python中常用的模块的总结
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。
python 标准库函数
python 标准库函数Python 的标准库中包含许多用于各种任务的函数和模块。
以下是一些常用标准库的简单介绍：1. 内置函数：如 `print()`, `len()`, `type()`, `int()`, `float()`, `str()`, `list()`,`dict()`, `tuple()` 等。
2. 数学模块：`math` 模块提供了许多数学函数和常数，如 `()`, `()`, `()`, `` 等。
3. random 模块：用于生成随机数。
例如，`(a, b)` 返回一个在 `a` 和 `b` 之间的随机整数。
4. re 模块：用于正则表达式匹配。
例如，`(pattern, string)` 尝试从字符串的开始处匹配一个模式。
5. datetime 模块：处理日期和时间。
例如，`()` 返回当前日期和时间。
6. os 模块：提供了许多与操作系统交互的函数。
例如，`()` 用于连接路径，`()` 用于创建目录。
7. sys 模块：提供对 Python 解释器的一些变量和与解释器强烈交互的函数的访问。
例如，`` 是命令行参数列表，`()` 是退出程序。
8. collections 模块：提供了几个有用的数据类型，如 `deque`, `Counter`, `OrderedDict` 等。
9. csv 模块：用于读写 CSV 文件。
例如，`()` 和 `()`。
10. json 模块：用于处理 JSON 数据。
例如，`()` 和 `()`。
11. argparse 模块：用于编写用户友好的命令行接口。
12. logging 模块：用于记录日志。
这只是 Python 标准库中的一小部分，还有许多其他模块和函数可用于各种任务，包括文件 I/O、网络编程、数据库交互、数据压缩等等。
模块1 4总结
模块1-4 总结引言本文是对模块1-4的学习内容进行总结和回顾。
本模块的主要内容包括Python 基础知识、条件语句、循环语句和函数等。
1. Python基础知识在模块1中，我们学习了Python的基础知识，包括变量、数据类型、运算符等。
Python是一种简单易学的编程语言，具有良好的可读性和强大的功能。
通过学习Python的基础知识，我们可以更好地理解后续学习的内容。
2. 条件语句在模块2中，我们学习了条件语句的使用。
条件语句是编程中常用的一种结构，通过判断条件的真假来决定程序的执行路径。
在Python中，条件语句使用if、elif和else关键字来实现。
通过条件语句，我们可以根据不同的条件执行不同的代码块。
3. 循环语句在模块3中，我们学习了循环语句的使用。
循环语句可以让我们重复执行一段代码，从而节省时间和精力。
Python中有两种循环语句：for循环和while循环。
for循环可以按照一定规律迭代遍历一个序列，而while循环则会根据一个条件判断执行代码块。
4. 函数在模块4中，我们学习了函数的定义和使用。
函数是一段封装了特定功能的代码块，可以实现代码的模块化和重复利用。
在Python中，我们可以使用def关键字来定义函数，并通过函数名和参数来调用函数。
函数可以接受任意数量的参数，并可以返回一个值。
5. 总结通过学习模块1-4的内容，我们掌握了Python基础知识、条件语句、循环语句和函数等重要概念。
这些知识不仅在Python编程中经常使用，也是其他编程语言中的基础内容。
通过不断实践和练习，我们可以更加熟练地运用这些知识，编写出更加高效和简洁的代码。
希望大家能够在接下来的学习中不断巩固和拓展模块1-4的知识，并能够灵活运用到实际项目中。
加油！。
python中常用的内置模块汇总
python中常⽤的内置模块汇总内置模块（⼀）Python内置的模块有很多，我们也已经接触了不少相关模块，接下来咱们就来做⼀些汇总和介绍。
内置模块有很多 & 模块中的功能也⾮常多，我们是没有办法注意全局给⼤家讲解，在此我会整理出项⽬开发最常⽤的来进⾏讲解。
osimport os# 1. 获取当前脚本绝对路径"""abs_path = os.path.abspath(__file__)print(abs_path)# 2. 获取当前⽂件的上级⽬录base_path = os.path.dirname( os.path.dirname(路径) ）print(base_path)# 3. 路径拼接p1 = os.path.join(base_path, 'xx')print(p1)p2 = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'a1.png')print(p2)# 4. 判断路径是否存在exists = os.path.exists(p1)print(exists)# 5. 创建⽂件夹os.makedirs(路径)path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu')if not os.path.exists(path):os.makedirs(path)# 6. 是否是⽂件夹file_path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu.png')is_dir = os.path.isdir(file_path)print(is_dir) # Falsefolder_path = os.path.join(base_path, 'xx', 'oo', 'uuuu')is_dir = os.path.isdir(folder_path)print(is_dir) # True# 7. 删除⽂件或⽂件夹os.remove("⽂件路径")path = os.path.join(base_path, 'xx')shutil.rmtree(path)listdir，查看⽬录下所有的⽂件walk，查看⽬录下所有的⽂件（含⼦孙⽂件）import os"""data = os.listdir("/Users/feimouren/PycharmProjects/luffyCourse/day14/commons")print(data)# ['convert.py', '__init__.py', 'page.py', '__pycache__', 'utils.py', 'tencent']# ⽆法查看⽂件夹中⼦⽂件夹中的⽂件要遍历⼀个⽂件夹下的所有⽂件，例如：遍历⽂件夹下的所有mp4⽂件 data获取到的是⼀个⽣成器，在编列⽣成器时，会获取到三个元素，1.⽂件夹路径，2.⽂件夹中的⽂件夹，3.