(2020年整理)教会你所有的Python模块使用.doc
python常用模块及第三方库功能简介
python常⽤模块及第三⽅库功能简介前⾔： Python吸引⼈的⼀个出众的优点就是它有众多的第三⽅库函数，可以更⾼效率的实现开发，经过整理与⽐对，整理了运维相关的常⽤模块，并将其功能简介，对其中重要的常⽤模块，接下来的博客会进⾏相应的详细介绍与功能使⽤介绍。
Python运维常⽤的20个库：1、psutil是⼀个跨平台库（https:///giampaolo/psutil）能够实现获取系统运⾏的进程和系统利⽤率（内存，CPU,磁盘，⽹络等），主要⽤于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。
2、IPy（/haypo/python-ipy）,辅助IP规划。
3、dnspython()Python实现的⼀个DNS⼯具包。
4、difflib：difflib作为Python的标准模块，⽆需安装，作⽤是对⽐⽂本之间的差异。
5、filecmp:系统⾃带，可以实现⽂件，⽬录，遍历⼦⽬录的差异，对⽐功能。
6、smtplib：发送电⼦邮件模块7、pycurl()是⼀个⽤C语⾔写的libcurl Python实现，功能强⼤，⽀持的协议有：FTP,HTTP,HTTPS,TELNET等，可以理解为Linux下curl命令功能的Python封装。
8、XlsxWriter:操作Excel⼯作表的⽂字，数字，公式，图表等。
9、rrdtool:⽤于跟踪对象的变化，⽣成这些变化的⾛⾛势图10、scapy(/projects/scapy/)是⼀个强⼤的交互式数据包处理程序，它能够对数据包进⾏伪造或解包，包括发送数据包，包嗅探，应答和反馈等功能。
11、Clam Antivirus免费开放源代码防毒软件，pyClamad,可以让Python模块直接使⽤ClamAV病毒扫描守护进程calmd。
12、pexpect:可以理解成Linux下expect的Python封装，通过pexpect我们可以实现对ssh,ftp,passwd,telnet等命令⾏进⾏⾃动交互，⽽⽆需⼈⼯⼲涉来达到⾃动化的⽬的。
完整的Python教程(超级实用)
完整的Python教程(超级实用)Python是一种易学易用的编程语言，被广泛用于数据分析、人工智能和Web开发等领域。
本文将提供一个完整的Python教程，帮助您快速入门并掌握Python编程的基本知识和技巧。
1. 简介- Python是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强大的功能。
- Python可以在多个平台上运行，包括Windows、Mac和Linux等操作系统。
- Python的语法简单易懂，适合初学者入门。
2. 变量和数据类型- Python中可以使用变量来存储数据，变量的命名需要遵循一定的规则。
- Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。
3. 控制流程- Python提供了多种控制流程语句，包括条件语句和循环语句。
- 条件语句可以根据条件的真假选择不同的代码执行路径。
- 循环语句可以重复执行一段代码，使得程序可以处理大量的数据和重复的任务。
4. 函数和模块- 函数是一段可重用的代码，可以通过给定的输入产生相应的输出。
- Python提供了大量的内置函数，也可以自定义函数来实现特定的功能。
- 模块是一组函数、变量和类的集合，可以方便地扩展Python 的功能。
5. 文件操作和异常处理- Python可以读写文件，进行文件的读取和写入操作。
- 异常处理可以帮助我们处理可能发生的错误，保证程序的正常执行。
6. 面向对象编程- Python是一种面向对象的编程语言，支持类和对象的概念。
- 面向对象编程可以将程序中的数据和操作进行封装，使得程序更加模块化和可维护。
7. 数据分析和科学计算- Python有丰富的数据分析和科学计算库，如NumPy和Pandas。
- NumPy提供了高性能的数值计算功能，Pandas则提供了数据处理和分析的功能。
8. Web开发和框架- Python可以用于Web开发，有多个流行的Web框架，如Django和Flask。
- Django是一个功能强大的Web框架，可以快速构建复杂的Web应用。
python的使用方法
python的使用方法Python是一种流行的高级编程语言，它简单易学，可读性强，广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等领域。
本文将介绍Python的使用方法，帮助读者快速上手。
一、Python的安装与环境配置在开始Python的使用之前，我们首先需要安装Python解释器。
Python提供了Windows、macOS和Linux等多个操作系统下的安装包，读者可以根据自己的系统选择对应的安装包进行下载。
安装过程中需要注意选择正确的版本，并按照提示进行安装。
安装完成后，我们需要进行环境配置。
在Windows系统下，可以通过配置环境变量将Python解释器的路径添加至系统路径中，以便在命令行中直接使用Python命令。
在macOS和Linux系统下，可以通过修改.bashrc或.bash_profile文件来实现环境变量的配置。
二、Python的基本语法Python的基本语法简洁易懂，深受程序员的喜爱。
下面介绍几个Python的基本语法要点：1. 变量与数据类型：Python是动态类型语言，变量的类型可以根据赋值自动确定。
常见的数据类型包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、列表(list)、字典(dict)等。
2. 条件判断与循环：Python提供了if-else语句用于条件判断，可以根据条件的真假来执行不同的代码块。
同时，Python还支持for和while循环，用于重复执行一段代码。
3. 函数与模块：Python支持函数和模块的定义与调用。
函数可以将一段可复用的代码封装起来，可以通过import语句引入其他模块，以便复用其中的函数和变量。
