pythonlib

① 最常用的几个python库

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

② python库安装问题

下载最新版的python3.5 3.6 或者2.7
会默认安装pip的，你这个没有安装成功，建议卸载，重装
安装的时候path到环境变量，不要勾掉
还有就是第二个命令打错了，是easy_install

③ python中的库是什么意思

初学python的小伙伴一定遇到这样一个问题，python模块，python包，python库...感觉被绕晕了，今天说一说python中的模块，库，包有什么区别。
1.python模块是：
python模块：包含并且有组织的代码片段为模块。
表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py 其中文件名smaple为模块名字。
关系图：
2.python包是：
包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。通俗一点：包是一个包含__init__.py 文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。
常见问题：
引入某一特定路径下的模块
使用sys.path.append(yourmolepath)
将一个路径加入到python系统路径下，避免每次通过代码指定路径
利用系统环境变量 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmolepath，
直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下
好的建议：
经常使用if __name__ == '__main__'，保证写包既可以import又可以独立运行，用于test。
多次import不会多次执行模块，只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块，但不提倡。
常见的包结构如下：
package_a├── __init__.py├── mole_a1.py└── mole_a2.pypackage_b├── __init__.py├── mole_b1.py└── mole_b2.py
main.py
如果main.py想要引用packagea中的模块molea1，可以使用:
from package_a import mole_a1
import package_a.mole_a1
如果packagea中的molea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有mole都添加* import __init_即可。
关系图：
3、库（pbrary）
库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。以上就是小编分享的关于python中的库是什么意思的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

④ 怎么给python添加新的lib path

python读取类库的顺序是，当前目录，pythonpath，path和安装目录。可以动态的设置pythonpath如下：
Python 2.6.3 (r263rc1:75186, Oct 2 2009, 20:40:30) [MSC v.1500 32 bit(Intel)]
on win32
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path
['', 'C:\\Python26', 'C:\\Windows\\system32\\python26.zip','C:\\Python26\\DLLs',
'C:\\Python26\\lib', 'C:\\Python26\\lib\\plat-win', 'C:\\Python26\\lib\\lib-tk'
, 'C:\\Python26\\lib\\site-packages']
>>> sys.path.append('c:\\path')
>>> sys.path
['', 'C:\\Python26', 'C:\\Windows\\system32\\python26.zip','C:\\Python26\\DLLs',
'C:\\Python26\\lib', 'C:\\Python26\\lib\\plat-win', 'C:\\Python26\\lib\\lib-tk'
, 'C:\\Python26\\lib\\site-packages', 'c:\\path']
>>>
还有就是修改环境变量。增加一个PYTHONPATH
windows比较讨厌的是有空格问题。
在系统变量里面增加一个变量PYTHONPATH
值是：
C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine;C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine\\lib\\antlr3;C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine\\lib\\django;C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine\\lib\\webob;C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine\\lib\\yaml\\lib;C:\\Program Files (x86)\\Google\\google_appengine;
只是gae执行起来还是有点问题，保存modle的时候，说没有app id。咳。
———–
python 2.6 开始，好像支持在site-packages目录下建xxx.pth的文件，把要include的lib path写进去即可。这个方便，易于维护。不错

⑤ Python 中的库Lib是什么，有什么作用，什么情况下要用到库

简单的讲，库就是别人（或者你自己）实现的可以提供某种功能的代码；

⑥ 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。

⑦ 求助，编译python2.7.9版本 如何产生静态的libpython2.7.a

操作步骤如下：

1）安装devtoolset

yum groupinstall "Development tools"

2）安装编译Python需要的包包

yum install zlib-devel
yum install bzip2-devel
yum install openssl-devel
yum install ncurses-devel
yum install sqlite-devel

3）下载并解压Python 2.7.9的源代码

cd /opt
wget --no-check-certificate https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tar.xz
tar xf Python-2.7.9.tar.xz
cd Python-2.7.9

4）编译与安装Python 2.7.9

./configure --prefix=/usr/local
make && make altinstall

5）将python命令指向Python 2.7.9

ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/local/bin/python

6）检查Python版本

sh
sh-4.1# python -V
Python 2.7.9