本文的首席执行官Note将介绍Python使用多少裤子以及其成本的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1. Python更有用的库是什么？2. Python每个级别只能使用四个空间。一个判断问题，对？3。常用Python库的常用Python库是什么，以查看是否需要它。
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。
不，python的每个级别的缩进不仅使用四个空间。Python的缩进规则是第一个句子的两个空间。代码的凹痕是四个空间，因此另一个凹痕需要四个空间。如果它是一个选项卡键，那么其他凹痕也是一个选项卡键。
但是，通常使用的是四个空间的凹痕，而其他空间非常罕见。四个空间的凹痕看起来非常舒适。代码更漂亮。
扩展信息：
Python的特征
优势：
简单：Python是一种代表简单想法的语言。阅读一个好的Python程序就像阅读英语一样。它使您可以专注于解决问题而不是理解语言本身。
Yixue：Python非常容易入门，因为Python拥有非常简单的解释文档。
快速速度：Python的底层用C语言编写。许多标准库和第三方图书馆也以C编写。运行速度非常快。
免费，开源：Python是牙线（免费/开源软件）。用户可以自由发布此软件的副本，阅读其源代码，对其进行更改，并将其部分用于新的免费软件。Floss是基于在小组中共享知识的概念。
高级语言：用Python语言编写程序时，您无需考虑如何管理程序等基本细节。
移植性：由于其开源性质，Python已在许多平台上移植（更改后可以在不同的平台上使用）。
缺点：
缓慢的运行速度：这是指与C和C ++相比。
Python应用程序
系统编程：提供API（应用程序编程接口接口），可以促进系统维护和管理。Linux下的标志性语言之一是许多系统管理员的理想编程工具。
图形处理：有图形库，例如PIL，TKINTER，可以方便地图形处理。
数学处理：Numpy扩展名提供了许多标准数学库的接口。
文本处理：Python提供的RE模块可以支持正则表达式。它还提供SGML和XML分析模块。许多程序员使用Python开发XML程序。
参考信息来源：百度百科全书
10个顶部和实用的Python图书馆
1.破折号
Dash是一个相对较新的软件包。它是用纯Python构建数据可视化应用程序的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。dash是烧瓶，plotly.js和react.js的混合物。
2. Pygame
Pygame是SDL多媒体库的Python装饰。SDL是一个跨平台开发库，旨在为以下内容提供低级别的接口：音频，键盘，鼠标，游戏杆和基于OpenL的图形硬件。
Pygame是高度便携的，可以在几乎所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完美的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从Python脚本播放MP3文件。
3.枕头
枕头专门用于处理图像。您可以使用库创建一个缩略图以转换，旋转，应用过滤器，显示图像等。
4. Colorama
Colorama允许您在终端上使用颜色，这非常适合Python脚本。文档简短而有趣。您可以在Colorama PYPI页面上找到它。
5. jmespath
在Python中使用JSON非常容易，因为JSON在Python词典上的映射非常好。此外，Python拥有自己的出色JSON库来分析和创建JSON。对我来说，这是其最佳功能之一。如果我需要使用JSON，我可以考虑使用Python。
JMespath使Python处理JSON变得更加容易，它允许您清楚地指定如何从JSON文档中提取元素。
6.请求
请求基于世界上最大的Python库Urllib3。它使Web请求非常简单，强大且广泛使用。
请求可以完成您可以想到的所有高级任务，例如：使用Cookie，使用Cookie，执行帖子，PUT，DELETE等，使用自定义证书，使用会话会话，使用代理等。
7.简单
Python的本地JSON模块有什么问题？不！实际上，python的json是简单的。含义：Python使用SimpleJson的版本并将其合并到每个分布中，但是使用SimpleJson具有一些优势：合适的零件在C中写成一部分，因此非常快。
8.表情符号
表情符号图书馆非常有趣，但并不是每个人都喜欢表情符号。在分析视角的媒体数据时，表情符号软件包非常有用。
9. python-dateutil
Python-Dateutil模块提供了标准DateTime模块的强大扩展。我的体验是：传统的Python日期时间函数在哪里出现Python-Dateutil。
10.美丽的人
如果您从网站上提取一些HTML，则需要进行分析以获取实际内容。Beautifulsoup是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的python库。它提供了一种简单的方法来搜索，搜索和修改和分析树。它非常强大。即使损坏，它也可以处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能：
①BeauticalSoup将自动将通过文档转换为Unicode，并将文档转换为UTF-8。您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的Python Parser的顶部，使您可以尝试不同的分析策略或提高灵活性。
结论：以上是首席CTO的全部内容，请注意有关用于Python的裤子数量。感谢您花时间阅读内容，不要忘记找到裤子的相关内容。