三、Python的常用库和功能Python拥有丰富的第三方库和功能，可以加速开发过程并提升效率。
下面介绍几个常用的库和功能：1. NumPy：高性能科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算函数，适用于进行大规模数据运算。
2. Pandas：数据分析工具，提供了数据结构和数据处理函数，方便读取、处理和分析结构化数据。
python的使用方法
python的使用方法Python是一种解释性、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。
它的语法简洁、易于理解，并且拥有丰富的库和强大的功能，因此被广泛应用于各种领域，如Web开发、数据科学、人工智能、游戏开发等等。
下面是对Python的使用方法的介绍。
1. 安装Python首先需要安装Python，可以从官网下载对应的安装包，并按照提示进行安装。
如果你使用的是Linux或Mac系统，那么Python可能已经预装了，可以在终端输入python来测试是否安装成功。
Python的代码可以使用文本编辑器编写，例如Notepad、Sublime Text、VS Code等等。
在编写代码时，需要注意以下几点:- Python代码的扩展名为.py，例如hello.py。
- 注释可以使用#开头，在代码中添加注释可以增加代码的可读性。
- 缩进非常重要，是Python语法的一部分。
Python使用缩进来表示代码块，一般情况下使用4个空格缩进，而不是制表符。
下面是一个简单的Python代码示例：```# 输出Hello, world!print("Hello, world!")```将Python代码保存为.py文件后，可以在终端使用python命令来运行代码。
例如：```python hello.py```如果你使用的是集成开发环境(IDE)，那么可以直接运行代码，IDE会自动执行。
Python拥有众多强大的库，可以方便地实现各种功能，如数据分析、机器学习、网络编程等等。
要使用Python库，需要先安装它们。
Python使用pip作为包管理器，可以通过以下命令来安装库：```pip install package_name```例如，要安装NumPy库，可以运行以下命令：在代码中使用库需要先导入，可以使用import语句导入库，例如：```import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])print(arr)```这个例子中，我们导入了NumPy库，并将其别名为np。
python模块的调用方法
python模块的调用方法Python的模块是一个文件，其中包含了一组相关的函数、变量和类。
模块可以被其他程序中的代码调用和使用，从而避免了重复编写代码的工作。
下面是Python模块的调用方法的详细介绍：1. import语句：最常用的调用模块的方法是使用import语句。
可以使用import关键字后跟着要调用的模块名来引入模块。
例如：```import math```这样就可以使用math模块中的函数和变量。
2. from...import语句：除了使用import语句导入整个模块外，还可以使用from...import语句导入模块中的特定函数、变量或类。
例如：```from math import sqrt```这样就可以直接使用sqrt函数，而不需要使用模块名作为前缀。
3. 使用import as语句给模块起别名：有时候模块的名字可能很长或者与其他模块冲突，可以使用as关键字给模块起一个别名。
例如：```import math as m```这样就可以使用m代替math的名字来调用模块中的函数和变量。
4. 使用from...import*语句导入所有函数：不建议使用这一方法，因为这样会导入模块中所有的函数、变量和类，容易引发命名冲突。
例如：```from math import *```5. 使用dir函数查看模块中所有定义的名称：可以使用dir函数查看导入的模块中的所有函数、变量和类。
例如：```import mathprint(dir(math))```运行上述代码会输出math模块中所有的定义名称。
6.使用模块中的函数、变量和类：一旦模块被导入，就可以通过模块名或别名加上函数、变量或类名的方式使用其中定义的内容。
例如：```import mathprint(math.sqrt(16))```运行上述代码会输出16的平方根。
7. 安装和使用第三方模块：Python中有很多强大的第三方模块和库，可以提供各种功能。
python 基础教程
python 基础教程Python基础教程Python是一种高级编程语言，适用于各种开发需求。
本教程旨在帮助初学者快速入门Python，并理解其基本概念和语法。
1. Python简介Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言。
它具有简单易学、可读性强和丰富的第三方库等特点，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。
2. Python安装首先，你需要下载Python的安装包并按照提示进行安装。
Python有许多不同的版本，选择适合自己的版本并下载安装。
3. 第一个程序在Python中，可以使用print()函数输出一个字符串：```pythonprint("Hello, Python!")```运行以上代码，将会在控制台输出"Hello, Python!"。
4. 变量和数据类型Python中的变量不需要指定类型，可以直接赋值。
常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串和布尔值。
5. 运算符Python支持各种运算符，比如数学运算符（+、-、*、/等）和比较运算符（>、<、==等）。
6. 条件语句通过if-else语句可以根据条件执行不同的代码块。
例如：```pythona = 10if a > 0:print("a是正数")else:print("a是负数或零")```7. 循环语句Python提供了多种循环语句，包括for循环和while循环。
