Ⅰ python十大必學模塊是什麼
這個不能一概而論的，據說python目前高達27萬+個庫，看你學習的方向必學模塊也有不同，簡單列舉：
1、網路通用方面：
urllib-網路庫
requests-網路庫
pycurl– 網路庫
httplib2– 網路庫
RoboBrowser– 瀏覽網頁
MechanicalSoup-一個與網站自動交互Python庫
socket– 底層網路介面
2、爬蟲方面：
grab– 爬蟲框架
scrapy– 網路爬蟲框架，不支持Python3
pyspider–爬蟲系統。
cola– 爬蟲框架
portia– 可視化爬蟲
3、HTML/XML解析方面：
lxml– 高效HTML/ XML處理庫
cssselect– 解析DOM樹和CSS選擇器。
pyquery– 解析DOM樹和jQuery選擇器。
html5lib– 根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM
feedparser– 解析RSS/ATOM feeds。
MarkupSafe– 為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字元串。
xhtml2pdf– 將HTML/CSS轉換為PDF。
untangle– XML文件轉Python對象
4、文件處理方面：
xpinyin– 將中國漢字轉為拼音
tablib– 數據導出為XLS、CSV、JSON、等格式的模塊
textract– 從文件中提取文本
messytables– 解析表格數據
rows– 常用數據介面
Office
python-docx– 讀取，查詢和修改docx文件
xlwt/xlrd– 從Excel文件讀取寫入數據和格式信息
Markdown
Python-Markdown– 一個用Python實現的John Gruber的Markdown。
Ⅱ python中什麼是模塊
模塊可以理解為程序包，像繪圖色matplotlib，數學計算色numpy，import進python程序即可調用其中函數完成特定功能
Ⅲ python標准庫中常用的網路相關模塊有哪些
1、asynchat、asyncore
asynchat是asyncore的增強版。asyncore則是非同步套接字處理程序。
2、Cookie、cookielib
Cookie對象操作，主要用於伺服器。cookielib客戶端的cookie的支持。
3、email
E-mail郵件消息的支持。包括MIME
4、imaplib
IMAP4客戶端模塊
5、mailbox
讀取多種郵箱的格式
6、mailcap
通過mailcap文件訪問MIME配置
7、mhlib
訪問MH郵箱
8、poplib
POP客戶端模塊
9、robotparser
支持解析Web伺服器的robot文件
10、SimpleXMLRPCServer
一個簡單的XML-RPC伺服器
11、smtpd、smtplib
SMTP伺服器端模塊、SMTP客戶端模塊
python標准庫中常用的網路相關模塊並不止以上這些。還有很多，但並不一定都需要了解，只需在需要使用的時候查找參考使用即可。
Ⅳ python3最最常用的模塊你收藏了嗎
沒收藏
Ⅳ 常用Python機器學習庫有哪些
Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。
Ⅵ 盤點Python常用的模塊和包
模塊
1.定義
計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。
2.優點：
提高代碼的可維護性。
提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。
引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。
避免函數名和變數名等名稱沖突。
python內建模塊：
1.sys模塊
2.random模塊
3.os模塊：
os.path:講解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
數據可視化
1.matplotlib :
是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。
訪問：
https://matplotlib.org/
顏色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
訪問：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖
訪問：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖
訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據
講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
機器學習
1.Scikit-learn
是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。
訪問：
講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。
相關推薦：《Python視頻教程》
Web框架
1.Tornado
訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
訪問：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
訪問：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 圖形界面
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
科學計算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
訪問
http://www.numpy.org/
講解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題
訪問
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
講解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官網
https://www.scipy.org/
講解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官網
http://pandas.pydata.org/
講解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官網
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密碼學
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/
爬蟲相關
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
一個高並發的網路性能庫
http://www.gevent.org/
圖像處理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow：
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然語言處理
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
資料庫驅動
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：http://www.sqlalchemy.org/
peewee，
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原裝DB
訪問：https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL處理工具
smtplib模塊
發送電子郵件
其他庫暫未分類
1.PyInstaller：
是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。
2.Ipython
一種互動式計算和開發環境
講解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Ⅶ Python random模塊常用方法
Python random模塊常用方法
這篇文章主要介紹了Python random模塊常用方法,本文羅列了最常用的方法,需要的朋友可以參考下
代碼如下:
import random
print random.random()
獲取一個小於1的浮點數
代碼如下:
import random
random.randint(1,10)
獲取一個從1到10的整數
代碼如下:
import random
print random.uniform(0,2)
獲取一個大於0小於2的浮點數
代碼如下:
import random
print random.randrange(1,10,4)
獲取一個從1到10步長為4的隨機數
代碼如下:
import random
a=[1,2,3,4,5]
random.choice(a)
從列表a從隨機取出一個元素
代碼如下:
import random
a=[1,2,3,4,5]
random.shuffle(a)
打亂列表a里元素的順序
代碼如下:
import random
a=[1,2,3,4,5]
random.sample(a,3)
從列表a中以隨機順序取出3個元素(一個元素只能取出一次,所以取出的個數不能大於列表所含元素的個數)
Ⅷ python中os和sys模塊的區別與常用方法總結
os與sys模塊的官方解釋如下：
os: This mole provides a portable way of using operating system dependent functionality.
這個模塊提供了一種方便的使用操作系統函數的方法。
sys: This mole provides access to some variables used or maintained by the interpreter and to functions that interact strongly with the interpreter.
這個模塊可供訪問由解釋器使用或維護的變數和與解釋器進行交互的函數。
總結就是，os模塊負責程序與操作系統的交互，提供了訪問操作系統底層的介面;sys模塊負責程序與python解釋器的交互，提供了一系列的函數和變數，用於操控python的運行時環境。
Ⅸ python數據挖掘是什麼
數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用於矩陣運算、隨機數的生成等
pandas模塊：用於數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等
matplotlib模塊：專用於數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊
statsmodels模塊：用於構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等
scipy模塊：專用於統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等
sklearn模塊：專用於機器學習，包含了常規的數據挖掘演算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關於數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然後你在代碼落地的過程中一定會對演算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論演算法的過程中就打退堂鼓
了。
對於小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什麼，這些痛點是否能夠體現在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重於歷史的描述，數據挖掘則側重於未來
的預測。
差異在於對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
更多技術請關注python視頻教程。
Ⅹ Python開發中常用的模塊有哪些
一、導入模塊
import mole
from mole.xx import xx
from mole.xx import xx as rename
from mole.xx import *
二、開源模塊
三、常用模塊
os模塊#用作系統級別的工作
sys模塊#提供解釋器相關操作
hashlib模塊# 用於加密相關的操作
json和pickle模塊 #用於序列化數據
subprocess模塊
shuit模塊 #文件的復制移動
logging模塊#格式化記錄日誌
random模塊 用於取隨機數
time datetime模塊時間模塊
re模塊 正則匹配