python库有哪些(python有哪些常用的库)
常用的python库，有哪些？
Python库有很多，为大家简单例举几个：
1、Arrow
Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。
2、Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。
3、Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。
4、Numba
如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。
5、Matlibplot
做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。
6、Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。
7、pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。
Python常用的标准库以及第三方库有哪些？
推荐5个常用的Python标准库：
1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
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，改变文件权限等。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。这些功能通常可以在操作系统中看到，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、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，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、random：用于生成随机数的库
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：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，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。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。
5、datetime：日期和时间的操作库
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，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。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
在python中一共有多少个标准库？
Python 语言官方的参考手册钟，介绍了与 Python 一同发行的标准库。
文本处理服务
string?--- 常见的字符串操作
re?--- 正则表达式操作
difflib?--- 计算差异的辅助工具
textwrap?--- 文本自动换行与填充
unicodedata?--- Unicode 数据库
stringprep?--- 因特网字符串预备
readline?--- GNU readline 接口
rlcompleter?--- GNU readline 的补全函数
二进制数据服务
struct?--- 将字节串解读为打包的二进制数据
codecs?--- 编解码器注册和相关基类
数据类型
datetime?--- 基本日期和时间类型
zoneinfo?--- IANA 时区支持
calendar?--- 日历相关函数
collections?--- 容器数据类型
collections.abc?--- 容器的抽象基类
heapq?--- 堆队列算法
bisect?--- 数组二分查找算法
array?--- 高效的数值数组
weakref?--- 弱引用
types?--- 动态类型创建和内置类型名称
copy?--- 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作
pprint?--- 数据美化输出
reprlib?--- 另一种?repr()?实现
enum?--- 对枚举的支持
graphlib?--- 操作类似图的结构的功能
数字和数学模块
numbers?--- 数字的抽象基类
math?--- 数学函数
cmath?--- 关于复数的数学函数
decimal?--- 十进制定点和浮点运算
fractions?--- 分数
random?--- 生成伪随机数
statistics?--- 数学统计函数
函数式编程模块
itertools?--- 为高效循环而创建迭代器的函数
functools?--- 高阶函数和可调用对象上的操作
operator?--- 标准运算符替代函数
文件和目录访问
pathlib?--- 面向对象的文件系统路径
os.path?--- 常用路径操作
fileinput?--- 迭代来自多个输入流的行
stat?--- 解析?stat()?结果
filecmp?--- 文件及目录的比较
tempfile?--- 生成临时文件和目录
glob?--- Unix 风格路径名模式扩展
fnmatch?--- Unix 文件名模式匹配
linecache?--- 随机读写文本行
shutil?--- 高阶文件操作
数据持久化
pickle?--- Python 对象序列化
copyreg?--- 注册配合?pickle?模块使用的函数
shelve?--- Python 对象持久化
marshal?--- 内部 Python 对象序列化
dbm?--- Unix "数据库" 接口
sqlite3?--- SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块
数据压缩和存档
zlib?--- 与?gzip?兼容的压缩
gzip?--- 对?gzip?格式的支持
bz2?--- 对?bzip2?压缩算法的支持
lzma?--- 用 LZMA 算法压缩
zipfile?--- 使用ZIP存档
tarfile?--- 读写tar归档文件
文件格式
csv?--- CSV 文件读写
configparser?--- 配置文件解析器
tomllib?--- Parse TOML files
netrc?--- netrc 文件处理
plistlib?--- 生成与解析 Apple?.plist?文件
加密服务
hashlib?--- 安全哈希与消息摘要
hmac?--- 基于密钥的消息验证
secrets?--- 生成管理密码的安全随机数
通用操作系统服务
os?--- 多种操作系统接口
io?--- 处理流的核心工具
time?--- 时间的访问和转换
argparse?--- 命令行选项、参数和子命令解析器
getopt?--- C 风格的命令行选项解析器
logging?--- Python 的日志记录工具
logging.config?--- 日志记录配置
logging.handlers?--- 日志处理程序
getpass?--- 便携式密码输入工具
curses?--- 终端字符单元显示的处理
curses.textpad?--- 用于 curses 程序的文本输入控件
curses.ascii?--- 用于 ASCII 字符的工具
curses.panel?--- curses 的面板栈扩展
platform?--- 获取底层平台的标识数据
errno?--- 标准 errno 系统符号
ctypes?--- Python 的外部函数库
并发执行
threading?--- 基于线程的并行
multiprocessing?--- 基于进程的并行
multiprocessing.shared_memory?--- Shared memory for direct access across processes