可以通过循环来重复执行一段代码。
8. 函数Python中的函数通过def关键字定义，可以有效地组织和重用代码。
示例：```pythondef add(a, b):return a + bresult = add(3, 5)print(result) # 输出8```9. 列表和元组列表和元组是Python中常用的数据结构。
列表是可变的，而元组是不可变的。
python模块的作用和说明
python模块的作⽤和说明Python模块如果你从Python解释器退出并再次进⼊，之前的定义（函数和变量）都会丢失。
因此，如果你想编写⼀个稍长些的程序，最好使⽤⽂本编辑器为解释器准备输⼊并将该⽂件作为输⼊运⾏。
这被称作编写脚本。
随着程序变得越来越长，你或许会想把它拆分成⼏个⽂件，以⽅便维护。
你亦或想在不同的程序中使⽤⼀个便捷的函数，⽽不必把这个函数复制到每⼀个程序中去。
为⽀持这些，有⼀种⽅法可以把定义放在⼀个⽂件⾥，并在脚本或解释器的交互式实例中使⽤它们。
这样的⽂件被称作；模块中的定义可以导⼊到其它模块或者主模块（你在顶级和计算器模式下执⾏的脚本中可以访问的变量集合）。
模块是⼀个包含Python定义和语句的⽂件。
⽂件名就是模块名后跟⽂件后缀.py。
在⼀个模块内部，模块名（作为⼀个字符串）可以通过全局变量__name__的值获得。
例如，使⽤你最喜爱的⽂本编辑器在当前⽬录下创建⼀个名为fibo.py的⽂件，⽂件中含有以下内容:# Fibonacci numbers moduledef fib(n): # write Fibonacci series up to na, b = 0, 1while a < n:print(a, end='')a, b = b, a+bprint()def fib2(n): # return Fibonacci series up to nresult = []a, b = 0, 1while a < n:result.append(a)a, b = b, a+breturn result现在进⼊Python解释器，并⽤以下命令导⼊该模块:>>> import fibo在当前的符号表中，这并不会直接进⼊到定义在fibo函数内的名称；它只是进⼊到模块名fibo中。
你可以⽤模块名访问这些函数:>>> fibo.fib(1000)0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987>>> fibo.fib2(100)[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]>>> fibo.__name__'fibo'如果你想经常使⽤某个函数，你可以把它赋值给⼀个局部变量:>>> fib = fibo.fib>>> fib(500)0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377有关模块的更多信息模块可以包含可执⾏的语句以及函数定义。
(完整版)python教程(可编辑修改word版)
Python 基础教程Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python 由Guido van Rossum 于1989 年底发明，第一个公开发行版发行于1991 年。
像Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。
现在开始学习Python！Python IDE(集成开发环境)介绍Python 3.X 版本的教程Python 在线工具谁适合阅读本教程？本教程适合想从零开始学习Python 编程语言的开发人员。
当然本教程也会对一些模块进行深入，让你更好的了解Python 的应用。
学习本教程前你需要了解在继续本教程之前，你应该了解一些基本的计算机编程术语。
如果你学习过PHP，ASP 等编程语言，将有助于你更快的了解Python 编程。
执行Python 程序对于大多数程序语言，第一个入门编程代码便是"Hello World！"，以下代码为使用Python 输出"Hello World！"：#!/usr/bin/pythonprint "Hello, World!";python 3.0+版本已经把print 作为一个内置函数，正确输出"Hello World！"代码如下：Python 简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
•Python 是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。
类似于PHP 和Perl 语言。
•Python 是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python 提示符，直接互动执行写你的程序。
•Python 是面向对象语言: 这意味着Python 支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
python使用手册
Python使用手册一、Python简介Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言。
它具有简单易学、可读性强、开发效率高等特点，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
本文将介绍Python的基础语法、常用库以及一些开发技巧，帮助初学者快速入门Python编程。
二、Python基础语法1. 变量与数据类型在Python中，变量用于存储数据，并且不需要提前声明变量的类型。
Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。
可以使用赋值运算符将数据赋给变量，例如：x = 10y = 3.14name = 'Alice'is_valid = True2. 列表和元组列表和元组是Python中常用的数据结构。
列表用于存储一组有序的元素，可以通过索引访问或修改列表中的元素。
元组类似于列表，但是一旦创建就不能修改。