⽂件在遍历时，如果⽂件夹中还有⽂件夹，那么会继续遍历这个⽂件夹同样会获取data = os.walk("/Users/wupeiqi/Documents/视频教程/飞Python/mp4")for path, folder_list, file_list in data:for file_name in file_list:file_abs_path = os.path.join(path, file_name)ext = file_abs_path.rsplit(".",1)[-1]if ext == "mp4":print(file_abs_path)shutilimport shutil# 1. 删除⽂件夹"""path = os.path.join(base_path, 'xx')shutil.rmtree(path)# 2. 拷贝⽂件夹shutil.copytree("/Users/wupeiqi/Desktop/图/csdn/","/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/files")# 3.拷贝⽂件shutil.copy("/Users/wupeiqi/Desktop/图/csdn/************************","/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/")shutil.copy("/Users/wupeiqi/Desktop/图/csdn/************************","/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/x.png")# 4.⽂件或⽂件夹重命名shutil.move("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/x.png","/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/xxxx.png")shutil.move("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/files","/Users/wupeiqi/PycharmProjects/CodeRepository/images")# 5. 压缩⽂件# base_name，压缩后的压缩包⽂件# format，压缩的格式，例如："zip", "tar", "gztar", "bztar", or "xztar".# root_dir，要压缩的⽂件夹路径# shutil.make_archive(base_name=r'datafile',format='zip',root_dir=r'files')# 6. 解压⽂件# filename，要解压的压缩包⽂件# extract_dir，解压的路径# format，压缩⽂件格式# shutil.unpack_archive(filename=r'datafile.zip', extract_dir=r'xxxxxx/xo', format='zip')sysimport sys# 1. 获取解释器版本"""print(sys.version)print(sys.version_info)print(sys.version_info.major, sys.version_info.minor, sys.version_info.micro)# 2. 导⼊模块路径print(sys.path)randomimport random# 1. 获取范围内的随机整数v = random.randint(10, 20)print(v)# 2. 获取范围内的随机⼩数v = random.uniform(1, 10)# 3. 随机抽取⼀个元素v = random.choice([11, 22, 33, 44, 55])# 4. 随机抽取多个元素v = random.sample([11, 22, 33, 44, 55], 3)# 5. 打乱顺序data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]random.shuffle(data)print(data)hashlibimport hashlibhash_object = hashlib.md5()hash_object.update("武沛齐".encode('utf-8'))result = hash_object.hexdigest()print(result)import hashlibhash_object = hashlib.md5("iajfsdunjaksdjfasdfasdf".encode('utf-8'))hash_object.update("武沛齐".encode('utf-8'))result = hash_object.hexdigest()print(result)"""在加密时，为了防⽌密码被撞出来，通常会在第⼆⾏代码处加盐，即添加我们⾃⼰知道的随机的字符串，这样就可以防⽌别⼈破解密码"""configparserxmljsonjson模块，是python内部的⼀个模块，可以将python的数据格式转换为json格式的数据，也可以将json格式的数据转换为python的数据格式。
Python常用的数据分析库有哪些？Python数据分析模块介绍
Python常用的数据分析库有哪些？Python数据分析模块介绍。
Python本身的数据分析功能并不强，需要一些第三方的扩展库来增强它的能力。
们课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等，接下来将针对相关库一个简单的介绍，方便后面章节的学习。
在Python中，常用的数据分析库主要有以下几种：1、NumPy库NumPyPython源的数值计算扩展工具，它了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。
此外，针对数组运算也了量的数学函数库。
NumPy部分Python科学计算的基础，它具有以下功能：(1)快速的多维数据对象ndarray。
(2)高性能科学计算和数据分析的基础包。
(3)多维数组(矩阵)具有矢量运算能力，快速、节省空间。
(4)矩阵运算。
无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算。
(5)线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
2、Pandas库Pandas一个基于NumPy的数据分析包，它为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas中纳入了量库和标准的数据模型，了地操作型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
Pandas作为强而的数据分析环境中的重要因素之一，具有以下特：(1)一个快速的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。
