python类库包括
标准库
Python标准库是Python语言的核心部分，它提供了许多非常有用的功能。从文本处理到网络通信，再到数据持久化，标准库中的模块涵盖了各个方面。举例来说，`json`该模块允许用户在Python对象和JSON格式之间进行转换，而`sqlite3`模块则为SQLite数据库提供了一个简单的界面。
import json # 将Python对象转换成JSON字符串 data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} json_string = json.dumps(data) print(json_string) import sqlite3 # 建立SQLite数据库并执行简单的查询。 conn = sqlite3.connect('example.db') c = conn.cursor() # 创建表 c.execute('''CREATE TABLE stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''') # 插入数据 c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)") # 保存 (提交) 更改 conn.commit() # 关闭连接 conn.close() 第三方库
除了标准库之外，Python还有大量的第三方库，它们通常是为处理更具体的任务而开发的。举例来说，`requests`该库用于执行HTTP请求，`numpy`用于科学计算的库通常。Python包管理工具pip通常可以安装在第三方库。
# HTTP请求使用requests。 import requests response = requests.get('https://api.github.com') print(response.status_code) # 使用numpy进行数组操作 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a + 1) 虚拟化环境管理
Python项目的重要组成部分是虚拟环境，它允许开发者在隔离环境中安装和管理不同项目所需的依赖包。`venv`Python是用来创建虚拟环境的模块。利用虚拟环境可以避免不同项目之间依赖包版的冲突。
# 创造虚拟环境 python -m venv myenv # 激活虚拟环境 # 使用Windows： myenvScriptsactivate.bat # Unix或MacOS： source myenv/bin/activate # 安装依赖包 pip install requests
数据处理和分析
在数据处理和分析方面，Python有很强的库支持。`pandas`在数据分析和操作方面，库提供了广泛的工具，`matplotlib`和`seaborn`数据可视化常用于库。
# 使用pandas进行数据操作 import pandas as pd data = {'name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'age': [28, 22, 34, 29]} df = pd.DataFrame(data) print(df) # 使用matplotlib进行数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 25, 30] plt.plot(x, y) plt.show() Web框架与开发
Python为Web开发提供了多个框架，以简化开发过程。`Django`和`Flask`这是两种流行的Web框架，它们各有不同的特点和使用场景。Django是一个全面的Web框架，几乎包含了几乎所有构建Web应用所需的功能，而Flask则是一个提供更多灵活性的轻量级框架。
# Flask示例 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run() 机器学习和人工智能
在当今技术领域，机器学习和人工智能是最热门的话题之一。Python在这个领域的支持主要是由于如此`scikit-learn`和`tensorflow`如此强大的类库。`scikit-learn`它提供了大量的机器学习算法，`tensorflow`这是一个用来构建复杂机器学习模型的框架。
# 在机器学习中使用scikit-learn from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 测试模型 print(knn.score(X_test, y_test))
支付宝扫一扫
微信扫一扫 |