例如：fruits = ['apple', 'banana', 'orange']print(fruits[0]) # 输出'apple'coordinates = (3, 4)x, y = coordinatesprint(x, y) # 输出3 43. 条件语句和循环结构条件语句和循环结构是控制程序流程的关键。
Python使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号。
条件语句用于根据条件判断执行不同的代码块，例如：x = 10if x > 0:print('x is positive')elif x < 0:print('x is negative')else:print('x is zero')循环结构用于重复执行一段代码，有for循环和while循环两种形式，例如：for i in range(5):print(i)while x > 0:print(x)x -= 1三、常用Python库Python拥有丰富的第三方库，为开发者提供了许多便捷的功能和工具。
python 入门教程
python 入门教程Python 是一种易于学习和使用的编程语言。
它具有清晰简洁的语法和强大的功能，适用于各种不同的应用场景。
本教程将带你从基础开始，逐步介绍 Python 的各种概念和技术。
1. 安装 Python首先，你需要在计算机上安装 Python。
去官方网站下载最新的 Python 版本，并按照安装程序的步骤进行安装。
2. Hello, World!一般来说，学习编程语言的第一步是编写一个简单的程序输出"Hello, World!"。
在 Python 中，你只需要一行代码即可实现这个功能：```print("Hello, World!")```3. 变量和数据类型在 Python 中，使用变量来保存数据是非常常见的。
你可以使用等号（=）来进行赋值操作。
Python 支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。
```pythonx = 10y = 3.14name = "Alice"```4. 运算符和表达式Python 提供了丰富的运算符，用于进行各种数学和逻辑运算。
你可以使用运算符来组成表达式，执行各种计算操作。
```pythona = 5 + 3b = 10 - 2c = 4 * 6d = 12 / 2e = 2 ** 3 # 幂运算f = 7 % 3 # 取余运算```5. 控制流程编写程序时，经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。
Python 提供了多种控制流程结构，如 if-else 语句、for 循环和while 循环。
```pythonif x > 0:print("x is positive")elif x < 0:print("x is negative")else:print("x is zero")```6. 函数函数是一段可以重复使用的代码块。
python入门教程
NumPy库
VS
Pandas是Python中用于数据处理和分析的库，提供了数据结构和数据分析工具。
详细描述
Pandas提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，如Series和DataFrame，可以方便地处理结构化数据。它提供了数据清洗、数据转换、统计分析等功能，是数据分析领域常用的库之一。
总结词
错误类型
Python中的错误类型包括语法错件
使用内置函数open()打开文件，并返回一个文件对象。
读取文件
使用文件对象的read()方法读取文件内容，支持按行读取和读取整个文件。
写入文件
使用文件对象的write()方法写入内容到文件中，支持按行写入和写入整个文件。
函数返回值
函数可以返回一个或多个值，通过return关键字返回。
函数
02
CHAPTER
Python进阶特性
面向对象编程
对象和类
Python使用对象和类来实现面向对象编程。对象是类的实例，类定义了对象的属性和方法。
封装
封装是将对象的属性和方法封装在类中，通过访问控制符（private和public）来控制对属性和方法的访问权限。
关闭文件
使用文件对象的close()方法关闭文件，确保文件资源被释放。
文件操作
03
CHAPTER
Python常用库与框架
总结词
NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的库，提供了高性能的多维数组对象和函数。
详细描述
NumPy是Python科学计算的基础，提供了大量的数学函数来操作数组，可以进行数值计算、统计分析等。它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
爬虫策略与反爬虫机制
python-office的用法
python-office的用法"python-office"是一个具体的 Python 模块或库的名称，而是可能涉及到处理办公文档（如Excel、Word、PowerPoint等）的 Python 库的一般性提法。
在 Python 中，有一些第三方库可以用于处理办公文档，其中一些比较流行的包括 openpyxl、xlrd、xlwt（用于 Excel）、python-docx（用于 Word 文档）等。
以下是一个简单的示例，展示如何使用openpyxl 库来处理Excel 文件：import openpyxl# 创建一个新的 Excel 文件workbook = openpyxl.Workbook()# 获取默认的活动工作表sheet = workbook.active# 在单元格 A1 中写入数据sheet['A1'] = 'Hello'sheet['B1'] = 'World!'# 保存 Excel 文件workbook.save('example.xlsx')对于其他类型的文档，例如Word 文档，你可以使用python-docx 库：pythonCopy codefrom docx import Document# 创建一个新的 Word 文档doc = Document()# 向文档中添加段落doc.add_paragraph('Hello, world!')doc.add_paragraph('This is a Python Office example.')# 保存 Word 文档doc.save('example.docx')请注意，具体使用哪个库取决于你要处理的文档类型。