(2)用于在内存数据结构和不同文件格式中读取和写入数据，比如CSV和文本文件、Excel文件及SQL数据库。
(3)智能数据对齐和缺失数据的集成处理。
(4)基于标签的切片、花式索引和数据集的子集。
(5)可以删除或入来自数据结构的列。
(6)按数据分组进行聚合和转换。
(7)高性能的数据合并和连接。
(8)时间序列功能。
Python与Pandas在各种学术和商业领域中都有应用，包括金融、神经科学、经济学、统计学、广告、网络分析等。
3、Matplotlib库Matplotlib一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的使用，Python中最出色的绘图库。
Python常见常用的库介绍
Python的库由于设计者和开源社区的共同努力，在pytho n中有大量优秀的库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作。
这里列举一些常见常用的库：T kinte r———— Pyth on默认的图形界面接口。
Tk inter是一个和T k接口的P ython模块，Tk inter库提供了对Tk AP I的接口，它属于Tc l/Tk的GUI工具组。
Tcl/Tk是由JohnOuste rhout发展的书写和图形设备。
Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化she ll下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tc l一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。
T k工具包由许多不同的小部件，如一个按钮、一个滚动条等。
通过T k提供的这些小部件，我们就可快速地进行G UI开发。
Perl、Schem e等语言也利用Tk库进行GUI开发。
Tk inter是跨平台，在各种平台下都能使用。
Pyt hon I magin g Lib rary(PIL)————py thon提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。
还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。
是Pytho n用户进行图象处理的强有力工具。
Pmw(Pyth on me gawid gets)Pytho n超级GU I组件集————一个在pyth on中利用Tkint er模块构建的高级G UI组件，每个Pmw都合并了一个或多个T kinte r组件，以实现更有用和更复杂的功能。
P yXML————用Pytho n解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DO M规范的。
python语言期末课程总结
python语言期末课程总结一、引言在经过这学期的学习，我对Python 语言有了更深入的了解与认识。
在Python语言期末课程中，我掌握了Python语言的基本语法和常用库的使用，提升了编程的能力。
本文将对学习过程和所学内容进行总结，整理并归纳了所学的知识点，并以实际案例进行了应用。
同时，本文将对Python语言进行评价，总结了其优点和不足之处。
总之，通过本学期的学习，我对Python语言有了更深入的了解，并且在实践中积累了一定的编程经验。
二、学习过程总结1. 学习目标设定在学习Python语言之前，我首先明确了我的学习目标，即掌握Python语言基本语法，理解Python的特点和优势，并学会使用Python编写简单的程序。
这些目标为我后面的学习提供了明确的方向。
2. 学习资源选择为了达到学习目标，我选择了多种学习资源进行学习，包括教材、网络上的教程和视频课程等。
通过这些学习资源，我掌握了Python语言的基本知识和编程技巧。
3. 学习方法在学习过程中，我采用了同步学习和异步学习相结合的方法。
同步学习主要是通过参加课堂、听讲解和进行课堂练习等方式，加深对知识的理解和记忆。
异步学习主要是通过自主学习，通过阅读教材和网络教程，进行实践编程，提升编程技能。
4. 编程实践在Python语言课程中，编程实践是非常重要的一环。
只有通过实践，才能真正理解所学知识的应用场景和实际效果。
通过编写实际程序，我加深了对Python语言的理解，并且在实践中掌握了一些常见的编程技巧和思维方式。
三、所学知识点总结1. Python语言基础在学习Python语言的过程中，我首先学习了Python的基本语法和数据类型，包括变量、运算符、流程控制、循环语句等。
这些内容是Python编程的基础，对于理解后续的知识点非常重要。
2. Python常用库与模块Python拥有丰富的库和模块，可以大大提高编程的效率。
在课程中，我学习了一些常用的库和模块，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
python常用函数及模块
python常⽤函数及模块原⽂来源于博客园和CSDN1.计算函数abs（）--取绝对值max()--取序列最⼤值，包括列表、元组min（）--取序列最⼩值len()--取长度divmod（a,b）---取a//b除数整数以及余数，成为⼀个元组pow（x,y）--取x的Y次幂pow（x,y，z）先x的Y次幂，再对Z取余round（）--修改精度，如果没有，默认取0位range（）快速⽣成⼀个列表2.其他函数callable（）--返回是否可调⽤返回true或falseisinstance（a,type）---判断前⾯的是否是后⾯的这种类型，返回true或falsecmp（a,b）---判断ab是否相等，相等返回0，A<B返回-1，A>B返回1range（）--快速⽣成⼀个列表,类型为listxrange()---快速⽣成⼀个列表，类型为xrange3.类型转换函数type（）int（）long（）float（）complex（）--转换成负数hex（）--转换成⼗六进制oct（）--转换成⼋进制chr（）--参数0-252，返回当前的ASCII码ord（）--参数ASCII码，返回对应的⼗进制整数4.string函数str.capitalize()--对字符串⾸字母⼤写str.replace(a.b)---对字符串a改为bstr.split()---对字符串进⾏分割,第⼀个参数是分隔符，后⾯参数是分割⼏次。
string函数导⼊使⽤5.序列函数filter（）--筛选返回为true返回成序列lambda--定义函数zip（）---对多个列表进⾏压缩组合成⼀个新列表，但是如果多个列表的元素个数不同，组合的结果按最少元素的进⾏组合map--对多个列表进⾏压缩组合成⼀个新列表，但是如果多个列表的元素个数不同，结果是将所有的元素取出来，缺少的以None代替。
