模塊命名空間內的名稱string。不過，這一導入的本意可能是要導入Python標准庫的string模塊。可惜的是，在這些Python版本中，無法直接忽略mypkg.string 去尋找位於模塊搜索路徑更右側的標准庫中的string模塊。此外，我們無法使用完整包導入路徑來解決這個問題，因為我們無法依賴在每台機器上的標准鏈接庫路徑。換句話說，包中的簡單導入可能具有二義性而且容易出錯。在包內，我們無法確定imports pam語句指的是包內的模塊還是包外的模塊。一種可能的後果是，一個局部的模塊或包會在不經意間隱藏了sys.path 上的另一個模塊。
在實踐中，Python使用者可以避免為他們自己的模塊重復使用標准庫模塊的名稱（如果需要標准string庫，就不要把新的模塊命名為string)。但是，一個包還是有可能意外地隱藏標准庫模塊。再者，Python 以後可能新增標准庫模塊，而其名稱可能剛好就和自己的一個模塊同名。而依賴於沒有點號開頭相對導入的程序代碼同樣也不容易理解，因為讀者可能對希望使用哪個模塊而感到困惑。所以我們最好能在代碼中顯式地指出導入的解析過程。

Ⅲ python 中的lib目錄一般 存放哪些文件呢

Lib文件夾里放的是python的標准庫，例如json、os、urllib、urllib2等等很多很多常用的庫，Lib文件夾裡面還有個site-packages文件夾，用來放擴充庫的

Ⅳ py開發語言中哪裡有知識庫呢

第一：Python 標准庫：
應該瀏覽一下這份文檔，它為標准庫中的類型、函數和模塊提供了完整（盡管很簡略）的參考資料。標準的 Python 發布版包括了 大量 的附加模塊。其中有針對讀取 Unix 郵箱、接收 HTTP 文檔、生成隨機數、解析命令行選項、寫 CGI 程序、壓縮數據以及很多其它任務的模塊。略讀一下庫參考會給你很多解決問題的思路。
安裝 Python 模塊 展示了如何安裝其他 Python 用戶編寫的附加模塊。
Python 語言參考： 詳細說明了 Python 語法和語義。
它讀起來很累，不過對於語言本身，有份完整的手冊很有用。
第二：其它 Python 資源：
http://www.python.org： Python 官方網站。它包含代碼、文檔和 Web 上與 Python 有關的頁面鏈接該網站鏡像於全世界的幾處其它問題，類似歐洲、日本和澳大利亞。
鏡像可能會比主站快，這取決於你的地理位置。
http://docs.python.org： 快速訪問 Python 的文檔。
http://pypi.python.org： Python 包索引，以前昵稱為乳酪店，索引了可供下載的，用戶創建的 Python 模塊。如果你發布了代碼，可以注冊到這里，這樣別人可以找到它。
http://code.activestate.com/recipes/langs/python/： Python 食譜是大量的示例代碼、大型的集合，和有用的腳本。
值得關注的是這次資源已經結集成書，名為《Python 食譜》（O』Reilly & Associates, ISBN 0-596-00797-3。）
http://scipy.org:The Scientific Python 項目包括數組快速計算和處理模塊，和大量線性代數、傅里葉變換、非線性solvers、隨機數分布，統計分析以及類似的包。
與 Python 有關的問題，以及問題報告，可以發到新聞組 comp.lang.python ，或者發送到郵件組 [email protected] 。新聞組和郵件組是開放的，所以發送的消息可以自動的跟到另一個之後。每天有超過 120 個投遞（高峰時有數百）,提問（以及回答）問題，為新功能提建議，發布新模塊。在發信之前，請查閱 常見問題 (亦稱 FAQ)，或者在 Python 源碼發布包的 Misc/ 目錄中查閱。郵件組也可以在http://mail.python.org/pipermail/訪問。FAQ回答了很多被反復提到的問題，很可能已經解答了你的問題。
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Ⅳ python標准庫有哪些

標准庫

sys

系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。

os

操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。

re

正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。

math

數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。

random

生成偽隨機數。

偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。

random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。望採納

Ⅵ 零基礎應當如何開始學習 Python

零基礎學編程，python入門是個不錯的選擇，國內基本上是以c語言作為入門開發語言，但在國外，已經有很多使用python作為入門編程語言。此外，python在機器學習，人工智慧領域也非常流行，算得上是演算法工程師的標配編程語言。

下面的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習。

一. Python基礎

Python基礎01 Hello World!

