python自带库

Ⅰ python中的库都有哪些

标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。望采纳

Ⅱ 在cmd里面打什么命令查看python自带库谢谢。

用命令查看python的库的方法：可以在命令行下运行【$pydoc moles】命令查看。还可以在交互式解释器中运行【help("moles")】命令查看。

一、命令行下使用pydoc命令

（推荐教程：Python入门教程）

在命令行下运行$ pydoc moles即可查看。

二、在python交互解释器中使用help()查看

在交互式解释器中输入>>> help("moles")即可，效果跟在命令行下输入$ pydoc moles是一样的。

三、在python交互是解释器下导入sys模块查看

python的sys模块也是可以用来查看模块信息的。

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来作为你的python包管理器的话，可以在命令行下直接运行pipfreeze或者pipfreeze或者 pip list来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。

用命令查看python的库的方法：可以在命令行下运行【$pydoc moles】命令查看。还可以在交互式解释器中运行【help("moles")】命令查看。

Ⅲ python中引入标准库或自带的内置库可能需要使用哪些关键字

就是三个关键字，基本上格式是这个import xxxx from xxxx as xx 。意思就是导入那个内置库或者引入标准库从哪里然后命名成一个简单的名字，方便在后面代码上引入时比较简单。

Ⅳ python自带性能强悍的标准库 itertools

可迭代对象就像密闭容器里的水，有货倒不出

itertools是python内置的标准模块，提供了很多简洁又高效的专用功能，使用得当能够极大的简化代码行数，同时所有方法都是实现了生成器函数，这就意味着极大的节省内存。

itertools提供的功能主要分为三大块，以最新版本的3.10为例：

方法如下：

导入包

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

数值生成器，可以指定起始位置和步长,并且步长可以为浮点数。无限输出，一直累加，在例子中需要边睡眠1s边输出。

iteratortools.cycle(iteratorable)
无限循环取出可迭代对象里的元素

iteratortools.repeat(object[, times])
不断重复输出整个object，如果指定了重复次数，则输出指定次数，否则将无限重复。

iteratortools.accumulate(iteratorable[, func, *, initial=None])
返回对列表中元素逐项的操作，操作有：

iteratortools.chain(*iteratorables)
将多个可迭代对象构建成一个新的可迭代对象，统一返回。类似于将多个对象链成一条串

优点：可以将多个可迭代对象整合成一个，避免逐个取值

chain.from_iteratorable(iteratorable)
将一个迭代对象中将所有元素类似于chain一样，统一返回。

iteratortools.compress(data, selectors)
按照真值表筛选元素

iteratortools.dropwhile(predicate, iteratorable)
按照条件筛选，丢弃掉第一次不符合条件时之前的所有元素

iteratortools.takewhile(predicate, iteratorable)

根据predicate条件筛选可迭代对象中的元素，只要元素为真就返回，第一次遇到不符合的条件就退出。

按照条件筛选，丢弃第一次遇到不符合条件之后的元素。行为类似于上一个dropwhile，区别在于丢弃的选择不同。

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

iteratortools.groupby(iteratorable, key=None)
按照指定的条件分类。输出条件和符合条件的元素

iteratortools.islice(iteratorable, start, stop[, step])
对迭代器进行切片，老版本中不能指定start和stop以及步长，新版本可以。

iteratortools.starmap(function, iteratorable)
将function作用于可迭代对象上，类似于map函数

iteratortools.tee(iteratorable, n=2)
从一个可迭代对象中返回 n 个独立的迭代器

iteratortools.zip_longest(*iteratorables, fillvalue=None)

创建一个迭代器，从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未对齐，将根据 fillvalue 填充缺失值。

迭代持续到耗光最长的可迭代对象。大致相当于：

iteratortools.proct(*iteratorables, repeat=1)

生成多个可迭代对象的笛卡尔积

大致相当于生成器表达式中的嵌套循环。例如， proct(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B) 返回结果一样。

将可选参数 repeat 设定为要重复的次数。例如，proct(A, repeat=4) 和 proct(A, A, A, A) 是一样的

iteratortools.permutations(iteratorable, r=None)
由 iteratorable 元素生成长度为 r 的排列。元素的排列，类似于给一个[1,2,3]，选取其中两个元素，一共有多少种组合方法？不要求元素排列之后的位置。

这个方法能够完美解决算法中的全排列问题，简直是量身定做。如果早知道这么简单，当年考算法也不会。。，哎

可参见leetcode46题： https://leetcode-cn.com/problems/permutations/

iteratortools.combinations(iteratorable, r)
返回由输入 iteratorable 中元素组成长度为 r 的子序列。元素不可重复使用。子序列是要求元素在排列之后和之前的相对位置不变的。1，2，3中3在1的后面，子序列中3也一定在1的后面。

这个方法可以曲线解决组合总数问题

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

iteratortools.combinations_with_replacement(iteratorable, r)
返回由输入 iteratorable 中元素组成的长度为 r 的子序列，允许每个元素可重复出现

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

Ⅳ python里面什么是标准库

python标准库是随着python安装时自带的库，是最基础、最常用的一些模块。

Ⅵ pymouse是python中自带的库吗

不是自带的库，需要安装后才能使用的。
直接pip install pymouse就好了

Ⅶ python3.10自带数据库吗

python3.10自带数据库。sqlite3模块不同于PyMySQL模块，PyMySQL是一个python与mysql的沟通管道，需要在本地安装配置好mysql才能使用，而SQLite是python自带的数据库，不需要任何配置，使用sqlite3模块就好。

Ⅷ python有哪些库

Arrow

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

Behold

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而behold就是那个非常好用的调试库。

Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click库。click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过click都可以轻松进行获取和改变。

Numba

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。NumPy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多PS中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

Scrapy

Python被很多人知道都是因为它的爬虫功能，而Python中说到爬虫框架，人们公认最好的就Scrapy没有之一。Scrapy可以说专门为爬虫而生，它的设计思想，还有他的简洁性，可以说至少再过几年，也没有能超过它的。

除了以上内容，比较常见的Python库还包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，Python的库多到你一身都学不完。