简介：今天，首席执行官指出，要与您分享多少python图书馆。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
Python的常用库有SYS OS获取系统相关信息
RE-常规表达模块
Numpy Pandas Sklearn模块用于科学计算
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。
1. matplotlib：用于为两个维图和图形创建底部级别库。在它的帮助下，您可以构建各种不同的图标，从直方图到散落的点映射再到Ferreccartmany流行绘图库。
2. Seaborn：它包含更适合处理图标的默认设置。此外，还有丰富的视觉库，包括一些复杂类型，例如时间序列，组合分布图等。
3.情节：一个非常受欢迎的库使您可以轻松构建复杂的图形。该软件包含交互式Web应用程序，可以实现轮廓图，三个元图和三维图表。
4. Pydot：Pure Python编写的GraphViz界面通常用于产生复杂的方向图和知识切除术。它可以显示图形的结构。基于决策树木建立神经网络和算法非常有效。
5. Pyecharts：功能非常强大，最多支持400多个地图，支持Jupyternotebook，Jupyterlab，它可以整合主流网络框架，例如Blask，Sanic，Django。
6.袖扣：结合情节的强大功能和熊猫的灵活性，它可以轻松绘制，以避免在数据可视化过程中对数据存储结构和数据类型的复杂麻烦。
1. Pandas：这是一个python软件包，旨在通过“标记”和“关系”数据工作，它是简单而直观的。用于数据安排。
2. Numpy：它是专为Python科学计算而设计的软件集合。它为python中的n维数组和矩阵的操作提供了许多有用的功能。该库提供了用于量化的数学操作的数组类型，可以提高性能并加快执行速度。
3. Scipy：它是一个包含线性代数，优化，集成和统计的模块。Scipy库的主要功能基于Numpy，该功能通过其特定串扰提供有效的数值例程，并用作数字点，优化和其他例程。
4. Matplotlib：量身定制的，可以轻松生成简单而强大的可视化，使Python成为Matlab或Mathematica等科学工具的竞争对手。
5. Seaborn：统计模型的可视化主要集中于统计模型的可视化，而Seaborn高度依赖Matplotlib。
6.散景：独立于matplotlib，主要重点是交互性。它由具有数据驱动文档样式的现代浏览器提供。
7.绘图：这是一个基于Web的工具箱来构建可视化，为某些编程语言（包括Python）提供了API。
8. Scikits：是Scikists
堆栈附加软件包专为特定功能而设计，例如图像处理和机器学习帮助。它建立在Scipy上。它集成了质量代码和良好的文档，简单易用，并且非常有效。它是使用Python进行机器学习的实用行业标准。
9. Theano：这是一个Python软件包，它定义了类似于Numpy的多维数组，以及数学操作和表达式。该库是编译的，并且可以在所有体系结构中实现。
10. TensorFlow：这是一个由数据流程图计算的开源库。它旨在满足Google对培训神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统分布的继承人。它可以快速在大型数据集上训练神经网络。
11. KERAS：这是一个用Python编写的开源库，用于在高级接口上构建神经网络。它易于理解并且具有高级可扩展性。
12. NLTK：它主要用于符号和统计自然语言处理（NLP）共同任务，该任务旨在促进NLP和相关领域的教学和研究（语言学，认知科学人工智能等）。
13. Gensim：它是Python的开源库，它为矢量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。该库旨在有效地处理大量文本。它不仅可以执行内存处理，还可以通过广泛使用Numpy数据结构和Scipy操作来实现更高的效率。
5个常用的Python标准库：
1. OS：提供了许多与操作系统相关的功能库
OS软件包是Python和操作系统之间的接口。我们可以使用OS软件包来实现操作系统的许多功能，例如管理系统流程，更改当前路径和更改文件权限。OS软件包是在操作系统平台上构建的，并且无法在Windows系统上实现许多功能。此外，在使用OS软件包时，重要的是要注意，某些功能已被其他软件包替换。
我们通过文件系统管理存储在磁盘上的文件。输入，删除，复制文件和列表文件列表是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但是现在可以通过Python在Python中实现它们python标准库中的Glob Bag，Shutil套件，OS.Path包和OS袋的某些功能。
2. SYS：通常用于命令行参数库
SYS软件包用于管理Python自己的操作环境。Python是一个解释器，并且在操作系统上运行的程序。我们可以使用SYS软件包来控制运行此程序的许多参数，例如Python可以占据的内存和CPU，扫描Python等的路径。另一个重要功能是与Python自己的命令行交互，从命令行读取命令和参数。
3.随机：用于生成随机数的库
Python标准库中的随机函数可以生成随机的浮点，整数，字符串，甚至可以帮助您随机选择列表序列中的元素，并破坏一组数据。
4.数学：提供数学常数和数学功能
在标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补上一个数字类型的可能缺点。标准库还包含随机软件包，该软件包用于处理与随机数字相关的功能。数学软件包补充了一些重要的数学常数和数学函数，例如PI，三角函数等。
5.日期时间：日期和时间操作库
日期和时间的管理并不复杂，但很容易犯错误。在Python标准库中的日期和时间的管理非常完整。您不仅可以查询和更改日期和时间，还可以计算日期时间。通过这些标准库，也可以控制文本格式输出。
此外，Python中有许多第三方图书馆可以了解更多：Oldboyedu
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Python相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?