简介：许多朋友问有关Python图书馆的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
什么是常见的python视觉库？
matplotlib
Matplotlib是Python 2二维绘画画廊，已被公认为是Python中的数据可视化工具。您可以轻松地通过matplotlib绘制一些简单或复杂的地图。几行代码可以生成电线图，直方图，功率谱，功率谱，频谱图，误差图，分散的点等。
海洋
Seaborn是基于mtplotlib生成的模块。它专门研究统计可视化，并且可以与大熊猫无缝连接，从而使初学者更容易开始。
全景
Holoviews是一个开源Python库，可以在很少的代码行中完成数据分析和可视化。除默认的matplotlib后端外，还添加了散景的后端。Bokeh提供了功能强大的平台。通过组合Bokeh提供的交互式组件，您可以使用HTML5画布和WebGL快速生成事务交互和高维可视化，这非常适合数据交互式探索。
牵牛星
Altair是Python公认的统计视觉库。它的API简单，友好且一致，并且建立在功能强大的VEGA-LITE（交互式图形语法）上。AltairAPI不包括实际的可视化演示代码，但是根据VEGA样规范发出JSON数据结构结果数据可以在用户界面中显示。这种优雅的简单性会产生美丽而有效的可视化效果，仅需很少的代码即可。
GGPLOT
GGPLOT是基于R的GGPLOT2和Graphic语法的Python绘图系统，它实现了较少的代码绘制更多专业图形。
它使用或添加不同类型的视觉组件（例如高级别和表现力API）来实现元素，点和颜色更改等元素。对于定制，GGPLOT并不是最佳选择，尽管它也可以使某些非常非常非常复杂而美丽的图形。
散乱
Bokeh是一个支持现代Web浏览器Display的Python交互式视觉库。它提供了优雅而简洁的D3.js图形样式，并将此功能扩展到高性能交互数据集，数据流，数据流可以快速，方便地创建交互式图形，仪表板和数据应用。
Bokeh与大多数编曲或表格格式的数据结构（例如Numpy，Pandas，Blaze，Blaze）完美结合。
Python通常使用库Daquan来查看您是否需要它。
环境管理
管理Python版本和环境的工具
P-非常简单的交互式Python版本管理工具。
pyenv -simple Python版本管理工具。
vex-您可以在虚拟环境中执行命令。
Virtualenv -Tools创建独立的Python环境。
Virtualenvwrapper-Virtualenv的一组扩展。
背包管理
管理软件包和依赖项。
PIP -PYTHON软件包和依赖关系管理工具。
PIP-Tools-一组工具，以确保更新Python软件包依赖项。
Conda -Cross -Platform，Python二进制袋管理工具。
凝结 - 管理Python软件包的命令行工具。
Python分配的轮型标准旨在更换鸡蛋。
仓库
当地的PYPI仓库服务和代理商。
仓库-NEXT Generation Pypi。
PYPA提供的WarehouseBandersNatch -PYPI镜像工具。
DEVPI -PYPI服务和包装/测试/分发工具。
localshop-局部PYPI服务（自定义软件包和自动PYPI镜像）。
分配
该包装可执行以进行分发。
Pyinstaller-将Python程序转换为独立的执行文件（Cross -Platform）。
DH-VIRTUALENV构造并将Virtualenv虚拟环境作为Debian软件包发布。
nuitka -compiles脚本，模块，包装到可执行文件或扩展模块中。
py2app -python脚本中的独立软件包（MAC OS X）。
PY2EXE-将Python脚本转换为独立的软件包（Windows）。
Pynsist -A创建Windows安装程序的工具可以将Python本身包装在安装程序中。
构建工具
将源代码编译到软件中。
BuildOut -A构造系统，由多个组件创建，组装和部署应用程序。
BitBake -Miminal Make嵌入Linux的施工工具。
构造自动从任何语言中找到一个依赖的构造工具。
Platformio -Multi -platform命令行构建工具。
Pure Python实施的Pybuilder-连续建筑工具。
SCONS-软件构建工具。