在选择库时，你可能需要考虑其功能、易用性和社区支持等因素。
在使用这些库之前，请确保你已经安装了它们。
在python语言中,常用的内建模块以及其使用方法
Python有许多内建模块，它们提供了各种功能，以帮助您在编程时更有效地完成任务。
以下是一些常用的内建模块以及它们的使用方法：1. `math`：提供了一组数学函数和常数。
例如，`(x)` 返回 x 的平方根，`` 是圆周率π。
2. `os`：提供了与操作系统交互的功能。
例如，`(path)` 返回指定路径下的文件和目录名列表。
3. `sys`：提供对 Python 解释器使用或维护的一些变量的访问。
例如，`` 是命令行参数列表。
4. `datetime`：用于处理日期和时间。
例如，`()` 返回当前的日期和时间。
5. `json`：用于处理 JSON 数据。
例如，`(s)` 将 JSON 字符串 s 解析为Python 对象，`(obj)` 将 Python 对象 obj 编码为 JSON 字符串。
6. `random`：生成随机数。
例如，`(a, b)` 返回一个在 a 和 b 之间（包括 a 和 b）的随机整数。
7. `re`：用于正则表达式匹配。
例如，`(pattern, string)` 尝试从string 的开始位置匹配 pattern。
8. `collections`：提供了一些额外的数据类型，如Counter、defaultdict、OrderedDict等。
9. `itertools`：提供了用于高效循环的函数。
10. `functools`：提供了高阶函数和其他功能。
这只是 Python 内建模块的一小部分，还有许多其他模块（如 `zipfile`、`subprocess`、`shutil`、`argparse` 等）可以用于完成各种任务。
使用这些模块可以大大提高 Python 代码的效率和可读性。
python模块调用的用法
python模块调用的用法Python模块调用的用法Python是一种高级编程语言，它的一个强大之处在于可以使用各种模块来扩展其功能。
Python的模块是一个包含了预定义函数和变量的文件，可以通过导入模块来使用其中的功能。
本文将介绍Python模块调用的用法，以及一些常见的内置模块和第三方模块的使用方法。
一、模块的导入在Python中，可以使用import语句来导入模块。
通常情况下，导入模块的语法如下：import 模块名其中，模块名是要导入的模块的名称。
如果要导入的模块在当前目录下，可以直接使用模块名进行导入；如果要导入的模块在Python的标准库中或者是第三方模块，需要提前将它们安装好，然后使用模块名进行导入。
另外，如果想要导入模块的某个具体函数或变量，可以使用from-import 语句。
语法如下：from 模块名import 函数名/变量名这样，就可以只导入模块中的某个函数或变量，而不是整个模块。
同时，还可以使用as关键字给导入的函数或变量起一个别名，以方便使用。
二、内置模块的使用Python自带了许多内置模块，它们包含了各种功能，可以在开发过程中帮助我们提高效率。
下面介绍几个常用的内置模块及其使用方法。
1. math模块math模块提供了一系列数学运算的函数。
导入math模块的方法如下：pythonimport math然后就可以使用math模块中的各种函数，如求平方根、求绝对值、取整等。
pythonimport mathx = 16y = math.sqrt(x) # 求平方根z = math.fabs(-5) # 求绝对值w = math.ceil(2.3) # 向上取整print(y, z, w)2. random模块random模块用于生成随机数。
导入random模块的方法如下：pythonimport random然后就可以使用random模块中的各种函数，如生成0-1之间的随机数、生成指定范围内的随机整数等。
Python入门教程(非常详细)
使用`close()`方法关闭文件，释放资源。
文件路径处理
获取当前工作目录
使用`os.getcwd()`函数获取当前工作目录。
分割文件路径
使用`os.path.split()`函数分割文件路径，获 取目录名和文件名。
拼接文件路径
使用`os.path.join()`函数拼接文件路径。
判断文件是否存在
Homebrew安装Python。
在Linux上安装Python
03
可以使用系统的包管理器（如apt、yum）安装Python，或者
从源码编译安装。
第一个Python程序
编写第一个Python程 序非常简单，只需要 在文本编辑器中输入 以下代码并保存为.py 文件即可
```python
print("Hello,
用于绘制图表和可视化数据的库，可 以绘制线图、柱状图、散点图等多种
图表。
pandas
用于数据处理和分析的库，提供了 DataFrame等数据结构以及相应的操 作函数。
requests
用于发送HTTP请求的库，可以方便 地获取网页内容、发送POST请求等 。
THANKS
感谢观看
模块导出
在模块定义文件中，使用`__all__`列表指定需要导出的函数、类或 变量等。
模块安装与使用
将模块文件放置在合适的位置，或者使用`setup.py`文件进行安装， 然后在其他程序中导入并使用该模块。
04
面向对象编程
类与对象概念
类（Class）
类是创建对象的模板或蓝图，它定义了对象的属 性和方法。
Python入门教程(非常详细)
目录
• Python概述与安装 • 基础语法与数据类型 • 函数与模块 • 面向对象编程 • 文件操作与异常处理 • 常用库和工具介绍
python库调用方法
python库调用方法摘要：1.Python库的概述2.常用Python库的介绍3.Python库的调用方法4.实例演示5.总结与建议正文：随着计算机技术的快速发展，Python语言以其简洁、易学的特点越来越受到程序员的喜爱。
