pythonsys模块

发布时间: 2024-01-30 00:41:16

❶ python sys模块是做什么的

sys模块包括了一组非常实用的服务，内含很多函数方法和变量，用来处理Python运行时配置以及资源，从而可以与前当程序之外的系统环境交互。
sys模块重要函数变量
1 ) sys.stdin 标准输入流。
2）sys.stdout 标准输出流。
3 ) sys.stderr 标准错误流。
4 ) sys.path 查找模块所在目录的目录名列表。
5 ) sys.argv 命令行的参数，包括脚本名称。
6 ) sys.platform 返回当前系统平台，如：win32、linux等。

❷ python中sys是什么模块

python中的sys是提供了一系列有关python运行环境的变量和函数的模块，如sys.argv函数实现从程序外部向程序传递参数；sys.platform函数用于获取当前系统平台。
sys模块提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数。
（推荐教程：Python入门教程）
sys模块的常见函数列表
sys.argv: 实现从程序外部向程序传递参数。
sys.exit([arg]): 程序中间的退出，arg=0为正常退出。
sys.getdefaultencoding(): 获取系统当前编码，一般默认为ascii。
sys.setdefaultencoding(): 设置系统默认编码，执行dir（sys）时不会看到这个方法，在解释器中执行不通过，可以先执行reload(sys)，在执行 setdefaultencoding('utf8')，此时将系统默认编码设置为utf8。（见设置系统默认编码）
sys.getfilesystemencoding(): 获取文件系统使用编码方式，Windows下返回'mbcs'，mac下返回'utf-8'.
sys.path: 获取指定模块搜索路径的字符串集合，可以将写好的模块放在得到的某个路径下，就可以在程序中import时正确找到。
sys.platform: 获取当前系统平台。
sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr: stdin , stdout , 以及stderr 变量包含与标准I/O 流对应的流对象. 如果需要更好地控制输出,而print 不能满足你的要求, 它们就是你所需要的. 你也可以替换它们, 这时候你就可以重定向输出和输入到其它设备( device ), 或者以非标准的方式处理它们

❸ python标准模块的理解与运用

Python 带有一个标准模块库，并发布有独立的文档，名为 Python 库参考手册（此后称其为“库参考手册”）。有一些模块内置于解释器之中，这些操作的访问接口不是语言内核的一部分，但是已经内置于解释器了。这既是为了提高效率，也是为了给系统调用等操作系统原生访问提供接口。这类模块集合是一个依赖于底层平台的配置选项。例如，winreg 模块只提供在 Windows 系统上才有。有一个具体的模块值得注意： sys ，这个模块内置于所有的 Python 解释器。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和辅助提示符字符串:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
>>
这两个变量只在解释器的交互模式下有意义。
变量 sys.path 是解释器模块搜索路径的字符串行表。它由环境变量 PYTHONPATH 初始化，如果没有设定 PYTHONPATH ，就由内置的默认值初始化。

❹ 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。

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