python自帶庫

Ⅰ python中的庫都有哪些

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

Ⅱ 在cmd裡面打什麼命令查看python自帶庫謝謝。

用命令查看python的庫的方法：可以在命令行下運行【$pydoc moles】命令查看。還可以在互動式解釋器中運行【help("moles")】命令查看。

一、命令行下使用pydoc命令

（推薦教程：Python入門教程）

在命令行下運行$ pydoc moles即可查看。

二、在python交互解釋器中使用help()查看

在互動式解釋器中輸入>>> help("moles")即可，效果跟在命令行下輸入$ pydoc moles是一樣的。

三、在python交互是解釋器下導入sys模塊查看

python的sys模塊也是可以用來查看模塊信息的。

1

2

import sys

sys.moles.keys()

四、命令行下使用pip查看

如果你使用的是pip來作為你的python包管理器的話，可以在命令行下直接運行pipfreeze或者pipfreeze或者 pip list來查看安裝包的信息，當然其它的包管理器也有類似的功能，同時，你也可以在python互動式解釋器中導入pip模塊來查看包信息。

用命令查看python的庫的方法：可以在命令行下運行【$pydoc moles】命令查看。還可以在互動式解釋器中運行【help("moles")】命令查看。

Ⅲ python中引入標准庫或自帶的內置庫可能需要使用哪些關鍵字

就是三個關鍵字，基本上格式是這個import xxxx from xxxx as xx 。意思就是導入那個內置庫或者引入標准庫從哪裡然後命名成一個簡單的名字，方便在後面代碼上引入時比較簡單。

Ⅳ python自帶性能強悍的標准庫 itertools

可迭代對象就像密閉容器里的水，有貨倒不出

itertools是python內置的標准模塊，提供了很多簡潔又高效的專用功能，使用得當能夠極大的簡化代碼行數，同時所有方法都是實現了生成器函數，這就意味著極大的節省內存。

itertools提供的功能主要分為三大塊，以最新版本的3.10為例：

方法如下：

導入包

iteratortools.count(start=0, step=1)

數值生成器，可以指定起始位置和步長,並且步長可以為浮點數。無限輸出，一直累加，在例子中需要邊睡眠1s邊輸出。

iteratortools.cycle(iteratorable)
無限循環取出可迭代對象里的元素

iteratortools.repeat(object[, times])
不斷重復輸出整個object，如果指定了重復次數，則輸出指定次數，否則將無限重復。

iteratortools.accumulate(iteratorable[, func, *, initial=None])
返回對列表中元素逐項的操作，操作有：

iteratortools.chain(*iteratorables)
將多個可迭代對象構建成一個新的可迭代對象，統一返回。類似於將多個對象鏈成一條串

優點：可以將多個可迭代對象整合成一個，避免逐個取值

chain.from_iteratorable(iteratorable)
將一個迭代對象中將所有元素類似於chain一樣，統一返回。

iteratortools.compress(data, selectors)
按照真值表篩選元素

iteratortools.dropwhile(predicate, iteratorable)
按照條件篩選，丟棄掉第一次不符合條件時之前的所有元素

iteratortools.takewhile(predicate, iteratorable)

根據predicate條件篩選可迭代對象中的元素，只要元素為真就返回，第一次遇到不符合的條件就退出。

按照條件篩選，丟棄第一次遇到不符合條件之後的元素。行為類似於上一個dropwhile，區別在於丟棄的選擇不同。

iteratortools.filterfalse(predicate, iteratorable)
保留不符合條件的元素，返回迭代器

iteratortools.groupby(iteratorable, key=None)
按照指定的條件分類。輸出條件和符合條件的元素

iteratortools.islice(iteratorable, start, stop[, step])
對迭代器進行切片，老版本中不能指定start和stop以及步長，新版本可以。

iteratortools.starmap(function, iteratorable)
將function作用於可迭代對象上，類似於map函數

iteratortools.tee(iteratorable, n=2)
從一個可迭代對象中返回 n 個獨立的迭代器

iteratortools.zip_longest(*iteratorables, fillvalue=None)