Python库（库）是Python语言的扩展，可以为开发者提供各种功能和便捷性。
本文将介绍一些常用的Python库及其调用方法，并通过实例演示来帮助大家更好地理解和运用这些库。
1.Python库的概述Python库是Python语言的扩展，它为开发者提供了更多的功能和模块。
通过使用库，开发者可以更快地开发程序，提高工作效率。
库分为内置库和第三方库。
内置库随Python安装而自带，如math、os、sys等；第三方库则是开发者通过安装或者导入的方式使用的外部库，如NumPy、Pandas、Django等。
2.常用Python库的介绍（1）NumPy：一个用于数值计算的库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。
（2）Pandas：一个用于数据处理和分析的库，提供了数据结构（如DataFrame、Series）和数据操作功能。
（3）Django：一个用于Web开发的库，提供了模板引擎、数据库访问、URL路由等功能的框架。
（4）TensorFlow：一个用于机器学习的库，提供了构建、训练和评估神经网络模型的功能。
3.Python库的调用方法Python库的调用方法主要有以下几种：（1）直接使用库名：如math.sqrt()，os.path.join()。
（2）导入库后再使用：如import numpy as np，import pandas as pd。
（3）使用from...import...：如from tensorflow import tf。
（4）使用库的实例：如from django.http import HttpResponse。
4.实例演示以下是一个使用Pandas库的实例：```pythonimport pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv("data.csv")# 显示前5行数据print(data.head())# 数据筛选filtered_data = data[data["column_name"] > value]# 数据排序sorted_data = data.sort_values(by="column_name",ascending=False)# 数据分组grouped_data = data.groupby("column_name").mean()```5.总结与建议掌握Python库的调用方法对于提高编程效率至关重要。
Python常用模块大全(总结)
Python常用模块大全（总结）Python是一种强大且广泛使用的编程语言，它拥有许多内置的模块和标准库，同时也有众多的第三方模块可用于各种不同的用途。
在本文中，我们将介绍一些常用的Python模块，以帮助您更好地了解Python的功能和巩固您的编程知识。
1. sys模块：sys模块提供了一些与Python解释器相关的变量和函数，例如命令行参数、标准输入输出等。
2. os模块：os模块提供了一些与操作系统相关的功能，例如文件操作、目录操作等。
5. random模块：random模块提供了生成随机数的功能。
6. math模块：math模块提供了一些基本的数学函数和常量，例如三角函数、对数函数等。
7. re模块：re模块提供了正则表达式的功能，用于模式匹配和字符串处理。
8. json模块：json模块提供了处理JSON格式数据的功能，例如将对象转换为JSON格式、从JSON格式解析数据等。
9. csv模块：csv模块提供了处理CSV文件的功能，例如读取、写入CSV文件等。
11. requests模块：requests模块是一个HTTP库，用于发送HTTP请求和处理响应。
12. hashlib模块：hashlib模块提供了一些加密算法，例如MD5、SHA1等。
13. sqlite3模块：sqlite3模块提供了一个轻量级的数据库引擎，用于处理SQLite数据库。
14. threading模块：threading模块提供了多线程编程的功能，例如创建线程、线程同步等。
15. multiprocessing模块：multiprocessing模块提供了多进程编程的功能，例如创建进程、进程间通信等。
16. subprocess模块：subprocess模块提供了创建和管理子进程的功能。
17. pickle模块：pickle模块提供了将对象序列化和反序列化的功能，用于对象的持久化存储和传输。
18. collections模块：collections模块提供了一些有用的数据结构，例如defaultdict、Counter等。
python使用方法
python使用方法
Python是一种高级编程语言，易于学习和使用。
以下是基本的Python使用方法：
1. 安装Python环境：在官网下载合适的Python版本，并安装。
2. 运行Python：在命令行窗口输入“python”，并按下Enter 键，即可进入Python解释器。
3. 输入Python代码：在解释器中输入Python代码，包括变量、函数、循环等。
4. 运行Python代码：按下Enter键，即可运行代码并获得输出结果。
5. 使用Python模块：Python提供了许多标准模块，可以通过import语句导入并使用。
6. 创建Python程序：在文本编辑器中编写Python程序，保存为.py文件，并通过命令行运行。
7. 调试Python程序：使用Python调试器可以帮助您查找并修复程序错误。
8. 学习Python：Python拥有丰富的社区资源，您可以通过在线课程、书籍、博客等途径学习Python。
以上是Python基本使用方法，希望对您有所帮助！
- 1 -。
python中常用的库及其用法
1. 引言在当今数据科学和编程领域，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。
作为一种高效、易于学习和强大的语言，Python拥有丰富的库和模块，能够满足各种不同领域的需求。
本文将重点介绍Python中一些常用的库及其用法，帮助读者更深入地了解这些库以及它们在实际项目中的应用。