如果是None，直接组合，如果是函数，可以按函数进⾏组合reduce()--对每个元素先前两个执⾏函数，然后结果和后⼀个元素进⾏函数操作，如阶乘，阶加----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------urlencode与urldecode当url中包含中⽂或者参数包含中⽂，需要对中⽂或者特殊字符（/、&）做编码转换。
python中pathlib模块的基本用法与总结
python中pathlib模块的基本⽤法与总结前⾔相⽐常⽤的 os.path⽽⾔，pathlib 对于⽬录路径的操作更简介也更贴近 Pythonic。
但是它不单纯是为了简化操作，还有更⼤的⽤途。
pathlib 是Python内置库，Python ⽂档给它的定义是：The pathlib module – object-oriented filesystem paths(⾯向对象的⽂件系统路径)。
pathlib 提供表⽰⽂件系统路径的类，其语义适⽤于不同的操作系统。
1. pathlib模块下Path类的基本使⽤from pathlib import Pathpath = r'D:\python\pycharm2020\program\pathlib模块的基本使⽤.py'p = Path(path)print() # 获取⽂件名print(p.stem) # 获取⽂件名除后缀的部分print(p.suffix) # 获取⽂件后缀print(p.parent) # 相当于dirnameprint(p.parent.parent.parent)print(p.parents) # 返回⼀个iterable 包含所有⽗⽬录for i in p.parents:print(i)print(p.parts) # 将路径通过分隔符分割成⼀个元组运⾏结果如下：pathlib模块的基本使⽤.pypathlib模块的基本使⽤.pyD:\python\pycharm2020\programD:\python<WindowsPath.parents>D:\python\pycharm2020\programD:\python\pycharm2020D:\pythonD:\('D:\\', 'python', 'pycharm2020', 'program', 'pathlib模块的基本使⽤.py')Path.cwd()：Return a new path object representing the current directoryPath.home()：Return a new path object representing the user's home directoryPath.expanduser()：Return a new path with expanded ~ and ~user constructsfrom pathlib import Pathpath_1 = Path.cwd() # 获取当前⽂件路径path_2 = Path.home()p1 = Path('~/pathlib模块的基本使⽤.py')print(path_1)print(path_2)print(p1.expanduser())运⾏结果如下：D:\python\pycharm2020\programC:\Users\AdministratorC:\Users\Administrator\pathlib模块的基本使⽤.pyPath.stat()：Return a os.stat_result object containing information about this pathfrom pathlib import Pathimport datetimep = Path('pathlib模块的基本使⽤.py')print(p.stat()) # 获取⽂件详细信息print(p.stat().st_size) # ⽂件的字节⼤⼩print(p.stat().st_ctime) # ⽂件创建时间print(p.stat().st_mtime) # 上次修改⽂件的时间creat_time = datetime.datetime.fromtimestamp(p.stat().st_ctime)st_mtime = datetime.datetime.fromtimestamp(p.stat().st_mtime)print(f'该⽂件创建时间：{creat_time}')print(f'上次修改该⽂件的时间：{st_mtime}')运⾏结果如下：os.stat_result(st_mode=33206, st_ino=3659174698076635, st_dev=3730828260, st_nlink=1, st_uid=0, st_gid=0, st_size=543, st_atime=1597366826, st_mtime=1597366826, st_ctime=1597320585)5431597320585.76574751597366826.9711637该⽂件创建时间：2020-08-13 20:09:45.765748上次修改该⽂件的时间：2020-08-14 09:00:26.971164从不同.stat().st_属性返回的时间戳表⽰⾃1970年1⽉1⽇以来的秒数，可以⽤datetime.fromtimestamp将时间戳转换为有⽤的时间格式。
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的库名词解释
python的库名词解释
Python的库是指预先编译好的一组Python模块，它们包含了一些函数和类，用于实现特定的功能或提供特定的服务。
Python库通常以.whl或.tar.gz格式打包发布。
以下是一些Python中常用的库以及它们的解释：
1.NumPy：这是Python中用于进行大规模数值运算的库，包括多维
数组对象、复杂的（广播）函数、矩阵运算、集成C/C++ 和Fortran 代码的工具等。
2.Pandas：这是一个用于数据分析和操作的库，它提供了高性能，
简单易用的数据结构和数据分析工具。
3.Matplotlib：这是一个用于创建图表和其他可视化内容的库。
4.Scikit-learn：这是一个用于机器学习的库，包括分类、回归、聚类
等算法。
5.TensorFlow：这是一个用于机器学习和深度学习的库，由Google
开发。
6.PyTorch：这是一个用于机器学习和深度学习的库，由Facebook
开发。
7.requests：这是一个用于发送HTTP请求的库。
8.BeautifulSoup：这是一个用于解析HTML和XML文件的库。
9.Flask：这是一个用于创建Web应用程序的轻量级框架。
10.Django：这是一个用于创建高级Web应用程序的框架。
以上只是一些常见的Python库，Python有大量的第三方库，可以满足各种不同的需求。
python课期末报告总结
python课期末报告总结一、引言Python是一种高级编程语言，以其简单易学、功能强大和灵活性而广受欢迎。
在本学期的Python课程中，我学习了Python的基本语法、常用模块和库，以及如何使用Python开发各种应用程序。
