python有多少个标准库(python常见的标准库)

发布网友 发布时间：2024-09-30 07:51

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热心网友 时间：2024-10-07 18:08

今天首席CTO笔记来给各位分享关于python有多少个标准库的相关内容，其中也会对python常见的标准库进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

2、Behold

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

3、Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

4、Numba

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

6、Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

4.列出5个python标准库

每天至少打卡一道python面试题。以尽量多的方式解锁题目，如果有遗漏的方法，欢迎在评论区补充。希望大家一起提高！

常用的有

标准库比较多 功能也不同：

标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。

logging

日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。

json

Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

pickle

Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。

shelve

Python 对象持久化。简单的数据存储方案。

socket

底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。

datetime

基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。

configparser

配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。

urllib

URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：

URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。

itertools

为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。

collections

容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools

高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：

cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading

线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。

在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing

进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。

timeit

测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。

atexit

退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。

abc

抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。

asyncio

异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

copy

浅层和深层复制操作。 copy 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， copy 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。

csv

csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。

operator

标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。

enum

枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。

heapq

堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。

http

HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：

urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。

profile、pstats

性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。

ssl

TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。

unitest

单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。

uuid

UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy，pillow和wxPython.以下有介绍：

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。

Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。

Pillow.它是PIL的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python有多少个标准库的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python常见的标准库、python有多少个标准库的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

热心网友 时间：2024-10-07 18:04

今天首席CTO笔记来给各位分享关于python有多少个标准库的相关内容，其中也会对python常见的标准库进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

2、Behold

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

3、Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

4、Numba

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

6、Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

4.列出5个python标准库

每天至少打卡一道python面试题。以尽量多的方式解锁题目，如果有遗漏的方法，欢迎在评论区补充。希望大家一起提高！

常用的有

标准库比较多 功能也不同：

标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。

logging

日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。

json

Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

pickle

Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。

shelve

Python 对象持久化。简单的数据存储方案。

socket

底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。

datetime

基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。

configparser

配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。

urllib

URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：

URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。

itertools

为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。

collections

容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools

高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：

cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading

线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。

在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing

进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。

timeit

测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。

atexit

退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。

abc

抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。

asyncio

异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

copy

浅层和深层复制操作。 copy 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， copy 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。

csv

csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。

operator

标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。

enum

枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。

heapq

堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。

http

HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：

urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。

profile、pstats

性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。

ssl

TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。

unitest

单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。

uuid

UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy，pillow和wxPython.以下有介绍：

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。

Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。

Pillow.它是PIL的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

Python（英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python有多少个标准库的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python常见的标准库、python有多少个标准库的相关内容别忘了在本站进行查找喔。