⑴ python用於web開發的第三方庫有哪些
1. wxPython
wxPython 是一個跨平台的 GUI 工具集，是 Python 語言的一套優秀的 GUI 圖形庫，允許程序員創建完整的、功能鍵全的 GUI 用戶界面。它以wxWidgets為基礎，可以分別在Windows、Mac OS、Linux上調用它們的本地組件，讓 GUI 程序在不同的平台上顯示對應的風格。
2. Kivy
Kivy 是一個開源庫，能夠讓使用相同源代碼創建的程序實現跨平台運行，而且它還可以做創新型用戶界面開發，如果有做創新型用戶界面的可以關注一下。
3. Dabo
Dabo是一個跨平台的應用程序開發框架，它使用Python語言開發，基於wxpython的再封裝庫。作為一個跨平台應用開發框架，它可以用來建立以數據為中心的應用程序，而且還提供資料庫訪問，商業邏輯以及用戶界面。
4. Flexx
Flexx 是一個Python工具包，可以用來創建圖形化界面程序，還支持使用 Web 技術進行界面的渲染，只要有 Python 和瀏覽器就可以運行。
5. Tkinter
這是一個跨平台圖形用戶界面GUI開發工具，是Tk圖形用戶界面工具包標準的Python介面，它很輕量，而且可以運行於絕大多數的Unix平台、Windows和Macintosh系統。
6. PyQt
PyQt 是一個非常全面的庫，是Python編程語言和Qt庫的成功融合。Qt本身是一個擴展的C++ GUI應用開發框架，可以在UNIX、Windows和Mac OS X上運行，而且能跨平台使用，被廣泛應用於許多行業。
7. PyGTK
PyGTK 主要適用於 Linux/UNIX 系統，基於老版本的 GTK+2 的庫提供綁定，藉助於底層 GTK+2 所提供的各種可視化元素和組件，能開發出在 GNOME 桌面系統上運行的軟體。值得一提的是，PyGTK 對 GTK+2 的C語言進行了簡單封裝，提供了面向對象的編程介面。
8. Pywin32
Windows Pywin32 庫允許我們像 VC 一樣的形式使用 Python 開發 win32 應用。Pywin32提供了很多訪問windows的API。較重要的三個模塊就是win32api、win32gui和win32con。
⑵ 探討最受歡迎的15頂級Python庫
1 TensorFlow（貢獻者：1757，貢獻：25756，Stars：116765）
「TensorFlow 是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫。圖形節點表示數學運算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數據陣列（張量）。這種靈活的體系結構使用戶可以將計算部署到桌面、伺服器或移動設備中的一個或多個 CPU/GPU，而無需重寫代碼。 」
GitHub 地址：
https://github.com/tensorflow/tensorflow
2 pandas（貢獻者：1360，貢獻：18441，Stars ：17388）
「pandas 是一個 Python 包，、供快速，靈活和富有表現力的數據結構，旨在讓」關系「或」標記「數據使用既簡單又直觀。它的目標是成為用 Python 進行實際，真實數據分析的基礎高級構建塊。」
GitHub 地址：
https://github.com/pandas-dev/pandas
3 scikit-learn（貢獻者：1218，貢獻者：23509，Stars ：32326）
「scikit-learn 是一個基於 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的機器學習 Python 模塊。它為數據挖掘和數據分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，並可在各種環境中重復使用。
GitHub 地址：
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
4 PyTorch（貢獻者：861，貢獻：15362，Stars：22763）
「PyTorch 是一個 Python 包，提供兩個高級功能：
具有強大的 GPU 加速度的張量計算（如 NumPy）
基於磁帶的自動編程系統構建的深度神經網路
你可以重復使用自己喜歡的 Python 軟體包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要時擴展 PyTorch。」
GitHub 地址：
https://github.com/pytorch/pytorch
5 Matplotlib（貢獻者：778，貢獻：28094，Stars ：8362）
「Matplotlib 是一個 Python 2D 繪圖庫，可以生成各種可用於出版品質的硬拷貝格式和跨平台互動式環境數據。Matplotlib 可用於 Python 腳本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 應用程序伺服器和各種圖形用戶界面工具包。」
GitHub 地址：
https://github.com/matplotlib/matplotlib
6 Keras（貢獻者：856，貢者：4936，Stars ：36450）
