python第三方庫大全
『壹』 python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些
參考：知乎
Python 常用的標准庫以及第三方庫
standard libs:
itertools
functools 學好python有必要掌握上面這兩個庫吧，
re 正則
subprocess 調用shell命令的神器
pdb 調試
traceback 調試
pprint 漂亮的輸出
logging 日誌
threading和multiprocessing 多線程
urllib/urllib2/httplib http庫，httplib底層一點，推薦第三方的庫requests
os/sys 系統，環境相關
Queue 隊列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash演算法
cvs
json/simplejson python的json庫，據so上的討論和benchmark，simplejson的性能要高於json
timeit 計算代碼運行的時間等等
cProfile python性能測量模塊
glob 類似與listfile，可以用來查找文件
atexit 有一個注冊函數，可用於正好在腳本退出運行前執行一些代碼
dis python 反匯編，當對某條語句不理解原理時，可以用dis.dis 函數來查看代碼對應的python 解釋器指令等等。
3th libs:
paramiko ssh python 庫
selenium 瀏覽器自動化測試工具selenium的python 介面
lxml python 解析html,xml 的神器
mechanize Stateful programmatic web browsing
pycurl cURL library mole for Python
Fabric Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
xmltodict xml 轉 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 當然其實requests就夠了 Requests: HTTP for Humans
flask web 微框架
ipdb 調試神器，同時推薦ipython！結合ipython使用
redis redis python介面
pymongo mongodbpython介面
PIL python圖像處理
mako python模版引擎
numpy ， scipy 科學計算
matplotlib 畫圖
scrapy 爬蟲
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/伺服器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用來運行shell 模塊的 極佳選擇
『貳』 python機器學習方向的第三方庫是什麼
Python開發工程師必知的十大機器學習庫：
一、Scikit-Learn
在機器學習和數據挖掘的應用中，Scikit-Learn是一個功能強大的Python包，我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析，擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。
三、PyMC
PyMC是做貝葉斯曲線的工具，其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。
四、Gensim
Gensim被稱為人們的主題建模工具，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起，還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特徵選擇方法方面，相當齊全，還有交叉驗證的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一種統計學習庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度學習庫，它提供不錯的數據結構表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似，很多基於Theano的庫都在利用其數據結構，它還支持開箱可用的GPU編程。
八、PyLearn
PyLearn是一個基於Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創建神經網路。
九、Hebel
Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫，可以通過YAML文件決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，並快速地運行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由於開發不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!
十、Neurolab
