有哪些好用的Python库?

如题所述

Python作为一门胶水语言,第三方库众多,下面我简单介绍几个好用的Python库:

tensorflow

这是谷歌非常著名的一个开源机器学习框架,在业界非常受欢迎,可以灵活、快速的构建大规模机器学习应用(如神经网络等),性能和可移植性都非常不错,支持GPU并行计算,如果你对机器学习比较感兴趣,也想深入了解一下的话,可以学习一下这个框架,非常不错:

pandas

如果你对数据分析比较感兴趣,那么pandas就是一个非常不错的选择,专门为数据分析而建,内置的函数和方法可以快速处理Excel,CSV等文件,而且提供了实时分析功能,代码量更少,使用起来也更方便,对于数据处理来说,是一个非常不错的分析工具:

matplotlib

这是Python的一个数据可视化库,可以快速制作我们常见的图表,如柱状图、饼状图、散点图等,当然,也不仅仅限于这些,还有很多,如果你想画出更多美丽的图表,可以考虑学习一下这个库,非常值得学习,当然,seaborn,pyecharts等这些可视化库也非常不错:

tushare

如果你对金融财经比较感兴趣,想快速获取股票等行情数据,也不想编写复杂的处理代码,那么tushare就是一个非常不错的选择,自动整合了国内大部分金融财经数据,完成了数据从采集、清洗和存储的全过程,只需简单的几行代码就可以实时快速获取到你所想要的数据,免费且开源:

PyQt

这是Python的一个GUI开发库,如果你想快速创建一个桌面GUI程序,想直接拖拽控件布局界面的话,那么PyQt就是一个非常不错的选择,基于Qt的QtDesigner设计工具,你可以直接拖拽Qt大量的控件快速构建出你自己的桌面应用,简单而又快捷:

Kivy

如果你想利用Python开发一个安卓应用,那么kivy就是一个非常不错的选择,这是Python的一个开源、跨平台的GUI库,只需要编写一套代码,即可运行在大部分桌面及移动平台上,包括winsows,linux,ios,android等,非常不错:

scrapy

这是Python的一个爬虫框架,在也就非常受欢迎,如果你想快速的定制自己的爬虫程序,又不想重复的造轮子的话,可以学习一下这个库,只需要添加少量的代码,就可启动属于自己的一个爬虫应用,非常方便:

django

这是一个流行的PythonWeb框架,如果你想快速构建一个自己的web应用,那么这个框架就非常值得学习,成熟稳重,基于MVC模式,使用起来非常方便,当然,也有轻量级的web框架,如flask,tornado等,也都非常不错:

pygame

如果你想快速开发一个小型游戏,又不想低级语言的束缚,可以考虑学习一下这个库,非常简单,只需要少量的代码便可构建一个游戏应用,当然,它也是一个非常不错的GUI库,对于桌面开发来说,也是一个不错的选择:

you-get

这是Python的一个视频、音频下载库,如果你想免费快速下载优酷、B站、腾讯等网站的视频,安装这个库后,只需要简单的一行命令就可直接下载,非常方便,而且还可以在线观看,查看视频文件格式及清晰度等,当然,图片也可直接下载:

就介绍这10个不错的Python库吧,对于日常学习开发来说,非常不错,当然,还有许多其他好用的Python库,这个可以到网上搜索一下,非常多,也欢迎大家留言补充。