2. NumpyNumpy是Python中用于科学计算的核心库，它提供了强大的多维数组对象和各种操作函数，能够帮助我们进行高效的数值计算。
在使用Numpy时，我们可以方便地进行数组的创建、索引、切片、广播等操作，同时还可以进行线性代数运算、傅里叶变换等高级数学运算。
Numpy的广泛应用使得它成为了数据科学和机器学习领域的基石之一。
3. PandasPandas是Python中用于数据分析和处理的重要库，它提供了丰富的数据结构和函数，能够帮助我们高效地进行数据处理、清洗、分析和可视化。
在使用Pandas时，我们可以方便地加载和处理各种类型的数据，进行数据的筛选、分组、聚合等操作，同时还可以进行时间序列分析、数据合并、透视表等高级数据处理。
Pandas的灵活性和高效性使得它成为了数据分析领域的重要工具。
4. MatplotlibMatplotlib是Python中用于绘制图表和可视化数据的重要库，它提供了丰富的绘图函数和样式，能够帮助我们创建各种类型的静态图表和动态交互式图表。
在使用Matplotlib时，我们可以方便地绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等各种类型的图表，进行数据的可视化和分析。
Matplotlib的灵活性和定制性使得它成为了数据可视化领域的不可或缺的工具。
5. Scikit-learnScikit-learn是Python中用于机器学习和数据挖掘的重要库，它提供了丰富的机器学习模型和算法，能够帮助我们进行各种类型的监督学习、非监督学习、特征工程、模型评估等任务。
在使用Scikit-learn时，我们可以方便地加载和处理各种类型的数据，进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
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看了这篇你就会了所有的python模块使用如果你退出Python 解释器并重新进入，你做的任何定义（变量和方法）都会丢失。
因此，如果你想要编写一些更大的程序，为准备解释器输入使用一个文本编辑器会更好，并以那个文件替代作为输入执行。
这就是传说中的脚本。
随着你的程序变得越来越长，你可能想要将它分割成几个更易于维护的文件。
你也可能想在不同的程序中使用顺手的函数，而不是把代码在它们之间中拷来拷去。
为了满足这些需要，Python 提供了一个方法可以从文件中获取定义，在脚本或者解释器的一个交互式实例中使用。
这样的文件被称为模块；模块中的定义可以导入到另一个模块或主模块中（在脚本执行时可以调用的变量集位于最高级，并且处于计算器模式）。
模块是包括Python 定义和声明的文件。
文件名就是模块名加上.py 后缀。
模块的模块名（做为一个字符串）可以由全局变量__name__ 得到。
例如，你可以用自己惯用的文件编辑器在当前目录下创建一个叫fibo.py 的文件，录入如下内容:现在进入Python 解释器并使用以下命令导入这个模块:这样做不会直接把fibo中的函数导入当前的语义表；它只是引入了模块名fibo 。
你可以通过模块名按如下方式访问这个函数：如果打算频繁使用一个函数，你可以将它赋予一个本地变量:深入模块除了包含函数定义外，模块也可以包含可执行语句。
这些语句一般用来初始化模块。
他们仅在第一次被导入的地方执行一次。
每个模块都有自己私有的符号表，被模块内所有的函数定义作为全局符号表使用。
因此，模块的作者可以在模块内部使用全局变量，而无需担心它与某个用户的全局变量意外冲突。
从另一个方面讲，如果你确切的知道自己在做什么，你可以使用引用模块函数的表示法访问模块的全局变量，modname.itemname。
模块可以导入其他的模块。
一个（好的）习惯是将所有的import 语句放在模块的开始（或者是脚本），这并非强制。
被导入的模块名会放入当前模块的全局符号表中。
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import 语句的一个变体直接从被导入的模块中导入命名到本模块的语义表中。
例如这样可以导入所有除了以下划线( _ )开头的命名。
需要注意的是在实践中往往不鼓励从一个模块或包中使用* 导入所有，因为这样会让代码变得很难读。
不过，在交互式会话中这样用很方便省力。
***出于性能考虑，每个模块在每个解释器会话中只导入一遍。
因此，如果你修改了你的模块，需要重启解释器；或者，如果你就是想交互式的测试这么一个模块，可以用imp.reload() 重新加载，例如import imp; imp.reload(modulename)。
作为脚本来执行模块当你使用以下方式运行Python 模块时，模块中的代码便会被执行python fibo.py <arguments>模块中的代码会被执行，就像导入它一样，不过此时__name__ 被设置为"__main__" 。
这相当于，如果你在模块后加入如下代码:if __name__ == "__main__":import sysfib(int(sys.argv[1]))就可以让此文件像作为模块导入时一样作为脚本执行。
此代码只有在模块作为“main” 文件执行时才被调用:$ python fibo.py501 1 2 3 5 8 13 21 34如果模块被导入，不会执行这段代码:>>> import fibo>>>这通常用来为模块提供一个便于测试的用户接口（将模块作为脚本执行测试需求）。
模块的搜索路径导入一个叫spam 的模块时，解释器先在当前目录中搜索名为spam.py 的文件。
如果没有找到的话，接着会到sys.path 变量中给出的目录列表中查找。
sys.path 变量的初始值来自如下：▪输入脚本的目录（当前目录）。
▪▪环境变量PYTHONPATH 表示的目录列表中搜索▪▪(这和shell 变量PATH 具有一样的语法，即一系列目录名的列表)。
▪▪Python 默认安装路径中搜索。
▪在支持符号连接的文件系统中，输入的脚本所在的目录是符号连接指向的目录。
换句话说也就是包含符号链接的目录不会被加到目录搜索路径中。
