『壹』 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。
『貳』 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
『叄』 Python sys模塊 是做什麼的
sys模塊包括了一組非常實用的服務，內含很多函數方法和變數，用來處理Python運行時配置以及資源，從而可以與前當程序之外的系統環境交互。
sys模塊重要函數變數
1 ) sys.stdin 標准輸入流。
2）sys.stdout 標准輸出流。
3 ) sys.stderr 標准錯誤流。
4 ) sys.path 查找模塊所在目錄的目錄名列表。
5 ) sys.argv 命令行的參數，包括腳本名稱。
6 ) sys.platform 返回當前系統平台，如：win32、Linux等。
『肆』 Python常用標准庫之sys
sys模塊主要是針對與Python解釋器相關的變數和方法，不是主機操作系統。
導入方式： import sys
sys.argv是一個腳本執行參數列表，列表的第一個元素是腳本名稱，從第二個元素開始才是真正的參數。
path是一個目錄列表，供Python從中查找模塊。在Python啟動時，sys.path根據內建規則和PYTHONPATH變數進行初始化。sys.path的第一個元素通常是個空字元串，表示當前目錄。
sys.path本質上是一個列表，可以進行append、insert、pop、remove等各種列表相關的操作，但通常都進行append操作，添加自己想要的查找路徑。
stdin 用於所有的互動式輸入（包括input()函數）。
stdout 用於print()的列印輸出或者input()函數的提示符。
stderr 用於解釋器自己的提示信息和錯誤信息。
簡而言之，這三個屬性就是操作系統的標准輸入、輸出和錯誤流，它們返回的都是一個「文件類型」對象，支持read()、write()和flush()等操作，就像用open()方法打開的文件對象那樣！
當我們用 input('Please input something！') 時，事實上是先輸出提示信息，然後捕獲輸入。 以下兩組等價：
當我們 print(obj) 的時候，事實上是調用了 sys.stdout.write(obj+' ') ，將內容列印到控制台（默認是顯示器），然後追加一個換行符。以下兩行等價：
默認情況下 sys.stdout 指向控制台。如果把文件對象賦值給 sys.stdout ，那麼 print () 調用的就是文件對象的 write() 方法。
如果你還想同時在控制台列印的話，最好先將原始的控制台對象引用保存下來，向文件中列印之後再恢復 sys.stdout .
參考：
『伍』 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。
『陸』 Python模塊的幾種類型簡介
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import os
import stat
import time<DIV></DIV>
fileStats = os.stat ( 'test.txt' )
fileInfo = {
'Size' : fileStats [ stat.ST_SIZE ],
'LastModified' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_MTIME ] ),
'LastAccessed' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_ATIME ] ),
'CreationTime' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_CTIME ] ),
'Mode' : fileStats [ stat.ST_MODE ]
}
for infoField, infoValue in fileInfo:
print infoField, ':' + infoValue
if stat.S_ISDIR ( fileStats [ stat.ST_MODE ] ):
print 'Directory. '
else:
print 'Non-directory.'
import os
import stat
import time
fileStats = os.stat ( 'test.txt' )
fileInfo = {
'Size' : fileStats [ stat.ST_SIZE ],
'LastModified' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_MTIME ] ),
'LastAccessed' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_ATIME ] ),
'CreationTime' : time.ctime ( fileStats [ stat.ST_CTIME ] ),
'Mode' : fileStats [ stat.ST_MODE ]
}
for infoField, infoValue in fileInfo:
print infoField, ':' + infoValue
if stat.S_ISDIR ( fileStats [ stat.ST_MODE ] ):
print 'Directory. '
else:
print 'Non-directory.'