50个经典的python库

本文整理了50个可以迅速掌握的经典Python库,了解它们的用途,无论你是刚踏上编程之路,还是希望在Python的世界里更加深入,这50个库都能帮助你快速起飞。

1. Taipy

Taipy是一个开源Python库,用于轻松的端到端应用程序开发,主要是为数据科学和机器学习设计的,用于构建全栈应用程序,支持构建可用于生产的web应用程序,无需学习HTML、CSS或JavaScript等新语言或全栈框架,使开发人员专注于数据和人工智能算法,无需开发和部署复杂性。

https://github.com/Avaiga/taipy

2. Numpy

对于数值计算的操作来说,Numpy库非常重要,支持大型多维数组和矩阵运算。

https://github.com/numpy/numpy

3. Pandas

用于数据操作和分析,可以直观地操作数值表和时间序列,可以从文件中轻松读取数据,并提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构和处理方式。

https://github.com/pandas-dev/pandas

4. Matplotlib

一个多功能的可视化工具,在绘制ML和AI图时非常有用。

https://github.com/matplotlib/matplotlib

5. Scipy

专门用于科学计算,是一款面向数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE求解器等模块。

https://github.com/scipy/scipy

6. Scikit-learn

机器学习的入门库,提供广泛的监督和非监督学习算法。

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

7. TensorFlow

机器学习的综合框架提供了各种工具、库和社区资源。学习曲线可能有点陡峭,但在Python和ML环境中,TF是很重要的。

https://github.com/tensorflow/tensorflow

8.PyTorch

由于其灵活性,提供动态神经网络的创建和操作,深受学术研究和生产的青睐。

https://github.com/pytorch/pytorch

9. Keras

用于构建和训练深度学习模型的高级API,旨在促进神经网络的构建和使用。

https://github.com/keras-team/keras

10. Requests

简化了生成HTTP请求的过程,使web抓取和API更容易访问。

https://github.com/psf/requests

11. Beautiful Soup

一种用于web抓取的工具,有助于从HTML和XML文件中提取数据。

https://github.com/waylan/beautifulsoup

12. Flask

一个轻量级和可扩展的web框架,非常适合构建中小型web应用程序。

https://github.com/pallets/flask

13. Django

WEB开发的高级框架,为快速开发和简洁实用而设计的。

https://github.com/django/django

14. Selenium

该库自动化了web浏览器,能够模拟实际用户操作以测试web应用程序。

https://github.com/SeleniumHQ/selenium

15. Pygame

用于编写游戏的Python模块,包括图形库和声音库。

https://github.com/pygame/pygame

16. Pillow (PIL Fork)

扩展了Python图像库功能,支持各种图像文件格式。

https://github.com/python-pillow/Pillow

17. SQLAlchemy

这个库提供了一整套通过Python处理数据库的工具,提供了一个强大的ORM层和SQL表达式语言。

https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy

18. PySpark

从名称中可以看出,这个库将Apache Spark的强大功能带到了Python中,通过Python方法促进了大数据处理和分析。

https://github.com/apache/spark

19. Dash

允许直接在Python中创建分析web应用程序,而不需要深入了解web开发。

https://github.com/plotly/dash

20.Plotly

用于创建交互式和视觉吸引力的图形和图表,适用于web和移动应用程序。

https://github.com/plotly/plotly.py

21. Nltk

用于自然语言处理。
https://github.com/nltk/nltk

22. SpaCy

通过多种语言的预训练模型,提供工业级的自然语言处理能力。

https://github.com/explosion/spaCy

23. Gensim

专注于无监督学习建模和自然语言处理,可以使用此库来分析文档相似性。

https://github.com/RaRe-Technologies/gensim

24.PyTest

一个健壮的框架,用于编写小型到复杂的功能测试,增强测试的可读性和可维护性。

https://github.com/pytest-dev/pytest

25. unittest

用于构建和运行测试的内置框架反映了其他语言中的xUnit体系结构。Unitest是内置的。

26. Fabric

简化应用程序部署或系统管理任务的SSH,自动化执行远程shell命令。

https://github.com/fabric/fabric

27. Vizzu

Vizzu实现了动画数据可视化,是创建动态和交互式图表的首选库。

https://github.com/vizzuhq/vizzu-lib

28. Polars

DataFrame库针对性能和效率进行了优化,能够轻松处理大型数据集。

https://github.com/pola-rs/polars

29. Docker-Py

提供对Docker Remote API的Python访问,实现Docker容器管理的自动化。

https://github.com/docker/docker-py

30. OpenCV

