A. 最常用的幾個python庫
Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。
B. python 的庫有多少
庫都是人說的算，比如說你寫了一個很好用的庫，開源出去然後再告知python，python也覺得這個好就給你發行了。
去網上搜了，現在大於500多個庫
C. 2017年10大流行Python庫有哪些
1、NumPy
NumPy是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化，可以提升性能，從而加快執行速度。
2、SciPy
SciPy 是一個工程和科學軟體庫， 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主
要功能建立在 NumPy 的基礎之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數值常式操作。SciPy 的所有子模塊中的函數都有詳細的文檔，這也是一個優勢。
3、Pandas
Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化。
4、Seaborn
Seaborn 主要關注統計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數據但也描繪總體分布。Seaborn 基於 Matplotlib，並高度依賴於它。
5、Bokeh
Bokeh是一個很好的可視化庫，其目的是互動式可視化，不過這個庫獨立於 Matplotlib，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟體包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟體包構建於 SciPy 之上，並大量使用其數學操作，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標准。
7、Theano
Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數組，以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發，主要是為了滿足機器學習的需求。
8、Keras
Keras是一個使用高層介面構建神經網路的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計，足以用於嚴肅的建模。
9、Gensim
Gensim是一個用於 Python 的開源庫，實現了用於向量空間建模和主題建模的工具。Gensim 實現了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等演算法，還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec，以便於檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用於從網路檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數據，也可以用作通用的爬蟲。該庫在介面設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼，因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。
D. Python什麼爬蟲庫好用
請求庫：
1. requests 這個庫是爬蟲最常用的一個庫
2. Selenium Selenium 是一個自動化測試工具，利用它我們可以驅動瀏覽器執行特定的動作，如點擊、下拉等操作 對於一些用JS做誼染的頁面來說，這種抓取方式是非常有效的。
3.ChomeDrive 安裝了這個庫，才能驅動Chrome瀏覽器完成相應的操作
4.GeckoDriver 使用W3C WebDriver兼容客戶端與基於Gecko的瀏覽器進行交互的代理。
5.PhantomJS PhantomJS 是一個無界面 、可腳本編程的 WebKit 瀏覽器引擎，它原生支持多種Web標准：Dom操作，css選擇器，json，Canvas以及SVG。
6.aiohttp 之前接收requests庫是一個阻塞式HTTP請求庫，當我們發送一個請求後。程序會一直等待伺服器響應，直到伺服器響應後，程序才會最下一步處理。其實，這個過程比較耗時間。如果程序可以在等待的過程中做一些其他的事情，如進行請求的調度，響應的處理等，那麼爬蟲的效率就會比之前的那種方式有很大的提升。 而aiohttp就是這樣一個提供非同步web服務的庫。使用說這個庫用起來還是相當方便的。
解析庫：
1.lxml lxml是python的一個解析庫，這個庫支持HTML和xml的解析，支持XPath的解析方式，而且效率也是非常高的，深受廣大程序員的熱愛
2.Beautiful Soup Beautiful Soup也是python里一個HTML或XMl的解析庫，它可以很方便的懂網頁中提取數據，擁有強大的API和多種解析方式。
3.pyquery 同樣是一個強大的網頁解析工具，它提供了和 jQuery 類似的語法來解析HTML 文梢，
資料庫：
1.mysql 資料庫
2.MongoDB Mo goDB 是由 ＋＋語言編寫的非關系型資料庫， 是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統內容存儲形式類似 JSON 對象，它的欄位值可以包含其他文檔、數組及文檔數組，非常靈活
3.Redis 是一個基於 存的高效的非關系型資料庫，
存儲庫：
1.PyMySOL
2.PyMongo
3.redis-py
4.RedisDump
web庫：
1.Flask 是一個輕量級的Web服務程序，它簡單，易用，靈活
2.Tornado 是一個支持非同步的Web框架，通過使用非阻塞I/O流，可以支持成千上萬的開放式連接。
E. 為什麼Python有那麼多方便的庫而C++很少
首先python有個pip，發布和獲取都比較方便。
其次python的庫，基本上都通用，pip下來就可以直接用了。只適用於py2的庫，也在也很少了。
而C++的庫，且不說一堆庫只能在linux下用，一堆只能在win下用。就算可以用的，叫你自己編譯一遍，你就不一定能成功，有些代碼不好的，只能在某些版本的編譯器上才能跑，你就只能哭了。
編譯方法亂七八糟的，有的只支持configure+make，有的是cmake，還有chrome用的那啥玩意忘記名字了。大一點的編譯要幾個小時，在win下還要編譯debug和release兩個版本。
編譯好了，用的時候還要自己去配置頭文件路徑，庫文件路徑，鏈接的時候鏈接上才能使用。一不小心就會有各種鏈接錯誤無從查起。
python的庫做起來也很方便，你可以無所顧忌地用已有的庫來節省開發。而C++的庫呢？你想偷點懶，用些第三方的庫在你的庫中，只會讓別人編譯的時候更麻煩。
另外好多C++的庫，本身帶有一定的學習作用，你領悟之後，可以自己做個更適合自己的庫出來，反正C++開發慢，不再乎再慢這么點時間。
F. 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。
G. 常用的python庫有哪些
1.Matplotlib
Matplotlib是一個用於創立二維圖和圖形的底層庫。藉由它的協助，你可以構建各種不同的圖標，從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib可以與許多盛行的繪圖庫結合運用。
2.Seaborn
Seaborn本質上是一個根據matplotlib庫的高級API。它包括更適合處理圖表的默認設置。此外，還有豐厚的可視化庫，包括一些雜亂類型，如時刻序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。
3.Plotly
Plotly是一個盛行的庫，它可以讓你輕松構建雜亂的圖形。該軟體包適用於互動式Web運用程，可完成輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果
4.Bokeh
Bokeh庫運用JavaScript小部件在瀏覽器中創立互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表調集，樣式可能性(stylingpossibilities)，鏈接圖、增加小部件和界說回調等方式的交互才能，以及許多更有用的特性。
5.Pydot
Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面，經常用於生成雜亂的定向圖和無向圖，可以顯現圖形的結構，對於構建神經網路和根據決策樹的演算法時十分有效。
6.pyecharts
是根據網路開源的Echarts而開發的Python可視化東西。
pyecharts功用十分強大，支撐多達400+地圖;支撐JupyterNotebook、JupyterLab;可以輕松集成至Flask，Sanic，Django等幹流Web結構。
關於常用的python庫有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是沒有盡頭的，學習一項技能更是受益終身，因此，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如若你還想繼續了解關於python編程的素材及學習方法等內容，可以點擊本站其他文章學習。
H. 有哪些比較好用的Python資料庫操作類庫
mysql吧，pc機用起來方便，再下載一個圖形化界面，可以在裡面試驗語句之後用python做批量處理。