用户信息管理模块python

1. 想用python做个管理系统，不知道要学些什么，具体要求如下

你这个需求还缺少一些关键的内容。
界面是需要PC应用界面，还是网页、APP。
是否需要数据库，需要的话，局域网连接，还是需要互联网连接。

2. Python能做什么，能够开发什么项目

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python是一种解释型脚本语言，可以应用于Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发这些领域。

Python的应用

1、系统编程

提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

2、图形处理

有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

3、数学处理

NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

4、文本处理

python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

5、数据库编程

程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

6、网络编程

提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

7、Web编程

应用的开发语言，支持最新的XML技术。

8、多媒体应用

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

9、pymo引擎

PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

10、黑客编程

python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

3. Python主要内容学的是什么

这是Python全栈开发+人工智能课程大纲：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

4. 用python做学生信息管理系统分工是啥

分工分为3个步骤：
1、显示学生管理系统的功能菜单
2、接收用户输入的功能选项
3、判断用户输入的功能选项，并完成相关的操作
python实现了一个十分简单的学生信息管理系统，只是一个简单的雏形，没有放入数据库，只是写入txt文件，可以当作一个入门学习。实现了录入、查找、删除、修改学生信息和排序、统计学生人数以及显示学生信息的功能。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。[1]Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

5. python:设计一个学生信息管理系统.每个学生包括学号,姓名,年龄等信息，大量学生数据存储在文

最初的标记阶段，用了0.0041705秒也就是4ms左右。这个阶段会暂停“全世界（ stop-the-world）”的事件，停止所有应用程序的线程，然后开始标记。
并行执行标记和清洗阶段。这些都是和应用程序线程并行的。
最后 Remark 阶段，花费了0.0462010秒约46ms。这个阶段会再次暂停所有的事件。
并行执行清理操作。正如其名，此阶段也是并行的，不会停止其他线程。

6. 盘点Python常用的模块和包

模块

1.定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。

2.优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1.sys模块

2.random模块

3.os模块：

os.path:讲解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

数据可视化

1.matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

https://matplotlib.org/

颜色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据

讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

机器学习

1.Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。

访问：

讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

相关推荐：《Python视频教程》

Web框架

1.Tornado

访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

访问：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

访问：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 图形界面

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

科学计算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

访问

http://www.numpy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

讲解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官网

https://www.scipy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官网

http://pandas.pydata.org/

讲解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官网

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密码学

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/

爬虫相关

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

一个高并发的网络性能库

http://www.gevent.org/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然语言处理

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

数据库驱动

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB库

访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis库

访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle库

访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原装DB

访问：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1.PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2.Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

7. 如何进行服务器的批量管理以及python 的paramiko的模块

最近对公司的通道机账号进行改造管理，全面的更加深入的理解了公司账号管理的架构。（注：基本上所有的机器上的ssh不能使用，只有部分机器能够使用。为了安全的角度考虑，安装的不是公版的ssh，而都是定制版的ssh，（限制了机器上的源IP地址即可））。

自动化管理服务器，有两种方法：

第一种方法，是我们公司自己开发的（服务器大概是3W台），基本上服务器之间不能够通过ssh互相连通，只能是一台服务器能够连到所有的服务器上，这台服务器我们称之为通道机（也叫堡垒机），当我们想登某台服务器的时候，需要先登上这台通道机，然后经过一系列的验证之后，就能自动的登上你要登到的服务器上。

并且我们自己开发了一套叫做通道机API的方式，来管理3W台服务器，比如收集各台服务器的信息等。其这个API的本质就是使用的是POST的方式将命令post到目标机上，然后返回结果进行处理即可。这是一个大概的思想。

第二种方法，就是使用ssh的协议进行管理，使用python的paramiko来进行管理，下面会进行介绍：

有一些想法，可以使用python的paramiko模块来进行管理名下服务器，前提是能够ssh到各个服务器上。

下面对这个paramiko的模块做个简单的介绍和分享：

1.简介：

paramiko是用python语言写的一个模块，遵循SSH2协议，支持以加密和认证的方式，进行远程服务器的连接。

由于使用的是python这样的能够跨平台运行的语言，所以所有python支持的平台，如Linux, Solaris, BSD, MacOS X,Windows等，paramiko都可以支持，因此，如果

需要使用SSH从一个平台连接到另外一个平台，进行一系列的操作时，paramiko是最佳工具之一。

举个常见的例子，现有这样的需求：需要使用windows客户端，远程连接到Linux服务器，查看上面的日志状态，大家通常使用的方法会是：

1：用telnet

2：用PUTTY

3：用WinSCP

4：用XManager等…

那现在如果需求又增加一条，要从服务器上下载文件，该怎么办？那常用的办法可能会是：

1：Linux上安装FTP并配置

2：Linux上安装Sambe并配置…

大家会发现，常见的解决方法都会需要对远程服务器必要的配置，如果远程服务器只有一两台还好说，如果有N台，还需要逐台进行配置，或者需要使用代码进行以上操作

时，上面的办法就不太方便了。

使用paramiko可以很好的解决以上问题，比起前面的方法，它仅需要在本地上安装相应的软件（python以及PyCrypto），对远程服务器没有配置要求，对于连接多台服

务器，进行复杂的连接操作特别有帮助。

2.使用的几个简单的案例：

下面是两种使用paramiko连接到linux服务器的代码：

方式一：

1 ssh = paramiko.SSHClient()2 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())3 ssh.connect("IP地址",22,"用户名","密码")

上面的第二行代码的作用是允许连接不在know_hosts文件中的主机。

方式二：

1 t = paramiko.Transport(("IP地址","端口"))2 t.connect(username = “用户名”, password = “口令”)3 如果连接远程主机需要提供密钥，上面第二行代码可改成：4 t.connect(username = “用户名”, password = “口令”, hostkey=”密钥”)

3.一些简单的例子：

如果linux服务器开放了22端口，在windows端，我们可以使用paramiko远程连接到该服务器，并执行任意命令，然后通过 print或其它方式得到该结果。

8. 怎么用python写学生信息管理系统

摘要 #学生列表，专门来负责管理每- -个学生信息 student_ list = [ ]

9. 用Python编写人才档案管理系统

建议题主去检索免费开源代码，一个系统很难有人给你完整的代码
有具体问题大家会积极解答
祝好运，望采纳。