python標准庫

⑴ python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同：
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進制數據，從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開辟一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。

⑵ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

不同的工作的人使用的標准庫和第三方庫是不一樣的。
其中內建函數肯定是都要用的，re,os,sys,time,datetime估計也都會用到，這些都是比較基礎的。
其它的估計就是根據項目和功能需求來使用了。

標准庫列表：https://docs.python.org/2/library/
第三方庫列表：https://pypi.python.org/pypi

如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問！

⑶ python 如何區分一個模塊是標准庫還是第三方庫，如ConfigParser模塊，求大神解答。

一、標准庫全部列在官方文檔裡面了。可以去查找對照。

二、通過REPL來確定。例如

$python
Python2.7.9(default,Mar12015,12:57:24)
[GCC4.9.2]onlinux2
Type"help","right","credits"or"license"formoreinformation.
>>>importjson
>>>json.__file__
'/usr/lib/python2.7/json/__init__.pyc'
>>>importrequests
>>>requests.__file__
'/home/sylecn/.local/lib/python2.7/site-packages/requests/__init__.pyc'

路徑裡面有 site-packages 就是第三方庫。沒有的就是標准庫。

⑷ 如何學習Python 標准庫

通常在安裝目錄下的lib或其子目錄，以windows的python2.7.x為例，一般是在python安裝目錄下的lib或者Lib\site-packages目錄下

⑸ Python的標准庫和模塊有什麼區別

包含關系，庫或者說包，是由若干個模塊組成的。

標准庫指的是，安裝python系統一同安裝的。

⑹ Python標准庫的主要功能有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。

環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

⑺ python標准庫有哪些

標准庫

sys

系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。

os

操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。

re

正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。

math

數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。

random

生成偽隨機數。

偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。

random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。望採納

⑻ Python標准庫和第三方庫有什麼區別

它們的主要區別是：

1、Python的標准庫是隨著pyhon安裝的時候默認自帶的庫；

2、python的第三方庫，需要下載後安裝到python的安裝目錄下。不同的第三方庫安裝及使用方法不同。

3、它們調用方式是一樣的，都需要用import語句調用。簡單的說，一個是默認自帶不需要下載安裝的庫，一個是需要下載安裝的庫。它們的調用方式是一樣的。

Python 程序由模塊組成。一個模塊對應python 源文件，一般後綴名是：.py。
模塊由語句組成。運行Python 程序時，按照模塊中語句的順序依次執行。
語句是Python 程序的構造單元，用於創建對象、變數賦值、調用函數、控制語句等。
2 標准庫模塊(standard library)
與函數類似，模塊也分為標准庫模塊和用戶自定義模塊。
Python 標准庫提供了操作系統功能、網路通信、文本處理、文件處理、數學運算等基本的功能。比如：random(隨機數)、math(數學運算)、time(時間處理)、file(文件處理)、os(和操作系統交互)、sys(和解釋器交互)等。
另外，Python 還提供了海量的第三方模塊，使用方式和標准庫類似。功能覆蓋了我們能想像到的所有領域，比如：科學計算、WEB 開發、大數據、人工智慧、圖形系統等。

3 為什麼需要模塊化編程
模塊(mole)對應於Python 源代碼文件(.py 文件)。模塊中可以定義變數、函數、類、普通語句。這樣，我們可以將一個Python 程序分解成多個模塊，便於後期的重復應用。
模塊化編程（Molar Programming）將一個任務分解成多個模塊。每個模塊就像一個積木一樣，便於後期的反復使用、反復搭建。
模塊化編程有如下幾個重要優勢：

便於將一個任務分解成多個模塊，實現團隊協同開發，完成大規模程序
實現代碼復用。一個模塊實現後，可以被反復調用。
可維護性增強。

⑼ 怎麼查看安裝Python後自帶的標准庫有多少。。

兩種方法：

1. 直接查看安裝文件：

   Windows系統在Python安裝目錄下的Lib目錄；

   Linux的話，應該在/usr/lib/python2.7；

   
   

   

   ⑽ Python怎樣查看標准庫在哪

   pip list 可以看裝了哪些庫，如果是用anaconda裝的Python，用conda list。 庫文件在 Python目錄下Lib/site-packages里