Neurolab是一個API友好的神經網路庫，其包含遞歸神經網路實現的不同變體，如果使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。
『叄』 有哪些好用的Python庫
Python作為一門膠水語言，第三方庫眾多，下面我簡單介紹幾個好用的Python庫：
tensorflow
這是谷歌非常著名的一個開源機器學習框架，在業界非常受歡迎，可以靈活、快速的構建大規模機器學習應用（如神經網路等），性能和可移植性都非常不錯，支持GPU並行計算，如果你對機器學習比較感興趣，也想深入了解一下的話，可以學習一下這個框架，非常不錯：
pandas
如果你對數據分析比較感興趣，那麼pandas就是一個非常不錯的選擇，專門為數據分析而建，內置的函數和方法可以快速處理Excel，CSV等文件，而且提供了實時分析功能，代碼量更少，使用起來也更方便，對於數據處理來說，是一個非常不錯的分析工具：
matplotlib
這是Python的一個數據可視化庫，可以快速製作我們常見的圖表，如柱狀圖、餅狀圖、散點圖等，當然，也不僅僅限於這些，還有很多，如果你想畫出更多美麗的圖表，可以考慮學習一下這個庫，非常值得學習，當然，seaborn，pyecharts等這些可視化庫也非常不錯：
tushare
如果你對金融財經比較感興趣，想快速獲取股票等行情數據，也不想編寫復雜的處理代碼，那麼tushare就是一個非常不錯的選擇，自動整合了國內大部分金融財經數據，完成了數據從採集、清洗和存儲的全過程，只需簡單的幾行代碼就可以實時快速獲取到你所想要的數據，免費且開源：
PyQt
這是Python的一個GUI開發庫，如果你想快速創建一個桌面GUI程序，想直接拖拽控制項布局界面的話，那麼PyQt就是一個非常不錯的選擇，基於Qt的QtDesigner設計工具，你可以直接拖拽Qt大量的控制項快速構建出你自己的桌面應用，簡單而又快捷：
Kivy
如果你想利用Python開發一個安卓應用，那麼kivy就是一個非常不錯的選擇，這是Python的一個開源、跨平台的GUI庫，只需要編寫一套代碼，即可運行在大部分桌面及移動平台上，包括winsows，linux，ios，android等，非常不錯：
scrapy
這是Python的一個爬蟲框架，在也就非常受歡迎，如果你想快速的定製自己的爬蟲程序，又不想重復的造輪子的話，可以學習一下這個庫，只需要添加少量的代碼，就可啟動屬於自己的一個爬蟲應用，非常方便：
django
這是一個流行的PythonWeb框架，如果你想快速構建一個自己的web應用，那麼這個框架就非常值得學習，成熟穩重，基於MVC模式，使用起來非常方便，當然，也有輕量級的web框架，如flask，tornado等，也都非常不錯：
pygame
如果你想快速開發一個小型游戲，又不想低級語言的束縛，可以考慮學習一下這個庫，非常簡單，只需要少量的代碼便可構建一個游戲應用，當然，它也是一個非常不錯的GUI庫，對於桌面開發來說，也是一個不錯的選擇：
you-get
這是Python的一個視頻、音頻下載庫，如果你想免費快速下載優派卜酷、B站、騰訊等網站的視頻，安裝這個庫後，只塵豎穗需要簡單的一行命令就可直接下載，非常方便，纖嘩而且還可以在線觀看，查看視頻文件格式及清晰度等，當然，圖片也可直接下載：
就介紹這10個不錯的Python庫吧，對於日常學習開發來說，非常不錯，當然，還有許多其他好用的Python庫，這個可以到網上搜索一下，非常多，也歡迎大家留言補充。
『肆』 值得收藏的Python第三方庫
網路站點爬取
爬取網路站點的庫Scrapy – 一個快速高級的屏幕爬取及網頁採集框架。cola – 一個分布式爬蟲框架。Demiurge – 基於PyQuery 的爬蟲微型框架。feedparser – 通用 feed 解析器。Grab – 站點爬取框架。MechanicalSoup – 用於自動和網路站點交互的 Python 庫。portia – Scrapy 可視化爬取。pyspider – 一個強大的爬蟲系統。RoboBrowser – 一個簡單的，Python 風格的庫，用來瀏覽網站，而不需要一個獨立安裝的瀏覽器。
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。
圖像處理
用來操作圖像的庫.
pillow – Pillow 是一個更加易用版的 PIL。
hmap – 圖像直方圖映射。
imgSeek – 一個使用視覺相似性搜索一組圖片集合的項目。
nude.py – 裸體檢測。
pyBarcode – 不藉助 PIL 庫在 Python 程序中生成條形碼。
pygram – 類似 Instagram 的圖像濾鏡。
python-qrcode – 一個純 Python 實現的二維碼生成器。
Quads – 基於四叉樹的計算機藝術。
scikit-image – 一個用於（科學）圖像處理的 Python 庫。
thumbor – 一個小型圖像服務，具有剪裁，尺寸重設和翻轉功能。
wand – MagickWand的Python 綁定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。
HTTP
使用HTTP的庫。
requests – 人性化的HTTP請求庫。
grequests – requests 庫 + gevent ，用於非同步 HTTP 請求.
