pythonqtgui快速编程

Ⅰ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. Mysql-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。

Ⅱ python的编辑器有哪些

1、Sublime Text
Sublime Text轻量级的代码编辑器，跨平台，支持几十种编程语言，包括Python，Java，C/C++等，小巧灵活，运行轻快，支持代码高亮、自动补全、语法提示，插件扩展丰富，是一个很不错的代码编辑器，配置相关文件后，可直接运行Python程序。Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。
2、VS Code
这是微软开发的一个跨平台的代码编辑器，支持常见的编程语言开发，插件拓展丰富，不仅智能补全、语法检查、代码高亮，还支持git功能，运行流畅，是一个很不错的代码编辑器，安装相关插件后，可直接运行Python程序。
3、Atom
这是github专门为程序员开发的一个代码编辑器，也是款平台的，界面简洁直观，使用起来非常方便，自动补全、代码高亮、语法提示，启动运行速度较快，对于初学者来说，是一个很不错的代码编辑器。
4、PyCharm：
这是一个专门用于Python开发的IDE，常见的代码补全、智能提示、语法检查，这个软件都支持，除此之外，还集成了版本控制、单元测试、git功能，可以快速创建Django，Flask等Python Web框架，使用起来非常不错，在开发大型项目中经常会用到，唯一的缺点就是，启动起来有些卡，还不是免费的，不过可以下载社区免费版的。PyCharm是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython。
5、Vim
Vim可以说是Python最好的IDE。Vim是高级文本编辑器，旨在提供实际的Unix编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性集。Vim不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把Vim集成到你的工作流中。
6、Eclipse with PyDev
Eclipse是非常流行的IDE，而且已经有了很久的历史。Eclipse with Pydev允许开发者创建有用和交互式的Web应用。PyDev是Eclipse开发Python的IDE，支持Python，Jython和IronPython的开发。
7、Emacs
GNU Emacs是可扩展，自定义的文本编辑器，甚至是更多的功能。Emacs的核心是Emacs Lisp解析器，但是支持文本编辑。如果你已经使用过Vim，可以尝试一下Emacs。
8、Komodo Edit
Komodo Edit 是非常干净专业的Python IDE。
9、Wing
Wingware的Python IDE兼容Python 2.x和3.x，可以结合Django, matplotlib, Zope, Plone, App Engine, PyQt, PySide, wxPython, PyGTK, Tkinter, mod_wsgi, pygame, Maya, MotionBuilder, NUKE, Blender 和其他 Python 框架使用。Wing支持测试驱动开发，集成了单元测试，nose和Django框架的执行和调试功能。Wing IDE启动和运行的速度都非常快，支持 Windows, linux, OS X和Python versi。
10、PyScripter
PyScripter是款免费开源的Python集成开发环境（IDE）。
11、The Eric Python IDE
Eric是全功能的Python和Ruby编辑器和IDE，是使用Python 编写的。Eric基于跨平台的GUI工具包Qt，集成了高度灵活的Scintilla 编辑器控件。Eric包括一个插件系统，允许简单的对IDE进行功能性扩展。
12、Interactive Editor for Python
IEP是跨平台的Python IDE，旨在提供简单高效的Python开发环境。包括两个重要的组件：编辑器和Shell，并且提供插件工具集从各个方面来提高开发人员的效率。
以上就是我总结的好用的12款Python编辑器。因每个人的操作习惯不同，适合自己使用的才是好用的Python编辑器。

Ⅲ python能做什么软件

主要可以做小程序，爬虫程序，用于系统编程等等还是很广泛的。

Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，联系小编获取更多的信息。

1、python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称

为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2.python可以用于用户图形接口

Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可

移植的GUI 。

诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI

工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用于Internet 脚本

Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。

而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、

TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4.python可以用于组件集成

在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特

性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整

个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。

Ⅳ python 集成开发环境哪个好

1、Pydev + Eclipse：免费的开发工具。使用非常普遍，最重要的就是免费，同时还提供很多强大的功能来支持高效的Python编程。之所以可以高居榜首，因为拥有众多关键功能：Django集成、自动代码补全、多语言支持、集成的Python调试、代码分析等。
2、PyCharm：商业化开发工具。是专业的Python集成开发环境，有两个版本，一个是免费的社区版本，另外一个是面向企业开发者更先进的专业版本。同时拥有众多功能，专业版本要更加高级，支持更多高级功能，比如远程开发功能、数据库支持等。
3、VIM：先进的文本编辑器：在Python开发者社区中很受喜欢，是一个开源软件并且遵循GPL协议，可以免费使用。是一个非常好的文本编辑器，还是一个轻量级的、模块化、快速响应的工具，如果你在寻找一个linux系统下的python IDE，那么VIM将是你的不二选择。
4、Wing IDE：同属于商业化工具。可以在windows、OS X和Linux系统上，支持最新版本的python，包括stackless Python，拥有三个版本，包含基础版，个人版，专业版。此款工具最大亮点就是多线程调试，线程代码调试，自动子进程调试，断点等功能。
5、Spyder Python：开源的Python开发环境。非常适合用来进行科学计算方面的python开发，属于轻量级软件，用Python开发的，遵循MIT协议，可免费使用。

Ⅳ python开发的gui漂亮吗

简单一点的,玩tkinter

你要做产品,pyQT(pySide)

其他的虽然也有一些,但靠谱的并不多.

