【Python】Python开发必不可少20个库

2018-07-30 0 条评论 290 次阅读 14 人点赞

在学习和使用Python的过程中,我们会遇到各种各样的库,这些库让我们的开发更加简洁明了,节约了大量的时间和精力。这里选出20个Python开发过程中必不可少的Python库,看看有哪些是你也用到过的吧!

1. Requests

Requests是一个优雅而简单的Python HTTP库,作者是Kenneth Reitz。每个Python程序员应该都会用到它,各种爬虫里也常见它的身影。

官网: http://www.python-requests.org/en/master/

2. Scrapy

这是一个开源和协作框架,可以以快速,简单,可扩展的方式从网站中提取所需的数据。如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

官网: https://scrapy.org/

3. wxPython

它是Python语言的跨平台GUI工具包,用它开发GUI可以快速构建跨平台的应用。类似的还有tkinter。

官网: https://wxpython.org/

4. Pillow

它是PIL(Python图形库)的一个分支。和PIL相比,Pillow更加友好,如果你的工作内容主要是图形方面的,经常用到PIL,那么不妨尝试下Pillow。

官网: https://python-pillow.org/

5. SQLAlchemy

一个数据库的库,旨在实现高效,高性能的数据库访问。值得注意的是,这个库毁誉参半,富有争议,是否使用的决定权在你手里。

官网: http://www.sqlalchemy.org/

6. Beautiful Soup

用于解析HTML和XML文档,可用于从HTML中提取数据,新手不得不学习的一个库,虽然很慢。

官网: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

7. Twisted

Twisted是一个用Python编写的事件驱动的网络引擎,对于网络应用开发者来说,这是一个非常重要的工具。它有非常优美的api,被很多Python开发大牛使用。

官网: https://twistedmatrix.com/trac/

8. NumPy

NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,它为Python提供了很多高级的数学方法,相信做Python的各位都知道。

官网: http://www.numpy.org/

9. SciPy

提了NumPy,那就不得不提一下SciPy。跟NumPy类似,它是一个Python的算法和数学工具库,它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python,因为用着太爽了。

官网: https://www.scipy.org/

10. matplotlib

一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。

官网: https://matplotlib.org/

11. Pygame

Pygame是跨平台Python模块,可以用来开发2D游戏,比如学Python时写的飞机大战(笑。

官网: https://www.pygame.org/

12. Pyglet

区别于Pygame,这是一个3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。

官网: https://bitbucket.org/pyglet/pyglet/wiki/Home

13. pyQT

一个GUI工具,类似于wxPython,PyQt是Python语言的GUI编程解决方案之一。

官网: https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro

14. pyGtk

也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。

官网: http://www.pygtk.org/

15. Scapy

用Python写的数据包探测和分析库,它能够伪造或解码大量协议的数据包,通过线路发送,捕获它们,匹配请求和回复等等。

官网: https://scapy.net/

16. pywin32

一个提供和windows交互的和类的Python库,它提供对许多Windows API函数的访问。

官网: https://github.com/mhammond/pywin32

17.NLTK

自然语言工具包。我知道大多数人不会用它,但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话,它是非常好的库。但它的功能远远不止如此,自己摸索一下吧。

官网: http://www.nltk.org/

18. nose

一个Python测试框架,做测试开发必不可少的一个框架,它继承自unittest,且比unittest更容易使用。

官网: https://nose.readthedocs.io/en/latest/

19. SymPy

SymPy是一个用于代数的Python库。它旨在成为一个功能齐全的计算机代数系统(CAS),同时保持代码尽可能简单,以便易于理解和易于扩展。它可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。

官网: http://www.sympy.org/

20. IPython

这是一个饱受赞誉的Python库。它是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。

官网: http://ipython.org/

Python的魅力在于简单的语法,这离不开各种各样的库,有了这些库我们两三句代码就能实现一个强大的功能。感谢无数的开发者的贡献,才有了今天的Python 。

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