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模块 1.定义 计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。 2.优点： 提高代码的可维护性。 提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。 引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。 避免函数名和变量名等名称冲突。 python内建模块： 1.sys模块 2.random模块 3.os模块： os.path:讲解 https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html 数据可视化 1.matplotlib : 是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。 访问： https://matplotlib.org/ 颜色： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 教程： https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html 2.Seaborn： 它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。 访问： http://seaborn.pydata.org/index.html 3.ggplot： gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图 访问： http://ggplot.yhathq.com/ 4.Mayavi： Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图 访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8 5.TVTK： TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。 VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据 讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 机器学习 1.Scikit-learn 是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。 访问： 讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401 2.Tensorflow 最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。 相关推荐：《Python视频教程》 Web框架 1.Tornado 访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/ 2.Flask 访问：http://flask.pocoo.org/ 3.Web.py 访问：http://webpy.org/ 4.django https://www.djangoproject.com/ 5.cherrypy http://cherrypy.org/ 6.jinjs http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/ GUI 图形界面 1.Tkinter https://wiki.python.org/moin/TkInter/ 2.wxPython https://www.wxpython.org/ 3.PyGTK http://www.pygtk.org/ 4.PyQt https://sourceforge.net/projects/pyqt/ 5.PySide http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide 科学计算 教程 https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html# 1.numpy 访问 http://www.numpy.org/ 讲解 https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805 2.sympy sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题 访问 https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide 讲解 https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41 解方程 https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html 3.SciPy 官网 https://www.scipy.org/ 讲解 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621 4.pandas 官网 http://pandas.pydata.org/ 讲解 https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html 5.blaze 官网 http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html 密码学 1.cryptography https://pypi.python.org/pypi/cryptography/ 2.hashids http://www.oschina.net/p/hashids 3.Paramiko http://www.paramiko.org/ 4.Passlib https://pythonhosted.org/passlib/ 5.PyCrypto https://pypi.python.org/pypi/pycrypto 6.PyNacl http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/ 爬虫相关 requests http://www.python-requests.org/ scrapy https://scrapy.org/ pyspider https://github.com/binux/pyspider portia https://github.com/scrapinghub/portia html2text https://github.com/Alir3z4/html2text BeautifulSoup https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ lxml http://lxml.de/ selenium http://docs.seleniumhq.org/ mechanize https://pypi.python.org/pypi/mechanize PyQuery https://pypi.python.org/pypi/pyquery/ creepy https://pypi.python.org/pypi/creepy gevent 一个高并发的网络性能库 http://www.gevent.org/ 图像处理 bigmoyan http://scikit-image.org/ Python Imaging Library(PIL) http://www.pythonware.com/products/pil/ pillow： http://pillow.readthedocs.io/en/latest/ 自然语言处理 1.nltk： http://www.nltk.org/ 教程 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443 2.snownlp https://github.com/isnowfy/snownlp 3.Pattern https://github.com/clips/pattern 4.TextBlob http://textblob.readthedocs.io/en/dev/ 5.Polyglot https://pypi.python.org/pypi/polyglot 6.jieba： https://github.com/fxsjy/jieba 数据库驱动 mysql-python https://sourceforge.net/projects/mysql-python/ PyMySQL https://github.com/PyMySQL/PyMySQL PyMongo https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/ pymongo MongoDB库 访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/ redis Redis库 访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/ cxOracle Oracle库 访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle SQLAlchemy SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具 访问：http://www.sqlalchemy.org/ peewee， SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具 访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee torndb Tornado原装DB 访问：https://github.com/bdarnell/torndb Web pycurl URL处理工具 smtplib模块 发送电子邮件 其他库暂未分类 1.PyInstaller： 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，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 独立文件方便传递和管理。 2.Ipython 一种交互式计算和开发环境 讲解 https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html 命令 ls、cd 、run、edit、clear、exist |
