python各种模块学习_Python模块的几种类型简介

㈠ python必学的模块有哪些

简单来说，模块就是一堆代码实现某个功能，它们是已经写好的.py文件，在我们的.py文件中只需要用import导入模块就能使用它的功能了。

Python中的模块有内置标准模块、开源模块和自定义模块。

内置标准模块就是Python自带的模块，即下载好Python就可以直接导入使用的模块，例如我们之前使用过的math模块、time模块等。

开源模块就是不收费的由好心人写好的模块，我们可以通过下载这些模块后导入使用，开源模块一般也被我们称为第三方模块，例如数据处理工具NumPy、Pandas，以及深度学习着名框架Tensorflow都属于开源模块。

自定义模块与开源模块相对应，开源模块是他人写的，而自定义模块就是自己写好的模块。

Python常见的三个模块

一、time与datetime模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
格式化的时间字符串(Format String)
结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

二、random模块

三、os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

㈡ Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加：基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

㈢ python需要学习什么内容

Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理
会使用linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

㈣如何学习python的os模块

一、os模块概述

Python os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。(一语中的)

二、常用方法

1、os.name

输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用'nt'表示，对于Linux/Unix用户，它是'posix'。

2、os.getcwd()

函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。

3、os.listdir()

返回指定目录下的所有文件和目录名。

>>> os.listdir(os.getcwd())
['Django', 'DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'MySQL-python-wininst.log', 'NEWS.txt', 'PIL-wininst.log', 'python.exe', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'RemoveMySQL-python.exe', 'RemovePIL.exe', 'Removesetuptools.exe', 'Scripts', 'setuptools-wininst.log', 'tcl', 'Tools', 'w9xpopen.exe']
>>>

4、os.remove()

删除一个文件。

5、os.system()

运行shell命令。

>>> os.system('dir')
0
>>> os.system('cmd') #启动dos

6、os.sep 可以取代操作系统特定的路径分割符。

7、os.linesep字符串给出当前平台使用的行终止符

>>> os.linesep
'\r\n' #Windows使用'\r\n'，Linux使用'\n'而Mac使用'\r'。
>>> os.sep
'\\' #Windows
>>>

8、os.path.split()

函数返回一个路径的目录名和文件名

>>> os.path.split('C:\\Python25\\abc.txt')
('C:\\Python25', 'abc.txt')

9、os.path.isfile()和os.path.isdir()函数分别检验给出的路径是一个文件还是目录。

>>> os.path.isdir(os.getcwd())
True
>>> os.path.isfile('a.txt')
False

10、os.path.exists()函数用来检验给出的路径是否真地存在

>>> os.path.exists('C:\\Python25\\abc.txt')
False
>>> os.path.exists('C:\\Python25')
True
>>>

11、os.path.abspath(name):获得绝对路径

12、os.path.normpath(path):规范path字符串形式

13、os.path.getsize(name):获得文件大小，如果name是目录返回0L

14、os.path.splitext():分离文件名与扩展名

>>> os.path.splitext('a.txt')
('a', '.txt')

15、os.path.join(path,name):连接目录与文件名或目录

>>> os.path.join('c:\\Python','a.txt')
'c:\\Python\\a.txt'
>>> os.path.join('c:\\Python','f1')
'c:\\Python\\f1'
>>>

16、os.path.basename(path):返回文件名

>>> os.path.basename('a.txt')
'a.txt'
>>> os.path.basename('c:\\Python\\a.txt')
'a.txt'
>>>

17、os.path.dirname(path):返回文件路径

>>> os.path.dirname('c:\\Python\\a.txt')
'c:\\Python'

㈤ Python模块的几种类型简介

view plain to clipboardprint?
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.'

㈥ python有哪些模块

Python是一门非常高级的编程语言，内置了许多标准模块，比如：sys、os、datetime等。

os模块

os.getcwd() # 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径

os.chdir("dirname") # 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd

os.curdir # 返回当前目录: ('.')

os.pardir # 获取当前目录的父目录字符串名：('..')

os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多层递归目录

os.removedirs('dirname1') # 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推

os.mkdir('dirname') # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname

os.rmdir('dirname') # # 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错;相当于shell中rmdir dirname

os.listdir('dirname') # 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印

os.remove() # 删除一个文件

os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录

os.stat('path/filename') # 获取文件/目录信息

os.sep # 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/"

os.linesep # 输出当前平台使用的行终止符，win下为" ",Linux下为" "

os.pathsep # 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:

os.name # 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'

os.system("bash command") # 运行shell命令，直接显示

os.environ # 获取系统环境变量

os.path.abspath(path) # 返回path规范化的绝对路径

os.path.split(path) # 将path分割成目录和文件名二元组返回

os.path.dirname(path) # 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素

os.path.basename(path) #
返回path最后的文件名。如何path以/或结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素

os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False

os.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径，返回True

os.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False

os.path.isdir(path) # 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False

os.path.join(path1[, path2[, ...]]) # 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略

os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间

os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间

os.path.getsize(path) # 返回path的大小

sys模块

sys.argv # 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径

sys.exit(n) # 退出程序，正常退出时exit(0)

sys.version # 获取Python解释程序的版本信息

sys.maxint # 最大的Int值

sys.path # 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值

sys.platform # 返回操作系统平台名称

datetime模块

datetime.today()返回一个表示当前本期日期时间的datetime对象

datetime.now([tz])返回指定时区日期时间的datetime对象，如果不指定tz参数则结果同上

datetime.utcnow()返回当前utc日期时间的datetime对象

datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])根据指定的时间戳创建一个datetime对象

datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根据指定的时间戳创建一个datetime对象

datetime.strptime(date_str, format)将时间字符串转换为datetime对象

㈦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。

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