python工具包
‘壹’ python科学计算常用的工具包有哪些
1、 NumPy
NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python
“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”
3、 Matplotlib
matplotlib 是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
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‘贰’ python中有很多包管理工具有哪些yolk
1、pip是python的管理工具，是一个现代的，通用的Python包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
如以下命令：
$ pip install requests，
$ pip search xml，
$ pip show beautifulsoup4，
$ pip uninstall requests。
2、Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。
(2)python工具包扩展阅读：
pip的快捷按键使用：
install：安装包安装 （Install packages.）
downloa：下载下载包 （Download packages.）
uninstall：卸载卸载包 （Uninstall packages.）
Anaconda默认安装：
python-3.6.0-0 ...
_license-1.1-py36_1 ...
alabaster-0.7.9-py36_0 ...
anaconda-client-1.6.0-py36_0 ...
anaconda-navigator-1.4.3-py36_0 ...
astroid-1.4.9-py36_0 ...
astropy-1.3-np111py36_0 ...
babel-2.3.4-py36_0 ...
backports-1.0-py36_0 ...
beautifulsoup4-4.5.3-py36_
‘叁’ python工具包如何安装
python安装工具包的方式总结一下：
1.、在spyder中安装:
打开命令窗口：选择Tools下的“open command prompt”，输入：pip install 安装包名字==版本号
例如：pip install numpy==1.13.3
2、在anaconda中安装：
打开Anaconda Prompt，输入：conda install -c conda-forge 安装包名字==版本号
例如：conda install -c conda-forge numpy=1.13.3
3、在cmd中安装：
在python的安装包下的Scripts目录下，打开命令窗口（也可以直接在文件加下按住Shift，点击鼠标右键，选择“在此处打开 命令窗
口”），输入：pip install 安装包名字==版本号 或者： easy_install 安装包名字==版本号 （pip找不到的包可以试一下）
例如：pip install numpy==1.13.3
4、卸载相应的安装包
将对应命令中的install改成uninstall即可。
推荐学习《Python教程》。
‘肆’ 现有一个开源工具包，python怎么使用
安装 ->>> 导入import 开源工具包
‘伍’ 分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
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‘陆’ python3.3不自带的模块或工具包 下载以后要怎么处理才能在开发环境中调用 (比如放到pyth
之前需要先安装sip，解压到site-packages即可
然后安装pyqt4，用安装包点next就OK
主要需要确定Python的版本，有3.4和2.6分别对应64和32位的不同版本。
如果下载的是源代码包，安装就复杂些，sip和pyqt4都需要按照
configure.py
make
make install
的步骤安装，这个需要有C语言支持
‘柒’ python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
‘捌’ 程序员Python编程必备的工具有哪些
1、Ipython
IPython是一个基于Python Shell的交互式解释器。它的自动补全非常好用，甚至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦!
2、Anaconda
Anaconda堪称是数据分析的利器，附带了一大批常用数据科学包，简直是数据分析的标配。它包含了一个包管理工具和一个 Python管理环境。
3、Sublime3
Sublime3是绝对是轻量级的编辑器工具。代码高亮、语法提示、华丽的界面简直是就是赏心悦目，还支持插件扩展，用Sublime3写代码绝对是一种享受。
4、pycharm python
pycharm python是一款强大的python IDE。它拥有调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示等功能，功能相当的齐全。
5、QPython
QPython是一个可以在安卓系统上运行Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库。拥有它，在安卓设备上你照样可以玩转python。
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‘玖’ python爬虫必知必会的几个工具包
爬虫是学习python有趣途径，同样有强大的框架
python自带的urllib其实使用起来有点麻烦，推荐你使用requests库，这是一个非常强大，使用方便的库，而且有全面的中文文档，网上爬数据爬图片都不在话下。
还有更高级的库-scrapy库。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。爬取网站数据，当然少不了正则模块re，还有beautiful soup模块
re模块具有强大的处理字符串的能力，但是使用起来并不简单，因为当你觉得可以使用正则表达式的时候，这本身就是一个问题，因为写出一个正则表达式就是一个大问题。不过不用怕，在处理网站结构的数据时，有更强大的库-beautiful soup
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，拥有完善的中文文档，提供了种类繁多的属性和方法供你选择，让你解析网站数据更加的得心应手！
web后端框架django，flask
python在web开发方面也是多面手，既有大而全的框架django，又有小而精的框架flask。
虽说在web开发方面有许多框架，但是最常用的还是这两种，如果你想做中方面的工作，学好这两个框架就够用了，而且，目前的python后端开发的招聘需求多半是要求会这两个框架。
‘拾’ python-virtinst包含的工具有哪些
现在几乎所有的大网站都在主要的栏目 做了防爬行的处理。 象这样的还算是简单的。 大不了你分析一下JS。 如果不想分析JS。就麻烦 些。 你安装一个pyqt，里面有一个qtbrowser， 你可以驱动这个浏览器去爬行。要几百行代码才能搞定。