Python為第三方提供的規模

1. 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。

2. python數據分析方向的第三方庫是什麼

Python除了有200個標准庫以外，還有10萬個第三方擴展庫，囊括了方方面面。其中做數據分析最常用到的庫有4個：

Numpy

Numpy是Python科學計算的基礎包。它除了為Python提供快速的數組處理能力，還是在演算法和庫之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的 Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy 數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。因此，許多Python的數值計算工具要麼使用NumPy 數組作為主要的數據結構，要麼可以與NumPy進行無縫交互操作。

Pandas

Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數，兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫（如SQL）靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其它的Python可視化庫，但Matplotlib卻是使用最廣泛的，並且它和其它生態工具配合也非常完美。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。

3. python的應用范圍有哪些

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。

9. 游戲開發

在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！

4. Python有哪些技術上的優點比其他語言好在哪兒

Python有哪些技術上的優點

1. 面向對象和函數式

從根本上講，Python是一種面向對象的語言。它的類模型支持多態、運算符重載和多重繼承等高級概念，並且以Python特有的簡潔的語法和類型為背景，OOP十分易於使用。事實上，即使你不懂這些術語，仍會發現學習Python比學習其他OOP語言要容易得多。

除了作為一種強大的代碼組織和重用手段以外，Python的OOP本質使它成為其他面向對象系統語言的理想腳本工具。例如，通過適當的粘接代碼，Python程序可以對C++、Java和C#的類進行子類的定製。

OOP只是Python的一個選擇而已，這一點非常重要。即使不能立馬成為一個面向對象高手，但你同樣可以繼續深入學習。就像C++一樣，Python既支持面向對象編程也支持面向過程編程的模式。如果條件允許，其面向對象的工具可以立即派上用場。這對策略開發模式十分有用，該模式常用於軟體開發的設計階段。

除了最初的過程式（語句為基礎）和面向對象（類為基礎）的編程範式，Python在最近幾年內置了對函數式編程的支持——一個多數情況下包括生成器、推導、閉包、映射、裝飾器、匿名lambda函數和第一類函數對象的集合。這是對其本身OOP工具的補充和替代。

2. 免費

Python的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟體一樣，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以從Internet上免費獲得Python的源代碼。你可以不受限制地復制Python，或將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布。實際上，如果你願意的話，甚至可以銷售它的源代碼。

但請別誤會：「免費」並不代表「沒有支持」。恰恰相反，Python的在線社區對用戶需求的響應和商業軟體一樣快。而且，由於Python完全開放源代碼，提高了開發者的實力，並產生了一個很大的專家團隊。

盡管研究或改變一種程序語言的實現並不是對每一個人來說都那麼有趣，但是當你知道如果需要的話可以做到這些，該是多麼的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商的智慧，因為最終的文檔和終極的凈土（源碼）任憑你的使用。

Python的開發是由社區驅動的，是Internet大范圍的協同合作努力的結果。Python語言的改變必須遵循一套規范而有約束力的程序（稱作PEP流程），並需要經過規范的測試系統進行徹底檢查。正是這樣才使得Python相對於其他語言和系統可以保守地持續改進。

盡管Python 2.X和Python 3.X版本之間的分裂有力並蓄意地破壞了這項傳統，但通常它仍然體現在Python的這兩個系列內部。

5. Python能做什麼，能夠開發什麼項目

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。

Python的應用

1、系統編程

提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理

有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理

NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理

python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程

程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

6、網路編程

提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

7、Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

8、多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

9、pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

10、黑客編程

python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。

6. python主要是做什麼

1. Web開發
最火的Python
web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的標語把Django定義為the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack，Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

7. python 的優勢在哪裡

Python的優點
1、雖然Python可能被粗略地分類為"腳本語言"(script language)，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是"腳本語言"泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
2、python嚴格說叫CPython，與C/c++有天然的融合性。這也是python強大的原因之一。在windows環境下可以使用ironpython，這個版本與vc可以結合的比較好。其它的平台可以使用eclipse，不過最好還是直接使用普通的文本編輯器。比較推薦的一個編輯器是sublime text2, geany, vi等。
3、python圖形化編程不難。當然MFC也不難。我不認為MFC有多難。其實學習起來只是略難，但是這不是一個數量級的。MFC可以生產出非常強勁的界面。而python界面多屬於簡單的。
4、Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地
使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。

5、在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於

這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格

言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

6、Python既支持面向過程的函數編程也支持面向對象的抽象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建

起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種

非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

7、可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，

然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

8、豐富的庫。Python標准庫確實很龐大。python有可定義的第三方庫可以使用。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔

生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用

戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。記住，只要安裝了Python，所有這些功能都是可用的。這被稱作Python的「功能齊全」理念。

除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

9、Python確實是一種十分精彩又強大的語言。它合理地結合了高性能與使得編寫程序簡單有趣的特色。

10、規范的代碼。Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。

8. 我會Python，且第三方系統有介面，我應該如何通過Python去調用第三方系統的介面，進行對接

python因為良好的編碼性和擴展庫正被大規模的使用，但他有兩個缺點：1、代碼可見；2、執行效率低，於是在實際應用中經常會把高效和核心代碼用C/C++實現，業務部分用python實現。這就需要進行混合編程，本文對python調用動態庫的方法及注意事項進行記錄

主題

python標准庫函數中提供了調用動態庫的包————ctypes

載入動態庫

查找動態庫ctypes.util.find_library
根據動態庫調用方式的不同，可以分為cdecl和stdcall兩種，這兩種方式的主要區別見下表。後面的例子以cdecl調用方式為例，stdcall類同。
調用標准 內存棧維護者 函數名
cdecl 調用者 前面加下劃線，後面加「@」符號和參數的位元組數
stdcall 被調用者 在輸出函數名前面加下劃線
* ctypes載入動態庫有兩種方式。構造類對象libc = CDLL("libtestlib.dll")和實例化instancelibc = cdll.LoadLibrary("libtestlib.dll")。這兩種方式都會返回一個動態庫操作的句柄，