Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

作者&投稿:裔韵 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
Python 常用的标准库以及第三方库有哪些~

标准库 Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、

界面效果跟 Matlab 几乎是一模一样了
比 Matlab 更棒的是编辑器支持语法高亮,命令自动补全,多种背景主题

上面有人提到了 Anaconda,在这里介绍下自己如何在windows上快速部署Python开发环境的。
是真的很简单,完全花不了多少时间。


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Python科学计算的瑞士军刀——Anoaconda 安装与配置

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版

自带的包管理器conda也非常强大,甚至支持多个版本的 Python 共存

主页地址:Anaconda Scientific Python Distribution

1. 下载安装
建议下载zip压缩包,速度快。安装过程是傻瓜式的,跟平时安装其他软件没啥区别

2. 终端执行`conda list`可查看安装了哪些包

3. 获取免费的学术License(此步骤可跳过,如果你对高性能库没有需求的话)
申请地址:The Anaconda Python Distribution for Academics
使用`edu`邮箱申请后,会在邮箱自动收到`license_academic`文件,将其放在`~/.continuum`目录下即可。

4. 安装额外的包(命令行环境下执行)
$ conda update conda
$ conda install accelerate
$ conda install iopro

下面就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。


5. 更换编辑器背景主题方案

6. 更换IPython 终端背景

7. 切割编辑器,多文本同时编辑


经过简单的配置之后,集成化开发环境变得非常的 Cool !

standard libs:

itertools http://docs.python.org/2/library/itertools.html

functools http://docs.python.org/2/library/functools.html 学好python有必要掌握上面这两个库吧,
re 正则
subprocess http://docs.python.org/2/library/subprocess.html 调用shell命令的神器
pdb 调试
traceback 调试
pprint 漂亮的输出
logging 日志
threading和multiprocessing 多线程
urllib/urllib2/httplib http库,httplib底层一点,推荐第三方的库requests
os/sys 系统,环境相关
Queue 队列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash算法
cvs
json/simplejson python的json库,据so上的讨论和benchmark,simplejson的性能要高于json
timeit 计算代码运行的时间等等
cProfile python性能测量模块
glob 类似与listfile,可以用来查找文件
atexit 有一个注册函数,可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码
dis python 反汇编,当对某条语句不理解原理时,可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。


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