如果说好看 当然是pyQT的好看

Ⅵ 如何用python脚本语言写带窗口程序

当你想学习一门新的语言时，特别是像Python这样的脚本语言，在你准备充分开始写应用程序的图形化界面之前，有时候你可能被迫使用应用程序的控制台。从第一版商业图形界面发行以来（感兴趣的话，可以查看Xerox之星），至今经过了25年的时间，在应用程序上继续使用控制台看上去似乎有点古老。非常感谢Python脚本语言强调简洁的语法，这意味着你不需要成为Python编程高手就能在程序中使用图形用户界面。为了证明这个说法，我将使用Python标准的GUI（图形用户界面）工具：Tk来建立一个简单的记录会话程序。我不会详细介绍Python的简单语法，如果你有不明白的地方，请你阅读我先前关于这个主题的文章（点击这里和这里就可以查看）；让我们从基本的开始讲起，首先你需要输入Tk界面到你的程序命名空间中。因为我们将会不断地引用到Tk窗口小部件，我们不希望一直用一个包来限定它们，所以最好的方法就是这样做：from Tkinter import *这个导入语句与传统的导入语句的区别在于，它在模块中将所有的东西导入程序默认的命名空间，而不是在你需要引用一个像Tkinter.Textbox文本框的时候，你就只能写文本框。现在我们来建立根窗口并设置它的标题来解释一些东西：root = Tk()root.title("Note Taker")创建根窗口就像创建一个Tk类的实例一样简单，它会装载图形工具包并提供给我们一个可以装载窗口小部件的空白窗口。这是启动一个Tk程序基本过程的第一部分。root.mainloop()第二部分（上面所显示的）是调用Tk主循环（mainloop），这个主循环是用来处理事件的，比如键盘事件或者鼠标输入，允许用户与对话框交换信息。事实上，这时候你才真正地用到了GUI程序。用那四种方式运行一个python脚本，将弹出一个窗口，但是这个窗口仅仅是放置在那里，它不会做任何操作。

Ⅶ Python编辑器那个好用

① 编辑器推荐：Jupyter notebook

② 初学 python，而不是已经熟练掌握 python 去开发、去做项目，所以需要的是一个轻量级的编辑器，简单、方便、好用，而不是复杂的编辑器。

③ 初学 Python，学习的是 Python 的 XXX 基础语句表达的是什么意思，运行后是什么结果，Jupyter notebook 清晰明了，写入代码语句，运行后就可以得到语句运算的情况，如果错误，就报错该命令行属于什么错误。

⑥ jupyter notebook 文件可以直接上传 Github，当做云笔记，直接在线可读，以后需要调用时，可以根据目录直接查询笔记。

Ⅷ Python编程常用软件有哪些

1、终端：Upterm
Upterm简略好用，它是一个全渠道的终端，能够说是终端里的IDE，有着强壮的自动补全功能。
2、交互式解说器：PtPython
一个交互式的Python解说器。支持语法高亮、提示乃至是vim和emacs的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptPython。
3、包管理：Anaconda
能帮你装置好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理东西、常用的库、配置好环境路径等等。用Python搞数据方面的工作，就装置Anaconda就好了，它乃至开发了一套JIT的解说器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算功率要求比较高的东西也能够搞了。
4、脚本引擎：QPython
QPython是一个能够在安卓体系上运行Python脚本引擎，整合了Python解说器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样能够玩转Python。
5、编辑器：Sublime3
Sublime更新了真·无双·三·零版别之后，有了极大的提高，而且用起来比本来还要简略。配合装置Anaconda或CodeIntel插件，就能够让Sublime具有近乎IDE的体会。Sublime的字体色彩烘托，像VSCodeAtom类的编辑器我总会觉得色彩会有点发乌、不鲜艳，就像在PS做的图拿到浏览器里会不一样，长时间看会不舒服乃至想吐
6、IPython
一个根据Python Shell的交互式解说器。它的自动补全非常好用，乃至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦。

Ⅸ 什么是python编程

Python是一门新兴的编程语言，编程语言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在学习Python前，我们需要对它有一定的了解。
Python支持多种编程范型，如函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。
Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
只有基础建牢固了，才会更利于我们以后的发展及进步，现如今Python的发展十分迅速，已经将C++语言甩在了后边，在不久的将来，可能会超过C和Java这些主流语言。