通过这门课程，我对Python编程有了更深入的了解，并在实践中提升了自己的编程能力。
本篇报告将总结我在课程中学到的知识和技能，以及我在课程实践项目中遇到的挑战和解决方法。
同时，还将讨论Python在各个领域的应用和进一步学习的计划。
二、Python基础知识的学习1. Python的基本语法在课程的开始阶段，我们学习了Python的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。
通过编写简单的程序，我掌握了Python的基本语法和编程风格，并学会了如何正确使用Python的语法来解决问题。
2. Python的常用模块和库在课程的中间阶段，我们学习了Python的常用模块和库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些模块和库为我们提供了丰富的功能和工具，用于数据分析、科学计算、图形绘制等。
通过学习和实践，我掌握了如何使用这些模块和库来处理和分析数据，并将结果可视化展示。
3. Python的面向对象编程在课程的后期，我们学习了Python的面向对象编程，包括类、对象、继承、封装等概念和技巧。
面向对象编程是一种强大的编程范式，通过将数据和操作封装为对象，可以使程序结构更清晰、代码更可复用和可扩展。
通过实践项目，我深入理解了面向对象编程的思想，并学会了如何合理地设计和组织代码。
三、课程实践项目的挑战与解决方法在本学期的Python课程中，我们完成了几个实践项目，涉及到不同的领域和技术。
在这些项目中，我遇到了许多挑战，但通过学习和探索，我成功地解决了这些问题，并提高了自己的编程能力。
1. 数据分析和可视化项目在这个项目中，我们使用NumPy和Matplotlib对一份数据进行了分析和可视化。
Python路径操作模块pathlib方法及属性总结
Python路径操作模块pathlib1 pathlib简介pathlib是跨平台的、面向对象的路径操作模块，可适用于不同的操作系统，其操作对象是各种操作系统中使用的路径（包括绝对路径和相对路径），pathlib有两个主要的类，分别为PurePath和Path。
pathlib模块主类继承关系图1）PurePathPurePath访问实际文件系统的“纯路径”，只负责对路径字符串执行操作。
PurePath 有两个子类，即PurePosixPath和PathWindowsPath，前者用于操作UNIX（包括 Mac OS X）风格的路径，后者用于操作Windows风格的路径。
2）PathPath访问实际文件系统的“真正路径”，Path对象可用于判断对应的文件是否存在、是否为文件、是否为目录等。
有两个子类，即PosixPath和WindowsPath，前者用于操作UNIX（包括 Mac OS X）风格的路径，后者用于操作Windows风格的路径。
3）PurePath和Path的区别Path 是 PurePath 的子类，除了支持 PurePath 的各种操作、属性和方法之外，还会真正访问底层的文件系统，包括判断 Path 对应的路径是否存在，获取 Path 对应路径的各种属性（如是否只读、是文件还是文件夹等），甚至可以对文件进行读写。
PurePath 和 Path 最根本的区别在于，PurePath 处理的仅是字符串，而 Path 则会真正访问底层的文件路径，因此它提供了属性和方法来访问底层的文件系统。
4）UNIX 和 Windows 风格路径区别UNIX 风格的路径和 Windows 风格路径的主要区别在于根路径和路径分隔符，UNIX 风格路径的根路径是斜杠（/），而 Windows 风格路径的根路径是盘符（c:）；UNIX 风格的路径的分隔符是斜杠（/），而 Windows 风格路径的分隔符是反斜杠（\）。
python中模块的用法
python中模块的用法python中的模块是一组相关函数和变量的集合，这些函数和变量被组织成一个文件，可以被其他程序引用和调用。
模块的使用可以使代码更加模块化，提高代码的可读性和可维护性。
本文将逐步介绍python中模块的用法，包括模块的创建、引用和使用，以及一些常用的标准模块和第三方模块。
一、模块的创建在python中，一个.py文件就是一个模块。
我们可以在.py文件中定义函数、类、变量等。
下面是一个简单的示例，创建一个名为"mymodule.py"的模块：python# mymodule.pydef greet(name):print("Hello, " + name)def add(a, b):return a + bPI = 3.1415926在上面的例子中，模块"mymodule"定义了两个函数"greet"和"add"，以及一个变量"PI"。
二、模块的引用要在其他程序中使用模块中的函数和变量，需要先引用该模块。
引用模块可以使用import语句或者from...import语句。
下面是一些示例：python# 示例1：import语句引用整个模块import mymodulemymodule.greet("Alice")result = mymodule.add(2, 3)print(result)print(mymodule.PI)# 示例2：from...import语句引用模块中的函数和变量from mymodule import greet, add, PIgreet("Bob")result = add(4, 5)print(result)print(PI)三、模块的使用通过引用模块后，就可以使用其中定义的函数和变量。
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中的sys模块
Python中的sys模块Python是一门高级编程语言，它的易读易用以及庞大的第三方库使得它成为全球最流行的编程语言之一。
Python的sys模块是Python 标准库中的一个模块，它提供了一些函数和变量，可以访问与Python 解释器关联的变量和函数，以及处理Python解释器的一些行为。
这篇论文将深入介绍sys模块的功能、用法、常见应用场景和优缺点。
1.功能sys模块提供了一些访问Python解释器的变量和函数：sys.argv：传递给Python解释器的参数列表。
sys.exit()：退出Python解释器。
sys.path：Python查找模块的路径列表。
sys.modules：Python加载的模块字典。
sys.stdin、sys.stdout和sys.stderr：标准输入、输出和错误流。
sys.platform：Python运行的平台名称。
sys.version：Python解释器的版本信息。
2.用法2.1访问命令行参数在Python中，我们可以使用sys.argv来访问传递给解释器的命令行参数。
这个变量是一个列表，其中包含解释器的名称和传递给它的参数。
例如，我们想要在命令行中运行一个Python文件，该文件将接收一个数字作为输入，并返回这个数字的平方。
