python核心庫

⑴ python 的介面自動化測試使用的核心庫是哪一個

requests 庫，requests是使用 Python 編寫的，基於 urllib 實現，可以調用該庫的部分 API 直接向伺服器發送請求，並接收響應(角色定位: 相當於瀏覽器)，一般可以在介面自動化測試時調用。當初在黑馬程序員學的初級知識。

⑵ python的源碼值得去讀嗎

python的源碼值得去讀！
1.無論是有沒有其他語言的經驗，入門Python都很簡單。Python擁有簡單直觀的語法，方便的語法糖，以及豐富的第三方庫。只要一個基礎的Python教程，大家基本上都能無障礙的入門。
2.在入門之後，很多人對於進一步學習的建議都是「做項目」、「看源碼」，然而這樣的建議實際是較難實現的，自己執行的效率會很低。
3.對於初學者而言，Python入門很簡單。入門之後只靠基礎語法也完全可以做到平時寫寫腳本，解決自己工作、生活上的重復性勞動。想要什麼功能，基本上都能找到方便的庫。在只求應用，不求理解的情況下，很快就能實現日常表格處理、文件下載、郵件發送等功能。甚至像圖像處理、OCR這樣「高端」的功能也有對應的工具庫可以使用。
4.但是做到這種程度只是小打小鬧，想要真正的在開發工作中使用Python語言，或者是在GitHub上貢獻開源代碼，都是遠遠不夠的。這時候，初學者的常見問題主要集中在以下四點：
4.1學會了語法，但是不會應用。
仍然是用其他語言的邏輯在寫Python代碼，不是Pythonic的代碼。
4.2Python項目結構不合理。
缺少對更深入主題的研究，例如裝飾器、異常處理、多進程多線程、設計模式等。
5.傳統建議的解決方案
5.1對於初學者而言，應聘到一個使用Python語言做開發的團隊顯然是不現實的。那麼基本上項目的來源就是自己找的練手課題或者在GitHub上參與開源項目。
5.2自己找個項目進行練手可以說是效果最差的方式了。它實際上還是摸著石頭過河，接觸不到優秀的源碼和實現方法，也沒有人指導。最終也只是實現了功能而已，不論是代碼設計還是項目結構，都是閉門造車，提升有限。最大的作用也就是提高對語法、基本數據結構和標准庫的熟練程度。

⑶ 10 個 Python 圖像編輯工具

以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

-- Parul Pandey

當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。

常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。

下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。

scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。

可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。

圖像濾波(image filtering)：

使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：

在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。

NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。

在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。

使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：

像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。

在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。

使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：

PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。

Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：

OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。

入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。

使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：

SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：

官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。

文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。

Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：

ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。

有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。

使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：

pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。

pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。

圖像縮放：

邊緣提取：

Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。

Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。

使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：

以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。

via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy

⑷ PIL python 是什麼

python圖形處理庫PIL(Python Image Library)
PIL使你可以通過Python解釋器進行圖像處理. 支持多種文件格式，提供了強大的圖像處理能力。
http://www.pythonware.com/procts/pil/

⑸ python語言基礎知識是什麼

如下：

一、Python語言基礎

Python核心：Python數據基本運算、語句、容器、函數

Python 面向對象編程：OOA、OOD、OOP、天龍八部技能系統框架 設計 Python高級：模塊、包、函數式編程、文件。

二、Python高級軟體開發技術

Linux操作系統 ：Linux常用命令、編輯工具、vim/Pycharm

數據結構與演算法 ：鏈表、棧和隊列、樹和二叉樹、查找排序

IO網路編程：文件操作、位元組流讀寫、網路協議、套接 字、TCP/UDP

並發編程：多進程、進程池、進程通信、多線程、線程鎖、多任務並發、IO模型、協程

Python 正則表達式：正則表達式、貪婪模和非貪婪模式、re模塊

MySQL基礎：資料庫應用、SQL語言、Mysql增刪改查、 pymysql模塊

三、Python Web全棧式工程師

HTML/CSS HTML5標簽，CSS選擇器，CSS樣式屬性以 及值

Java ：JS流程式控制制，DOM，BOM，JQuery API

MySQL高級：MySQL索引、事務、引擎、優化、pymysql 模塊使用

Python Django 框架：Django、模板、視圖、模型、請求對象等

Ajax Ajax,：JSON, Jquery對Ajax的支持, 跨域訪問

四、Python 爬蟲

Redis：Redis、string、hash、list、set、zset、 Python與MySQL和Redis結合

爬蟲、HTTP、BeautifulSoup,XPath,Scrapy其實無論是學習什麼知識，都要有一個對學習目標的清楚認識。 只有這樣才能朝著目標持續前進，少走彎路，從學習中得到不斷的提升，享受python學習計劃的過程。

⑹ 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。

⑺ python三種核心數據結構

python三種核心數據結構如下：

1、列表。list是處理一組有序項目的數據結構，即你可以在一個列表中存儲一個序列的項目。列表中的項目。列表中的項目應該包括在方括弧中，這樣python就知道你是在指明一個列表。一旦你創建了一個列表，你就可以添加，刪除，或者是搜索列表中的項目。由於你可以增加或刪除項目，我們說列表是可變的數據類型，即這種類型是可以被改變的，並且列表是可以嵌套的。

2、元組。元組和列表十分相似，不過元組是不可變的。即你不能修改元組。元組通過圓括弧中用逗號分隔的項目定義。元組通常用在使語句或用戶定義的函數能夠安全的採用一組值的時候，即被使用的元組的值不會改變。元組可以嵌套。

3、字典。字典類似於你通過聯系人名稱查找地址和聯系人詳細情況的地址簿，即，我們把鍵（名字）和值（詳細情況）聯系在一起。注意，鍵必須是唯一的，就像如果有兩個人恰巧同名的話，你無法找到正確的信息。

學習Python的注意事項。

1、打好基礎。已經選擇了Python這一門學科，就要堅定學下去的決心，打好基礎很重要。也許一開始會覺得這也不懂那也不懂，硬著頭皮堅持下去。因為Python是一個有條理的、強大的面向對象的程序設計語言，學好基礎知識是前提。

2、Python的基礎知識包括：下載、安裝、導入庫、字元串處理、函數使用等等。如果你的英語不是很好，可以通過「譯中文文檔」這個網站進行翻譯整理。當然翻譯很麻煩，如果想省掉翻譯環節，可以報一個培訓班，進行中文無障礙教學。

⑻ 請問怎麼學習Python

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。