一篇博客带你领略学习Python的第三方库---如何获取和安装第三方库，关于三种常见第三方库的下载和讲解（pyinstall库，jieba库，wordcloud库），更多第三方库的分类介绍

引言

考试和比赛倒逼输入这话不假，计算机二级你别说它水，说其作用还真不小，硬是逼着我将python学下去了，假期也成功过掉了C++。今天想带大家来了解一下关于python第三方库的获取和安装，三种常见第三方库的下载和讲解（pyinstall库，jieba库，wordcloud库），以及更多第三方库的分类介绍。第三方库是python必不可少的一部分，关于python各种方向的学习和开发也少不了对第三方库的理解和使用。话不多说，开始我们今天的内容吧。

python中如何获取和安装第三方库

在获取安装python之前，你需要确定你的电脑上已经配置好了python的环境。在电脑的搜索中有这个IDLE就ok。

现在进入下载三方库过程

搜索cmd打开命令提示符

 

这时候就直接输入指令：

pip3 install 库名（下面下载的库的库名为pyinstaller）

就可以下载了：

 这时候就已经成功下好了。

如果你不相信，可以使用列表指令查看

pip list

输入上述指令后回车

当列表中已经有pyinstaller时，就说明你的确成功下载了。

关于更多的指令操作，你可以通过指令：

pip -h

来查看。

 pyinstall库

Pyinstall是一个十分有用的第三方库，它能够在windows，linux，Mac OS X等操作系统下将python源文件打包，变成直接可以运行的可执行文件。通过对源文件打包，Python程序可以在没有安装Python的环境中运行，也可以作为一个独立的文件方便传递和管理。

安装指令：

pip3 install pyinstaller

我们在平时运行代码时，都需要以编译环境为基础，当你想想将自己的分享给别人，但别人的电脑上没有安装相关编译器或者解释器，就无法运行你的代码。这时我们运用三方库pyinstaller库对写好的python代码进行打包，变成直接可执行的.exe文件，这样在别人的电脑上就可以无需配置环境直接运行代码了。

接下来详细介绍一下此过程：

1.首选我们先拿一份已经写好的代码放到一个桌面的文件夹中，此代码的内容是画一个小猪佩奇。

 2.打包之前在cmd命令提示符中找到存放文件的路径

找到需要操作的文件，转到其存在的路径下：

cd 文件路径

查看当前路径下文件的指令：

dir

 当文件存在时，就可以开始打包，这里有三种常用的打包方式

1.直接打包

直接输入指令+回车

pyinstaller PeppaPig.py

我们这时打开文件夹 ：

会发现已经多了一些东西 

这时候打开dist目录

发现还有一个目录，再次打开

 这里已经有exe文件了，这时候双击exe文件打开，一个小猪佩奇就会开始画了

但是你可能会发现一个问题，就是生成exe文件的过程中生成了很多其他不需要展示出来的文件，这时候可以使用第二种打包方式。

2.打包-纯净版

输入指令时多加一个-F。

pyinstaller -F PeppaPig.py

这里生成的文件还是一样多，但是如果你现在打开dist，会发现里面只有一个exe文件

这个exe文件就可以直接发给好友让好友运行了，如果你嫌弃图标不好看，可以通过以下方式生成更改图标。

3.打包-纯净版-改图标

首先找一张图片放到当前文件夹中

这里需要注意的是，图标所需要的图片格式为.icon，大家可以自行转换一下

现在进行打包，输入命令提示符（cmd）中输入指令

pyinstaller -F -i pig.ico(图片名) PeppaPig.py(需要打包的文件名)

这时候再打开dist，就会发现exe文件的图标已经被更改成我们想要的样子了 

 现在点开看看运行吧

 以上就是pyinstaller的基本用法了

关于pyinstaller的一些常用参数：

jieba库

由于中文文本中的每个词不是通过空格或者标点符号分隔，中文类似语言存在一个重要的“分词”问题。而jieba（真的叫结巴库）是python中一个重要的的三方中文分词库。

jieba库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行对比，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词jieba还提供怎加自定义中文单词的功能。

安装jieba库：
pip3 install jieba

jieba库支持三种分词模式

1. 精确模式：将句子精确地切开，适合文本分析。
2. 全模式：把句子中可以成词的词语都扫描出来，但是不能解决歧义，冗余性高。
3. 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对常词再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎分词。

 1. 精确模式：jieba.lcut(s)

jieba.lcut(s)是最常用的中文分词函数，用于精确模式，即将字符串分隔成的量的中文词组，以列表的形式返回。

import jieba
txt = "python是一种跨平台的计算机编程语言，具有着解释性，变异性，交互性和面向对向的特点。"
la = jieba.lcut(txt)
print(la)

