python模块详解

㈠ python库与模块的区别是什么

Python库与模块的区别是什么

模块、库主要区别在于他们的定义与所指范围不同。

模块：包含并且有组织的代码片段为模块，sample.py 其中文件名smaple为模块名字。

模块是一种以.py为后缀的文件，在.py文件中定义了一些常量和函数。模块的名称是该.py文件的名称。模块的名称作为一个全局变量__name__的取值可以被其他模块获取或导入。模块的导入通过ipmort来实现。

库：库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是正是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库，还有第三方库以及自定义模块。

Python中的库是借用其他编程语言的概念，没有特别具体的定义，Python库着重强调其功能性。在Python中，具有某些功能的模块和包都可以被称作库。模块有诸多函数组成，包由诸多模块机构化组成，库中也可以包含包、模块和函数。

更多技术请关注Python视频教程。

㈡ 万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门

这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。

Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。

使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。

Python当中的数字定义和其他语言一样：

我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。

这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。

但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。

在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。

如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：

两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。

除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。

Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：

当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。

Python中用首字母大写的True和False表示真和假。

用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和！。

在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。

我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.

我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：

Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。

我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：

注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。

关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：

Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。

显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。

Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。

字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：

我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。

我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。

最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。

理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。

除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。

Python当中的标准输入输出是 input和print 。

print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：

使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：

Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：

上段代码等价于：

Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：

使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：

list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。

list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。

如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。

只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。

insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。

list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：

我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：

tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。

由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：

tuple支持list当中绝大部分操作：

我们可以用多个变量来解压一个tuple：

解释一下这行代码：

我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。

补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：

我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：

dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。

dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：

我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。

我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：

我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。

如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：

setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：

我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：

我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。

Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：

set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。

set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。

可以调用add方法为set插入元素：

set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。

set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：

和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。

Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。

我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。

如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：

如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。

如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。

如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：

while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：

Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：

在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。

以下是with的几种用法和功能：

凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：

Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。

我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。

使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：

可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：

也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：

当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：

传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：

Python中的参数 可以返回多个值 ：

函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：

Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：

Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：

我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用，具体可以查看之前的文章：

五分钟带你了解map、rece和filter

我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：

使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。

我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）

可以使用as给模块内的方法或者类起别名：

我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：

这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。

我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中

以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：

Python—— slots ，property和对象命名规范

下面我们来看看Python当中类的使用：

这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。

继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。

我们创建一个蝙蝠类：

我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：

执行这个类：

我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：

除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：

关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：

五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力

我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:

装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：

一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌

不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。

如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。

根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。

最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............

㈢ python有哪些模块 md5

python的md5模块使用非常简单，包括以下几个函数：

md5.new([arg])
返回一个md5对象，如果给出参数，则相当于调用了update(arg)
md5.updte(arg)
用string参数arg更新md5对象
md5.digest()
返回16字节的摘要，由传给update的string生成，摘要没有ascii字符
md5.hexdigest()
以16进制的形式返回摘要

代码示例：

01.#!/usr/bin/python

02.import
sys

03.import
md5

04.

05.str=sys.argv[1]

06.key =
md5.new()

07.key.update(str)

08.print
key.hexdigest()

09.str=sys.argv[1]

保存代码为md.py

1.[fengyj@fengyj
python]$ chmod +x md.py

2.[fengyj@fengyj
python]$ ./md.py fengyajie

3.

㈣ python标准库中常用的网络相关模块有哪些

标准库 Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。 Python标准库的主要功能有： 1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能 2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能 3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能 4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能 5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架 6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。 7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等 Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。 着名第三方库 1.Web框架 Django： 开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。 ActiveGrid： 企业级的Web2.0解决方案。 Karrigell： 简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。 Tornado： 一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快 webpy： 一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。 CherryPy： 基于Python的Web应用程序开发框架。 Pylons： 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。 Zope： 开源的Web应用服务器。 TurboGears： 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。 Twisted： 流行的网络编程库，大型Web框架。 Quixote： Web开发框架。 2.科学计算 Matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。 SciPy： 基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。 NumPy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。 3.GUI PyGtk： 基于Python的GUI程序开发GTK+库。 PyQt： 用于Python的QT开发库。 WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。 4.其它 BeautifulSoup： 基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。 PIL： 基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。 PyGame： 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。 Py2exe： 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

