Python有哪些经典的常用库？

Python 作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是一些广泛使用的 Python 库，涵盖了从数据科学、机器学习到网络爬虫等多个领域：

1．数值计算与科学计算

NumPy：用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。

SciPy：在 NumPy 的基础上增加了数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等。

Pandas：提供数据结构和数据分析工具，特别适合于处理表格数据。

 

2．数据可视化

Matplotlib：一个绘图库，可以生成各种静态、动态、交互式的图形。

Seaborn：基于 Matplotlib 的统计可视化库，提供了更高级的接口和默认的美观样式。

Plotnine：几乎完美复刻了 R 语言中的 ggplot2 包的数据可视化功能，对以前是 R 语言用户，后转移使用 Python 进行数据分析的人非常友好。

Altair：声明式可视化库，使得创建复杂的交互式图表变得简单。

 

3．机器学习与深度学习

Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类算法。

TensorFlow：由 Google 开发的开源机器学习库，支持大规模的数值计算。

Keras：在 TensorFlow 之上的高级神经网络 API，简化了模型构建过程。

PyTorch：由 Facebook 开发的开源机器学习库，特别适合于深度学习研究。

 

4．图像处理与自然语言处理

Pillow：图像处理库，提供了丰富的图像处理功能。

OpenCV：计算机视觉库，提供了图像和视频分析的工具。

scikit-image：科学图像处理库，提供了图像处理和计算机视觉算法。

Jieba：中文分词库，支持多种分词模式。

 

5．网络爬虫与网页解析

Scrapy：用于网络爬虫的框架，提供了高效的数据抓取和处理能力。

Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档，方便提取网页数据。

Requests：用于 HTTP 请求的库，简化了网络请求的发送过程。

 

6．Web 开发

Django：一个高级 Web 框架，用于快速开发安全和维护性高的网站。

Flask：轻量级 Web 框架，提供了灵活的扩展性。

 

7．测试与代码质量

Pytest：测试框架，提供了丰富的测试功能和插件。

Nose2：继承了 Nose 的测试框架，提供了更多的测试功能。

Tox：自动化测试工具，用于在多个 Python 版本和环境中运行测试。

Bandit：安全扫描工具，用于检查代码中的安全问题。

Pyflakes、Pylint、Pycodestyle：代码分析和风格检查工具，帮助保持代码质量和一致性。

Mypy：静态类型检查工具，提高了代码的可读性和可维护性。

 

8．数据验证与设置管理

Pydantic：数据验证和设置管理工具，简化了数据验证和序列化过程。

 

9．命令行界面

Click：命令行界面工具，提供了构建 CLI 应用的简单方法。

Colorama：命令行彩色文本工具，使得在终端输出彩色文本变得容易。

 

10．表格与数据展示

Tabulate、PrettyTable、Texttable：表格格式化工具，用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。

 

11．性能优化与代码加速

Cython：将 Python 代码编译为 C 扩展，提高了代码执行速度。

PyInstaller：生成可执行文件的工具，使得 Python 应用程序可以在没有 Python 解释器的环境中运行。

 

12．操作Excel

‌Pandas‌：Pandas是一个强大的数据分析库，可以用于读取、清洗、转换和写入Excel文件。它通过DataFrame对象提供高效的数据操作功能。Pandas支持多种文件格式，包括Excel，并且可以与其他库（如openpyxl）结合使用来处理复杂的Excel文件操作‌。

‌OpenPyXL‌：OpenPyXL专门用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。它支持Excel的高级功能，如样式、图表和公式。OpenPyXL适合需要精细操作Excel文件样式和内容的场景‌。

‌XlsxWriter‌：XlsxWriter是一个用于创建Excel XLSX文件的模块，支持将文本、数字、公式和超链接写入多个工作表。它适用于需要生成复杂Excel报告的场景‌。

‌xlrd和xlwt‌：xlrd用于读取Excel文件，而xlwt用于写入Excel文件。这两个库支持较旧的xls格式，但不支持xlsx格式。它们在处理旧版Excel文件时非常有用，但已较少使用‌。

‌xlutils‌：xlutils提供了一系列工具来操作Excel文件，如复制、分割和筛选。它依赖于xlrd和xlwt库，常用于辅助xlrd和xlwt的操作‌。

 

13．操作MySQL数据库

‌PyMySQL‌：这是一个纯Python编写的MySQL库，支持Python 2.x和3.x版本。PyMySQL提供了与MySQL交互所需的所有功能，包括事务处理、存储过程、游标等。它适用于需要快速开发和部署的项目‌。

‌mysql-connector-python‌：这是MySQL官方推出的库，支持Python 2.x和3.x版本。它提供了高级功能，如连接池、分页查询、SSL加密连接等。mysql-connector-python还支持查询结果的转换和处理，适用于需要高级功能和官方支持的场景‌。

‌SQLAlchemy‌：这是一个功能强大的SQL工具和对象关系映射库，支持多种数据库包括MySQL。SQLAlchemy提供了ORM（对象关系映射）和SQL表达式语言，使数据库操作更加方便和高效。它适用于复杂的数据库操作和对象映射需求‌。

 

14．其他实用库

Chardet：字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、XML 的编码。

difflib：计算文本差异的库，提供了文本比较和差异计算的功能。

Levenshtein：快速计算字符串相似度的库。

fuzzywuzzy：字符串模糊匹配的库，用于近似字符串匹配。

esmre：正则表达式的加速器，提高了正则表达式的匹配速度。

shortuuid：简洁 URL/UUID 函数库，用于生成短 UUID。

ftfy：Unicode 文本工具，用于修复和清理文本。

uniout：提取字符串中可读写的字符，用于处理 Unicode 文本。

phonenumbers：解析电话号码的库，提供了国际电话号码的格式化和验证功能。

python-user-agents：浏览器用户代理（user-agents）的解析器，用于识别浏览器类型和版本。

sqlparse：SQL 解析器，用于解析和格式化 SQL 语句。

pygments：语法高亮工具，用于代码高亮和美化。

 

这些库只是 Python 生态系统中的一部分，它们为开发者提供了强大的工具和功能，极大地提高了开发效率和代码质量。