交互式解析器
交互式Python Parser。
IPYTHON功能工具，非常有效地使用交互式Python。
Bpython-Python Parser具有丰富的界面。
Ptpython-Advanced Interactive Python Parser，建立在Python-Prompt-Toolkit上。
文档
文件管理和MIME（多用途互联网邮件扩展协议）类型检测。
IMGHDR-（Python标准库）检测图片类型。
Mimetypes-（Python标准库）将文件名映射到MIME类型中。
path.py-模块封装OS.Path。
Pathlib-（Python3.4+标准库）交叉平台，面向对象的路径操作库。
Libmagic的Python界面，这是Python-Magic-File类型检测的第三方库。
以面向对象的方式运行运行文件和目录
监视狗-API和壳具工具的管理文件系统事件
日期和时间
操作日期和时间库。
箭头python日期操作库。
Chronyk -Python 3库用于分析手写格式的时间和日期。
python dateTime模块的dateutil-扩展。
DeLorean-Library解决了Python日期处理的困难问题。
力矩-Python库处理时间和日期。
pytime -a简单易用的python模块用于通过字符串操作日期/时间。
PYTZ-现代和历史版本的世界时区的定义。Import时区数据库陷入Python。
何时。
文本处理
库用于分析和操作文本。
普遍的
Chardet -Character编码器检测器，与Python2和Python3兼容。
Difflib-（Python标准库）帮助我们进行差异化。
FTFY-将Unicode文本更加完整和连贯。
fuzzywuzzy -fluggish string匹配。
Levenshtein- Quiqlyly计算弦的编辑距离和相似性。
pangy.py -add空间中文，日语和韩国人物与数字字母之间。
Pyfiglet -Figlet的Python实现。
shortuuid -a生成库以生成简单，易于理解的URL安全uuid。
UnIdecode -ASCII转换形式的Unicode文本。
Uniout-打印可读的字符，而不是公义。
Xpinyin -a库，用于将汉字转换为拼音。
因为有很多画廊，但它们都基于Matplotlib进行开发和包装！
Seaborn对统计数据有偏见，尤其是线性图，这相对易于使用和简单。整个Seaborn的语法层也将简化很多，并且不需要修改图纸。看起来不错。但是绘图方法有限，不够灵活
Bokeh使用JS.S.So的主要内容是互动绘图，您可以在Ipython笔记本中使用最好的绘图！绘制的绘图非常漂亮，关键是要进行交互修改！缺点是语法有点生意，并且有存在根本不需要matplotlib
即使GGPLOT，与R语言的GGPLOT2相比，感觉就像两个数据包。它是由同一个人开发的！原始作者还在Github上说，不再更新Python库！但是换句话说，GGPLOT2确实是绘图伪像，这几乎是我仍在使用R语言的唯一原因。
因此，无论您想要哪个库，都必须学习matplotlib。尽管他的语法很复杂，但灵活性很高，您几乎可以绘制想要的任何图形。
如何使用Python将XML数据导入MySQL数据库
打开（“ fileinfo.txt”，“ rt”）作为句柄：
datas = [handing中的LN]
conn = mysqldb.connect（host ='localhost'，user ='mysql'，passwd =''，db ='db'））））
curr = const.cursor（）
curr.executemany（“插入tb values（？，？，？）”，数据）
conn.commit（）
龙卷风：其他Python框架的架构截然不同。请求的处理方法也非常舒适，特别适合休息
Mako：个人认为这是最好的模板，简单的性能很好
Sqlalchemy：几乎所有ORM
quixote：实际上它很容易使用
Pyquery：在JQuery的语法中写一个攀登错误！
结论：以上是有关Python图书馆的主要CTO注释的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。与Pythondon中的图书馆有关，请不要忘记在此站点上找到它。