㈤ 盘点Python常用的模块和包

模块

1.定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。

2.优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1.sys模块

2.random模块

3.os模块：

os.path:讲解

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

数据可视化

1.matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

https://matplotlib.org/

颜色：

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

教程：

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

2.Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

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

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

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

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

5.TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据

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

机器学习

1.Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。

访问：

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

2.Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

相关推荐：《Python视频教程》

Web框架

1.Tornado

访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

访问：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

访问：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 图形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科学计算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

访问

http://www.numpy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

讲解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官网

https://www.scipy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官网

http://pandas.pydata.org/

讲解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官网

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密码学

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬虫相关

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一个高并发的网络性能库

http://www.gevent.org/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然语言处理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

数据库驱动

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB库

访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis库

访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle库

访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原装DB

访问：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1.PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2.Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

㈥ python中的time模块

time模块是python专门用来处理时间的内建库。
下面我们来记录一些基本使用方法。
ps: 用到了一些概念，比如unix时间戳，感兴趣的同学自行网络。

下文参考他人博客内容， 传送门

time.time()函数获取的是Unix时间戳。
返回的是一个float类型的数值。

在python中的time模块中定义了一个叫struct_time的元组，是用来构建时间对象的。
struct_time元组共9个元素组成，如下图：

这个函数可以接受一个unix时间戳，然后转换为struct_time。
如果不传入second参数，则会返回当前时间的时间戳的struct_time对象

再试试传入当前时间的时间戳，是否能得到上面的struct_time呢？

和我们预期的结果一致。

和localtime函数类似，默认情况gmtime函数获取当前时间的utc时间。
返回当前时间的utc时间的struct_time对象。
也可以传入任意的unix时间戳，来得到utc时间。

将一个时间戳struct_time对象转换为时间戳。

传入一个struct_time对象，返回"Sun Jun 20 23:21:05 1993"这种格式的字符串。不传参数，返回当前时间的这种格式的字符串。

传入格式和struct_time，返回按照format格式格式化后的时间字符串。

格式占位符可以参考下图：

将字符串时间转为struct_time，time.strftime()的逆向操作。

㈦ 详解Python中import方法引入模块

在python用import或者from...import或者from...import...as...来导入相应的模块，作用和使用方法与C语言的include头文件类似。其实就是引入某些成熟的函数库和成熟的方法，避免重复造轮子，提高开发速度。
python的import方法可以引入系统的模块，也可以引入我们自己写好的共用模块，这点和php非常相似，但是它们的具体细节还不是很一样。因为php是在引入的时候指明引入文件的具体路径，而python中不能够写文件路径进行引入。
下面总结一下import的几种情况：
python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。
下面将具体介绍几种常用情况:
（1）主程序与模块程序在同一目录下:
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
`-- test1.py
若在程序test1.py中导入模块mod1, 则直接使用import mod1或from mod1 import *;
（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
|-- mod2
| `-- mod2.py
`-- test1.py
若在程序test1.py中导入模块mod2, 需要在mod2文件夹中建立空文件__init__.py文件(也可以在该文件中自定义输出模块接口); 然后使用 from mod2.mod2 import * 或import mod2.mod2.
（3）主程序导入上层目录中模块或其他目录(平级)下的模块
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
|-- mod2
| `-- mod2.py
|-- sub
| `-- test2.py
`-- test1.py
若在程序test2.py中导入模块mod1和mod2。首先需要在mod2下建立__init__.py文件(同(2))，src下不必建立该文件。然后调用方式如下:
下面程序执行方式均在程序文件所在目录下执行，如test2.py是在cd sub;之后执行python test2.py
而test1.py是在cd src;之后执行python test1.py; 不保证在src目录下执行python sub/test2.py成功。
import sys
sys.path.append("..")
import mod1
import mod2.mod2