python標准庫參考手冊

⑴ python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

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。

⑵ python裡面什麼是標准庫

python標准庫是隨著python安裝時自帶的庫，是最基礎、最常用的一些模塊。

⑶ 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！

⑷ 打算打一本python標准庫參考手冊，有兩個選擇哪個好

我買個一本Python標准庫 還可以，推薦買這本。

⑸ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

5個常用的Python標准庫：

1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫

os包是Python與操作系統的介面。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件許可權等。但要注意，os包是建立在操作系統的平台上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。

我們通過文件系統來管理磁碟上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標准庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。

2、sys：通常用於命令行參數的庫

sys包被用於管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能占據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。

3、random：用於生成隨機數的庫

Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字元串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。

4、math：提供了數學常數和數學函數

標准庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標准庫還包含了random包，用於處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理並不復雜，但容易犯錯。Python的標准庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標准庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式。

除此之外，Python還有很多第三方庫，了解更多可移步：oldboye

⑹ 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

⑺ 學習python用什麼書

最受大家推崇的 Python 書籍有哪些？
GitHub上有一位叫皮埃爾·德·沃爾夫（Pierre de Wulf）的童鞋，通過以下方法，檢索到了25本網上引用最多的 Python 書籍。
檢索方法：
1.在搜索引擎檢索相關詞語；
2.爬蟲爬取檢索結果；
3.檢索結果去重；
4.根據頁面標題快速刪除不符條件的鏈接；
5.瀏覽器訪問鏈接，並通過CSS選擇器提取文章標題；
6.統計引用次數……（檢索方法的詳解版見文末傳送門）
一起看看都有哪些經典 Python 書吧~
希望這些經典的 Python 書籍能夠讓題主的 Python 學習之路更高效，更踏實！
1.《Python學習手冊（第4版）》

作者: [美] Mark Lutz
——內容簡介——
這本書全面、深入地介紹了 Python 語言，不管你是編程新手還是 Python 初學者，它將幫助你快速實現使用 Python 編寫高質量，且易於與其他語言和工具集成的代碼。本書每一章都是關於Python語言獨立的內容，並且帶有練習和測試，簡單易學，適合入門。
因為工作了經常要用到Python，才開始真正學習起來，可以說是目前市面上最好的Python技術書。
——豆瓣評價
2.《Python Cookbook 中文版（第 3 版）》

作者：[美]David Beazley, Brian K. Jones
——內容簡介——
這本獨特的「食譜」介紹了 Python 語言應用在各個領域中的使用技巧和方法，其主題涵蓋了數據結構和演算法，字元串和文本，迭代器和生成器，數據編碼與處理，模塊和包，網路和Web編程，並發，實用腳本和系統管理，測試、調試以及異常，C語言擴展等等內容。
每個「配方」均包含可立即在項目中使用的代碼示例，以及Python應用中常見的問題和通用的解決方案。非常適合具有一定編程基礎的Python程序員閱讀。
基礎階段所有的知識點結合起來就是一個項目。問題――解決方案――知識點。書寫（閱讀）邏輯與解決問題的邏輯是相反的。方法的使用，多寫多試就行了。個人學習會糾結概念和思想，而實際應用主要是例子和業務邏輯。
——豆瓣評價
3.《流暢的Python》

作者: [巴西] Luciano Ramalho
——內容簡介——
Python的簡單性可以使你快速提高生產力，但這通常意味著你沒有使用它所提供的一切。
本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重復勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。通過本書，Python程序員將全面學習如何精通Python 3。
對於想要擴充知識的中級和高級Python程序員來說，這本書是充滿了實用編程技巧的寶藏。
——Daniel Greenfeld 和 Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django 作者

流暢的Python

4.《Python編程：從入門到實踐》
作者: [美] Eric Matthes
——內容簡介——
本書是一本針對所有層次的 Python 讀者而作的 Python 入門書。
全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的 Python 2D 游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的 Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。
從編程小白的角度看，入門極佳。手把手教的感覺，卻絕不啰嗦。什麼叫入門書？一本書讀下來，行文上不卡殼，邏輯上不跳躍，讀者如爬樓梯，一步一步即可登樓。
——豆瓣讀者