「Keras 是一個高級神經網路 API，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上運行。它旨在實現快速實驗，能夠以最小的延遲把想法變成結果，這是進行研究的關鍵。」
GitHub 地址：
https://github.com/keras-team/keras
7 NumPy（貢獻者：714，貢獻：19399，Stars：9010）
「NumPy 是使用 Python 進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的 N 維數組對象，復雜的（廣播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數，傅里葉變換和隨機數功能。
GitHub 地址：
https://github.com/numpy/numpy
8 SciPy（貢獻者：676，貢獻：20180，Stars：5188）
「SciPy（發音為」Sigh Pie「）是數學、科學和工程方向的開源軟體，包含統計、優化、集成、線性代數、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE 求解器等模塊。」
GitHub 地址：
https://github.com/scipy/scipy
9 Apache MXNet（貢獻者：653，貢獻：9060，Stars：15812）
「Apache MXNet（孵化）是一個深度學習框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式編程，以最大限度地提高效率和生產力。 MXNet 的核心是一個動態依賴調度程序，可以動態地自動並行化符號和命令操作。」
GitHub 地址：
https://github.com/apache/incubator-mxnet
10 Theano（貢獻者：333，貢獻：28060，Stars ：8614）
「Theano 是一個 Python 庫，讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它可以使用 GPU 並實現有效的符號區分。」
GitHub 地址：
https://github.com/Theano/Theano
11 Bokeh（貢獻者：334，貢獻：17395，Stars ：8649）
「Bokeh 是一個用於 Python 的互動式可視化庫，可以在現代 Web 瀏覽器中實現美觀且有意義的數據視覺呈現。使用 Bokeh，你可以快速輕松地創建互動式圖表、儀錶板和數據應用程序。」
GitHub 地址：
https://github.com/bokeh/bokeh
12 XGBoost（貢獻者：335，貢獻：3557，Stars：14389）
「XGBoost 是一個優化的分布式梯度增強庫，旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在 Gradient Boosting 框架下實現機器學習演算法。XGBoost 提供了梯度提升決策樹（也稱為 GBDT，GBM），可以快速准確地解決許多數據科學問題，可以在主要的分布式環境（Hadoop，SGE，MPI）上運行相同的代碼，並可以解決數十億個示例之外的問題。」
GitHub 地址：
https://github.com/dmlc/xgboost
13 Gensim（貢獻者：301，貢獻：3687，Stars ：8295）
「Gensim 是一個用於主題建模、文檔索引和大型語料庫相似性檢索的 Python 庫，目標受眾是自然語言處理（NLP）和信息檢索（IR）社區。」
GitHub 地址：
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
14 Scrapy（貢獻者：297，貢獻：6808，Stars ：30507）
「Scrapy 是一種快速的高級 Web 爬行和 Web 抓取框架，用於抓取網站並從其頁面中提取結構化數據。它可用於從數據挖掘到監控和自動化測試的各種用途。」
GitHub 地址：
https://github.com/scrapy/scrapy
15 Caffe（貢獻者：270，貢獻：4152，Stars ：26531）
「Caffe 是一個以表達、速度和模塊化為基礎的深度學習框架，由伯克利人工智慧研究（BAIR）/ 伯克利視覺與學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發。」
GitHub 地址：
https://github.com/BVLC/caffe
以上就是2018年最受歡迎的15個庫了，不知有沒有你的菜喔！希望本文對所列出的庫對你有所幫助！
⑶ python常用到哪些庫
Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：
16. Mysql-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
更多Python知識請關注Python自學網。
⑷ Python 有哪些好的 Web 框架
Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py.
