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盘点Python常用的模块和包
模块
1.定义
计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。
2.优点：
提高代码的可维护性。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问：
颜色：
教程：
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问：
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
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4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：
讲解：
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK () 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。
访问：
讲解：
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
相关推荐：《Python视频教程》
Web框架
1.Tornado
访问：
2.Flask
访问：
3.Web.py
访问：
4.django
5.cherrypy
6.jinjs
GUI 图形界面
1.Tkinter
2.wxPython
3.PyGTK
4.PyQt
5.PySide
科学计算
教程
1.numpy
访问
讲解
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
讲解
解方程
3.SciPy
官网
讲解
4.pandas
官网
讲解
5.blaze
官网
密码学
1.cryptography
2.hashids
3.Paramiko
4.Passlib
5.PyCrypto
6.PyNacl
爬虫相关
requests
scrapy
pyspider
portia
html2text
BeautifulSoup
lxml
selenium
mechanize
PyQuery
creepy
gevent
一个高并发的网络性能库
图像处理
bigmoyan
Python Imaging Library(PIL)
pillow：
自然语言处理
1.nltk：
教程
2.snownlp
3.Pattern
4.TextBlob
5.Polyglot
6.jieba：
数据库驱动
mysql-python
PyMySQL
PyMongo
pymongo
MongoDB库
访问：
redis
Redis库
访问：
cxOracle
Oracle库
访问：
SQLAlchemy
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：
peewee，
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：
torndb
Tornado原装DB
访问：
Web
pycurl
URL处理工具
smtplib模块
发送电子邮件
其他库暂未分类
1.PyInstaller：
是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。
2.Ipython
一种交互式计算和开发环境
讲解
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Python开发中常用的模块有哪些?
1、os模块#用作系统级别的工作
2、sys模块#提供解释器相关操作
3、hashlib模块# 用于加密相关的操作
4、json和pickle模块 #用于序列化数据
5、subprocess模块
6、shuit模块#文件的复制移动
7、logging模块#格式化记录日志
8、random模块 用于取随机数
9、time datetime模块时间模块
10、re模块 正则匹配
关于Python开发中常用的模块有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
python十大必学模块是什么？
这个不能一概而论的，据说python目前高达27万+个库，看你学习的方向必学模块也有不同，简单列举：
1、网络通用方面：
urllib -网络库
requests -网络库
pycurl – 网络库
httplib2 – 网络库
RoboBrowser – 浏览网页
MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库
socket – 底层网络接口
2、爬虫方面：
grab – 爬虫框架
scrapy – 网络爬虫框架，不支持Python3
pyspider –爬虫系统。
cola – 爬虫框架
portia – 可视化爬虫
3、HTML/XML解析方面：
lxml – 高效HTML/ XML处理库
cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。
pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。
html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM
feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。
MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
xhtml2pdf – 将HTML/CSS转换为PDF。
untangle – XML文件转Python对象
4、文件处理方面：
xpinyin – 将中国汉字转为拼音
tablib – 数据导出为XLS、CSV、JSON、等格式的模块
textract – 从文件中提取文本
messytables – 解析表格数据
rows – 常用数据接口
Office
python-docx – 读取，查询和修改docx文件
xlwt / xlrd – 从Excel文件读取写入数据和格式信息
Markdown
Python-Markdown – 一个用Python实现的John Gruber的Markdown。
Python开发中常用的模块有哪些
一、导入模块
import module
from module.xx import xx
from module.xx import xx as rename
from module.xx import *
二、开源模块
yum、pip、apt-get
源码编译安装：Python setup.py build Python setup install
三、常用模块
os模块#用作系统级别的工作
sys模块#提供解释器相关操作
hashlib模块# 用于加密相关的操作
json和pickle模块 #用于序列化数据
subprocess模块
shuit模块 #文件的复制移动
logging模块#格式化记录日志
random模块 用于取随机数
time datetime模块时间模块
re模块 正则匹配