Python基礎02 基本數據類型

Python基礎03 序列

Python基礎04 運算

Python基礎05 縮進和選擇

Python基礎06 循環

Python基礎07 函數

Python基礎08 面向對象的基本概念

Python基礎09 面向對象的進一步拓展

Python基礎10 反過頭來看看

二. Python進階

Python進階01 詞典

Python進階02 文本文件的輸入輸出

Python進階03 模塊

Python進階04 函數的參數傳遞

Python進階05 循環設計

Python進階06 循環對象

Python進階07 函數對象

Python進階08 錯誤處理

三. Python深入

到此，Python學習已經可以告一段落。Python的高級語法和底層實現。這一部分的內容並不是使用Python所必須的。想從事一些大型的Python開發(比如製作Python工具、寫一個框架等)，必須對（特殊方法與多範式、上下文管理器、 對象的屬性、 閉包、 裝飾器、內存管理）這一部分內容有所的了解。

四. Python標准庫

Python標准庫的重要性在於：

• 標准庫是Python的一個組成部分。

• Python的哲學是一個問題只有一個最好的解決方法。這些標准庫為許多問題提供了一個標準的解決方案。

Python標准庫01 正則表達式 (re包)

Python標准庫02 時間與日期 (time, datetime包)

Python標准庫03 路徑與文件 (os.path包, glob包)

Python標准庫04 文件管理 (部分os包，shutil包)

Python標准庫05 存儲對象 (pickle包，cPickle包)

Python標准庫06 子進程 (subprocess包)

Python標准庫07 信號 (signal包)

Python標准庫08 多線程與同步 (threading包)

Python標准庫09 進程信息 (部分os包)

Python標准庫10 多進程初步 (multiprocessing包)

Python標准庫11 多進程探索 (multiprocessing包)

Python標准庫12 數學與隨機數 (math包，random包)

Python標准庫13 循環器 (itertools)

Python標准庫14 資料庫 (sqlite3)

Ⅶ Python怎樣查看標准庫在哪

pip list 可以看裝了哪些庫，如果是用anaconda裝的Python，用conda list。 庫文件在 Python目錄下Lib/site-packages里

Ⅷ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

參考：知乎
Python 常用的標准庫以及第三方庫


standard libs:

itertools

functools 學好python有必要掌握上面這兩個庫吧，
re 正則
subprocess 調用shell命令的神器
pdb 調試
traceback 調試
pprint 漂亮的輸出
logging 日誌
threading和multiprocessing 多線程
urllib/urllib2/httplib http庫，httplib底層一點，推薦第三方的庫requests
os/sys 系統，環境相關
Queue 隊列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash演算法
cvs
json/simplejson python的json庫，據so上的討論和benchmark，simplejson的性能要高於json
timeit 計算代碼運行的時間等等
cProfile python性能測量模塊
glob 類似與listfile，可以用來查找文件
atexit 有一個注冊函數，可用於正好在腳本退出運行前執行一些代碼
dis python 反匯編，當對某條語句不理解原理時，可以用dis.dis 函數來查看代碼對應的python 解釋器指令等等。

3th libs:

paramiko ssh python 庫
selenium 瀏覽器自動化測試工具selenium的python 介面
lxml python 解析html,xml 的神器
mechanize Stateful programmatic web browsing

pycurl cURL library mole for Python
Fabric 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 xml 轉 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 當然其實requests就夠了 Requests: HTTP for Humans
flask web 微框架
ipdb 調試神器，同時推薦ipython！結合ipython使用
redis redis python介面
pymongo mongodbpython介面
PIL python圖像處理
mako python模版引擎
numpy ， scipy 科學計算
matplotlib 畫圖

scrapy 爬蟲
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/伺服器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用來運行shell 模塊的 極佳選擇

Ⅸ 怎麼查看安裝Python後自帶的標准庫有多少。。

兩種方法：

1. 直接查看安裝文件：

   Windows系統在Python安裝目錄下的Lib目錄；

   Linux的話，應該在/usr/lib/python2.7；

   
   

   

   Ⅹ Python標准庫(3)—filecmp

   filecmp模塊用來比較目錄、文件是否相同。舉例如下：
   
   構建兩個文件夾，其結構如圖所示:
   
   其中data內容保持一致，data1內容不一致，data2是tmp獨有，readme1和readme內容一致。
   
   如果單純比較兩個文件是否相同，可以通過filecmp.cmp(f1, f2, shallow=True)實現。其中f1、f2是文件名，shallow=True，則通過文件的元信息比較是否一致，如果是False，則比較兩個文件內容。
   
   如果非遞歸比較兩個目錄中的一組文件，可以選擇通過filecmp.cmpfiles(dir1, dir2, common, shallow=True)實現。其中dir1、dir2是兩個文件夾，common是list，裡面是需要比較的共同文件名稱。
   
   對於大目錄樹的遞歸比較或者更完整的分析，可以選擇使用dircmp類。
   
   整體效果：