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Python常用三方库,小编根据工作经验分了下类,仅供参考:
后端框架类、办公类、数据分析类、爬虫类、GIS类、人工智能类等。
一、后端框架类
1、Django
Django 是Python中最为流行的Web框架之一,它提供了完整的Web开发支持,包括ORM、模板引擎、路由、中间件等功能。
2、Flask
Flask 是Python中最为常用的Web框架之一,它提供了轻量级的Web开发支持,同时也支持RESTful API的开发。
3、FastAPI
FastAPI是一个用于构建API的现代、快速(高性能)的web框架,使用Python 3.8+并基于标准的Python类型提示。
二、办公类
1、openpyxl
openpyxl 是一个处理 Microsoft Excel 文档的 Python 第三方库,它支持读写的 Excel 的 xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm 等格式文件,并进一步处理 Excel 文件中的工作表、表单和数据单元。
2、xlrd
xlrd 模块可以用于读取Excel的数据,速度非常快,推荐使用!
3、xlwt
xlwt 可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改,速度也很快,但是只支持xls格式!
4、xlutils
xlutils 可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改,并保存。
三、数据分析类
1、numpy
numpy 是 Python 的一种开源数值计算扩展第三方库,用于处理数据类型相同的多维数组(ndarray),简称“数组”。这个库可用来存储和处理大型矩阵,比 Python 语言提供的列表结构要高效的多。
2、pandas
pandas是基于numpy扩展的第一个重要的第三方库,它是为解决数据分析任务创建的。提供了一批标准的数据模型和大量快速便捷处理数据的函数和方法,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
3、scipy
scipy 是一款方便、易用、转为科学和工程设计的Python工具包,是在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。
4、Matplotlib
Matplotlib 是Python中最常用的绘图库之一,它可以生成各种类型的统计图表,如折线图、散点图、柱状图等,支持各种格式的输出。
四、爬虫类
1、Requests
Requests 是Python中最为常用的HTTP库之一,它提供了简洁的API,使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发送和处理。
2、Httpx
Httpx 是 Python 3 的全功能 HTTP 客户端,它提供同步和异步 API,并支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2。
3、Scrapy
Scrapy 是Python中最为常用的爬虫框架之一,它提供了完整的爬虫开发支持,包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。
4、Beautiful Soup
Beautiful Soup 是Python中最为常用的HTML解析库之一,它可以将HTML文档解析为Python对象,使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。
5、Playwright
Playwright 是微软在 2020 年初开源的新一代自动化测试工具,它的功能类似于 Selenium、Pyppeteer 等,都可以驱动浏览器进行各种自动化操作。它的功能也非常强大,对市面上的主流浏览器都提供了支持,API 功能简洁又强大。虽然诞生比较晚,但是现在发展得非常火热。
6、DrissionPage
DrissionPage 是基于python的网页自动化工具。既能控制浏览器,也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率。功能强大,内置无数人性化设计和便捷功能。语法简洁而优雅,代码量少。
五、GIS类
1、GDAL
GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。
2、shapefile
shapefile 是GIS中非常重要的一种数据类型,在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class),主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。
3、shapely
shapely 是专门做图形计算的包,基本上图形线段,点的判断包里都有,实现的几何对象的基本类型是点、曲线和曲面。
六、人工智能类
1、TensorFlow
TensorFlow 提供了深度学习相关的算法和工具,例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,是人工智能领域中广泛使用的库。
2、PyTorch
PyTorch 是Facebook开发的机器学习框架,它也支持各种深度学习算法的实现和封装,同时也提供了一些高层次的API,使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。
后端框架类、办公类、数据分析类、爬虫类、GIS类、人工智能类等。
一、后端框架类
1、Django
Django 是Python中最为流行的Web框架之一,它提供了完整的Web开发支持,包括ORM、模板引擎、路由、中间件等功能。
2、Flask
Flask 是Python中最为常用的Web框架之一,它提供了轻量级的Web开发支持,同时也支持RESTful API的开发。
3、FastAPI
FastAPI是一个用于构建API的现代、快速(高性能)的web框架,使用Python 3.8+并基于标准的Python类型提示。
二、办公类
1、openpyxl
openpyxl 是一个处理 Microsoft Excel 文档的 Python 第三方库,它支持读写的 Excel 的 xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm 等格式文件,并进一步处理 Excel 文件中的工作表、表单和数据单元。
2、xlrd
xlrd 模块可以用于读取Excel的数据,速度非常快,推荐使用!
