常用的7个Python库_python 库

这个和也是对我在中国大学MOOC上面学习的一个小的总结。（看上一篇博客）

*标准库+第三方库=Python计算生态；库Library、包Package、模板Module，统称模块。

1. turule库（我认为最与众不同的库）-标准库。

引用库用import,当库名比较长且多次引用时有import<库名>as<库别名>

 

 

 

 

例代码：

#PythonDraw.py 

import turtle 

turtle.setup(650, 350, 200, 200) 

turtle.penup() 

turtle.fd(-250) 

turtle.pendown() 

turtle.pensize(25) 

turtle.pencolor("purple") 

turtle.seth(-40) 

for i in range(4):  //range() 随机函数，搭配使用按一定次数循环指向一组语句，for <变量> in range(<参数>)<被循环指向的语句>  

turtle.circle(40, 80)     //range()函数：产生循环技术序列

turtle.circle(-40, 80)  //range(N)产生0到N-1的整数序列，共N个；range(M,N)产生M到N-1的整数序列，共N-M个

turtle.circle(40, 80/2) 

turtle.fd(40) 

turtle.circle(16, 180) 

turtle.fd(40 * 2/3) 

turtle.don

2.time库

Time库包括三类函数

时间获取：

 

time():获取当前时间戳，及计算机内部时间值，浮点数

 

ctime()：获取当前时间并以易读方式表示，返回字符串

 

gmtime()：获取当前时间，表示为计算机可处理的时间格式

 

时间格式化:

 

strftime(tpl,ts)：tpl是格式化模板字符串，用来定义输出效果；ts是计算机内部时间变量

 

strptime(str,tpl)：str是字符串形式的时间值，tpl是格式化模板字符串，用来定义输出效果

 

程序计时：

 

sleep(s)（产生实践）：s拟定休眠的时间，单位是秒，可以是浮点数

 

per_counter()（测量时间）：返回一个CPU级别的精确时间计数值，单位为秒由于这个计

数值起点不确定，连续调用差值才有意义

例子：

文本进度条 

#TextProBarV3.py 

import time 

scale = 50 print("执行开始".center(scale//2, "-")) 

start = time.perf_counter() 

for i in range(scale+1):     

a = '*' * i     

b = '.' * (scale - i)     

c = (i/scale)*100     

dur = time.perf_counter() - start     

print("\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c,a,b,dur),end='')     

time.sleep(0.1) 

print("\n"+"执行结束".center(scale//2,'-'))

 

3.random库

Random库包括两类函数，常用共8个

基本随机数函数：

seed(a=None):初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间

Random():生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数

扩展随机数函数：

Randint(a,b):生成一个[a,b]之间的整数

Randrange()(m,n[,k])：生成一个[m,nn)之间以k为步长的随机整数

Uniform(a,b):生成一个[a,b]之间的随机小数

Getrandbits(k):生成一个k比特长的随机整数

Choice(sep):从序列sep中随机选择一个元素

Shuffle(sep):将序列sep中元素随机排列，返回打乱后的序列

例子：

蒙特卡罗方法
#CalPiV2.py 

from random import random 

from time import 

perf_counter 

DARTS = 1000*1000 

hits = 0.0 

start = perf_counter() 

for i in range(1, DARTS+1):     

x, y = random(), random()     

dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)     

if dist <= 1.0:         

hits = hits + 1 pi = 4 * (hits/DARTS) 

print("圆周率值是: {}".format(pi)) 

print("运行时间是: {:.5f}s".format(perf_counter() - start))

 

4.Pylnstaller库（第三方库）

将.py源代码转换成无需源代码的可执行文件（非常神奇）

第三方库需要额外安装：

官方网站:http://www.pyinstaller.org

但是最好是用cmd命令行 pip install pyinstaller

使用：

(cmd命令行) pyinstaller-F<文件名.py>

例子：

Pyinstaller -i curve.ico -F SevenDigtsDrawV2.py

 

 

 

5.jieba库

Jieba是优秀的中文分词第三方库，安装有（cmd命令行）pip install jieba

例子：

Hamlet词频统计（含Hamlet原文文本）
#CalHamletV1.py 

def getText():     

txt = open("hamlet.txt", "r").read()     

txt = txt.lower()     

for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':         

txt = txt.replace(ch, " ")   #将文本中特殊字符替换为空格     

return txt hamletTxt = getText() 

words  = hamletTxt.split() 

counts = {} 

for word in words:     

counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) 

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)  

for i in range(10):     

word, count = items[i]     

print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))《三国演义》人物出场统计（上）（含《三国演义》原文文本）

 

 

6.wordcloud库

安装：(cmd命令行) pip install worldcloud

 

 

例子：

常规矩形词云
#GovRptWordCloudv1.py 

import jieba 

import wordcloud 

f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() 

f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) 

w = wordcloud.WordCloud( \     width = 1000, height = 700,\     background_color = "white",     font_path = "msyh.ttc"         ) 

w.generate(txt) 

w.to_file("grwordcloud.png")

不规则图形词云
#GovRptWordCloudv2.py 

import jieba 

import wordcloud from scipy.misc 

import imread 

mask = imread("chinamap.jpg") 

excludes = { } f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8") 

t = f.read() f.close() 

ls = jieba.lcut(t) 

txt = " ".join(ls) w = wordcloud.WordCloud(\     width = 1000, height = 700,\     background_color = "white",     font_path = "msyh.ttc", mask = mask     ) 

w.generate(txt) 

w.to_file("grwordcloudm.png")

 

7.os库

os库提供通用的、基本的操作系统交互功能；是Python标准库，包含几百个函数

常规路径操作：os.path子库以path为入口，用于操作和处理文件路径

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

进程管理：os.system(command)

环境参数:

例子（可以安装很多的库哦，非常有用哦）

#BatchInstall.py 

import os libs = {"numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\         "jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\         "pyinstaller","django","flask","werobot","pyqt5",\         "pandas","pyopengl","pypdf2","docopt","pygame"} 

try:     

for lib in libs:         

os.system("pip3 install "+lib)     

print("Successful")         

except:     

print("Failed Somehow")

学习之路漫长啊

Python计算生态

• 从数据处理到人工智能

-数据分析

-数据可视化

-文本处理

-机器学习

• 从web解析到网络空间

-网络爬虫

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-web网站开发

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• 从人机交互到艺术设计

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学习之路：Python基础语法（函数式编程）->Python进阶语法（面向对象编程）->Python高级语法（pythonic编程）