Python常用的模块非常多，主要分为内置模块和第三方模块两大类，且不同模块应用场景不同又可以分为文本类、数据结构类、数学运算类、文件系统类、爬虫类、网络通讯类等多个类型。
大家常用的内置模块比如：math、re、datetime、urllib、os、random等，第三方模块比如pandas、numpy、requests、matplotlib等。
什么是Python模块？
模块是将复杂的、同一应用领域的功能代码进行封装，你只需要调用接口，输入相应参数，便可以轻松拿到结果，类似瑞士军刀、万能工具箱。
常用内置模块，约200多个
内置模块，顾名思义就是Python软件内嵌的模块，无需额外安装。
想要了解详细的内置模块，最好去Python官网看，挺详细的
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html
你也可以在代码行输入print(help(modules))，会显示全部的内置模块
这里举几个常用的内置模块，并附上代码：
「math 模块」
用来进行数学计算，它提供了很多数学方面的专业函数，适合科研、算法
import math # 计算平方根 sqrt_value = math.sqrt(25) print("Square Root:", sqrt_value) # 计算正弦值 sin_value = math.sin(math.radians(30)) print("Sine Value:", sin_value)
「re 模块」
正则表达式在Python中的扩展实现，该模块能支持正则表达式几乎所有语法，对于文本处理来说必不可少
import re # 查找匹配的字符串 pattern = r"\d+" text = "There are 123 apples and 456 oranges." matches = re.findall(pattern, text) print("Matches:", matches)
「datetime 模块」
用于处理日期和时间，这个模块非常实用！！！
import datetime # 获取当前日期和时间 current_datetime = datetime.datetime.now() print("Current Date and Time:", current_datetime) # 格式化日期时间 formatted_datetime = current_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print("Formatted Date and Time:", formatted_datetime)
「urllib 模块」
用于进行网络请求，获取网页HTML，所谓的爬虫就是这个模块
import urllib.request # 发起HTTP GET请求 response = urllib.request.urlopen("https://www.example.com") html = response.read() print("HTML Content:", html[:100])
「os 模块」
提供了与操作系统交互的功能，比如文件和目录操作
import os # 获取当前工作目录 current_dir = os.getcwd() print("Current Directory:", current_dir) # 列出目录中的文件和子目录 files_and_dirs = os.listdir(current_dir) print("Files and Directories:", files_and_dirs)
「random 模块」
用于生成伪随机数
import random # 生成随机整数 random_integer = random.randint(1, 10) print("Random Integer:", random_integer) # 从列表中随机选择元素 random_element = random.choice(["apple", "banana", "cherry"]) print("Random Element:", random_element)
「json 模块」
专门用来处理 JSON 格式数据
import json # 将字典转换为 JSON 格式的字符串 data = {"name": "Alice", "age": 25} json_string = json.dumps(data) print("JSON String:", json_string) # 将 JSON 格式的字符串转换为字典 parsed_data = json.loads(json_string) print("Parsed Data:", parsed_data)
「collections 模块」
提供了一些除list、dict之外有用的数据容器，比如 defaultdict、Counter 等
from collections import defaultdict, Counter # 创建默认字典 word_counts = defaultdict(int) words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple"] for word in words: word_counts[word] += 1 print("Word Counts:", word_counts) # 统计元素出现的次数 element_counts = Counter(words) print("Element Counts:", element_counts)
「csv 模块」
专门用于处理逗号分隔值（CSV）文件
import re # 查找匹配的字符串 pattern = r"\d+" text = "There are 123 apples and 456 oranges." matches = re.findall(pattern, text) print("Matches:", matches)
「sys 模块」
提供了与Python解释器交互的功能，例如访问命令行参数
import sys # 获取命令行参数 arguments = sys.argv print("Command-line Arguments:", arguments)
常用的第三方模块，十几万个
Python之所以这么受欢迎，很大一部分原因得益于强大的第三方工具生态，几乎各个领域都有对应的模块可以使用。
比如
- 数据科学领域：pandas、numpy、scipy、sympy
- 可视化领域：matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts
- 机器学习领域：scikit-learn、keras、Tensorflow
- 大数据领域：pyspark、pyflink
- 爬虫领域：requests、scrapy、bs4
- 金融量化领域：ta-lib、zipline、pyfolio
其他各领域都有相应的模块可以使用，这里就不一一列举
