pythonsys模塊

發布時間: 2024-01-30 00:41:16

❶ python sys模塊是做什麼的

sys模塊包括了一組非常實用的服務，內含很多函數方法和變數，用來處理Python運行時配置以及資源，從而可以與前當程序之外的系統環境交互。
sys模塊重要函數變數
1 ) sys.stdin 標准輸入流。
2）sys.stdout 標准輸出流。
3 ) sys.stderr 標准錯誤流。
4 ) sys.path 查找模塊所在目錄的目錄名列表。
5 ) sys.argv 命令行的參數，包括腳本名稱。
6 ) sys.platform 返回當前系統平台，如：win32、linux等。

❷ python中sys是什麼模塊

python中的sys是提供了一系列有關python運行環境的變數和函數的模塊，如sys.argv函數實現從程序外部向程序傳遞參數；sys.platform函數用於獲取當前系統平台。
sys模塊提供了一系列有關Python運行環境的變數和函數。
（推薦教程：Python入門教程）
sys模塊的常見函數列表
sys.argv: 實現從程序外部向程序傳遞參數。
sys.exit([arg]): 程序中間的退出，arg=0為正常退出。
sys.getdefaultencoding(): 獲取系統當前編碼，一般默認為ascii。
sys.setdefaultencoding(): 設置系統默認編碼，執行dir（sys）時不會看到這個方法，在解釋器中執行不通過，可以先執行reload(sys)，在執行 setdefaultencoding('utf8')，此時將系統默認編碼設置為utf8。（見設置系統默認編碼）
sys.getfilesystemencoding(): 獲取文件系統使用編碼方式，Windows下返回'mbcs'，mac下返回'utf-8'.
sys.path: 獲取指定模塊搜索路徑的字元串集合，可以將寫好的模塊放在得到的某個路徑下，就可以在程序中import時正確找到。
sys.platform: 獲取當前系統平台。
sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr: stdin , stdout , 以及stderr 變數包含與標准I/O 流對應的流對象. 如果需要更好地控制輸出,而print 不能滿足你的要求, 它們就是你所需要的. 你也可以替換它們, 這時候你就可以重定向輸出和輸入到其它設備( device ), 或者以非標準的方式處理它們

❸ 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。

❹ 盤點Python常用的模塊和包

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

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