 以下是输出结果：

2. 全模式：jieba.lcut(s, cut_all = True)

jieba.lcut(s, cut_all = True)用于全模式，即将字符串的所有分词可能全部列出，返回结果是列表类型，冗余性较大。

import jieba
txt = "python是一种跨平台的计算机编程语言，具有着解释性，变异性，交互性和面向对向的特点。"
la = jieba.lcut(txt, cut_all = True)
print(la)

3. 搜索引擎模式：jieba.lcut_for_search(s)

jieba.lcut_for_search(s)也是返回一个列表，该模式首先执行精确模式，然后对长词进一步拆分获得最终结果。

import jieba
txt = "python是一种跨平台的计算机编程语言，具有着解释性，变异性，交互性和面向对向的特点。"
la = jieba.lcut_for_search(txt)
print(la)

从三个模式所展现出来的功能来看，搜索引擎模式比精确模式精确些（在这里体现似乎并不是很大，但确实有这样的区别），但是相比于全模式的分词又粗略一些。

4. 添加词：jieba.add_word(s)

在互联网普及的时代，网路上远远不断的会涌现出新的词，jieba库中可能又没有，就会造成分词错误的问题，这时候。我们可以用jieba.add_word(s)函数给库中添加新的词语，以保证切词的正确性。

import jieba
txt = '好好学习，加油，奥里给'
la = jieba.lcut(txt)
print(la)

在这里的运行中，jieba库并不知道怎样将奥利给分出来，我们来手动加上。

import jieba
txt = '好好学习，加油，奥里给'
la = jieba.lcut(txt)
print(la)
jieba.add_word("奥里给")
lb = jieba.lcut(txt)
print(lb)

wordcloud库

wordcloud库是专门用于根据文本生成词云的python第三方库，很有趣。

安装:

pip3 install wordcloud

wordcloud库的使用非常简单，以一个字符串为例。其中，产生词云只需要一行语句：

txt = wordcloud.WordCloud().generate(txt)

并可以将词语保存为图片。

下面展示一下其使用：

import wordcloud
txt = 'i like python i am learing python'
wd = wordcloud.WordCloud().generate(txt)
# 下面是生成的词云保存路径
wd.to_file('C:\Users\Desktop')

在运行完上述代码之后，就会在你给的路径之下生成一个图片文件。

打开后就是已经生成好的词云了。

如果你用汉字生成词云，可能会出现图片生成一堆啥都看不见的玩意，那是因为wordcloud没有内置汉字，所以如果你要生成汉字，就需要更多的了解WordCloud函数的参数，下载中文字体，才可以成功的生成汉字词云。

WordCloud对象创建的常用参数：

这部分内容在这里就不深入细讲了，具体细节大家可以参考python官方文档。 

关于更多的第三方库

 1.用户图形界面

Python标准库内置了一个GU库-tkinter,这个库基于Tck/Tk开发， 然而，这个库十分陈旧，提供的开发控件也很有限，编写出来的GUI风格与现代程序GUI风格相甚远，从用户体验角度说，tkinter库并不成熟。 
这里介绍2个高质量的用户图形界面Python生态库:pyqt5、wxpython。

pyqt5:

pyqt5是Qt5应用框架的Python第三方库，它有超过620个类和近6000个函数和方法。它是Python中最为成熟的商业级GUI第三方库。这个库是Python语言当前最好的GUI第三方库，它可以在Windows、 Linux和Mac oS x等操作系统上跨平台使用。 
WxPython: 
wxPython是Python语言的一套优秀的GU图形库，它是跨平台GU库wxWidgets的Python封装，可以使Python程序员能够轻松地创建健壮可靠、功能强大的图形用户界面的程序。 

2.文本处理

pdfminer:

pdfiminer是一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF 相关的工具不同，它能够完全获取并分析PDF的文本数据。pdfminer能够获取PDF中文本的准确位置、字体、行数等信息，能够将PDF文件转换为HTML及文本格式。 
openpyxl: 
openpyx是一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库，它支持读写Excel的xls、xlsx，xlsm,xltx、xltm等格式文件，并进一步能处理Excel文件中excelI作表、表单和数据单元。

python-docx: 
python-docx是一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库，它支持读取、 查询以及修改doc、docx等格式文件，并能够对Word常见样式进行编程设置， 包括:字符样式、段落样式、表格样式等，进一步以使用这个库实现添加和修改文本、图像、样式和文档等功能。 
beautifulsoup4: 
beautifulsoup4库，也称为Beautiful Soup库或bs4库，用于解析和处理HTML 和XML。需要注意，它不是BeautifulSoup库。它的最大优点是能根据HTML 和XML语法建立解析树，进而高效解析其中的内容。 

