有哪些常用的 Python 标准库?

简介: 有哪些常用的 Python 标准库?


1、提供了不少与操作系统相关联的函数库os;


os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能,比如管理系统进程,改变当前路径(相当于’cd‘),改变文件权限等,建立。但要注意,os包是建立在操作系统的平台上的,许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外,在使用os包中,要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。


我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除,复制文件,以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能经常可以在操作系统中看到(比如ls, mv, cp等Linux命令),但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包、以及os包的一些函数等,在Python内部实现。


2、通常用于命令行参数的库sys;


sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器(interpreter), 也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU, Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。


3、用于生成随机数的random库;


Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序


列中的一个元素,打乱一组数据等。


4、math库提供了数学常数和数学函数;


标准库中,Python定义了一些新的数字类型(decimal包, fractions包), 以弥补之前的数字类型(integer, float)可能的不足。标准库还包含了random包,用于处理随机数相关的功能(产生随机数,随机取样等)。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数,比如pi,三角函数等等。


(尽管numpy并不是标准库中的包,但它的数组运算的良好支持,让它在基于Python的科研和计算方面得到相当广泛的应用,可以适当关注。)


5、日期和时间的操作库datetime。


日期和时间的管理并不复杂,但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善(利用time包管理时间,利用datetime包管理日期和时间),你不仅可以进行日期时间的查询和变换(比如:2012年7月18日对应的是星期几),还可以对日期时间进行运算(比如2000.1.1 13:00的378小时之后是什么日期,什么时间)。通过这些标准库,还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式(比如:输出’2012-7-18‘还是'18 Jul 2012')


云服务器ECS地址:阿里云·云小站

相关文章
|
3天前
|
JavaScript 前端开发 Python
用python执行js代码:PyExecJS库
文章讲述了如何使用PyExecJS库在Python环境中执行JavaScript代码,并提供了安装指南和示例代码。
23 1
用python执行js代码:PyExecJS库
|
3天前
|
Python
turtle库的几个案例进阶,代码可直接运行(python经典编程案例)
该文章展示了使用Python的turtle库进行绘图的进阶案例,包括绘制彩色圆形和复杂图案的代码示例。
28 6
turtle库的几个案例进阶,代码可直接运行(python经典编程案例)
|
3天前
|
Python
turtle库的几个简单案例,代码可直接运行(python经典编程案例)
该文章提供了多个使用Python的turtle库绘制不同图形的简单示例代码,如画三角形、正方形、多边形等,展示了如何通过turtle进行基本的绘图操作。
13 5
|
2天前
|
Python
Python之shutil库详解
Python之shutil库详解
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
Python数据分析革命:Scikit-learn库,让机器学习模型训练与评估变得简单高效!
在数据驱动时代,Python 以强大的生态系统成为数据科学的首选语言,而 Scikit-learn 则因简洁的 API 和广泛的支持脱颖而出。本文将指导你使用 Scikit-learn 进行机器学习模型的训练与评估。首先通过 `pip install scikit-learn` 安装库,然后利用内置数据集进行数据准备,选择合适的模型(如逻辑回归),并通过交叉验证评估其性能。最终,使用模型对新数据进行预测,简化整个流程。无论你是新手还是专家,Scikit-learn 都能助你一臂之力。
51 8
|
8天前
|
数据可视化 数据挖掘 API
使用Python进行数据可视化:探索Matplotlib和Seaborn库
【9月更文挑战第19天】在数据科学领域,将复杂的数据集转换成直观、易懂的图形是一项基本而关键的技能。本文旨在通过Python编程语言介绍两个强大的数据可视化库——Matplotlib和Seaborn,以及它们如何帮助数据分析师和研究人员揭示数据背后的故事。我们将从基础概念讲起,逐步深入到高级技巧,确保无论读者的背景如何,都能获得必要的知识和启发,以在自己的项目中实现有效的数据可视化。
|
8天前
|
数据采集 JSON API
🎓Python网络请求新手指南:requests库带你轻松玩转HTTP协议
本文介绍Python网络编程中不可或缺的HTTP协议基础,并以requests库为例,详细讲解如何执行GET与POST请求、处理响应及自定义请求头等操作。通过简洁易懂的代码示例,帮助初学者快速掌握网络爬虫与API开发所需的关键技能。无论是安装配置还是会话管理,requests库均提供了强大而直观的接口,助力读者轻松应对各类网络编程任务。
40 3
|
9天前
|
机器学习/深度学习 JSON API
HTTP协议实战演练场:Python requests库助你成为网络数据抓取大师
在数据驱动的时代,网络数据抓取对于数据分析、机器学习等至关重要。HTTP协议作为互联网通信的基石,其重要性不言而喻。Python的`requests`库凭借简洁的API和强大的功能,成为网络数据抓取的利器。本文将通过实战演练展示如何使用`requests`库进行数据抓取,包括发送GET/POST请求、处理JSON响应及添加自定义请求头等。首先,请确保已安装`requests`库,可通过`pip install requests`进行安装。接下来,我们将逐一介绍如何利用`requests`库探索网络世界,助你成为数据抓取大师。在实践过程中,务必遵守相关法律法规和网站使用条款,做到技术与道德并重。
22 2
|
12天前
|
SQL 前端开发 数据可视化
Rodeo支持多种Python库
Rodeo支持多种Python库
20 5
|
10天前
|
数据采集 存储 JSON
从零到一构建网络爬虫帝国:HTTP协议+Python requests库深度解析
在网络数据的海洋中,网络爬虫遵循HTTP协议,穿梭于互联网各处,收集宝贵信息。本文将从零开始,使用Python的requests库,深入解析HTTP协议,助你构建自己的网络爬虫帝国。首先介绍HTTP协议基础,包括请求与响应结构;然后详细介绍requests库的安装与使用,演示如何发送GET和POST请求并处理响应;最后概述爬虫构建流程及挑战,帮助你逐步掌握核心技术,畅游数据海洋。
43 3