我们可以使用以下代码：```import sysnumber = int(sys.argv[1])print(number ** 2)```在命令行中运行以下命令：```python square.py 5```输出将是25。
2.2退出程序sys.exit()函数可以使Python程序以指定的状态码退出。
它也可以抛出SystemExit异常，代码可以在捕获这个异常后执行一些操作。
例如，在一个程序中，如果用户提供的输入无效，我们可以使用以下代码：```import sysif input_value not in valid_input_list:print("Invalid input!")sys.exit(1)```这个程序将使用状态码1退出。
python标准库有哪些
python标准库有哪些Python标准库是Python编程语言的核心部分，它包含了大量的模块和功能，可以帮助开发者快速地实现各种功能。
本文将介绍Python标准库中一些常用的模块和功能，希望可以帮助大家更好地了解和应用Python标准库。
一、os模块。
os模块提供了丰富的方法来处理文件和目录，可以实现文件的创建、删除、重命名、文件属性的获取等操作。
同时，os模块还提供了一些与操作系统相关的功能，比如获取当前工作目录、改变工作目录、执行系统命令等。
使用os模块可以方便地进行文件和目录的管理，是Python编程中常用的模块之一。
二、sys模块。
sys模块提供了与Python解释器和系统交互的功能，可以获取Python解释器的信息、命令行参数、标准输入输出等。
通过sys模块，可以实现对Python解释器的控制和管理，比如修改模块搜索路径、退出Python解释器等。
sys模块在一些高级的应用场景中非常有用，可以帮助开发者更好地理解和控制Python解释器的行为。
三、re模块。
re模块是Python中用于处理正则表达式的模块，可以实现对字符串的模式匹配和替换。
正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用于字符串的匹配、查找、替换等操作。
re模块提供了丰富的方法来处理正则表达式，可以帮助开发者更好地利用正则表达式来处理文本数据。
四、datetime模块。
datetime模块提供了日期和时间的处理功能，可以实现日期时间的计算、格式化、解析等操作。
通过datetime模块，可以方便地处理日期时间相关的问题，比如计算日期之间的差值、格式化日期时间字符串、解析日期时间字符串等。
datetime模块在很多应用中都有广泛的应用，可以帮助开发者更好地处理日期时间相关的需求。
五、random模块。
random模块提供了随机数生成的功能，可以实现随机数的生成、序列的随机化、随机选择等操作。
通过random模块，可以方便地实现随机数相关的功能，比如生成随机数、打乱序列、随机选择元素等。
python的主要应用领域及常用的函数模块
Python是一种高级程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发布。
Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式编程和过程式编程。
它具有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用,并且拥有一个大型的标准库。
Python在许多领域都有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面:1.网络应用开发Python在Web开发和网络应用方面有着广泛的应用。
其简洁明了的代码能够提高开发效率，加上强大的框架(例如Django、Flask、Pyramid)，使Python成为了一个热门的Web开发语言。
2.科学计算和数值分析Python在科学计算和数值分析领域也有着广泛的应用。
由于其大量的科学计算库(例如NumPy、SciPy)和用于数据可视化的库(Matplotlib)，Python已经成为了数据分析和科学计算的首选语言之一。
3.人工智能和机器学习Python在人工智能和机器学习领域也有着广泛的应用。
机器学习框架(例如TensorFlow、Keras)的支持使得Python成为了开展机器学习和深度学习研究的首选语言，而且其简单易懂的语法也让初学者可以快速上手。
常用的Python函数模块包括但不限于以下几个:1. NumPyNumPy是Python中用于数值计算的基础包，是其他很多科学计算库的基础，它提供了高效的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。
2. SciPySciPy是Python中用于科学计算的一个库，包括计算数值积分、解微分方程、优化等功能。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中用于绘制图形的一个库，可以创建各种高质量的2D图表，支持多种操作系统。
4. pandaspandas是Python中用于数据分析的一个库，它提供了快速、灵活和表达力丰富的数据结构，适合用于清理和分析实际数据。
5. TensorFlowTensorFlow是Google开发的用于机器学习的开源软件库，能够在各种设备上运行，包括移动设备和大规模分布式系统。
python常用的标准库
python常用的标准库Python是一种高级编程语言，它的标准库是Python编程中非常重要的一部分。
Python的标准库包含了大量的模块和函数，可以帮助开发者简化编程过程，提高效率。
在本文中，我将为大家介绍一些Python中常用的标准库，希望能够帮助大家更好地理解和应用Python编程语言。
1. os模块。
os模块是Python中用于与操作系统交互的模块，它提供了许多与文件和目录相关的函数。
通过os模块，我们可以实现文件的复制、删除、重命名等操作，还可以获取文件属性、目录内容等。
os模块为我们提供了丰富的功能，使得我们可以方便地进行文件和目录的操作。
2. sys模块。
sys模块包含了与Python解释器和其环境相关的功能。
通过sys模块，我们可以获取Python解释器的版本信息、命令行参数等。
sys模块还提供了一些与Python解释器交互的函数，例如退出程序、获取当前模块等。
sys模块为我们提供了许多与Python解释器相关的功能，帮助我们更好地理解和控制Python的执行环境。
3. re模块。
re模块是Python中用于处理正则表达式的模块，它提供了丰富的功能来支持正则表达式的匹配、查找、替换等操作。
正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，通过re模块，我们可以方便地实现对字符串的复杂匹配和处理。
4. datetime模块。
datetime模块是Python中用于处理日期和时间的模块，它提供了日期和时间的创建、计算、格式化等功能。
通过datetime模块，我们可以方便地进行日期和时间的操作，例如计算日期之间的差值、格式化日期时间字符串等。