是计算机视觉和图像处理领域的主要产品,提供一套全面的算法和工具。

https://github.com/opencv/opencv

31. Scikit-image

致力于图像处理,将SciPy和NumPy的功能扩展到视觉展示。

https://github.com/scikit-image/scikit-image

32. SymPy

这个库是为您的符号计算而设计的,提供从代数求解到微积分的各种功能。

https://github.com/sympy/sympy

33. Virtualenv

对于创建独立的Python虚拟环境,独立地管理项目依赖。

https://github.com/pypa/virtualenv

34. Click

简化了命令行接口,使代码易于组合和扩展。

https://github.com/pallets/click

35. Argparse

用于解析命令行参数,这对CLI应用程序开发至关重要。Argparse库也是内置的。

36. Logging

从简单的日志记录到复杂的模块配置,该库提供了灵活的日志记录系统。同样是内置的。

37. PyYAML

处理YAML文件,支持Python对象与YAML之间的序列化和反序列化。

https://github.com/yaml/pyyaml

38. xlrd/xlwt

用于读写Excel文件。
https://github.com/python-excel/xlrd

https://github.com/python-excel/xlwt

39. Pandas-Profiling

从Pandas生成全面的简介报告
https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling

40. TQDM

Tqdm包装在循环外面,可以显示进度条用于表示循环的进度。

https://github.com/tqdm/tqdm

41. Faker

用于生成看起来真实的假数据。
https://github.com/joke2k/faker

42. Flake8

可以轻松实现样式检查,从而保持代码的整洁。
https://github.com/PyCQA/flake8

43. Black

用于格式化代码,使代码看起来更加高级。
https://github.com/psf/black

44. Mypy

静态类型检查工具。
https://github.com/python/mypy

45. Pydantic

验证Python脚本所需的库。
https://github.com/samuelcolvin/pydantic

46. FastAPI

FastAPI是一个用于构建RESTful API的web框架。
https://github.com/tiangolo/fastapi

47. Catboost

为机器学习模型提供处理分类数据的方法。
https://github.com/catboost/catboost

48. Seaborn

数据可视化库。
https://github.com/mwaskom/seaborn

49. Turtle

制作酷炫的图形和动画,是Python内置的库。

50. Asciimatics

Ascimatics是一个允许您创建全屏文本UI的库。
https://github.com/peterbrittain/asciimatics

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/897631.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【视频】V4L2、ffmpeg、OpenCV中对YUV的定义

1、常见的YUV格式 1.1 YUV420 每像素16位 IMC1:YYYYYYYY VV-- UU– IMC3:YYYYYYYY UU-- VV– 每像素12位 I420: YYYYYYYY UU VV =>YUV420P YV12: YYYYYYYY VV UU =>YUV420P NV12: YYYYYYYY UV UV =>YUV420SP(最受欢迎格式) NV21: YYYYYYYY VU VU =>YUV420SP…

freeswitch(多台服务器级联)

亲测版本centos 7.9系统–》 freeswitch1.10.9本人freeswitch安装路径(根据自己的路径进入)/usr/local/freeswitch/etc/freeswitch使用场景: 使用服务器级联需要双方网络可以ping通,也就是类似局域网内,比如A服务器IP 192.168.1.100 B服务器 192.168.1.101,通过C设备注册…

SpringMVC 基本概念与代码示例

1. SpringMVC 简介 SpringMVC 是 Spring 框架中的一个 Web 层框架,基于 MVC(Model-View-Controller) 设计模式,提供了清晰的分层结构,适用于 Web 应用开发 SpringMVC 主要组件 DispatcherServlet(前端控…

LuaJIT 学习(1)—— LuaJIT介绍

文章目录 介绍Extensions Modulesbit.* — Bitwise operationsffi.* — FFI libraryjit.* — JIT compiler controlC API extensionsProfiler Enhanced Standard Library Functionsxpcall(f, err [,args...]) passes arguments例子: xpcall 的使用 load*() handle U…

std::ranges::views::common, std::ranges::common_view

std::ranges::views::common, std::ranges::common_view C20 引入的用于将范围适配为“通用范围”的工具,主要解决某些算法需要传统迭代器对(如 begin 和 end 类型相同)的问题。 基本概念 1. 功能 适配传统算法:将范围&#x…

4.3 数组和集合的初始及赋值

版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的 版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商…

