开发语言 学习 科技 生活 深度学习 经验分享 Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录

前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架）6.keras（深度学习框架）7.requests（HTTP 库）8.flask（Web 框架）9.scrapy（网络爬虫框架）10.beautifulsoup（HTML 解析器）11.selenium（Web 自动化测试）12.ctypes（调用 C 语言库）13.wxPython（GUI 开发）14.pillow（图像处理）15.openpyxl（处理 Excel 文件）16.nltk（自然语言处理）17.jieba（中文分词）18.re（正则表达式）19.datetime（日期时间处理）20.random（随机数生成）总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍

四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料

六、Python兼职渠道

前言

【python零基础入门小白】博主存在的意义：旨在帮助各位学习Python的小伙伴获得更高速更效率的学习收获。

这篇文章主要介绍了Python最常用的20 个包总结,在平时使用Python的过程中,需要用到很多有用的包,今天就来盘点一下常用的包,需要的朋友可以参考下

1.numpy（数据处理和科学计算）

代码示例：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

2.pandas（数据处理和分析）

data = {'name': ['John', 'Bob', 'Alice'], 'age': [20, 35, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

3.matplotlib（数据可视化）

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [4, 2, 7, 5, 9]

plt.plot(x, y)

plt.show()

4.scikit-learn（机器学习工具）

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

y = [8, 10, 12]

model = LinearRegression().fit(X, y)

print(model.predict([[4, 7]]))

5.tensorflow（深度学习框架）

import tensorflow as tf

x = tf.constant([1, 2, 3, 4])

y = tf.constant([5, 6, 7, 8])

z = tf.add(x, y)

sess = tf.Session()

print(sess.run(z))

6.keras（深度学习框架）

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

7.requests（HTTP 库）

import requests

response = requests.get('https://www.baidu.com')

print(response.text)

8.flask（Web 框架）

from flask import Flask, render_template

app = Flask(**name**)

@app.route('/')

def index():

return render_template('index.html')

if **name** == '**main**':

app.run(debug=True)

9.scrapy（网络爬虫框架）

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'myspider'

start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

def parse(self, response):

for quote in response.css('div.quote'):

yield {'text': quote.css('span.text::text').get(),

'author': quote.css('span small::text').get()}

10.beautifulsoup（HTML 解析器）

from bs4 import BeautifulSoup

html = '

这是一个段落。

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

print(soup.title.text)

11.selenium（Web 自动化测试）

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

driver.get('https://www.baidu.com')

search_box = driver.find_element_by_name('wd')

search_box.send_keys('Python')

search_box.submit()

12.ctypes（调用 C 语言库）

import ctypes

lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('libexample.so')

lib.add(1, 2)

13.wxPython（GUI 开发）

import wx

app = wx.App()

frame = wx.Frame(None, title='Hello, wxPython!')

frame.Show()

app.MainLoop()

14.pillow（图像处理）

from PIL import Image

im = Image.open('test.jpg')

im.show()

15.openpyxl（处理 Excel 文件）

import openpyxl

wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

sheet = wb['Sheet1']

cell = sheet['A1']

print(cell.value)

16.nltk（自然语言处理）

import nltk

sent = ‘This is a sentence.'

tokens = nltk.word_tokenize(sent)

print(tokens)

17.jieba（中文分词）

import jieba

text = '我爱中文分词'

words = jieba.cut(text)

for word in words:

print(word)

18.re（正则表达式）

import re

text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'

pattern = re.compile('fox')

print(pattern.findall(text))

19.datetime（日期时间处理）

import datetime

dt = datetime.datetime.now()

print(dt)

20.random（随机数生成）

import random

print(random.randint(1, 10))

总结

到此这篇关于Python最常用的20 个包总结的文章就介绍到这了。希望大家以后持续关注博主~

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一、Python所有方向的学习路线

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二、Python基础学习视频

② 路线对应学习视频

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③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！ 因篇幅有限，仅展示部分资料

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

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③Python小游戏源码

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