5. random模块。
random模块是Python中用于生成随机数的模块，它提供了众多的随机数生成函数，包括生成随机整数、随机选择序列元素、生成随机浮点数等。
通过random模块，我们可以方便地实现对随机数的生成和利用。
6. math模块。
math模块是Python中用于数学运算的模块，它提供了大量的数学函数，包括三角函数、对数函数、指数函数等。
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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1、模块和包a.定义：模块用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑：实现一个功能），本质就是.py 结尾的python文件。
（例如：文件名：test.py,对应的模块名：test）包：用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个__init__.py的文件）b．导入方法import module_nameimport module_1的本质：是将module_1解释了一遍也就是将module_1中的所有代码复制给了module_1from module_name1 import name本质是将module_name1中的name变量放到当前程序中运行一遍所以调用的时候直接print(name)就可以打印出name变量的值代码例子：自己写的模块，其他程序调用，如下所示:模块module_1.py代码：复制代码1 name = "dean"2 def say_hello():3 print("hello %s" %name)调用模块的python程序main代码如下：（切记调用模块的时候只需要import模块名不需要加.py）import module_1#调用变量print(module_)#调用模块中的方法module_1.say_hello()复制代码这样运行main程序后的结果如下：1 D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day5/module_test/main.py2 dean3 hello dean45 Process finished with exit code 0import module_name1,module_name2from module_name import *(这种方法不建议使用)from module_name import logger as log(别名的方法)c.导入模块的本质就是把python文件解释一遍import module_name---->module_name.py---->module_name.py的路径---->sys.path导入包的本质就是执行该包下面的__init__.py关于导入包的一个代码例子：新建一个package_test包，并在该包下面建立一个test1.py的python程序，在package 包的同级目录建立一个p_test.py的程序test1的代码如下：1 def test():2 print("int the test1")package_test包下的__init__.py的代码如下：1 #import test1 （理论上这样就可以但是在pycharm下测试必须用下面from .import test1）2 from . import test13 print("in the init")p_test的代码如下：1 import package_test #执行__init__.py2 package_test.test1.test()这样运行p_test的结果：1 D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day5/p_test.py2 in the init3 int the test145 Process finished with exit code 0从上述的例子中也可以看出：导入包的时候其实是执行包下的__init__.py程序，所以如果想要调用包下面的python程序需要在包下的__init__.py导入包下面的程序2、模块的分类a．标准库b．开源模块c．自动以模块3、时间模块time与datetimepython中常见的时间表示方法：a. 时间戳时间戳：从1970年1月1日00:00:00到现在为止一共的时间数（单位为秒）>>> time.time()1472016249.393169>>>b. 格式化的时间字符串c. struct_time(元组)相互之间的转换关系如下：1）time.localtime()将时间戳转换为当前时间的元组>>> time.localtime()time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=13, tm_min=27, tm_sec=55, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=0)>>>2）time.gmtime()将时间戳转换为当前时间utc时间的元组>>> time.gmtime()time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=5, tm_min=35, tm_sec=43, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=0)>>>3）time.mktime()可以将struct_time转换成时间戳>>> x = time.localtime()>>> xtime.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=13, tm_min=39, tm_sec=42, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=0)>>> time.mktime(x)1472017182.0>>>4）将struct_time装换成格式化的时间字符串>>> xtime.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=13, tm_min=39, tm_sec=42, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=0)>>> time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",x)'2016-08-24 13:39:42'>>>5）可以将格式化的时间字符串转换为struct_time>>> time.strptime("2016-08-24 14:05:32","%Y-%m-%d %H:%M:%S")time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=14, tm_min=5, tm_sec=32, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=-1)>>>6）将struct_time转换成Wed Aug 24 14:22:47 2016这种格式>>> xtime.