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2024-04-01
一、数据处理
1、Numpy:Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库,它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。
2、Pandas:Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库,它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构,使您能够轻松地操作数列及数据框架。Pandas适用于处理大型数据集,它的数据处理速度非常快。
3、Matplotlib:Matplotlib是一个可以让使用者在Python脚本中可视化数据的可视化库。Matplotlib拥有广泛的使用基础,因此其提供的知名和广泛使用的图形化类型可以满足不同的需求。
二、网络爬虫
1、Requests:Requests是Python中常用的库之一,用于HTTP协议的网络爬取和数据提取。它易于学习和使用,因此越来越多的开发者开始尝试使用它。
2、BeautifulSoup:BeautifulSoup是一个功能强大的爬取HTML和XML数据的Python库。它可以轻松解析网页,并提供了一些方法,包括用CSS选择器访问不同元素、查找元素以及使用正则表达式匹配。
3、Scrapy:Scrapy是一个Python框架,让您可以轻松地创建和部署爬虫。它提供了许多有用的功能,包括深度抓取、动态内容提取和管道(数据处理)功能。
三、机器学习与深度学习
1、Scikit-learn:Scikit-learn是用于Python编程语言的机器学习库,集成了许多流行的机器学习算法。它的众多算法使其成为上机学习的理想选择。Scikit-learn还提供了许多函数,用于预处理、模型选择和评估等。
2、Tensorflow:Tensorflow是一个开源的机器学习库,用于构建和实现机器学习算法。Tensorflow可以处理大数据,并运行在多GPU和多服务器上,使其非常适合于使用深度学习技术的大型项目。
3、Pytorch:Pytorch是Facebook开发的深度学习框架,强调与Numpy数组环境的接口相似。Pytorch旨在为科研人员提供最大的灵活性和速度,因此成为了研究人员的选择。
四、办公自动化
1、OpenPyXL:OpenPyXL是一个开源的Python库,用于读取和写入Excel 2010
xlsx/xlsm文件。不同于一些类似的库,OpenPyXL支持带有样式、图表和公式的Excel文件读取和修改。
2、PyAutoGUI:PyAutoGUI可以执行鼠标和键盘自动化,执行连续键盘点击、键盘敲击、移动鼠标、在屏幕上找到卡箍、获取屏幕的截图,以及支持多个平台。
3、Docx:Docx是Python库之一,用于创建和修改Word文档。该库可以读取、编辑和写入.docx格式的Word文档,使其成为办公自动化、文档管理及工程等领域中的热门Python库。
    官方电话官方服务
      官方网站
第2个回答  2023-12-12
1、数据分析
①Numpy:NumPy是Python中最为常用的数值计算库之一,它提供了大量的数学函数和数据结构,支持多维数组和矩阵运算,是科学计算和数值分析的核心库之一。
②Pandas:Pandas提供了数据分析和数据操作的功能,可以读取和处理各种数据格式,如CSV、Excel、SQL等,同时也支持数据清洗、数据处理、数据合并等功能。
③Matplotlib:Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一,它可以生成各种类型的统计图表,如折线图、散点图、柱状图等,支持各种格式的输出。
2、机器学习
①Scikit-learn:Scikit-learn是Python中最为常用的机器学习库之一,它提供了各种机器学习算法的实现和封装,包括分类、回归、聚类、降维等功能。
②TensorFlow:TensorFlow是由Google开发的机器学习框架,它支持各种深度学习算法的实现和封装,如卷积神经网络、循环神经网络等。
③PyTorch:PyTorch是Facebook开发的机器学习框架,它也支持各种深度学习算法的实现和封装,同时也提供了一些高层次的API,使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。
3、Web开发
①Flask:Flask是Python中最为常用的Web框架之一,它提供了轻量级的Web开发支持,同时也支持RESTful API的开发。
②Django:Django是Python中最为流行的Web框架之一,它提供了完整的Web开发支持,包括ORM、模板引擎、路由、中间件等功能。
③Tornado:Tornado是Python中的异步Web框架,它提供了高并发的Web开发支持,适用于高性能和高并发的Web应用开发。
4、网络爬虫
①Requests:Requests是Python中最为常用的HTTP库之一,它提供了简洁的API,使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发送和处理。
②Scrapy:Scrapy是Python中最为常用的爬虫框架之一,它提供了完整的爬虫开发支持,包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。
③Beautiful Soup:Beautiful
Soup是Python中最为常用的HTML解析库之一,它可以将HTML文档解析为Python对象,使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。
相似回答