Python 最重要的库都有哪些

1. Python 最重要的库都有哪些

第一、NumPy
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

2. 最受欢迎的Python开源框架有哪些

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。

Django: Python Web应用开发框架
    Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
    Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
    Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 
模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数
据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级Python OLAP框架
    Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
    Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar：Python的事件驱动并发框架
    Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py：全栈式Web框架
    Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
    Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark
    DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
    Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
    Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架
    Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
    Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy: 轻量级的Python Web框架
    webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
    Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
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3. Python 最重要的库都有哪些

而且还是欲求不满的那一种类型。

4. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
著名第三方库
1.Web框架
Django：    开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid：    企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell：    简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado：    一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy：    一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy：    基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons：    基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope：    开源的Web应用服务器。
TurboGears：    基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted：    流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote：    Web开发框架。

2.科学计算
Matplotlib：    用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy：    基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy：    基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。

3.GUI
PyGtk：    基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt：    用于Python的QT开发库。
WxPython：    Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。

4.其它
BeautifulSoup：    基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL：    基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame：    基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe：    将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。 

参考自维基百科

5. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

我也来几个吧
standard libs:

itertools 

functools  学好python有必要掌握上面这两个库吧，
re 正则
subprocess  调用shell命令的神器
pdb 调试
traceback 调试
pprint 漂亮的输出
logging 日志
threading和multiprocessing  多线程
urllib/urllib2/httplib  http库，httplib底层一点，推荐第三方的库requests
os/sys 系统，环境相关
Queue 队列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash算法
cvs
json/simplejson  python的json库，据so上的讨论和benchmark，simplejson的性能要高于json
timeit 计算代码运行的时间等等
cProfile python性能测量模块
glob 类似与listfile，可以用来查找文件
atexit 有一个注册函数，可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码
dis python 反汇编，当对某条语句不理解原理时，可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。

3th libs:

paramiko  ssh python 库
selenium  浏览器自动化测试工具selenium的python 接口
lxml  python 解析html,xml 的神器
mechanize  Stateful programmatic web browsing

pycurl  cURL library module for Python
Fabric   Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.

xmltodict  xml 转 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 当然其实requests就够了 Requests: HTTP for Humans
flask  web 微框架
ipdb 调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用
redis redis python接口
pymongo mongodbpython接口
PIL  python图像处理
mako  python模版引擎
numpy ， scipy 科学计算
matplotlib 画图

scrapy 爬虫
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服务器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用来运行shell 模块的 极佳选择

6. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

功能型的都是各取所需 就说些好用的吧

Tornado： 和其他Python框架的架构可谓大相径庭，Request的处理方式也很舒服，特别适合REST，谁用谁知道

Mako： 个人认为是最好的Template，简单 性能好

SQLAlchemy: 快一统ORM了吧

Quixote：其实还是蛮好用的

pyQuery: 用jQuery的语法写爬虫 略爽

gevent。

7. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

easy_install lxml import lxmllxml是Python语言里和XML以及HTML工作的功能最丰富和最容易使用的库。lxml是为libxml2和libxslt库的一个Python化的绑定。它与众不同的地方是它兼顾了这些库的速度和功能完整性，以及纯Python API的简洁性，大部分与熟知的ElementTree API兼容但比之更优越。

8. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

gevent, 将一个个小功能用greenlet实现，然后通过queue, AsyncResult通信来进行解耦，起码解决我现在遇到的大部分业务流程问题，而且扩展性超好。