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python标准库之网络相关

发布时间:2024-11-20 09:47:18

‘壹’ python标准库的主要功能有哪些

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
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。

‘贰’ python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同:
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息,比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式,比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库,在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式,但是正则表达式的学习曲线较高,有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问,比如数论(Number-theoretic)的各种表示方法、幂和对数函数(Power and logarithmic functions)、三角函数(Trigonometric functions)、常量圆周率(π)和自然常数(e)等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数(真随机数)不同的是执行环境,随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论,而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数,所以这个过程是可预测的、有规律的,只是循环周期较长,并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数,可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录,日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态,实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持,日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作,以保证对数据的完整性和有效性,而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作,当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时,就可以将其序列化成二进制数据,从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket(套接字) 库提供了标准的BSD(伯克利套接字) Socket API,可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间,日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度,对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明,对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密(不可逆的加密算法),因为被加密的数据无法破解,所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1,一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密,防止盗用后被轻易破解;而 SHA1 与 MD5 类似,但是 SHA1 会产生更长的长度,也更安全,但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度,还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512,看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞(被破解),这是不可避免的,所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件,通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs(统一资源定位符)的各种模块:
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持,提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到,当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象,之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持,包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作,常有的函数方法有这些:
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象,简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数,是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数:
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作,针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁,一次只能让一个线程处理数据,从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上,因为GIL(全局解释器锁)锁机制的存在的,被设计成线程安全,所以同一时间只能执行一个线程,这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似,不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL,从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗,支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类,以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类,派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库,为多个异步框架提供基础功能,能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。 库提供对对象的拷贝,我们都知道要制作对象副本,是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到,因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身,所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么, 库就提供了制作对象副本的各种方法,会开辟一个新的内存空间存放副本对象,修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv(Comma Separated Values)文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据(数字和文本)。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数,比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示;比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示,等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量,以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象,所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现,也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现, heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包,收集了多个处理超文本传输协议的模块:
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具,可用来描述程序各个部分的执行时间和频率,统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL(传输安全协议)。此模块提供对安全协议的支持,通过应用上下文,可将 TLS(传输层安全性协议)或其前身 SSL(安全套接层)支持安全协议,能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试,受到 JUnit 和其他主流测试库的启发, unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串,库中有多个版本的 UUID 对象方法,比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是,如果要生成随机字符串,可以使用 uuid1() 和 uuid4() ,但是 uuid1() 会存在隐私风险,因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址,而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。

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