① python必學的模塊有哪些
簡單來說，模塊就是一堆代碼實現某個功能，它們是已經寫好的.py文件，在我們的.py文件中只需要用import導入模塊就能使用它的功能了。
Python中的模塊有內置標准模塊、開源模塊和自定義模塊。
內置標准模塊就是Python自帶的模塊，即下載好Python就可以直接導入使用的模塊，例如我們之前使用過的math模塊、time模塊等。
開源模塊就是不收費的由好心人寫好的模塊，我們可以通過下載這些模塊後導入使用，開源模塊一般也被我們稱為第三方模塊，例如數據處理工具NumPy、Pandas，以及深度學習著名框架Tensorflow都屬於開源模塊。
自定義模塊與開源模塊相對應，開源模塊是他人寫的，而自定義模塊就是自己寫好的模塊。
Python常見的三個模塊
一、time與datetime模塊
在Python中，通常有這幾種方式來表示時間：
時間戳(timestamp)：通常來說，時間戳表示的是從1970年1月1日00:00:00開始按秒計算的偏移量。我們運行「type(time.time())」，返回的是float類型。
格式化的時間字元串(Format String)
結構化的時間(struct_time)：struct_time元組共有9個元素共九個元素:(年，月，日，時，分，秒，一年中第幾周，一年中第幾天，夏令時)
二、random模塊
三、os模塊
os模塊是與操作系統交互的一個介面
② python標准模塊的理解與運用
Python 帶有一個標准模塊庫，並發布有獨立的文檔，名為 Python 庫參考手冊（此後稱其為「庫參考手冊」）。有一些模塊內置於解釋器之中，這些操作的訪問介面不是語言內核的一部分，但是已經內置於解釋器了。這既是為了提高效率，也是為了給系統調用等操作系統原生訪問提供介面。這類模塊集合是一個依賴於底層平台的配置選項。例如，winreg 模塊只提供在 Windows 系統上才有。有一個具體的模塊值得注意： sys ，這個模塊內置於所有的 Python 解釋器。變數 sys.ps1 和 sys.ps2 定義了主提示符和輔助提示符字元串:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
>>
這兩個變數只在解釋器的交互模式下有意義。
變數 sys.path 是解釋器模塊搜索路徑的字元串列表。它由環境變數 PYTHONPATH 初始化，如果沒有設定 PYTHONPATH ，就由內置的默認值初始化。
③ Python強大的內置模塊collections-
collections 是 Python 的一個內置模塊，所謂內置模塊的意思是指 Python 內部封裝好的模塊，無需安裝即可直接使用。
Python 提供了很多非常好用的基本類型，比如不可變類型 tuple，我們可以輕松地用它來表示一個二元向量。
namedtuple 是一個函數，它用來創建一個自定義的 tuple 對象，並且規定了 tuple 元素的個數，並可以用屬性而不是索引來引用 tuple 的某個元素。
如此一來，我們用 namedtuple 可以很方便地定義一種數據類型，它具備 tuple 的不變性，又可以根據屬性來引用，使用十分方便。
本示例中我們使用了一個三維坐標 x,y,z 來定義一個 tuple 對象，對象元素有3個，然後通過坐標值來引用相應的值即可。
deque是棧和隊列的一種廣義實現，deque是 "double-end queue" 的簡稱；
deque支持線程安全、有效內存地以近似O(1)的性能在 deque 的兩端插入和刪除元素，盡管 list 也支持相似的操作，但是它主要在固定長度操作上的優化，從而在 pop(0) 和 insert(0,v)（會改變數據的位置和大小）上有O(n)的時間復雜度。
在數據結構中，我們知道隊列和堆棧是兩個非常重要的數據類型，一個先進先出，一個後進先出。
在 python 中，使用 list 存儲數據時，按索引訪問元素很快，但是插入和刪除元素就很慢，因為 list 是線性存儲，數據量大的時候，插入和刪除效率很低。
deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向鏈表結構，非常適合實現隊列和堆棧這樣的數據結構。
defaultdict是內置數據類型 dict 的一個子類，基本功能與 dict 一樣，只是重寫了一個方法__missing__(key)和增加了一個可寫的對象變數 default_factory。
使用 dict 字典類型時，如果引用的 key 不存在，就會拋出 KeyError。如果希望 Key 不存在時，返回一個默認值，就可以用 defaultdict。
OrderedDict類似於正常的詞典，只是它記住了元素插入的順序，當在有序的詞典上迭代時，返回的元素就是它們第一次添加的順序。這樣 dict 就是一個有序的字典。
使用 dict 時，key 是無序的。在對 dict 做迭代時，我們無法確定 key 的順序。但是如果想要保持 key 的順序，可以用 OrderedDict。
④ python模塊是類嗎
模塊可以理解為就是一個py文件，而類則只是你創建的一個對象而已，一個模塊中可以有多個類
在Python程序中，每個.py文件都可以視為一個模塊，通過在當前.py文件中導入其它.py文件，可以使用被導入文件中定義的內容，例如類、變數、函數等。
Python中的模塊可分為三類，分別是內置模塊、第三方模塊和自定義模塊，相關介紹如下。
（1）內置模塊是Python內置標准庫中的模塊，也是Python的官方模塊，可直接導入程序供開發人員使用。
（2）第三方模塊是由非官方製作發布的、供給大眾使用的Python模塊，在使用之前需要開發人員先自行安裝；
（3）自定義模塊是開發人員在程序編寫的過程中自行編寫的、存放功能性代碼的.py文件。
⑤ python3有哪些內置模塊
這個列舉出來有挺多的，你可以直接去網站文檔里看
鏈接
⑥ 盤點Python常用的模塊和包
模塊
1.定義
計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。
2.優點：
提高代碼的可維護性。
提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。
引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。
避免函數名和變數名等名稱沖突。
python內建模塊：
1.sys模塊
2.random模塊
3.os模塊：
os.path:講解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
數據可視化
1.matplotlib :
是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。
訪問：
https://matplotlib.org/
顏色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
訪問：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖
