python核心库和统计

简述

1. Requests。最着名的http库由kenneth reitz编写。这是每个python开发人员必备的。

2. Scrapy。如果您参与webscraping,那么这是一个必备的库。使用此库后,您将不会使用任何其他库。

3. wxPython。python的gui工具包。我主要使用它代替tkinter。你真的很喜欢它。

4. Pillow.。PIL(Python Imaging Library)的友好分支。它比PIL更加用户友好,对于使用图像的人来说是必须的。

5. SQLAlchemy。一个数据库库。许多人喜欢它,很多人都讨厌它。这是你的选择。

6. BeautifulSoup。我知道它很慢但是这个xml和html解析库对初学者非常有用。

7. Twisted.。任何网络应用程序开发人员最重要的工具。它有一个非常漂亮的api,并被许多着名的python开发人员使用。

8. NumPy。我们怎么能离开这个非常重要的图书馆?它为python提供了一些先进的数学功能。

9. SciPy。当我们谈论NumPy时,我们不得不谈论scipy。它是python的算法和数学工具库,并使许多科学家从ruby切换到python。

10. matplotlib。数字绘图库。它对任何数据科学家或任何数据分析器都非常有用。

11. Pygame。哪个开发人员不喜欢玩游戏并开发它们?该库将帮助您实现2D游戏开发的目标。

12. Pyglet。3d动画和游戏创作引擎。这是在著名的发动机蟒口的Minecraft制成

13. pyQT。一个用于python的GUI工具包。这是我在wxpython之后为我的python脚本开发GUI的第二选择。

14. pyGtk。另一个python GUI库。它是创建着名Bittorrent客户端的同一个库。

15. Scapy。用python编写的python数据包嗅探器和分析器。

16. pywin32。一个python库,它提供了一些与windows交互的有用方法和类。

17. nltk。自然语言工具包 - 我意识到大多数人不会使用这个,但它足够通用。如果你想操纵字符串,它是一个非常有用的库。但它的容量超出了这个范围。检查一下。

18. nose.。python的测试框架。它被数百万python开发人员使用。如果你做测试驱动开发,这是必须的。

19. SymPy。SymPy可以进行代数评估,区分,扩展,复数等。它包含在纯Python发行版中。

20. IPython。我无法强调这个工具有多么有用。这是类固醇的python提示。它具有完成,历史,shell功能等等。确保你看一下

详细介绍

1. NumPy

2. SciPy

3. Pandas

4. StatsModels

可视化

5. Matplotlib

6. Seaborn

7. Plotly

8. Bokeh

9. Pydot

机器学习

10. Scikit-learn

11. XGBoost / LightGBM / CatBoost

12. Eli5

深度学习

13. TensorFlow

14. PyTorch

15. Keras

分布式深度学习

16. Dist-keras / elephas / spark-deep-learning

自然语言处理

17. NLTK

18. SpaCy

19. Gensim

数据抓取

20. Scrapy

结语

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