脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Python开源库

分享19个常用的Python开源库

 更新时间：2025年03月11日 08:23:17   作者：编程咕咕gu-  
这篇文章主要介绍了Python中常用的数据科学、Web开发、网络爬虫、机器学习、图形用户界面和其它常用库,涵盖了这些领域的核心工具和库,介绍了它们的特点和使用示例,需要的朋友可以参考下

一、数据科学与分析 (Data Science & Analysis)

NumPy (Numerical Python)：

  • 简介： NumPy 是 Python 数值计算的基石，提供了高效的多维数组对象 ndarray，以及用于数组操作、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等大量函数。

  • 特点： 速度快、功能强大，是 SciPy、Pandas 等库的基础。

  • 示例：

    import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2)  # 输出：[ 2  4  6  8 10]

Pandas (Python Data Analysis Library)：

  • 简介： Pandas 提供了 Series (一维数据) 和 DataFrame (二维表格数据) 两种核心数据结构，用于数据清洗、转换、分析和可视化。

  • 特点： 灵活、易用，擅长处理结构化数据，支持多种数据格式的导入导出。

  • 示例：

    import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

SciPy (Scientific Python)：

  • 简介： SciPy 构建在 NumPy 之上，提供了更高级的科学计算功能，包括优化、插值、积分、信号处理、统计、特殊函数等。

  • 特点： 涵盖领域广泛，是科学计算的重要工具。

  • 示例：

    from scipy import integrate
result = integrate.quad(lambda x: x**2, 0, 1)  # 计算 x^2 在 0 到 1 上的积分
print(result)

Matplotlib：

  • 简介： Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库，用于创建各种静态、动态、交互式的图表。

  • 特点： 图表类型丰富、高度可定制。

  • 示例：

    import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.show()

Seaborn：

  • 简介： Seaborn 基于 Matplotlib，提供了更高级的统计图表和更美观的默认样式。

  • 特点： 专注于统计数据可视化，API 更简洁。

  • 示例：

    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}
df = pd.DataFrame(data)
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)
plt.show()

二、Web 开发 (Web Development)

Django：

  • 简介： Django 是一个高级 Python Web 框架，遵循 MVC (模型-视图-控制器) 架构，提供了快速开发 Web 应用所需的大部分功能，例如 ORM、模板引擎、路由等。

  • 特点： 功能完善、安全性高、适合开发大型 Web 应用。

Flask：

  • 简介： Flask 是一个微型 Web 框架，更灵活、更易于上手，适合开发小型 Web 应用、API 和原型。

  • 特点： 简单、灵活、可扩展。

三、网络爬虫 (Web Scraping)

Requests：

  • 简介： Requests 是一个简单易用的 HTTP 库，用于发送各种 HTTP 请求（GET、POST、PUT、DELETE 等），获取网页内容。

  • 特点： 简洁、人性化，支持各种 HTTP 特性。

  • 示例：

    import requests
response = requests.get('https://www.google.com')
print(response.status_code) # 查看状态码
print(response.text) # 获取网页内容

Beautiful Soup：

  • 简介： Beautiful Soup 用于解析 HTML 和 XML 文档，提取所需信息，支持多种解析器。

  • 特点： 强大的解析功能，容错性好。

  • 示例：

    from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """<html><head><title>Example Page</title></head>
<body><p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p></body></html>"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)  # 输出：Example Page

Scrapy：

  • 简介： Scrapy 是一个强大的爬虫框架，提供了完整的爬虫解决方案，包括数据提取、数据存储、请求调度、中间件等。

  • 特点： 高效、可扩展，适合爬取大型网站。

四、机器学习与深度学习 (Machine Learning & Deep Learning)

Scikit-learn (sklearn)：

  • 简介： Scikit-learn 提供了各种常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。

  • 特点： 简单易用、算法丰富、文档完善。

TensorFlow：

  • 简介： TensorFlow 是 Google 开发的深度学习框架，用于构建和训练各种深度学习模型。

  • 特点： 功能强大、性能优越，支持分布式计算和多种硬件平台。

PyTorch：

  • 简介： PyTorch 是 Facebook 开发的深度学习框架，以其动态计算图和易用性而闻名。

  • 特点： 灵活、易于调试，在研究领域应用广泛。

五、图形用户界面 (GUI)

