python开发库出入登记

Ⅰ 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：

1. Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。

2. 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。

3. wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。

4. 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。

Ⅱ Python如何进行GUI桌面开发有哪些不错的库可以推荐

Python进行GUI开发的库其实很多，下面我简单介绍几个不错桥和的库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

tkinter

这个就不用多说了，python自带的GUI开发标准库，对于开发小型简单的应用来说，完全可以了，开源、跨平台，使用起来非常方便，下面我简单测试一下，主要代码如下：

点击运行程序，效果如下，一个窗口一个Label标签：

easygui

这个是基于tkinter的一个窗口GUI库，可以快速创建窗口对话框，包括常见的登陆对话框、注册对话框等，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.首先，安装easygui，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pipinstalleasygui”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码进行测试了，主要代码如下，非常简单：

点击运行这个程序，效果如下：

kivy

这是一个跨平台的GUI应用程序开发库，可以用来开发安卓、苹果应用，一套程序，可以处处运行，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.首先，安装kivy，这个直接按官方教程安装就行，如下：

2.安装完成后，就可以直接编写代码进行测试了，主要代码如下，非常简单：

点击运行程序，效果如下，这里你可以将其打包为手机应用，安装到手机上：

wxpython

这也是一个免费、跨平台的PythonGUI开发库，相比较前面的tkinter来说，功能更为强大，控件也更多，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.首先，安装wxpython，这个也直接在cmd窗口输入命令“pipinstallwxpython”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以直接编写相关代码进行测试了，主要代让枯码如下，非常简单，一个简单的文本编辑器：

点击运行这个程序，效果如下：

pyqt

这个Qt的一个Python接口库，借助于Qt强大的用户界面，Python也可以快速开发出GUI程序，组件更多，也更方便，只要你有一定的Qt基础，很快就能掌握这个库的使用，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.首先，安装pyqt，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，安装需要稍微等待一会儿：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码进行测试了，如下，一个简坦消洞单的计算器：

点击运行这个程序，效果如下：

至此，我们就介绍完了这5个PythonGUI库。总的来说，这5个库使用起来都非常不错，如果你的应用界面比较简单，功能要求不高，可以选择tkinter和easygui，如果界面比较复杂，功能要求比较复杂，可以考虑使用wxpython或pyqt，当然，你也可以使用其他GUI库，像pygame等，根据实际项目需求而定，网上也有相关资料和教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

Ⅲ Python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学，更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具，只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题，无需你再造轮子，而且随着社区的不断更新维护，有些库越来越强大，几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢？它们被放在一个统一的“仓库”里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后，还需要有管理员，pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器，这意味着它是一个工具，用它可以来管理 Python 标准库中其他的包，允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包，其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说，pip的Python第三方库的大管家，搞懂它，会让你省很多事。从Python 3 >= Python 3.4 、Python2 >= Python2.7.9 版本开始，pip默认包含在Python的安装程序中，在安装Python时将会自动被安装，省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装：

如果你的 Python 环境没有安装 pip，则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很实用

  pip命令默认使用的是国外的pypi镜像（pypi.python.org)，安装慢不说，有时甚至会导致出现超时等网络问题，有时候为了安装一个包，失败重试安装好几次都不一定成功。所以，使用国内的pypi镜像，亦即 切换 pip 源 ，这样速度上更有保证，不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的，比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快，这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的，也可以设置为默认。临时性的，就是在安装包时，通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如，临时使用阿里云镜像站作为 pip 源，可以是这样安装：

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装，上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件，将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)：

然后在文件中保存如下内容：

   对于windows系统 ，在C:Users文件夹下的用户目录（例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator）下创建pip文件夹，然后再在此文件夹下创建pip.ini文件，在文件中写入一下内容：

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，设置目录级别的Python，还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作，不需要sudo命令。

  首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv，则可以执行：

pyenv安装完成后，需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式，将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量，将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录，并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系统而需作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc
在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv，可以安装Python，首先查看可安装的Python版本：pyenv install -l，接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到，已经成功安装了Python，安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一个星号，说明成功切换到了 3.9.9 版本，可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具，它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python，pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地，虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。
如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

  观察项目的根目录下，又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件，在安装依赖包的时候，加上 –skip-lock 选项即可。
在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行：