創建一個迭代器，從每個可迭代對象中收集元素。如果可迭代對象的長度未對齊，將根據 fillvalue 填充缺失值。

迭代持續到耗光最長的可迭代對象。大致相當於：

iteratortools.proct(*iteratorables, repeat=1)

生成多個可迭代對象的笛卡爾積

大致相當於生成器表達式中的嵌套循環。例如， proct(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B) 返回結果一樣。

將可選參數 repeat 設定為要重復的次數。例如，proct(A, repeat=4) 和 proct(A, A, A, A) 是一樣的

iteratortools.permutations(iteratorable, r=None)
由 iteratorable 元素生成長度為 r 的排列。元素的排列，類似於給一個[1,2,3]，選取其中兩個元素，一共有多少種組合方法？不要求元素排列之後的位置。

這個方法能夠完美解決演算法中的全排列問題，簡直是量身定做。如果早知道這么簡單，當年考演算法也不會。。，哎

可參見leetcode46題： https://leetcode-cn.com/problems/permutations/

iteratortools.combinations(iteratorable, r)
返回由輸入 iteratorable 中元素組成長度為 r 的子序列。元素不可重復使用。子序列是要求元素在排列之後和之前的相對位置不變的。1，2，3中3在1的後面，子序列中3也一定在1的後面。

這個方法可以曲線解決組合總數問題

https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum/

iteratortools.combinations_with_replacement(iteratorable, r)
返回由輸入 iteratorable 中元素組成的長度為 r 的子序列，允許每個元素可重復出現

原文 http://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/15678828.html

Ⅳ 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。

Ⅵ pymouse是python中自帶的庫嗎

不是自帶的庫，需要安裝後才能使用的。
直接pip install pymouse就好了

Ⅶ python3.10自帶資料庫嗎

python3.10自帶資料庫。sqlite3模塊不同於PyMySQL模塊，PyMySQL是一個python與mysql的溝通管道，需要在本地安裝配置好mysql才能使用，而SQLite是python自帶的資料庫，不需要任何配置，使用sqlite3模塊就好。

Ⅷ python有哪些庫

Arrow

Python中處理時間的庫有datetime，但是它過於簡單，使用起來不夠方便和智能，而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕松地定位幾個小時之前的時間，可以輕松轉換時區時間，對於一個小時前，2個小時之內這樣人性化的信息也能夠准確解讀。

Behold

調試程序是每個程序員必備的技能，對於腳本語言，很多人習慣於使用print進行調試，然而對於大項目來說，print的功能還遠遠不足，我們希望有一個可以輕松使用，調試方便，對變數監視完整，格式已於查看的工具，而behold就是那個非常好用的調試庫。

Click

現在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架，python也不例外，那麼如何快速開發出屬於自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click庫。click庫對命令行api進行了大量封裝，你可以輕松開發出屬於自己的CLI命令集。終端的顏色，環境變數信息，通過click都可以輕松進行獲取和改變。

Numba

如果你從事數學方面的分析和計算，那麼Numba一定是你必不可少的庫。NumPy通過將高速C庫包裝在Python介面中來工作，而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的，因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數。

Matlibplot

做過數據分析，數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟體，這是一個收費的數學商用軟體，在Python中，Matlibplot就是為了實現這個軟體中功能開發的第三方Python庫。並且它完全是免費的，很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。

Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題，平時我們看到很多PS中的神技，比如調整畫面顏色，飽和度，調整圖像尺寸，裁剪圖像等等，這些其實都可以通過Python簡單完成，而其中我們需要使用的庫就是Pillow。

pyqt5

Python是可以開發圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫，有了它，你可以輕松開發出跨平台的圖形應用程序，其中qtdesigner設計器，更是加速了我們開發圖形界面的速度。

Scrapy

Python被很多人知道都是因為它的爬蟲功能，而Python中說到爬蟲框架，人們公認最好的就Scrapy沒有之一。Scrapy可以說專門為爬蟲而生，它的設計思想，還有他的簡潔性，可以說至少再過幾年，也沒有能超過它的。

除了以上內容，比較常見的Python庫還包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，Python的庫多到你一身都學不完。