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Python标准库函数有 python标准库有什么用

IT技术函数

python里面有哪些自带函数？python系统提供了下面常用的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数 。
注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中 ， 然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.” 。
希望能帮到你 。
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 reduce 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 。
copy
浅层和深层复制操作 。copy 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 ， copy 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 。
二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）python的内置函数（68个）
Python考核31个内置函数，
python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块 。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息 。
? dir()函数获得对象中可用属性的列表
Python中的关键词有哪些？
dir(__builtins__)：查看python内置函数
help(‘keywords‘)：查看python关键词
如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等 。这些程序往往被收入程序库中 ， 构成程序库 。
只有经过严格检验的程序才能放在程序库里 。检验，就是对程序作充分的测试 。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试 。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应 。程序库中的程序都是规范化的 。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的 。
Python的库包含标准库和第三方库
标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用 。help('modules')
第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库 。
标准库： turtle 库（必?。?random 库（必?。?time 库（可?。?。
?turtle 库：图形绘制库
原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹 。
使用模块的帮助时 ， 需要先将模块导入 。
例如：在IDLE中输入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.画布
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置 。
setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置 。
参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例 。(startx,starty):这一坐标表示
矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体 。
2、画笔
? color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色 。
例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色 ， 或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色 。
在python中一共有多少个标准库？Python 语言官方Python标准库函数有的参考手册钟Python标准库函数有，介绍Python标准库函数有了与 Python 一同发行的标准库 。
文本处理服务
string --- 常见的字符串操作
re --- 正则表达式操作
difflib --- 计算差异的辅助工具
textwrap --- 文本自动换行与填充
unicodedata --- Unicode 数据库
stringprep --- 因特网字符串预备
readline --- GNU readline 接口
rlcompleter --- GNU readline 的补全函数
二进制数据服务
struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据
codecs --- 编解码器注册和相关基类
数据类型
datetime --- 基本日期和时间类型
zoneinfo --- IANA 时区支持
calendar --- 日历相关函数
collections --- 容器数据类型
collections.abc --- 容器的抽象基类
heapq --- 堆队列算法
bisect --- 数组二分查找算法
array --- 高效的数值数组
weakref --- 弱引用
types --- 动态类型创建和内置类型名称
copy --- 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作
pprint --- 数据美化输出
reprlib --- 另一种 repr() 实现
enum --- 对枚举的支持
graphlib --- 操作类似图的结构的功能
数字和数学模块
numbers --- 数字的抽象基类
math --- 数学函数
cmath --- 关于复数的数学函数
decimal --- 十进制定点和浮点运算
fractions --- 分数
random --- 生成伪随机数
statistics --- 数学统计函数
函数式编程模块
itertools --- 为高效循环而创建迭代器的函数
functools --- 高阶函数和可调用对象上的操作
operator --- 标准运算符替代函数
文件和目录访问
pathlib --- 面向对象的文件系统路径
os.path --- 常用路径操作
fileinput --- 迭代来自多个输入流的行
stat --- 解析 stat() 结果
filecmp --- 文件及目录的比较
tempfile --- 生成临时文件和目录
glob --- Unix 风格路径名模式扩展
fnmatch --- Unix 文件名模式匹配
linecache --- 随机读写文本行
【Python标准库函数有 python标准库有什么用】shutil --- 高阶文件操作
数据持久化
pickle --- Python 对象序列化
