python標准
⑴ python的標准庫是什麼
Python 的標准庫非常豐富，如下面列出的內容所示，其提供了非常多的功能。庫包含內置模塊 （用 C 編寫的） 提供訪問系統的功能，如文件 I/O，以及在為發生在日常編程中的許多問題提供標准化的解決方案的 Python 模塊。這些模塊的一些明確旨在鼓勵和加強的 Python 程序的可移植性的抽象掉平台細節到非特定於平台的 Api。
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⑵ python標准類型的分類
如果讓我們描述標准類型，我們也許會稱它們是Python的「基本內建數據對象原始類型"。「基本」是指這些類型都是Python提供的標准或核心類型。「內建」是由於這些類型是Python默認就提供的。「數據」是因為他們用於一般數據存儲。「對象」是因為對象是數據和功能的默認抽象。「原始」是因為這些類型提供的是最底層的粒度數據存儲。「類型」是因為他們就是數據類型。不過，上面這些描述實際上並沒有告訴你每個類型如何工作，以及它們能發揮什麼作用。事實上，幾個類型共享某一些的特性，比如功能的實現手段，另一些類型則在訪問數據值方面有一些共同之處。我們感興趣的還有這些類型的數據如何更新，以及它們能提供什麼樣的存儲。有3種不同的模型可以幫助我們對基本類型進行分類，每種模型都展示給我們這些類型之間的相互關系。這些模型可以幫助我們更好的理解類型之間的相互關系以及他們的工作原理。
⑶ python五種標准數據類型
Numbers（數字）
String（字元串）
List（列表）
Tuple（元組）
Dictionary（字典）
⑷ 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
⑸ Python編程語言有哪些特徵
【導讀】近年來，隨著大數據年代的到來，Python編程言語一躍而起，受到大眾追捧。Python編程言語靈活、易用，是數據查詢，分析，可視化和發掘最好用的編程言語工具。那麼，Python編程言語有哪些特徵呢?
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡略，和一個明確界說的語法，學習起來更加簡略。
2.易於閱覽：Python代碼界說的更清晰。
3.易於保護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易保護的。
4.一個廣泛的規范庫：Python的最大的優勢之一是豐厚的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動形式：互動形式的支撐，您能夠從終端輸入執行代碼並取得結果的言語，互動的測驗和調試代碼片斷。
6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python現已被移植(也就是使其作業)到許多平台。
7.可擴展：假如你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不肯開放的演算法，你能夠運用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。
8.資料庫：Python提供所有首要的商業資料庫的介面。
9.GUI編程：Python支撐GUI能夠創建和移植到許多體系調用。
10.可嵌入: 你能夠將Python嵌入到C/C++程序，讓你的程序的用戶取得"腳本化"的能力。
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「Python編程語言有哪些特徵?」的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。
⑹ Python常用的標准庫以及第三方庫有哪些
Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy，pillow和wxPython.以下有介紹：
Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫，每個Python程序員都應該有它。
Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作，那麼這個庫也是必不可少的。用過它之後你就不會再想用別的同類庫了。
wxPython.Python的一個GUI（圖形用戶界面）工具。我主要用它替代tkinter。
Pillow.它是PIL的一個友好分支。對於用戶比PIL更加友好，對於任何在圖形領域工作的人是必備的庫。
⑺ 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。
⑻ 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。
⑼ 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
⑽ python的數據類型有哪些
第一種：整數
python可以處理任意大小的整數，當然包含負整數，在python程序中，整數的表示方法和數學上的寫法一模一樣，比如：1,100，-8080,0,等。
計算機由於使用二進制，所以有時候用十六進製表示整數比較方便，十六進制用0x前綴和0-9，a-f表示，比如：0xff00。
第二種：浮點數
浮點數也就是小數，之所以稱為浮點數，是因為按照科學計數法表示時，一個浮點數的小數點位置是可變的。浮點數可以用數學寫法，比如1.23,3.15,-9.01等。但是對於很大或者很小的浮點數，就必須用科學計數法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9。
整數和浮點數在計算機內部存儲的方法是不同的，整數運算永遠是精確的，而浮點數運算則可能會有四捨五入的誤差。
第三種：字元串
字元串是以「或」括起來的任意文本，比如'abc'，'xyz'等。請注意，「或」本身只是一種表示方式，不是字元串的一部分，因此，字元串'abc'只有a，b，c這3個字元。
第四個：布爾值
布爾值和布爾代數的表示完全一致，一個布爾值只有True、False兩種值，要麼是True，要麼是False，在python中，可以直接用True、False表示布爾值，也可以通過布爾運算計算出來。
布爾值可以用and、or或not運算。
and運算是與運算，只有所有都為True，and運算結果才是True。
or運算是或運算，只要其中有一個為True，or運算結果就是True。
not運算是非運算，它是一個單目運算符，把True變成False，False變成True。
第五個：空值
空值是python里一個特殊的值，用None表示。None不能理解為0，因為0是有意義的，而None是一個特殊的空值。
此外，python還提供了列表、字典等多種數據類型，還允許創建自定義數據類型。