3.数据分析

numpy: 
numpy是Python的一种开源数值计算扩展第三方库，用于处理数据类型相同的多维数组(ndarray),简称“数组”。这个库可用来存储和处理大型矩阵，比Python语言提供的列表结构要高效的多。numpy提供了许多高级的数值编程工具，如:矩阵运算、矢量处理、N维数据变换等。 
scipy: scipy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。在numpy 库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。它包括统计、优化、整合、线性代数、傅里叶变换、信号分析、图像处理、常微分方程求解等众多模块。

pandas:
pandas是基于numpy扩展的一个重要第三方库，它是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了一批标准的数据模型和大量快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

4.网络爬虫

requests: 
requests库是一个简洁且简单的处理HTTP请求的第三方库，它的最大优点是程序编写过程更接近正常URL访问过程。这个库建立在Python语言的urlib3库基础上。request库支持非常丰富的链接访问功能。 
scrapy: 
scrapy是Python开发的一个快速的、高层次的Web获取框架。不同于简单的网络爬虫功能，scrapy框架本身包含了成熟网络爬虫系统所应该具有的部分共用功能， scrapy用途广泛，可以应用于专业爬虫系统的构建、数据挖掘、网络监控和自动化测试等领域。 

5.机器学习

Scikit-learn: 
Scikit-learn是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，它基于NumPy SciPy和matplotlib构建。Scikitlearn的基本功能主要包括6个部分:分类， 回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。Scikit-learn也被称为sklearn, 
Tensorflow: 
TensorFlow是谷歌公司基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统， 也是用来支撑著名的AlphaGo系统的后台框架。Tensor(张量)指N维数组， Flow(流)指基于数据流图的计算，TensorFlow描述张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。 

6.Web开发

Flask: 
Flask是轻量级Web应用框架，相比Django和Pyramid，它也被称为微框架。使用Flask开发Web应用十分方便，甚至几行代码即可建立一个小型网站。Flask核心十分简单，并不直接包含诸如数据库访问等的抽象访问层，而是通过扩展模块形式来支持。 
Django: 
Django是Python生态中最流行的开源Web应用框架。Django采用模型、模板和视图的编写模式，称为MTV模式。Django中提供了开发网站经常用到的模块， Django的开发理念是DRY(Don't Repeat Yourself),用于鼓励快速开发，进而减少程序员可以建立一个高性能Web应用所花费的时间和精力，形成一种一站式解决方案。

7.游戏开发

Pygame: 
Pygame是在SDL库基础上进行封装的、面向游戏开发入门的Python第三方库， 除了制作游戏外，还用于制作多媒体应用程序。其中，SD(Simple DirectMedia Layer)是开源、跨平台的多媒体开发库，通过OpenGL和Direct3D底层函数提供对音频、键盘、鼠标和图形硬件的简洁访问。 Panda3D: 
Panda3D是一个开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库，简单说，它是一个3D游戏引擎，由迪士尼和卡耐基梅隆大学娱乐技术中心共同进行开发。 Panda3D支持Python和C++两种语言，但对Python支持更全面。 

Cocos2d: 
cocos2d是一个构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架，它包括C++、 JavaScript, Swift, Python等多个版本。cocos2d基于OpenGL进行图形渲染， 能够利用GPU进行加速。cocos2d引擎采用树形结构来管理游戏对象，一个游戏划分为不同场景，一个场景又分为不同层，每个层处理并响应用户事件。 

8.数据可视化

matplotib: 
matplotlib是提供数据绘图功能的第三方库，主要进行二维图表数据展示，广泛用于科学计算的数据可视化。使用这个库可以利用Python程序绘制超过100种数据可视化效果。 
TVTK: 
TVTK库在标准的VTK库之上用Traits库进行封装的Python第三方库。视觉工具函数库(VTK)是一个开源、跨平台、支持平行处理的图形应用函数库，它是专业可编程的三维可视化工具。TVTK在Python生态系统中被等同于VTK. 

9.更多第三方库

Python语言有超过12万个第三方库，覆盖信息技术几乎所有领域。 即使在个方向，也会有大量的专业人员开发多个第三方库来绘出具体设计。所以想要将所有的库学完基本上是不可能的，除了我上面介绍的经典库之外，还用更多有趣有意思的库等着被发现。

如，PIL：图像处理第三方库；NKTK：自然语言处理第三方库；WeRoBot：微信公众号开发框架；Sympy：支持符号运算的第三方库；MyQR：可以产生普通的，艺术的，甚至是动态效果的二维码的库。

结语

本篇博客讲了关于python第三方库的获取和安装，三种常见第三方库的安装和应用（pyinstall库，jieba库，wordcloud库），以及更多第三方库的分类介绍。通过本篇博客，相信屏幕前的你一定对python的第三方库有了更多的了解。写本篇博客的过程也让我渐渐体会到了python库的魅力以及库在python中的重要地位。几个python的库可能就是需要一个人潜心学习很久的技术领域，学好python，相信未来的路一定能越走越宽广。