实际上，解释器由sys.path 变量指定的路径目录搜索模块，该变量初始化时默认包含了输入脚本（或者当前目录），PYTHONPATH 和安装目录。
这样就允许Python 程序了解如何修改或替换模块搜索目录。
需要注意的是由于这些目录中包含有搜索路径中运行的脚本，所以这些脚本不应该和标准模块重名，否则在导入模块时Python 会尝试把这些脚本当作模块来加载。
这通常会引发错误。
请参见标准模块以了解更多的信息。
“编译的” Python 文件为了加快加载模块的速度，Python 会在__pycache__ 目录下以module.version.pyc 名字缓存每个模块编译后的版本，这里的版本编制了编译后文件的格式。
它通常会包含Python 的版本号。
例如，在CPython 3.3 版中，spam.py 编译后的版本将缓存为__pycache__/spam.cpython‐33.pyc。
这种命名约定允许由不同发布和不同版本的Python 编译的模块同时存在。
Python 会检查源文件与编译版的修改日期以确定它是否过期并需要重新编译。
这是完全自动化的过程。
同时，编译后的模块是跨平台的，所以同一个库可以在不同架构的系统之间共享。
Python 不检查在两个不同环境中的缓存。
首先，它会永远重新编译而且不会存储直接从命令行加载的模块。
其次，如果没有源模块它不会检查缓存。
若要支持没有源文件（只有编译版）的发布，编译后的模块必须在源目录下，并且必须没有源文件的模块。
部分高级技巧:▪为了减少一个编译模块的大小，你可以在Python 命令行中使用-O 或者-OO。
-O 参数删除了断言语句，-OO 参数删除了断言语句和__doc__ 字符串。
▪▪因为某些程序依赖于这些变量的可用性，你应该只在确定无误的场合使用这一选项。
“优化的” 模块有一个 .pyo 后缀而不是 .pyc 后缀。
未来的版本可能会改变优化的效果。
▪▪来自.pyc 文件或 .pyo 文件中的程序不会比来自 .py 文件的运行更快；.pyc 或.pyo 文件只是在它们加载的时候更快一些。
▪▪compileall 模块可以为指定目录中的所有模块创建 .pyc 文件（或者使用-O 参数创建.pyo 文件）。
▪▪在PEP 3147 中有很多关这一部分内容的细节，并且包含了一个决策流程。
▪标准模块Python 带有一个标准模块库，并发布有独立的文档，名为Python 库参考手册（此后称其为“库参考手册”）。
有一些模块内置于解释器之中，这些操作的访问接口不是语言内核的一部分，但是已经内置于解释器了。
这既是为了提高效率，也是为了给系统调用等操作系统原生访问提供接口。
这类模块集合是一个依赖于底层平台的配置选项。
例如，winreg 模块只提供在Windows 系统上才有。
有一个具体的模块值得注意：sys ，这个模块内置于所有的Python 解释器。
变量sys.ps1 和sys.ps2 定义了主提示符和辅助提示符字符串这两个变量只在解释器的交互模式下有意义。
变量sys.path 是解释器模块搜索路径的字符串列表。
它由环境变量PYTHONPATH 初始化，如果没有设定PYTHONPATH ，就由内置的默认值初始化。
你可以用标准的字符串操作修改它dir() 函数内置函数dir() 用于按模块名搜索模块定义，它返回一个字符串类型的存储列表:无参数调用时，dir() 函数返回当前定义的命名:注意该列表列出了所有类型的名称：变量，模块，函数，等等。
dir() 不会列出内置函数和变量名。
如果你想列出这些内容，它们在标准模块builtins 中定义:包包通常是使用用“圆点模块名”的结构化模块命名空间。
例如，名为 A.B的模块表示了名为 A 的包中名为 B 的子模块。
正如同用模块来保存不同的模块架构可以避免全局变量之间的相互冲突，使用圆点模块名保存像NumPy或Python Imaging Library 之类的不同类库架构可以避免模块之间的命名冲突。
假设你现在想要设计一个模块集（一个“包”）来统一处理声音文件和声音数据。
存在几种不同的声音格式（通常由它们的扩展名来标识，例如：.wav，.aiff，.au ），于是，为了在不同类型的文件格式之间转换，你需要维护一个不断增长的包集合。
可能你还想要对声音数据做很多不同的操作（例如混音，添加回声，应用平衡功能，创建一个人造效果），所以你要加入一个无限流模块来执行这些操作。
你的包可能会是这个样子（通过分级的文件体系来进行分组）:当导入这个包时，Python 通过sys.path 搜索路径查找包含这个包的子目录。
为了让Python 将目录当做内容包，目录中必须包含__init__.py 文件。
这是为了避免一个含有烂俗名字的目录无意中隐藏了稍后在模块搜索路径中出现的有效模块，比如string。
最简单的情况下，只需要一个空的__init__.py 文件即可。
当然它也可以执行包的初始化代码，或者定义稍后介绍的__all__ 变量。
用户可以每次只导入包里的特定模块，例如:import sound.effects.echo这样就导入了sound.effects.echo 子模块。
它必需通过完整的名称来引用:sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7,atten=4)导入包时有一个可以选择的方式:from sound.effects import echo这样就加载了echo 子模块，并且使得它在没有包前缀的情况下也可以使用，所以它可以如下方式调用:echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)还有另一种变体用于直接导入函数或变量:from sound.effects.echo import echofilter这样就又一次加载了echo 子模块，但这样就可以直接调用它的echofilter()函数:echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)需要注意的是使用from package import item 方式导入包时，这个子项（item）既可以是包中的一个子模块（或一个子包），也可以是包中定义的其它命名，像函数、类或变量。