你有没有被庞大的Python模块所淹没？你有没有为一个特定的项目选择一个？在本文中，我将与大家分享一些我认为每个python开发人员都应该熟悉的python模块。我将这些模块分为四个不同的类别，以便于参考。Web开发我要讨论的第一类模块是那些处理HTTP请求中的Web开发的模块。Python主要用于后端Web开发，因此您可以假设有许多不同的模块可用于使用Python创建企业级网站。(1)RequestsPython内置模块(urllib和urllib2)用于处理HTTP相关操作。这两个模块具有不同的功能集，很多时候它们需要一起使用。使用urllib的主要缺点是容易混淆，因为urllib和urllib2中可用的方法很少。另一个缺点是文档不是很清楚，即使是一个简单的HTTP请求，我们也需要编写大量代码。为了使这些事情更容易，大多数开发人员更喜欢将请求用作第三方模块。它是一个Apache2许可的HTTP库，由urllib3和httplib支持。(2)DjangoDjango与其说是一个模块，不如说是一个高级的Pythonweb框架，但还是需要下载安装。它减轻了从头开始构建Web应用程序的压力。该框架的主要优点是快速开发、实用设计、速度和可扩展性。您也可以使用它来使用其他语言。您可以将它与其他框架连接起来，并且它带有许多工具和复杂的开发功能，使您能够制作出优秀的企业级网站。(3)FlaskFlask也是一个经常和Django竞争的web框架。Web应用程序选择哪一个完全取决于要构建的项目。Flask设置起来更容易也更快，而且它没有Django附带的所有工具。Django最适合具有大量功能的应用程序，例如身份验证。Flask可用于基本的简单Web应用程序。(4)BeautifulSoupBeautifulSoup是一个很好的爬网模块。因此，如果您要进行网页抓取，BeautifulSoup可以为您完成。它提供了一些用于导航、搜索和修改解析树的简单方法和Python习语。它还将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8。你不必考虑编码，除非文档没有指定编码，而BeautifulSoup无法检测到编码，在这种情况下你必须指定原始编码。BeautifulSoup解析你给它的任何东西，并为你做树遍历。(5)SeleniumSelenium用于自动化网站。这基本上允许您测试您的网站或制作一个可以与其他网站交互的机器人。所以你可以做一些事情，比如访问HTML字段、移动鼠标??光标、访问按钮等。我以前在开发一个虚拟助手时就用过这个，这个虚拟助手可以在网络上搜索我要求它搜索的信息。可以进入搜索栏，输入搜索词，然后查看不同的结果并选择一个进行搜索。如果使用得当，该模块功能强大。数据科学Python在数据科学领域非常流行。它有很多不同的模块，可以使数据科学家的工作更轻松。(1)NumPyNumpy是一个用于在Python中进行数学运算的神奇模块。它允许你非常快速地处理多维数组类对象，以及各种复杂的、三维、四维、五维和数学运算。它如此之快的原因之一是它的很多操作都是用C实现的，这意味着如果你说不使用那个模块并在标准Python中实现这些操作，那么使用NumPy将使你的程序更快。(2)PandasPandas非常适合读取和操作数据框和一般数据。这使得操作数据变得非常容易。它的学习曲线相对陡峭，但值得付出努力。Pandas通过五个步骤处理数据处理和分析：加载、准备、操作、建模和分析。(3)MatplotlibMatplotlib用于数据可视化，比如绘制图表，也适用于机器学习模型。我知道Matplotlib有很多负面报道，但这主要是因为它有两个界面，这会给新用户带来困惑。第一个基于MATLAB并使用基于状态的接口。第二个是面向对象的接口。这两种方法的原因在本文中讨论太长，但是在使用Matplotlib绘图时了解这两种方法非常重要。(4)NLTKNLTK全称NaturalLanguageToolkit，用于进行任何数据处理或文本处理。因此，如果您有文本数据，您想要删除标点符号或空格，或者标记化您的数据。(5)OpenCVOpenCV是一个功能强大的模块，可用于许多不同的事情。它的主要重点是图像和视频数据处理。所以我们可以做特征检测和描述，物体识别，它还有内置的机器学习工具，你可以用它来操作数据或处理图像。机器学习和人工智能领域吸引了很多关注，尤其是技术的发展方向。现在几乎所有东西都运行一些机器学习代码。自动驾驶汽车、图像识别、个性化搜索等(1)TensorFlowTensorFlow是迄今为止该部分中最强大的模块。你可以用它做一些强大的事情而无需真正理解所有数学是如何工作的（并不是说你不应该对数学感到厌倦）。TensorFlow的好处在于它允许您创建神经网络并运行标准机器学习算法。我怎么强调这个模块对于那些热衷于机器学习的人来说有多强大。也许我稍后会写另一篇深入的文章。(2)KerasKeras是一个模块，其实是TensorFlow的一个高层API。这个模块通常更适合那些刚开始接触该领域的人。Keras允许更轻松地访问TensorFlow的某些功能。您几乎可以将其视为TensorFlow的包装器，可以更轻松地建模并快速完成工作。(3)没怎么用过Pytorch，但也离不开它。它是Python中机器学习和人工智能的另一个领先模块。Pytorch有两个主要特点。第一个是命令式编程，而不是符号式编程。命令式程序在您键入时执行计算。此功能使程序更加灵活。二是动态计算绘图，相对于静态计算绘图。这意味着，在运行时，系统会生成最适合动态网络的图形结构。(4)Scikit-learnScikit-learn没有上述模块那么强大。它的重量更轻一些，允许我们处理聚类算法、线性级数、支持、向量机等事情。你可以在TensorFlow中做这些事情，但如果你使用轻量级模块来完成任务，而使用大型模块，则会适得其反。一个用于任务。Python的图形用户界面(1)KivyKivy是一个非常好的模块，可以为所有不同的平台构建应用程序。您构建的任何Kivy应用程序都可以在Linux、Mac、Windows、iOS和Android上运行。(2)PyQt5在我看来，这是Python最好的GUI生成器。它具有最多的选项和灵活性，您可以用它来做什么。您甚至可以使用CSS样式来设计您的应用程序。使用此模块构建的示例是spyderIDE。如果你想用Python制作更复杂的桌面应用程序，应该选择这个模块。(3)TkinterTkinter是一个较旧的模块。它还用于构建图形用户界面。在界面的外观上，它与PyQt5非常相似，尽管它肯定不如PyQt5强大。我想说这对于初学者和那些希望快速轻松地制作东西的人来说更容易一些。