5.《深入淺出Python（影印版）》
作者：Paul Barry
——內容簡介——
你是否想學習 Python 而不用費心地看手冊？
本書通過一種獨特的超越語法手冊的方式來幫助你學習Python。你將能夠快速掌握 Python 的基礎知識，然後擴展到持久化、異常處理、Web開發、SQLite、數據處理和Google應用引擎中去。你也將學會如何為 Android 編寫移動應用，這要感謝Python帶給你的強大能力。本書融合了完備的學習經驗，它將幫助你快速成為一名真正的 Python 程序員。
超贊的入門書！有趣，有序，有重點；通過對一個案例設計的逐漸豐富把許多知識點都帶了出來；涉及的應用面也很廣。不過內容不夠豐富，也不適合當作工具書來查閱。不過考慮到本系列圖書的定位，已經寫得真是超贊了！
——豆瓣評價
6.《Python編程快速上手》
作者: [美]Albert Sweigart
——內容簡介——
如果你花了數小時重命名文件或更新了數百個電子表格單元格，你就會知道像這樣的任務多麼繁瑣。 但是，如果可以讓你的計算機為你做這些事情呢？可能只用幾分鍾吧。
本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。你將學習 Python 的基礎知識，並探索用 Python 豐富的模塊庫來執行任務，例如從網站上抓取數據，閱讀PDF和Word文檔以及自動執行單擊和鍵入任務等。
通過閱讀本書，讀者將學會利用強大的 Python 語言和工具，並且會體會到 Python 編程的快樂。
講的不錯。編程就是要邊看邊練，這本書值得一看。
——豆瓣評價

購買

7.《"笨辦法"學Python 3》
作者: [美] Zed A.Shaw
——內容簡介——
本書是一本 Python 入門書籍。作者 Zed Shaw 完善了這個堪稱世上最好的 Python 學習系統。只要跟著學習，你就會和迄今為止數十萬 Zed 教過的初學者一樣獲得成功。
這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。你將學會怎樣閱讀、編寫、思考代碼，以及如何用專業程序員的技巧來找出並修正錯誤。
從現在開始，當你犯錯時，請在紙上寫下你犯了什麼樣的錯誤。當你進行下一個練習時，請查看你上一次犯的錯誤，並盡量不要在新的錯誤中犯錯。
——引自章節：練習7：更多印刷

8.《利用Python進行數據分析》
作者：Wes McKinney
——內容簡介——
本書由 Python pandas 項目創始人 Wes McKinney 親筆撰寫，詳細介紹利用 Python 進行操作、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。雖然「數據分析」是本書的標題，但重點是Python編程，庫和工具，而不是數據分析方法。這是數據分析所需的 Python 編程。
工具書，快速略讀。挺好的。有需求再仔細翻。
——豆瓣評價
9.《Effective Python：編寫高質量 Python 代碼的59個有效方法》
作者: [美]布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）
——內容簡介——
用 Python 編寫程序是相當容易的，所以這門語言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的優勢、魅力和表達能力，則相當困難，而且語言中還有很多隱藏的陷阱，容易令開發者犯錯。本書可以幫你掌握真正的 Pythonic 編程方式，令你能夠完全發揮出 Python 語言的強大功能，並寫出健壯而高效的代碼。
python進階的書，雖然很薄但是很有收獲。
——豆瓣評價
10.《像計算機科學家一樣思考Python (第2版)》

作者: [美] 艾倫 B. 唐尼
——內容簡介——
本書以培養讀者以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程。貫穿全書的主體是如何思考、設計，以及開發的方法。
全書詳細介紹了 Python 編程語言的方方面面，從基本的編程概念到函數，遞歸，數據結構和面向對象編程等等。每一章都配有術語表和練習題，方便讀者鞏固所學的知識和技巧。此外，作者針對每章所專注的語言特性，或者相關的開發問題，總結了調試的方方面面。
非常好的 Python 入門書，即使對編程一無所知的人也能相對容易地讀懂，有編程基礎自不必說，可以很快地讀完。
——豆瓣評價

