python核函数库 python 内核

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：

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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常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、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 datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

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python 机器学习 用什么库

（1）scikit-learn

Python下做机器学习，首推scikit-learn。该项目文档齐全、讲解清晰，功能齐备，使用方便，而且社区活跃。

（2）Orange

机器学习是其的功能之一，主要还是侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。

（3）shogun

shogun，非日本的老外弄的一个机器学习库，还专门配了一个我们能看懂的日文名“将军”（是日本幕府时代的将军）。文档齐全，开发活跃，更新快，运算速度也很快。主攻大尺度的核函数，尤其是大尺度核函数下的SVM。具有很多SVM的高级用法，比如多核配用等。支持Python、R、C++、Matlab等语言。

（4）其它

A.pyml(a python module for machine learning，支持svm/knn/k-means==)

B.milk(python的机器学习工具包，主要是针对监督学习，包括svm/knn/决策树)

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