『壹』 python字元串
字元串 ：在python中是作為序列存在的，序列中的元素具有從左到右的順序，並根據他們的相對位置進行讀取和儲存。嚴格意義來說，字元串是一系列單個字元組成的序列，其他類型的序列還包括列表和元組。在一串字元兩側加上雙引號或者單引號即可創建字元串。
注意 ：如果字元串中需要出現雙引號或者單引號，則有兩種方法。
1）使用轉義字元（）進行轉義。
2）將雙引號和單引號配合使用，即若向想列印單引號，可以使用雙引號表示字元串，在字元串中只用一個單引號。反之亦然。
在一個字元串前面加上r；則會自動為字元串中的反斜杠轉義，使其只代表一個反斜杠。但是注意，原始字元串最後不能有反斜杠，否則會發生語法錯誤。如果非要在原始字元串最後加上,則可以寫為。
運行結果為：
有時我們需要創建一個跨行的字元串，則可以使用三引號來創建。
運行結果為
1）可以通過len()函數得到序列的長度。
運行結果為：
2）可以通過索引操作得到序列的各個元素值。python中序列的索引是從0開始依次向後推移。
運行結果為：
3）python還支持反向索引，是從最後一個向前推移的。-1是指序列中的最後一個元素值，-len(str)是指該序列的第一個元素值。
運行結果為：
4）序列還支持一種 分片(slice) 的操作，這是一種能夠一步提取整個分片的方法。
分片可以看作是字元串中一部提取出其中一部分的方法。其一般形式為：X[I:J]，表示從X序列中取出第I個元素到不包含第J個元素的部分，結果為返回一個新的對象。
運行結果為：
在一個分片(slice)中，左邊界默認為0。同時應注意負偏移量在分片中的邊界，也應為左側數字比右側數字小。拷貝全部字元串的用法為str[:]。
運行結果為：
5）作為一個序列，字元串還支持用「+」來合並字元串。
運行結果為：
6） 不可變性 ，python中字元串具有不可變性，在創建一個字元串之後不可以通過對其某一位置進行賦值而改變該字元串，但可以通過創建一個新的字元串並以同一個變數名命名。
運行結果為：
7）除了一般的序列操作，字元串還有一些其特有的操作方法。
如find()方法,可以用於查找一個子字元串，可以返回該子字元串的索引值。但如果存在多個符合的子字元串，只會返回第一個索引值。如果不存在該子字元串，則返回-1。replace(S1，S2)方法會將字元串中的S1替換為S2。
運行結果如下：
關於字元串，python還有許多內置函數，可以通過調用dir()函數來查看。
『貳』 python字元串操作
字元串操作在各個計算機語言中都是比較常見的操作，下面我們對python的字元串操作做下簡單介紹。
一、索引操作
字元串是由一些連續的字元組成，支持索引操作，索引位置從0開始，比如以下代碼會輸出』P『字元：
二、截取子串
字元串也可以像列表那樣給定起始與終止索引生成一個新的子串，比如以下代碼會輸出「Py」：
三、連接操作
多個字元串相加會生成一個新串，比如以下代碼輸出」Love Python「：
四、大小寫轉換
調用字元串的upper與lower方法會分別生成新的大寫和小寫的字元串，比如以下代碼第一個輸出：」I LOVE PYTHON「，第二個輸出：」i love python「：
五、前後綴判斷
調用字元串的startswith與endswith方法可以判斷字元串是否以某個子串開關或者結尾，比如以下會分別列印出 」 python startswith py 「 和 」 python endswith on 「：
六、查找與替換子串
調用find方法可以判斷是否包含某個子串，比如以下代碼會輸出" python contains th" 和 " python doesn't contain he"：
調用replace方法可以對字元串進行替換，比如要把"hello world"中的」hello「替換為」world「，以下代碼會輸出：」world world「
七、分隔字元串
如果我們要把一句話按空格分隔為一個一個的單詞要怎麼做呢，這時調用split方法即可，比如以下代碼會把」hello world ni hao「轉換為["hello","world","ni","hao"]：
八、清除前後字元
如果一個字元串前後有空白字元，我們需要去掉，你可以調用字元串的替換方法來做，但更簡單的做法是調用strip方法，比如以下代碼就會去掉兩端的空白字元輸出「hello python」：
九、大小寫對換
如果我們需要把字元串中的小寫轉換為大寫，大寫轉換為小寫，那要怎麼做呢，很簡單，調用下swapcase就可以了，如以下代碼會輸出「 heLLO pYThON 」：
十、字元分類判斷
有很多方法用來判斷一個字元串是否屬於某個分類，比如 isdigit判斷是否是數字，isalpha判斷是否是字母，isalnum判斷是否是字母數字等，如下代碼：
『叄』 八、 python中的數據類型——字元串
字元串是由數字、字母、下劃線組成的一串字元，比如 「hello, world!」 ，這就是一個字元串。
在python中，字元串要用引號括起來，單號號或者雙引號都可以。像是 'abc' ， "xyz" 都是字元串。
在python中字元串用單引號或者雙引號括起來，例如 'a' ， "b" ，a和b都是字元串類型，可以使用 type() 函數查看
python中還可以用三個引號表示字元串， ''' 或者 """ 都可以，它主要是用來表示跨行的字元串，例如：
執行 print(a,type(a)) ，可以看到結果
在"荒野獵人"和"2015-12-16"後面，都有'\n'，只不過'\n'在shell中被列印出來了，所以看不到。
'\n'代表換行，因為有'\n'的存在，所以"2015-12-16"，"萊昂納多·迪卡普里奧 / 湯姆·哈迪"和"8.2"才從下一行開始列印。
為什麼有'\n'？ 因為在定義a的時候，輸入完「荒野獵人」後按的回車，回車在計算機語言中即為'\n'。
在兩個三引號之間，單引號和雙引號都可以使用。同理，在單引號之間，可以用雙引號，在雙引號間可以用單引號。例如：