Tkinter：

  • 简介： Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库，简单易用，适合开发小型桌面应用。

  • 特点： 内置于 Python，无需额外安装。

PyQt：

  • 简介： PyQt 是 Qt 框架的 Python 绑定，提供了丰富的 GUI 组件和功能，适合开发复杂的桌面应用。

  • 特点： 功能强大、界面美观。

六、其他常用库 (Other Useful Libraries)

OS：

  • 简介： OS 模块提供了与操作系统交互的功能，包括文件操作、目录操作、环境变量等。

  • 特点： 跨平台，方便进行系统级操作。

  • 示例：

    import os
print(os.getcwd())  # 获取当前工作目录

Datetime：

  • 简介： Datetime 模块提供了处理日期和时间的功能。

  • 特点： 方便进行日期和时间的操作和格式化。

  • 示例：

    import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(now)

JSON：

  • 简介： json 模块用于处理 JSON (JavaScript Object Notation) 数据格式，进行数据的序列化和反序列化。

  • 特点： 易于使用，广泛应用于 Web API 和数据交换。

  • 示例：

    import json
data = {'name': 'Alice', 'age': 30}
json_str = json.dumps(data)  # 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
print(json_str)
data_back = json.loads(json_str) # 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
print(data_back)

Collections：

  • 简介： collections 模块提供了额外的数据类型，例如 Counter (计数器)、defaultdict (默认字典)、namedtuple (命名元组) 等，扩展了 Python 内置数据类型的能力。

  • 特点： 提供更高效、更方便的数据结构。

Python 丰富的开源库生态系统是其强大和流行的关键因素之一。

总结

到此这篇关于分享19个常用的Python开源库的文章就介绍到这了,更多相关Python开源库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Tensorflow2.10实现图像分割任务示例详解

    Tensorflow2.10实现图像分割任务示例详解

    这篇文章主要为大家介绍了Tensorflow2.10实现图像分割任务示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
    2023-01-01
  • python: line=f.readlines()消除line中\n的方法

    python: line=f.readlines()消除line中\n的方法

    这篇文章主要介绍了python: line=f.readlines()消除line中\n的方法,需要的朋友可以参考下
    2018-03-03
  • python图像处理-利用一行代码实现灰度图抠图

    python图像处理-利用一行代码实现灰度图抠图

    这篇文章主要介绍了python图像处理-利用一行代码实现灰度图抠图，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
    2022-05-05
  • Cpython编译后再使用Pyinstaller打包的详细教程

    Cpython编译后再使用Pyinstaller打包的详细教程

    pyinstaller是一个第三方库,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,这篇文章主要介绍了Cpython编译后再使用Pyinstaller打包的详细教程,需要的朋友可以参考下
    2023-11-11
  • Python locust工具使用详解

    Python locust工具使用详解

    这篇文章主要介绍了Python locust工具使用详解，帮助大家更好的理解和学习使用python，感兴趣的朋友可以了解下
    2021-03-03
  • Python处理HTTP认证的常见方法

    Python处理HTTP认证的常见方法

    在Python中,HTTP认证通常指的是客户端在向服务器发送请求时,需要提供某种形式的认证信息,处理HTTP认证通常涉及到使用requests库,requests库提供了简单的方式来处理需要认证的HTTP请求,本文给大家介绍了Python处理HTTP认证的常见方法
    2025-03-03
  • TF-IDF的算法原理以及Python实现过程

    TF-IDF的算法原理以及Python实现过程

    这篇文章主要介绍了TF-IDF的算法原理以及Python实现过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2018-01-01
  • Python使用pyppeteer模块实现无头浏览器自动化

    Python使用pyppeteer模块实现无头浏览器自动化

    pyppeteer是一个基于Python的模块,它提供了一个高级的API,可以通过控制无头浏览器来实现自动化网页操作,下面我们就来看看Python如何使用pyppeteer模块实现无头浏览器自动化吧
    2024-02-02
  • Python实现OCR识别之pytesseract案例详解

    Python实现OCR识别之pytesseract案例详解

    这篇文章主要介绍了Python实现OCR识别之pytesseract案例详解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下
    2021-07-07
  • Python OpenCV学习之图像滤波详解

    Python OpenCV学习之图像滤波详解

    图像滤波的作用简单来说就是将一副图像通过滤波器得到另一幅图像；明确一个概念，滤波器又被称为卷积核，滤波的过程又被称为卷积；实际上深度学习就是训练许多适应任务的滤波器，本质上就是得到最佳的参数。下面来跟随小编一起深入了解一下图像滤波吧
    2022-01-01

最新评论