㈠ python常用到哪些库
Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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㈡ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
㈢ python库有哪些
Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：
1、Arrow
Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。
2、Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。
3、Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。
4、Numba
如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。
5、Matlibplot
做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。
6、Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。
7、pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。
除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。
㈣ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。
㈤ python机器学习方向的第三方库是什么
Python开发工程师必知的十大机器学习库：
一、Scikit-Learn
在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。
三、PyMC
PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。
四、Gensim
Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。
八、PyLearn
PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。
九、Hebel
Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!
十、Neurolab
Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。
㈥ python常用到哪些库
第一、NumPy
NumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由FernandoPérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
㈦ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等
Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
着名第三方库
1.Web框架
Django： 开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid： 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell： 简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado： 一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy： 一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy： 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons： 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope： 开源的Web应用服务器。
TurboGears： 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted： 流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote： Web开发框架。
2.科学计算
Matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy： 基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。
3.GUI
PyGtk： 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt： 用于Python的QT开发库。
WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL： 基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame： 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe： 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
㈧ Python常用的标准库以及第三方库有哪些
Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy，pillow和wxPython.以下有介绍：
Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。
Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。
Pillow.它是PIL的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
㈨ python常用库有哪些
python常用的库有sys os 获取系统相关信息
re 正则表达式模块
numpy pandas sklearn 模块用于科学计算
㈩ 常用的python库，有哪些
pyqt, tkinter, pygame
scipy numpy graphviz nltk
看你要做什么用咯