copyreg --- 注册配合 pickle 模块使用的函数
shelve --- Python 对象持久化
marshal --- 内部 Python 对象序列化
dbm --- Unix "数据库" 接口
sqlite3 --- SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块
数据压缩和存档
zlib --- 与 gzip 兼容的压缩
gzip --- 对 gzip 格式的支持
bz2 --- 对 bzip2 压缩算法的支持
lzma --- 用 LZMA 算法压缩
zipfile --- 使用ZIP存档
tarfile --- 读写tar归档文件
文件格式
csv --- CSV 文件读写
configparser --- 配置文件解析器
tomllib --- Parse TOML files
netrc --- netrc 文件处理
plistlib --- 生成与解析 Apple .plist 文件
加密服务
hashlib --- 安全哈希与消息摘要
hmac --- 基于密钥的消息验证
secrets --- 生成管理密码的安全随机数
通用操作系统服务
os --- 多种操作系统接口
io --- 处理流的核心工具
time --- 时间的访问和转换
argparse --- 命令行选项、参数和子命令解析器
getopt --- C 风格的命令行选项解析器
logging --- Python 的日志记录工具
logging.config --- 日志记录配置
logging.handlers --- 日志处理程序
getpass --- 便携式密码输入工具
curses --- 终端字符单元显示的处理
curses.textpad --- 用于 curses 程序的文本输入控件
curses.ascii --- 用于 ASCII 字符的工具
curses.panel --- curses 的面板栈扩展
platform --- 获取底层平台的标识数据
errno --- 标准 errno 系统符号
ctypes --- Python 的外部函数库
并发执行
threading --- 基于线程的并行
multiprocessing --- 基于进程的并行
multiprocessing.shared_memory --- Shared memory for direct access across processes
concurrent 包
concurrent.futures --- 启动并行任务
subprocess --- 子进程管理
sched --- 事件调度器
queue --- 一个同步的队列类
contextvars --- 上下文变量
_thread --- 底层多线程 API
网络和进程间通信
asyncio --- 异步 I/O
socket --- 底层网络接口
ssl --- 套接字对象的 TLS/SSL 包装器
select --- 等待 I/O 完成
selectors --- 高级 I/O 复用库
signal --- 设置异步事件处理程序
mmap --- 内存映射文件支持
互联网数据处理
email --- 电子邮件与 MIME 处理包
json --- JSON 编码和解码器
mailbox --- 操作多种格式的邮箱
mimetypes --- 映射文件名到 MIME 类型
base64 --- Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码
binascii --- 二进制和 ASCII 码互转
quopri --- 编码与解码经过 MIME 转码的可打印数据
结构化标记处理工具
html --- 超文本标记语言支持
html.parser --- 简单的 HTML 和 XHTML 解析器
html.entities --- HTML 一般实体的定义
XML处理模块
xml.etree.ElementTree --- ElementTree XML API
xml.dom --- 文档对象模型 API
xml.dom.minidom --- 最小化的 DOM 实现
xml.dom.pulldom --- 支持构建部分 DOM 树
xml.sax --- 支持 SAX2 解析器
xml.sax.handler --- SAX 处理句柄的基类
xml.sax.saxutils --- SAX 工具集
xml.sax.xmlreader --- 用于 XML 解析器的接口
xml.parsers.expat --- 使用 Expat 的快速 XML 解析
互联网协议和支持
webbrowser --- 方便的 Web 浏览器控制工具
wsgiref --- WSGI 工具和参考实现
urllib --- URL 处理模块
urllib.request --- 用于打开 URL 的可扩展库
urllib.response --- urllib 使用的 Response 类
urllib.parse 用于解析 URL
urllib.error --- urllib.request 引发的异常类
urllib.robotparser --- robots.txt 语法分析程序
http --- HTTP 模块
http.client --- HTTP 协议客户端
ftplib --- FTP 协议客户端
poplib --- POP3 协议客户端
imaplib --- IMAP4 协议客户端
smtplib --- SMTP 协议客户端
uuid --- RFC 4122 定义的UUID对象
socketserver --- 用于网络服务器的框架
http.server --- HTTP 服务器
http.cookies --- HTTP状态管理
http.cookiejar —— HTTP 客户端的 Cookie 处理
xmlrpc --- XMLRPC 服务端与客户端模块
xmlrpc.client --- XML-RPC 客户端访问
xmlrpc.server --- 基本 XML-RPC 服务器
ipaddress --- IPv4/IPv6 操作库
多媒体服务
wave --- 读写WAV格式文件
colorsys --- 颜色系统间的转换
国际化
gettext --- 多语种国际化服务
locale --- 国际化服务
程序框架
turtle --- 海龟绘图
cmd --- 支持面向行的命令解释器
shlex —— 简单的词法分析
Tk图形用户界面(GUI)
tkinter —— Tcl/Tk 的 Python 接口
tkinter.colorchooser --- 颜色选择对话框
tkinter.font --- Tkinter 字体封装
Tkinter 对话框
tkinter.messagebox --- Tkinter 消息提示
tkinter.scrolledtext --- 滚动文字控件
tkinter.dnd --- 拖放操作支持
tkinter.ttk --- Tk 风格的控件
tkinter.tix --- TK扩展包
Python标准库函数有的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python标准库有什么用、Python标准库函数有的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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