3、xlwt
xlwt 可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改,速度也很快,但是只支持xls格式!
4、xlutils
xlutils 可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改,并保存。
三、数据分析类
1、numpy
numpy 是 Python 的一种开源数值计算扩展第三方库,用于处理数据类型相同的多维数组(ndarray),简称“数组”。这个库可用来存储和处理大型矩阵,比 Python 语言提供的列表结构要高效的多。
2、pandas
pandas是基于numpy扩展的第一个重要的第三方库,它是为解决数据分析任务创建的。提供了一批标准的数据模型和大量快速便捷处理数据的函数和方法,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
3、scipy
scipy 是一款方便、易用、转为科学和工程设计的Python工具包,是在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。
4、Matplotlib
Matplotlib 是Python中最常用的绘图库之一,它可以生成各种类型的统计图表,如折线图、散点图、柱状图等,支持各种格式的输出。
四、爬虫类
1、Requests
Requests 是Python中最为常用的HTTP库之一,它提供了简洁的API,使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发送和处理。
2、Httpx
Httpx 是 Python 3 的全功能 HTTP 客户端,它提供同步和异步 API,并支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2。
3、Scrapy
Scrapy 是Python中最为常用的爬虫框架之一,它提供了完整的爬虫开发支持,包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。
4、Beautiful Soup
Beautiful Soup 是Python中最为常用的HTML解析库之一,它可以将HTML文档解析为Python对象,使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。
5、Playwright
Playwright 是微软在 2020 年初开源的新一代自动化测试工具,它的功能类似于 Selenium、Pyppeteer 等,都可以驱动浏览器进行各种自动化操作。它的功能也非常强大,对市面上的主流浏览器都提供了支持,API 功能简洁又强大。虽然诞生比较晚,但是现在发展得非常火热。
6、DrissionPage
DrissionPage 是基于python的网页自动化工具。既能控制浏览器,也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率。功能强大,内置无数人性化设计和便捷功能。语法简洁而优雅,代码量少。
五、GIS类
1、GDAL
GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。
2、shapefile
shapefile 是GIS中非常重要的一种数据类型,在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class),主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。
3、shapely
shapely 是专门做图形计算的包,基本上图形线段,点的判断包里都有,实现的几何对象的基本类型是点、曲线和曲面。
六、人工智能类
1、TensorFlow
TensorFlow 提供了深度学习相关的算法和工具,例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,是人工智能领域中广泛使用的库。
2、PyTorch
PyTorch 是Facebook开发的机器学习框架,它也支持各种深度学习算法的实现和封装,同时也提供了一些高层次的API,使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。
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网络协议的工作原理和它们在实际应用中的使用场景:1. TCP (Transmission Control Protocol):- 工作原理:TCP是一种面向连接的协议,它通过三次握手过程建立连接。首先,客户端发送一个SYN(同步)包到服务器,服务器回应一个SYN+ACK(同步确认)包,最后客户端发送一个ACK(确认)包。这个过程确保了双方都准备好进行数据传输。TCP还提供了错误检测、重传机制和流量控制,以确保数据的完整性和顺序。- 使用场景:TCP广泛应用于需要可靠数据传输的场景,如Web浏览、文件传输、电子邮件等。2.…
养网站防老第7步:注册域名,解析域名,部署上线
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