具體介紹如下：
Django：開源Web開發框架，它鼓勵快速開發,並遵循MVC設計，開發周期短。
Tornado：一個輕量級的Web框架，內置非阻塞式伺服器，而且速度相當快
webpy：一個小巧靈活的Web框架，雖然簡單但是功能強大。
Flask：一個使用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架。其 WSGI 工具箱採用 Werkzeug ，模板引擎則使用 Jinja2 。
Bottle：一個Python Web框架，整個框架只有一個文件，幾十K，卻自帶了路徑映射、模板、簡單的資料庫訪問等web框架組件，確實是個可用的框架。初學web開發可以拿來玩玩，其語法簡單，部署也很方便。
⑸ 如何添加Python的模塊搜索路徑
方法一:函數添加
1 import sys
2 查看sys.path
3 添加sys.path.append("c:\\")
方法二:修改環境變數
w用戶可以修改系統環境變數PYTHONPATH
方法三:增加.pth文件，推薦！
在site-packages添加一個路徑文件，如mypkpath.pth，必須以.pth為後綴，寫上你要加入的模塊文件所在的目錄名稱就是了。
1 windows
c:\python27\site-packages
# 我們的學員把pth文件直接放在c:\python27
# (或其他python安裝目錄)目錄下測試也是有效的
# 2015.9.23
2 linux(ubuntu)
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages （note by shanql， 我是放在這個目錄下有效的，所添加的目錄一定要存在，不存在則會不成功）
2 linux(redhat)
/usr/lib/python2.7/site-packages
⑹ 常用的python庫有哪些
10個頂級且實用的python庫
1、Dash
Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、游戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。
Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。盡管它具有完善的游戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。
4、Colorama
Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。
JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。
Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合並到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡表情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。
10、BeautifulSoup
如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。
②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。
⑺ python 怎麼使用第三方庫
這是關於Python的第13篇文章，也是關於《編程小白的第1本Python入門書》內容的最後一篇，主要介紹下如何使用第三方庫。
1. 第三方庫
Python相當於一個手機，第三方庫相當於手機里各種各樣的APP。
當我們想搭建網站時，可以選擇功能全面的Django、輕量的Flask等web框架；當我們想做一個爬蟲時，可以使用Scrapy框架；當我們想做數據分析時，可以選擇Pandas數據框架等，這些都是一些很成熟的第三方庫。
那麼，如何根據自己的需求找到相應的庫呢？
可以在 這個網站上按照分類去查找需要的庫。
2. 安裝第三方庫
這里主要介紹如何在PyCharm中安裝第三方庫。
1）打開PyCharm——頂部菜單File——選擇Default Settings；
2）搜索project interpreter，選擇當前Python環境，然後底部點擊「+」號添加庫；
3）搜索資料庫名稱——選中該庫後點擊底部的Install Package，在安裝成功後會出現成功提示，此時可以返回到之前的Project Interpreter中查看自己安裝的庫，點擊「-」號可以卸載掉不需要的庫。
3. 使用第三方庫
使用第三方庫時，只要在在PyCharm中輸入庫之後就可以使用了。輸入庫用import，比如輸入requests庫為：import requests。
第一階段關於Python的基礎知識大致先到這里，第二階段的分享會以Python爬蟲為主。
⑻ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些
5個常用的Python標准庫：
1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫
os包是Python與操作系統的介面。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件許可權等。但要注意，os包是建立在操作系統的平台上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。
我們通過文件系統來管理磁碟上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標准庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。
2、sys：通常用於命令行參數的庫
sys包被用於管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能占據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。
3、random：用於生成隨機數的庫
Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字元串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。
4、math：提供了數學常數和數學函數
標准庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標准庫還包含了random包，用於處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。
5、datetime：日期和時間的操作庫
日期和時間的管理並不復雜，但容易犯錯。Python的標准庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標准庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式。
除此之外，Python還有很多第三方庫，了解更多可移步：oldboye
⑼ 請教，python web.py查詢資料庫返回的結果是列表還是字典
我常用pymssql連接M$SQL伺服器, 沒用過pyodbc, 但按理應該都差不多。
若用pymssql, 從資料庫中取數據的過程如下:
import pymssql
connect_setting = {
'host': '127.0.0.1',
'user': 'sa',
'password': '',
'database': 'master',
'charset': 'gb18030'
}
conn = pymssql.connect(**connect_setting)
curr = conn.cursor()
curr.execute("select list, name from nlist")
result = [(lst, name) for lst, name in curr]
curr.close()
conn.close()
關於"如何查詢,list的每個值在資料庫中對應的Name「
若庫表中的數據像下面的樣子:
id, name:
1, 'python'
2, 'perl'
3, 'c'
4, 'java'
且每行id是唯一值, 將從資料庫表中拿到的數據放到一個字典中:
curr.execute("select id, name from nlist")
dd = dict([(id, name) for id, name in curr])
lst = [1,2,3,4,5,6]
用dd進行轉換
[(i, dd.get(i)) for i in lst]
==>
[(1, 'python'), (2, 'perl'), (3, 'c'), (4, 'java'), (5, None), (6, None)]
or
[dd.get(i, i) for i in lst]
==>
['python', 'perl', 'c', 'java', 5, 6]
⑽ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些
Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。