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python库函数大全 python库函数有哪些

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Python常用的标准库以及第三方库有哪些？推荐5个常用的Python标准库：
1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口 。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等 。但要注意 ， os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的 。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代 。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件 。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作 。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现 。
2、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境 。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序 。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等 。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数 。
3、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等 。
4、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足 。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能 。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等 。
5、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错 。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善 ， 你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算 。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式
Python基础之查看Python库、函数和模块1.dir函数式可以查看对象的属性
使用方法很简单python库函数大全，举os类型为例python库函数大全，在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性
打开cmd命令窗口python库函数大全：
2.如何查看对象某个属性的帮助文档python库函数大全：两种方法如下：
3.如何查看某个对象的详细：
3.如何查看某个对象的函数：
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
【python库函数大全 python库函数有哪些】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. Magedu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. Magedu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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python有哪些库Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python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Fernando
Pérez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 。
Python内置turtle海龟库函数讲解 2一、以下函数是turtle海龟库内关于海龟python库函数大全的状态函数
1、position（）或 pos（）获取海龟python库函数大全的当前位置坐标
无参数
2、towards（x,y）与参考点的夹角
参数：x,y坐标值，为towards测量夹角做参考
3、xcor（）返回当前点的x坐标
无参数
4、ycor（）返回当前点的y坐标
无参数
5、heading（）返回海龟当前方位与（0,0）点（既原点）的夹角
无参数
6、distance（x,y）测量与参考坐标点之间的长度
参数（x,y）为参考坐标点
二、以下是设置单位的两个函数
1、degrees（fullcircle）设置圆或圆弧以角度为单位，默认360度 。
参数：fullcircle 设置圆周多少度，默认圆一周360度
2、radians（）设置圆或圆弧单位为弧度
无参数
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时 ， 就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词 ， 然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时 ， reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列 ， 同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置 ， 默认情况从0开始 ， 也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致 ， 则返回列表长度与最短的对象相同 。
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