在表示一個單引號的時候，可以使用兩個雙引號，也就是 "'" ，也就是上面的例子a，另一種方法是用 '\'' ，反斜杠單引號等價於一個單引號，即：
兩個反斜杠\\代表一個反斜杠，因為你要列印一個反斜杠，但是反斜杠是轉義的意思，因此有一個特殊的轉義符 \\\\ ，它代表著一個反斜杠。
prefix還可以是元組，S.startswith(('a','b'))，當S以'a'或者'b'開頭時返回True。
與find相對的，還有個rfind方法。
S.rfind(sub) -> int
它與find的區別是，find是從字元串左側開始查找，而rfind是從右側開始查找。兩者都是查找到第一個sub後就停止查找，立刻返回其索引值，沒找到返回-1。
關於更多字元串的信息，可以使用 help(str) 查看。
『肆』 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
『伍』 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。
『陸』 Python入門教程08——字元串操作
Python 提供了5個字元串操作符：in、空格、加號、星號和逗號。
字元串是字元的有序集合，可用in 操作符判斷字元串包含關系，例如：
以空格分隔（或者沒有分隔符號）的多個字元串可自動合並，例如：
加號可將多個字元串合並，例如：
星號用於將字元串復制多次以構成新的字元串，例如：
在使用逗號分隔字元串時，會創建字元串組成的元組，例如：
字元串是一個有序的集合，其中的每個字元可通過偏移量進行索引或分片。字元串中的字元按從左到右的順序，偏移量依次為： 0 、 1 、 2 … len-1 (最後一個字元的偏移量為字元串長度減1)；或者倒著排，為： -len … -2 、 -1 。索引指通過偏移量來定位字元串中的單個字元，例如：
通過索引可獲得指定位置的單個字元，但不能通過索引來修改字元串。因為字元串對象不允許被修改，例如：
字元串的切片利用索引范圍從字元串中獲得連續的多個字元（即子字元串）。字元串切片的基本格式如下：
表示返回字元串x中從偏移量start開始，到偏移量end之前的子字元串。 start和end參數均可省略，start默認為0,end默認為字元串長度。例如：
默認情況下，切片用於返回字元串中的多個連續字元，可以通過步長參數來跳過中間的字元，其格式如下：
用這種格式切片時，會依次跳過中間step-1個字元，step默認為1。請看如下代碼：
『柒』 Python標准庫的主要功能有哪些
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。
『捌』 python 判斷字元串是否含有韓文
這個字元串不含有韓文。
『玖』 2017年10大流行Python庫有哪些
1、NumPy
NumPy是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化，可以提升性能，從而加快執行速度。
2、SciPy
SciPy 是一個工程和科學軟體庫， 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主
要功能建立在 NumPy 的基礎之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數值常式操作。SciPy 的所有子模塊中的函數都有詳細的文檔，這也是一個優勢。
3、Pandas
Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化。
4、Seaborn
Seaborn 主要關注統計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數據但也描繪總體分布。Seaborn 基於 Matplotlib，並高度依賴於它。
5、Bokeh
Bokeh是一個很好的可視化庫，其目的是互動式可視化，不過這個庫獨立於 Matplotlib，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟體包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟體包構建於 SciPy 之上，並大量使用其數學操作，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標准。
7、Theano
Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數組，以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發，主要是為了滿足機器學習的需求。
8、Keras
Keras是一個使用高層介面構建神經網路的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計，足以用於嚴肅的建模。
9、Gensim
Gensim是一個用於 Python 的開源庫，實現了用於向量空間建模和主題建模的工具。Gensim 實現了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等演算法，還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec，以便於檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用於從網路檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數據，也可以用作通用的爬蟲。該庫在介面設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼，因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。