A. 求一个python工具中httplib2库的详细说明
https://github.com/jcgregorio/httplib2 lib库主页
B. python安装扩展库常用的工具是什么
要看是什么系统
win用pip
linux用apt-get
C. python安装第三方库常用的是什么工具
这个安装第三方厂库，这应该是执行一下张岚，这应该能够今天把它连通在一起，所以这个事儿非常的烦恼。
D. 开发Python用哪些工具好
刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。
具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。
E. python 数据挖掘需要用哪些库和工具
python 数据挖掘常用的库太多了！主要分为以下几大类：
第一数据获取：request,BeautifulSoup
第二基本数学库：numpy
第三 数据库出路 pymongo
第四 图形可视化 matplotlib
第五 树分析基本的库 pandas
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。
想要了解更多有关python 数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。CDA数据分析师证书的含金量是很高的，简单从两个方面分析一下：首先是企业对于CDA的认可，经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书，属于行业顶尖的人才认证，已获得IBM大数据大学，中国电信，苏宁，德勤，猎聘，CDMS等企业的认可。CDA证书逐渐获得各企业用人单位认可与引进，如中国电信、中国移动、德勤，苏宁，中国银行，重庆统计局等。点击预约免费试听课。
F. 什么是目前比较常用的Python扩展库管理工具
这个网站左上角有documentation链接的，点进去看看。
像exe，msi如果别人已经编译过了就看不到源码了，说明作者并不希望你看到源码。第三方库开源软件比较多，有网页论坛可以找，所以直接进模块目录就可以看到源码。
元格中输入公式：=RIGHT(A,)，确认后即显示
G. python怎么使用pip工具
安装python以后（我的python版本是32位，版本号2.7.10），如果需要安装一些其他的库，一般有两种办法，一种是自己手动去各个库的官网下载，自己安装；另一种方法是安装pip，使用pip可以方便安装各种python的库。
下面对pip工具的使用进行简单的介绍：
1，要安装某个python库，直接使用 pip install package_name 即可。如pip install matplotpb
2，要查看python都安装了哪些库，可以使用pip pst，结果类似下图
4，要删除某个安装的库，可以使用pip uninstall package_name 命令。
5，要显示某个库的详细信息，可以使用pip show package_name 命令。如 pip show PIL，结果如下图
6,显示安装的库中有哪些是需要升级的，可以使用pip pst –outdated，显示如下：
7，升级一个已经安装的package，使用pip install --upgrade package_name，例如 pip install –upgrade numpy
基本的命令解释，如下图：
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么使用pip工具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！
H. Python安装扩展库常用的工具是__________和conda,其中后者需要安装Python集
pip 和 conda
I. 分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
J. python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。