訪問：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖
訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據
講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
機器學習
1.Scikit-learn
是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。
訪問：
講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。
相關推薦：《Python視頻教程》
Web框架
1.Tornado
訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
訪問：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
訪問：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 圖形界面
1.Tkinter
https://wiki.python.org/moin/TkInter/
2.wxPython
https://www.wxpython.org/
3.PyGTK
http://www.pygtk.org/
4.PyQt
https://sourceforge.net/projects/pyqt/
5.PySide
http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide
科學計算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
訪問
http://www.numpy.org/
講解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題
訪問
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
講解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官網
https://www.scipy.org/
講解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官網
http://pandas.pydata.org/
講解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官網
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密碼學
1.cryptography
https://pypi.python.org/pypi/cryptography/
2.hashids
http://www.oschina.net/p/hashids
3.Paramiko
http://www.paramiko.org/
4.Passlib
https://pythonhosted.org/passlib/
5.PyCrypto
https://pypi.python.org/pypi/pycrypto
6.PyNacl
http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/
爬蟲相關
requests
http://www.python-requests.org/
scrapy
https://scrapy.org/
pyspider
https://github.com/binux/pyspider
portia
https://github.com/scrapinghub/portia
html2text
https://github.com/Alir3z4/html2text
BeautifulSoup
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
lxml
http://lxml.de/
selenium
http://docs.seleniumhq.org/
mechanize
https://pypi.python.org/pypi/mechanize
PyQuery
https://pypi.python.org/pypi/pyquery/
creepy
https://pypi.python.org/pypi/creepy
gevent
一個高並發的網路性能庫
http://www.gevent.org/
圖像處理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow：
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然語言處理
1.nltk：
http://www.nltk.org/
教程
https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443
2.snownlp
https://github.com/isnowfy/snownlp
3.Pattern
https://github.com/clips/pattern
4.TextBlob
http://textblob.readthedocs.io/en/dev/
5.Polyglot
https://pypi.python.org/pypi/polyglot
6.jieba：
https://github.com/fxsjy/jieba
資料庫驅動
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：http://www.sqlalchemy.org/
peewee，
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原裝DB
訪問：https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL處理工具
smtplib模塊
發送電子郵件
其他庫暫未分類
1.PyInstaller：
是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。
2.Ipython
一種互動式計算和開發環境
講解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
ls、cd 、run、edit、clear、exist
⑦ python有哪些模塊
Python是一門非常高級的編程語言，內置了許多標准模塊，比如：sys、os、datetime等。
os模塊
os.getcwd() # 獲取當前工作目錄，即當前python腳本工作的目錄路徑
os.chdir("dirname") # 改變當前腳本工作目錄;相當於shell下cd
os.curdir # 返回當前目錄: ('.')
