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Python中如何删除一个文件
使用Python删除文件有多种方法，但是最好的方法如下：
os.remove()删除文件
os.unlink()删除文件
shutil.rmtree()删除目录及其下面所有内容
pathlib.Path.unlink()在Python3.4及更高版本中用来删除单个文件pathlib模块。
os.remove()删除文件
Python中的OS模块提供了与操作系统进行交互的功能。OS属于Python的标准实用程序模块。该模块提供了使用依赖于操作系统的功能的便捷式方法。
python中的os.remove()方法用于删除文件路径。此方法无法删除目录。如果指定的路径是目录，则该方法将引发OSError。
注意：可以使用os.rmdir()删除目录。
使用os.unlink()删除Python文件
os.unlink()是os.remove()的别名。在Unix OS中，删除也称为unlink。
注意：所有功能和语法与os.unlink()和os.remove()相同。它们都用于删除Python文件路径。两者都是Python标准库的os模块中执行删除功能的方法。
它有两个名称，别名：os.unlink()和os.remove()。
为同一个函数提供两个别名的可能原因是，该模块的维护者认为，许多程序员可能会从C的底层编辑转向Python，其中库函数和底层系统调用称为unlink()，而其他人则可能会使用rm命令或shell脚本来简化语言。
使用shutil.rmtree()删除Python文件
shutil.rmtree()：删除指定的目录，所有子目录和所有文件。此功能特别危险，因为它无需检查即可删除所有内容。结果，您可以使用此功能轻松丢失数据。
rmtree()是shutil模块下的一种方法，该方法以递归方式删除目录及其内容。
使用pathlib.Path.unlink()删除文件
pathlib模块在Python3.4及更高版本中可用。如果要在Python2中使用此模块，可以使用pip进行安装。pathlib提供了一个面向对象的界面，用于处理不同操作系统的文件系统路径。
要使用pathlib模块删除文件，请创建一个指向该文件的Path对象，然后对该对象调用unlink()方法。
Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
推荐5个常用的Python标准库：
1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。
2、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。
3、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。
4、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。
5、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式
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。
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