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=8, tm_mday=24, tm_hour=14, tm_min=22, tm_sec=47, tm_wday=2, tm_yday=237, tm_isdst=0)>>> time.asctime(x)'Wed Aug 24 14:22:47 2016'>>>7）将时间戳装换成Wed Aug 24 14:22:47 2016格式>>> x = time.time()>>> x1472019984.958831>>> time.ctime(x)'Wed Aug 24 14:26:24 2016'>>>复制代码1 %a 本地（locale）简化星期名称2 %A 本地完整星期名称3 %b 本地简化月份名称4 %B 本地完整月份名称5 %c 本地相应的日期和时间表示6 %d 一个月中的第几天（01 - 31）7 %H 一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23）8 %I 第几个小时（12小时制，01 - 12）9 %j 一年中的第几天（001 - 366）10 %m 月份（01 - 12）11 %M 分钟数（00 - 59）12 %p 本地am或者pm的相应符13 %S 秒（01 - 61）14 %U 一年中的星期数。
（00 - 53星期天是一个星期的开始。
）第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。
15 %w 一个星期中的第几天（0 - 6，0是星期天）16 %W 和%U基本相同，不同的是%W以星期一为一个星期的开始。
17 %x 本地相应日期18 %X 本地相应时间19 %y 去掉世纪的年份（00 - 99）20 %Y 完整的年份21 %Z 时区的名字（如果不存在为空字符）22 %% ‘%’字符复制代码datetime当前时间：datetime.datetime.now()1、随机模块randomrandom.randint(1,3)则可以取出随机1-3random.randrange(1,3)随机从范围内所及random.choice()传递的参数是序列包括字符串列表等>>> random.choice("hello")'l'>>> random.choice("hello")'o'>>> random.choice("hello")'e'>>>>>> random.choice(["我","爱","你"])'我'>>> random.choice(["我","爱","你"])'你'>>> random.choice(["我","爱","你"])'你'>>> random.choice(["我","爱","你"])'爱'>>>random.sample（）随机从前面的序列取出两位>>> random.sample("hello",2)['l', 'o']>>> random.sample("hello",2)['h', 'l']>>> random.sample("hello",2)['h', 'o']>>>random的洗牌功能：>>> a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>> random.shuffle(a)>>> a[6, 3, 7, 4, 1, 8, 9, 2, 5]>>>生成随机验证码的例子：复制代码1 import string2 import random3 a = "".join(random.sample(string.ascii_lowercase,4))4 print(a)5 b = "".join(random.sample(string.ascii_lowercase+string.digits,5))6 print(b)78 c = "".join(random.sample(string.ascii_uppercase+string.digits+string.ascii_lowercase,4 ))9 print(c)10 d ="".join(random.sample(string.ascii_letters+string.digits,4))11 print(d)复制代码运行结果如下：复制代码1 D:\python35\python.exe D:/python培训/s14/day5/验证码2.py2 tbdy3 6te4b4 Z2UA5 v8He67 Process finished with exit code 0复制代码5、os模块复制代码1 os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径2 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd3 os.curdir 返回当前目录: ('.')4 os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..')5 os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录6 os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推7 os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname8 os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell 中rmdir dirname9 os.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印10 os.remove() 删除一个文件11 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录12 os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息13 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"14 os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"15 os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串16 输出字符串指示当前使用平台。