os.pardir # 獲取當前目錄的父目錄字元串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多層遞歸目錄
os.removedirs('dirname1') # 若目錄為空，則刪除，並遞歸到上一級目錄，如若也為空，則刪除，依此類推
os.mkdir('dirname') # 生成單級目錄;相當於shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') # # 刪除單級空目錄，若目錄不為空則無法刪除，報錯;相當於shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') # 列出指定目錄下的所有文件和子目錄，包括隱藏文件，並以列表方式列印
os.remove() # 刪除一個文件
os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目錄
os.stat('path/filename') # 獲取文件/目錄信息
os.sep # 輸出操作系統特定的路徑分隔符，win下為"\",Linux下為"/"
os.linesep # 輸出當前平台使用的行終止符，win下為" ",Linux下為" "
os.pathsep # 輸出用於分割文件路徑的字元串 win下為;,Linux下為:
os.name # 輸出字元串指示當前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") # 運行shell命令，直接顯示
os.environ # 獲取系統環境變數
os.path.abspath(path) # 返回path規范化的絕對路徑
os.path.split(path) # 將path分割成目錄和文件名二元組返回
os.path.dirname(path) # 返回path的目錄。其實就是os.path.split(path)的第一個元素
os.path.basename(path) #
返回path最後的文件名。如何path以/或結尾，那麼就會返回空值。即os.path.split(path)的第二個元素
os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) # 如果path是絕對路徑，返回True
os.path.isfile(path) # 如果path是一個存在的文件，返回True。否則返回False
os.path.isdir(path) # 如果path是一個存在的目錄，則返回True。否則返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) # 將多個路徑組合後返回，第一個絕對路徑之前的參數將被忽略
os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目錄的最後訪問時間
os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目錄的最後修改時間
os.path.getsize(path) # 返回path的大小
sys模塊
sys.argv # 命令行參數List，第一個元素是程序本身路徑
sys.exit(n) # 退出程序，正常退出時exit(0)
sys.version # 獲取Python解釋程序的版本信息
sys.maxint # 最大的Int值
sys.path # 返回模塊的搜索路徑，初始化時使用PYTHONPATH環境變數的值
sys.platform # 返回操作系統平台名稱
datetime模塊
datetime.today()返回一個表示當前本期日期時間的datetime對象
datetime.now([tz])返回指定時區日期時間的datetime對象，如果不指定tz參數則結果同上
datetime.utcnow()返回當前utc日期時間的datetime對象
datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])根據指定的時間戳創建一個datetime對象
datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根據指定的時間戳創建一個datetime對象
datetime.strptime(date_str, format)將時間字元串轉換為datetime對象
⑧ Python開發中常用的模塊有哪些
一、導入模塊
import mole
from mole.xx import xx
from mole.xx import xx as rename
from mole.xx import *
二、開源模塊
三、常用模塊
os模塊#用作系統級別的工作
sys模塊#提供解釋器相關操作
hashlib模塊# 用於加密相關的操作
json和pickle模塊 #用於序列化數據
subprocess模塊
shuit模塊 #文件的復制移動
logging模塊#格式化記錄日誌
random模塊 用於取隨機數
time datetime模塊時間模塊
re模塊 正則匹配
⑨ python的標准庫是什麼
Python 的標准庫非常豐富，如下面列出的內容所示，其提供了非常多的功能。庫包含內置模塊 （用 C 編寫的） 提供訪問系統的功能，如文件 I/O，以及在為發生在日常編程中的許多問題提供標准化的解決方案的 Python 模塊。這些模塊的一些明確旨在鼓勵和加強的 Python 程序的可移植性的抽象掉平台細節到非特定於平台的 Api。
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⑩ python裡面有哪些自帶函數
python系統提供了下面常用的函數：
1. 數學庫模塊（math）提供了很多數學運算函數；
2.復數模塊（cmath）提供了用於復數運算的函數；
3.隨機數模塊（random）提供了用來生成隨機數的函數；
4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數。
注意：在調用系統函數之前，先要使用import 語句導入 相應的模塊
該語句將模塊中定義的函數代碼復制到自己的程 序中，然後就可以訪問模塊中的任何函數，其方 法是在函數名前面加上「模塊名.」。
希望能幫到你。