您的位置:

阅读python库(python基础教程在线阅读)

本文目录一览:

你的第一份Python库源码阅读:records库

records库的使用非常简单且人性化,定义数据库连接串和sql语句,然后将返回值作为rows打印出来,或者输出为文件,没有复杂的orm逻辑,实现逻辑很清晰

records有一些pip依赖,每个依赖项的作用如下:

Database类:

封装基本数据库操作,主要使用query方法,调用SQLAlchemy的方法,获取结果后调用Record类获得Record生成器,再调用RecordCollection获得所有的结果

Record类:

接收database查询后的keys和rows,初始化时,检测是否长度一致,然后对其包装,使其支持迭代,支持直接to_dict转为dict对象,支持直接export导出。

RecordCollection类:

部分方法和Record类相同,但RecordCollection实现了first方法,获取第一个row,如果不存在,则默认default为none,如果defalut本身就是实例或者exception的子类,直接抛出异常,另外,实现了一次实例化后多次查询时的缓存。

全局变量和方法:

基础概念:

python常用库有哪些?

python常用的库有sys os 获取系统相关信息

re 正则表达式模块

numpy pandas sklearn 模块用于科学计算

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

1、Pandas:是一个Python包,旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作,简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化,是数据整理的完美工具。

2、Numpy:是专门为Python中科学计算而设计的软件集合,它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。

3、SciPy:是一个工程和科学软件库,包含线性代数,优化,集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上,通过其特定子模块提供有效的数值例程,并作为数字积分、优化和其他例程。

4、Matplotlib:为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制,它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

5、Seaborn:主要关注统计模型的可视化(包括热图),Seaborn高度依赖于Matplotlib。

6、Bokeh:独立于Matplotlib,主要焦点是交互性,它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

7、Plotly:是一个基于Web用于构建可视化的工具箱,提供API给一些编程语言(Python在内)。

8、Scikits:是Scikits

Stack额外的软件包,专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上,中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效,是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

9、Theano:是一个Python软件包,它定义了与NumPy类似的多维数组,以及数学运算和表达式。此库是被编译的,可实现在所有架构上的高效运行。

10、TensorFlow:是数据流图计算的开源库,旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求,并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者,可以在大型数据集上快速训练神经网络。

11、Keras:是一个用Python编写的开源的库,用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂,具有高级可扩展性。

12、NLTK:主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务,旨在促进NLP及相关领域(语言学,认知科学人工智能等)的教学和研究。

13、Gensim:是一个用于Python的开源库,为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计,不仅可以进行内存处理,还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。