httplib2 – 全面的 HTTP 客戶端庫。
treq – 類似 requests 的Python API 構建於 Twisted HTTP 客戶端之上。
urllib3 – 一個具有線程安全連接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 庫。
Python實現的資料庫。
pickleDB – 一個簡單，輕量級鍵值儲存資料庫。
PipelineDB – 流式 SQL 資料庫。
TinyDB – 一個微型的，面向文檔型資料庫。
ZODB – 一個 Python 原生對象資料庫。一個鍵值和對象圖資料庫。
Web 框架
全棧 web 框架。
Django – Python 界最流行的 web 框架。
awesome-django系列
Flask – 一個 Python 微型框架。
https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列
Pyramid – 一個小巧，快速，接地氣的開源Python web 框架。
awesome-pyramid系列
Bottle – 一個快速小巧，輕量級的 WSGI 微型 web 框架。
CherryPy – 一個極簡的 Python web 框架，服從 HTTP/1.1 協議且具有WSGI 線程池。
TurboGears – 一個可以擴展為全棧解決方案的微型框架。
web.py – 一個 Python 的 web 框架，既簡單，又強大。
web2py – 一個全棧 web 框架和平台，專注於簡單易用。
Tornado – 一個web 框架和非同步網路庫。
HTML處理
處理 HTML和XML的庫。
BeautifulSoup – 以 Python 風格的方式來對 HTML 或 XML 進行迭代，搜索和修改。
bleach – 一個基於白名單的 HTML 清理和文本鏈接庫。
cssutils – 一個 Python 的 CSS 庫。
html5lib – 一個兼容標準的 HTML 文檔和片段解析及序列化庫。
lxml – 一個非常快速，簡單易用，功能齊全的庫，用來處理 HTML 和 XML。
MarkupSafe – 為Python 實現 XML/HTML/XHTML 標記安全字元串。
pyquery – 一個解析 HTML 的庫，類似 jQuery。
untangle – 將XML文檔轉換為Python對象，使其可以方便的訪問。
xhtml2pdf – HTML/CSS 轉 PDF 工具。
xmltodict – 像處理 JSON 一樣處理 XML。
游戲開發
超贊的游戲開發庫。
Cocos2d – cocos2d 是一個用來開發 2D 游戲， 示例和其他圖形/交互應用的框架。基於 pyglet。
Panda3D – 由迪士尼開發的 3D 游戲引擎，並由卡內基梅隴娛樂技術中心負責維護。使用C++編寫, 針對 Python 進行了完全的封裝。
Pygame – Pygame 是一組 Python 模塊，用來編寫游戲。
PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 綁定，可以用來開發游戲和模擬程序等任何 3D 應用。
PyOpenGL – OpenGL 的 Python 綁定及其相關 APIs。
PySDL2 – SDL2 庫的封裝，基於 ctypes。
RenPy – 一個視覺小說（visual novel）引擎。
『伍』 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。
…………
『陸』 python標准庫有哪些
Python標准庫的內容涵蓋了非常多的功能，主要包括文件、字元串和數字處理，數據結構、網路編程、操作系統用戶界面、網頁測試、線程以及其它的工具。
具體有，1、文件操作相關的模塊，os，os。
path，shutil，errno，stat，glob，fnmatch，tempfile等。
2、字元串和文本處理模塊，string，re，difflib和textwrap等。
3、數據結構形式，collections，bisect，array，heapq，queue，struct和weakref等。
4、網路編程與操作系統，SocketServer，socket，selectselectors，threading，multiprocessing，subprocess，mmap，sched，asyncore等。
5、網頁測試，urllib，扮態urllib2，配則httplib，ftplib，gopherlib，spider等。
6、解析和處理XML，HTMLParser，ElementTree，XMLParser，XMLWriter，SAX，minidom，expat等。
7、除此之廳賣源外，還包含一些其他方便實用的部分，如BaseHTTPServer，CGIHTTPServer，Cookie，templating，xmlrpclib，formatter，email等。
此外，Python還支持第三方庫和框架，有很多實用的框架和工具可以讓開發者高效、便捷地完成國家工作。
『柒』 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
『捌』 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！
『玖』 python的科學計算庫有哪些
1、Numpy庫簡介
在Python中很多高級庫都是基本Numpy科學庫去做的。之前如果用Python對數據進行操作，需要一行一行或者一個一個數據的去進行操作。而在Numpy中，則是封裝了一系列矩陣的操作：首先把數據轉換成一系列矩陣的格式，然後再對矩陣進行操作。這樣既高效，也省時。Numpy封裝了一系列的函數函數，方便我們去操作矩陣。Numpy中一行代碼就頂Python中十幾行的代碼。
2、Pandas庫簡介
在Pandas 是基於Numpy的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas
納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
3、Matplotlib庫簡介
Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平台的互動式環境生成出版質量級別的圖形，通過
Matplotlib，開發者可以僅需要幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯誤圖，散點圖等。
『拾』 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。