本文目录一览:
- 1、python常用的数据库有哪些?
- 2、常用的python库有哪些
- 3、Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
- 4、Python 最重要的库都有哪些
- 5、最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
python常用的数据库有哪些?
1、数据收集:(1)Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息,并将其整理为表格或JSON格式的数据结构;(2)Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后,Seleniumn一般能派上用场;(3)BeautifulSoup:用来收集网站内容的Python库,更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。
2、数据清理和转化:(4)Pandas:必须学习的,使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据,而且其内置巨量的函数,帮助使用者进行数据转换;(5)Numpy:必须学习的,Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列,而且其内置海量的数学函数;(6)Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据,支持多种语言版本。
3、数据可视化:(7)Matplotlib:最全面的Python数据可视化库;(8)Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。
4、数据模块化:(9)Scikit Learn:高级分析师,开启机器学习之旅,有六大主要模块:数据预处理,维度缩减,数据回归,数据分类,数据聚类分析,模型选择;(10)Tensorflow:由谷歌推出的来源机器学习库,是一个基于网页自动生成的仪表盘,它将数据学习流和结果进行了可视化处理,这一功能对于排错和展示都十分有用;(11)PyTorch:由Facebook发布的一个开源库,用作Python的公共机器学习框架。
5、音频和图像识别:(12)OpenCV:是最常用的图像和视频识别库,能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab,不仅支持Python,还支持JAVA和Matlab;(13)Librosa:是一个非常强大的音频和声音处理Python库,可以从音频段中提取各个部分,例如节奏以及节拍。
6、网页:(14)Django:开发网页服务后端,设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架;(15)Flask:是一个用于Python的轻量级网页开发框架。
常用的python库有哪些
10个顶级且实用的python库
1、Dash
Dash是比较新的软件包,它是用纯python构建数据可视化app的理想选择,因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒体库的python装饰器,SDL是一个跨平台开发库,旨在提供对以下内容的低级接口:音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。
Pygame具有高度的可移植性,几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎,但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow专门用于处理图像,您可以使用该库创建缩略图,在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作,这是理想的选择。
4、Colorama
Colorama允许你在终端使用颜色,非常适合python脚本,文档简短而有趣,可以在Colorama PyPi页面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易,因为JSON在python字典上的映射非常好。此外,python带有自己出色的json库,用于解析和创建JSON。对我来说,这是它最好的功能之一,如果我需要使用JSON,可以考虑使用python。
JmesPath使python处理JSON更加容易,它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上,它令Web请求变得非常简单,功能强大且用途广泛。
Requests可以完成您能想到的所有高级工作,比如:认证,使用cookie,执行POST、PUT、DELETE等,使用自定义证书,使用会话Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上,python的json是Simplejson。意思是:python采用了Simplejson的一个版本,并将其合并到每个发行版中,但是使用Simplejson具有一些优点:它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分,因此非常快速。
8、Emoji
Emoji库非常意思,但并非每个人都喜欢表情包,分析视角媒体数据时,Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是:常规的python日期时间功能在哪里结束,而Python-dateutil就出现了。
10、BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML,则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库,用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航,搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大,即使损坏了,也能够处理各种HTML,这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能:
①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode,将传出文档转换为UTF-8,您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部,使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
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。
除此之外,Python还有很多第三方库,了解更多可移步:oldboyedu
Python 最重要的库都有哪些
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外,NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据,NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数,这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年,帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame,它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series,一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能,pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库,它由John D.
Hunter创建,目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库,但matplotlib依然使用最为广泛,并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年,由Fernando
Pérez发起,旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中,它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具,它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历,IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年,目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年,scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块:
①分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归:Lasso、岭回归等
③聚类:K-means、谱聚类等
④降维:PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理:特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
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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