11.《深入理解Python特性》
作者：[德]達恩·巴德爾（Dan Bader）
——內容簡介——
這本書將通過簡單的示例和分步說明來介紹 Python 的最佳實踐以及 Python 代碼的強大魅力。藉助本書，你將專注於真正重要的實踐技能，在 Python 的標准庫中發現「隱藏的金子」，距離精通 Python 更近一步！
茴字的四種寫法不是沒有用的；對語言了解的越多，用起來越順。
——豆瓣評價

12.Python Machine Learning
作者：[美]Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
——內容簡介——
本書是關於使用 Python 進行機器學習和深度學習的綜合指南。 它既是分步教程，又是構建機器學習系統時不斷翻閱的參考書。
本書包含清晰的注釋，可視化效果和工作示例，深入介紹了基本上所有的機器學習技術。 雖然有些書只教您遵循說明，但在本書中，作者講授了機器學習的原理，這使你可以自己構建模型和應用程序。
13.Dive Into Python 3
作者: Mark Pilgrim
——內容簡介——
有很多 python 開發人員需要學習將代碼移植到python 3，而本書是為他們提供最新版本 python 介紹的最佳書籍。它獨特的風格是先提供大量代碼然後將其分解，非常適合希望快速了解新版本語言的現有開發人員。
重新翻看這本書，我真的認為它不是一個很好的入門選擇，但是本入門後值得讀的書。
——豆瓣評價
14.《Python參考手冊（第4版）》
作者: [美] David M.Beazley
——內容簡介——
本書是 Python 編程語言的權威參考指南，內容涉及核心 Python 語言和 Python 庫的最重要部分，內容簡潔扼要、可讀性強。書中還包括了一些沒有在 Python 官方文檔或其他資料中出現過的一些高級主題的詳細信息。
這一版在內容上進行了全面更新，介紹了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的編程語言特性和庫模塊，同時還分析了Python程序員面臨的如下難題：是應繼續使用現有的 Python 代碼，還是應制定計劃將其移植到Python 3？
很好的參考手冊，對於新手來說，常用的庫都有涉及，推薦常備手邊。
——豆瓣評價

15.《Python編程（第4版）》
作者: 盧茨 (Mark Lutz)
——內容簡介——
當掌握 Python 的基礎知識後，你要如何使用 Python？本書為這門語言的主要應用領域提供了深度教程，譬如系統管理、GUI 和 Web，並探索了其在資料庫、網路、前端腳本、文本處理等方面的應用。你將學到清晰、簡潔明了的語法和編程技巧，並伴隨大量的示例來展示正確的用法和慣例。
適合有經驗的程序員看, 涉及范圍很廣, 內容偏高級。
——豆瓣評價
16.《 Python 機器學習基礎教程》
作者: [德]安德里亞斯·穆勒，[美]莎拉·吉多
——內容簡介——
本書是機器學習入門書，以 Python 語言介紹。
書中重點討論機器學習演算法的實踐而不是背後的數學，全面涵蓋在實踐中實現機器學習演算法的所有重要內容，幫助讀者使用 Python 和 scikit-learn 庫一步一步構建一個有效的機器學習應用。
本書將向所有對機器學習技術感興趣的初學者展示，自己動手構建機器學習解決方案並非難事！
機器學習的入門書，通過這本書可以對機器學習建立感性認識。如果只是學習機器學習的理論推導，無法深刻理解各種數據處理方法帶來的效果，通過Scikit-Learn和這本書可以快速建立起這種理解。
——豆瓣評價