分布式光伏发电的发展现状与前景

分布式光伏发电的发展现状与前景 1、分布式光伏发电的背景2、分布式光伏发电的分类2.1、集中式光伏发电2.1.1、特点、原则2.1.2、优点2.1.3、缺点 2.2、分布式光伏发电2.2.1、特点、原则2.2.2、优点2.2.3、缺点 2.3、对比 3、分布式光伏发电的现状4、分布式光伏发电的应用场景4…

13 | 实现统一的错误返回

提示: 所有体系课见专栏:Go 项目开发极速入门实战课;欢迎加入 云原生 AI 实战 星球,12 高质量体系课、20 高质量实战项目助你在 AI 时代建立技术竞争力(聚焦于 Go、云原生、AI Infra);本节课最终…

DeepSeek结合Mermaid绘图(流程图、时序图、类图、状态图、甘特图、饼图)转载

思维速览: 本文将详细介绍如何利用DeepSeek结合Mermaid语法绘制各类专业图表,帮助你提高工作效率和文档质量。 ▍DeepSeek入门使用请看:deepseek保姆级入门教程(网页端使用 本地客户端部署 使用技巧) DeepSeek官网…

Java静态变量与PHP静态变量的对比

Java的静态变量在多线程并发的情况下是线程共有的。以下是关键点总结: 存储位置:静态变量属于类,存储在方法区(或元空间),这是所有线程共享的内存区域。因此,所有线程访问的都是同一个静态变量实…

c++20 Concepts的简写形式与requires 从句形式

c20 Concepts的简写形式与requires 从句形式 原始写法(简写形式)等效写法(requires 从句形式)关键区别说明:组合多个约束的示例:两种形式的编译结果:更复杂的约束示例:标准库风格的约…

上下分层、左右分离的驱动设计思想

之前了解了最简单的驱动程序、但是不易扩展、现在继续学习、上下分层、左右分离的驱动设计思想。 1、led_dev.c函数 上层函数,①定义一个结构体,存储函数用来接应app的函数。②定义一个入口函数,将我们接应的函数告诉内核,给这个…

人工智能在医疗领域的应用:技术革新与未来展望

人工智能(AI)技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发,从健康管理到手术机器人,AI的广泛应用不仅提升了医疗效率,还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件,全球…

《历史代码分析》5、动态控制列表的列

​​ 本系列《历史代码分析》为工作中遇到具有代表性的代码。今天我们讲一下,动态展示列表的列,因为找不到代码了,所有本篇用图展示。 举个栗子 ​​ 我们希望能够动态的控制列表的列,例如,英语老师只想知道自己学…

Windows HD Video Converter Factory PRO-v27.9.0-

Windows HD Video Converter Factory PRO 链接:https://pan.xunlei.com/s/VOL9TaiuS7rXbu-1kEDndoceA1?pwd7qch# 支持300多种视频格式转换,在保留视频质量的同时,压缩率可达80%,转换速度可达50X速率! 支持画面剪切、片…

C++程序设计语言笔记——抽象机制:构造、清理、拷贝和移动

0 应该将构造函数、赋值操作以及析构函数设计为一组匹配的操作。 在C中,构造函数、赋值操作符和析构函数共同管理对象的资源生命周期。为确保资源安全且一致地处理,需将它们作为一组匹配的操作设计。以下是关键要点: 为何需要协同设计&…

##Hive安装-初始化元数据报错 *** schemaTool failed ***

报错: org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaException: Failed to get schema version. Underlying cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException : Communications link failure 解决方案: 尝试一:javax.jdo.o…

远程手机遥控开关原理及应用

远程手机遥控开关的工作原理主要是通过互联网传递无线信号,控制用电器的一种智能家居产品。 远程手机遥控开关的基本套件包括:手机APP、网线、家用WIFI中转无服务器或者是工厂提供的自带网线端口的中转服务器、连接用电器的接收器。使用时,手…

Mac java全栈开发环境配置

前言 由于最近手中的windows本子坏了,所以搞了一台m系列的macbookpro 作为一个开发者 面对新设备最先考虑的应该就是各种sdk、中间件服务、环境变量配置和工具了吧!!! 本文将带你手把手学习Mac搭建属于自己的本地开发环境 安装brew 什么是brew? ‌Brew(全称Homebrew)…

Ubuntu conda虚拟环境不同设备之间迁移

Ubuntu conda环境迁移(conda-pack) 方法一:压缩拷贝方法二:conda-pack 在一台电脑配置好conda虚拟环境后,若在其它电脑需要同样的环境,可通过如下两种方式进行迁移。 方法一:压缩拷贝 找到Ubu…