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行：

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

  虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发，则在项目目录下执行 pipenv shell ，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。
在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

作者：独泪了无痕
链接：https://juejin.cn/post/7063699409703272485

Ⅳ 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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Ⅳ Python基础编程——标准库之fileinput与time模块

在前一节我们介绍了标准库的sys模块和os模块，本节将介绍标准库的fileinput模块和time模块。

fileinput模块能够让我们轻松地迭代一系列文本文件中的行。

fileinput模块中一些重要的函数，也是我们在实际开发中需要经常用到的，具体如下表所示：

fileinput.input()： fileinput模块中最重要的函数，它返回一个可在for循环中进行迭代的对象。

fileinput. filename()： 返回当前文件（即正在处理的行所属的文件）的文件名。

fileinput. lineno()： 返回当前行的编号。

fileinput. filelineno()： 返回当前行在当前文件中的行号。

fileinput. isfirstline()： 在当前行为当前文件中的第一行时返回True，否则返回False。

fileinput. isstdin()：在当前文件为sys.stdin时返回True，否则返回False。

fileinput. nextfile()：关闭当前文件并跳到下一个文件，且计数时忽略跳过的行。

fileinput. close()：关闭整个文件链并结束迭代。

上面关于介绍的fileinput模块中的函数的实例用法如下my_fileinput.py程序所示：

time模块包含用于获取当前时间、操作时间和日期、从字符串中读取日期、将日期格式化为字符串的函数。日期可表示为实数，也可表示为包含9个整数的元组。例如，元组(2021, 6, 8, 22, 13, 56, 1, 21, 0)表示2021年6月8日22时13分56秒。日期元组中各字段含义如下表所示：

秒的取值范围为0~61，这考虑到了闰一秒和闰两秒的情况。夏令时数字是一个布尔值（True或False），但如果你使用-1，那么mktime［将时间元组转换为时间戳（从新纪元开始后的秒数）的函数］可能得到正确的值。

模块time中有一些重要的函数，也是我们在实际开发中需要经常用到的，具体如下表所示：

time.asctime()： 将当前的时间转换成字符串形式，如果不想使用当前时间，也可以传递一个时间元组作为参数。如果要使用更复杂的时间格式化，可以使用strftime()函数。

time.localtime()： 将一个实数转换成时间元组（这里是本地时间），如果要转换成国际标准时间，应该使用time.gmtime()函数。需要注意这里的实数是一个从新纪元开始后的秒数，世界新纪元指的是 1970年1月1日0时0分0秒，如果是本地新纪元的话，需要加上本地的时区时间。

time.mktime()： 将时间元组转换成从新纪元开始后的描述，这与time.local()函数功能相反。

time.sleep()： 让解释器等待指定的秒数，即程序暂停指定的秒数。

time.strftime()： 将时间元组按照指定的格式转换成字符串格式。常用的格式符有：%Y表示年，%m表示月，%d表示日，%H表示时，%M表示分，%S表示秒。更多格式符可参考官方标准文档。

上面关于介绍的time模块中的函数的实例用法如下my_time.py程序所示：

注意：另外还有两个较新的关于时间的模块：datetime和timeit，大家可执行查阅相关文档。

本节主要介绍了以下内容：

如果有需要文中小程序的可以私信我哟！

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Ⅵ python--标准库与扩展库的导入与使用

python标准库和扩展库中的对象必须先导入才能使用，导入方如如下：

1、import 模块名 [as 别名]

使用这种方式将模块导入后，使用时须以‘模块名.对象名’的形式进行访问。

使用方法：

>>> import math

>>> math.gcd(56,64)       #计算最大公约数

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2、from 模块名 import 对象名 [as 别名]

使用这种方式仅导入明确指定的对象，且 此方式可减少查询次数，提高访问速度

使用方法：

>>> from random import sample

>>> sample(range(100),10)         #指定范围内选择不重复元素

[33, 77, 12, 36, 56, 66, 27, 76, 52, 16]

3、from 模块名 import *

使用此方式可以一次导入模块中的所有对象，直接使用模块中的所有对象而不需要再使用模块名作为前缀，但一般不推荐使用。

使用方法：

>>> from math import *

>>> sqrt(9)      #求平方根

3

Ⅶ python基础教程

python基础教程：

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、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。