17.Python in a Nutshell
作者: [美] Alex Martelli，Anna Ravenscroft，Steve Holden
——內容簡介——
本書適合具有一定 Python 編程經驗或者有其他語言編程基礎的程序員閱讀，它涵蓋了廣泛的應用領域，包括 Web和網路編程，XML處理，資料庫交互以及高速數值計算。該實用手冊的第三版提供了對該語言的快速參考（包括Python 3.5、2.7和3.6的亮點）。
對於涉及到的內部機制有一定的詳細闡述而不是像很多入門書籍和大全書籍那樣只有應用。對於想要透過表象更深入了解 Python 的讀者，該書是一本很好的入門讀物。
——豆瓣評價
18.《Python游戲編程快速上手（第4版）》
作者: [美] Al Sweigart
——內容簡介——
本書通過編寫一個個小巧、有趣的游戲來教授Python編程，並且採用直接展示游戲的源代碼並通過實例來解釋編程的原理的方式。首先構建 猜數字 和 Tic Tac Toe 這樣的經典游戲，然後逐步開發更高級的游戲，在此過程中，你將學習關鍵的編程和數學概念，這將幫助你在輕松有趣的過程中，掌握 Python 游戲編程的基本技能。
全書共21章，12個游戲程序和示例貫穿其中，介紹了Python基礎知識、數據類型、函數、流程式控制制、程序調試、流程圖設計、字元串操作、列表和字典、笛卡爾坐標系、密碼學基礎、游戲AI模擬、動畫圖形、碰撞檢測、聲音和圖像等方方面面的程序設計知識。
與一般的編程入門書不同，本書以練代學，在一個個小的游戲項目中逐步熟悉並掌握基本的python編程方法，有趣有效。
——豆瓣評價

19.《Python袖珍指南》
作者：Mark Lutz
——內容簡介——
對於新的Python 3.4 和 2.7 而言，這款便捷的袖珍指南是完美的實戰快速參考書。你將會從中學習有關Python類型和語句，特殊方法名，內建函數與異常，常用的標准庫模塊及其他卓越的Python工具。
當做隨身備忘手冊吧，畢竟健忘。
——豆瓣評論
20.《Python編程之美：最佳實踐指南》

作者：[美] Kenneth Reitz，Tanya Schlusser
——內容簡介——
本書是 Python 用戶的一本網路式學習指南，本書由 Python 社區的大神 Kenneth Reitz 發起並組織編寫，由社區數百名開發者集體奉獻。其特色在於，近乎完整地總結了在 Python 編程中會用到的各種實踐技巧和經驗，涵蓋眾多主流的應用場景，並告訴你如何提高效率、避免踩坑、編寫高質量的代碼。
本書著重於可重用的代碼，重於設計理念，將讀者引向已存在的優秀資源，適合有一定Python基礎的人員學習，幫助你迅速從小工修煉成專家，編寫出高質量的代碼！

⑻ python標准模塊的理解與運用

Python 帶有一個標准模塊庫，並發布有獨立的文檔，名為 Python 庫參考手冊（此後稱其為「庫參考手冊」）。有一些模塊內置於解釋器之中，這些操作的訪問介面不是語言內核的一部分，但是已經內置於解釋器了。這既是為了提高效率，也是為了給系統調用等操作系統原生訪問提供介面。這類模塊集合是一個依賴於底層平台的配置選項。例如，winreg 模塊只提供在 Windows 系統上才有。有一個具體的模塊值得注意： sys ，這個模塊內置於所有的 Python 解釋器。變數 sys.ps1 和 sys.ps2 定義了主提示符和輔助提示符字元串:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
>>
這兩個變數只在解釋器的交互模式下有意義。
變數 sys.path 是解釋器模塊搜索路徑的字元串列表。它由環境變數 PYTHONPATH 初始化，如果沒有設定 PYTHONPATH ，就由內置的默認值初始化。

⑼ --> 在 Python 或者其他計算機語言中是什麼意思

這個不就是《python
參考庫》的卷首語嗎？！
內容如下：
ptthon參考
描述了python語言的具體語法和語義。庫參考手冊描述了隨python發布的標准庫。它也描述一些了普遍包括在python發行版中的可選組建