concurrent?包
concurrent.futures?--- 启动并行任务
subprocess?--- 子进程管理
sched?--- 事件调度器
queue?--- 一个同步的队列类
contextvars?--- 上下文变量
_thread?--- 底层多线程 API
网络和进程间通信
asyncio?--- 异步 I/O
socket?--- 底层网络接口
ssl?--- 套接字对象的 TLS/SSL 包装器
select?--- 等待 I/O 完成
selectors?--- 高级 I/O 复用库
signal?--- 设置异步事件处理程序
mmap?--- 内存映射文件支持
互联网数据处理
email?--- 电子邮件与 MIME 处理包
json?--- JSON 编码和解码器
mailbox?--- 操作多种格式的邮箱
mimetypes?--- 映射文件名到 MIME 类型
base64?--- Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码
binascii?--- 二进制和 ASCII 码互转
quopri?--- 编码与解码经过 MIME 转码的可打印数据
结构化标记处理工具
html?--- 超文本标记语言支持
html.parser?--- 简单的 HTML 和 XHTML 解析器
html.entities?--- HTML 一般实体的定义
XML处理模块
xml.etree.ElementTree?--- ElementTree XML API
xml.dom?--- 文档对象模型 API
xml.dom.minidom?--- 最小化的 DOM 实现
xml.dom.pulldom?--- 支持构建部分 DOM 树
xml.sax?--- 支持 SAX2 解析器
xml.sax.handler?--- SAX 处理句柄的基类
xml.sax.saxutils?--- SAX 工具集
xml.sax.xmlreader?--- 用于 XML 解析器的接口
xml.parsers.expat?--- 使用 Expat 的快速 XML 解析
互联网协议和支持
webbrowser?--- 方便的 Web 浏览器控制工具
wsgiref?--- WSGI 工具和参考实现
urllib?--- URL 处理模块
urllib.request?--- 用于打开 URL 的可扩展库
urllib.response?--- urllib 使用的 Response 类
urllib.parse?用于解析 URL
urllib.error?--- urllib.request 引发的异常类
urllib.robotparser?--- robots.txt 语法分析程序
http?--- HTTP 模块
http.client?--- HTTP 协议客户端
ftplib?--- FTP 协议客户端
poplib?--- POP3 协议客户端
imaplib?--- IMAP4 协议客户端
smtplib?--- SMTP 协议客户端
uuid?---?RFC 4122?定义的UUID对象
socketserver?--- 用于网络服务器的框架
http.server?--- HTTP 服务器
http.cookies?--- HTTP状态管理
http.cookiejar?—— HTTP 客户端的 Cookie 处理
xmlrpc?--- XMLRPC 服务端与客户端模块
xmlrpc.client?--- XML-RPC 客户端访问
xmlrpc.server?--- 基本 XML-RPC 服务器
ipaddress?--- IPv4/IPv6 操作库
多媒体服务
wave?--- 读写WAV格式文件
colorsys?--- 颜色系统间的转换
国际化
gettext?--- 多语种国际化服务
locale?--- 国际化服务
程序框架
turtle?--- 海龟绘图
cmd?--- 支持面向行的命令解释器
shlex?—— 简单的词法分析
Tk图形用户界面(GUI)
tkinter?—— Tcl/Tk 的 Python 接口
tkinter.colorchooser?--- 颜色选择对话框
tkinter.font?--- Tkinter 字体封装
Tkinter 对话框
tkinter.messagebox?--- Tkinter 消息提示
tkinter.scrolledtext?--- 滚动文字控件
tkinter.dnd?--- 拖放操作支持
tkinter.ttk?--- Tk 风格的控件
tkinter.tix?--- TK扩展包
常用的python库有哪些
10个顶级且实用的python库
1、Dash
Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。
Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。
4、Colorama
Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在Colorama PyPi页面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。
JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。
Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。
10、BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
常用的python库有哪些?
1、Matplotlib：用于创建二维图和图形的底层库，有了它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图，它都可以与很多流行的绘图库结合使用。
2、Seaborn：包含更适合处理图标的默认设置，此外还有丰富的可视化库，包含一些复杂类型，比如说时间序列、联合分布图等。
3、Plotly：一个很流行的库，可以让你轻松构建复杂的图形，该软件包含用于交互式web应用程，可实现轮廓图、三元图以及三维图等效果。
4、Pydot：纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生产复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，构建神经网络和基于决策树的算法是非常有效。
5、pyecharts：功能非常强大，支持多达400+地图，支持JupyterNotebook、JupyterLab，可以集成Flask，Sanic，Django等主流Web框架。
6、cufflinks：结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。
由dem生成streamnetwork的python库有哪些
Python有很多库可以用来生成Dem to Stream network，其中最常用的是GDAL库。GDAL是一个开源的跨平台库，主要用于处理地理数据，它提供了一系列的工具，可以用来从DEM数据中提取流网络。它可以从DEM图层中提取河流网络，计算河流的宽度，深度，河流的起点和终点，以及河流的流量。
此外，还有一个名为Fiona的Python库，它可以用于从DEM数据中提取河流网络，它支持多种格式的地理数据，可以从ESRI，GeoTIFF和其他格式的DEM数据中提取河流网络。
另外，还有一个名为Rasterio的Python库，它支持多种格式的地理数据，可以用来从DEM数据中提取河流网络，并将其转换为GeoJSON格式的矢量数据。
最后，Python还提供了一个名为Pysheds的库，它可以用来从DEM数据中提取河流网络，并将其转换为GeoJSON格式的矢量数据。
总之，Python有很多库可以用来从DEM数据中提取河流网络，如GDAL库、Fiona库、Rasterio库和Pysheds库等。它们都可以用来从DEM数据中提取河流网络，并将其转换为GeoJSON格式的矢量数据。