python内部有多少个库(2023年最新整理)

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

推荐5个常用的Python标准库：

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数

标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

5、datetime：日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

库都是人说的算，比如说你写了一个很好用的库，开源出去然后再告知python，python也觉得这个好就给你发行了。

去网上搜了，现在大于500多个库

10个顶级且实用的python库

1、Dash

Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。

Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。

4、Colorama

Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在ColoramaPyPi页面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。

JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。

Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。

10、BeautifulSoup

如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。

②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。

1.Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3.Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。

2、Numpy：是专门为Python中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大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。

3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。

4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。

6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。

8、Scikits：是Scikits

Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。

10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。

11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。

12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP)的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。

13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

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