模块汇总

标准库

sys模块
random模块
os模块   讲解
time模块
turtle模块   讲解

数据可视化

matplotlib模块

提供了二维可视化功能 库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

• 提供了超过100种数据可视化展示效果。
• 通过matplotlib.pyplot子库调用可视化效果。
• Python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发。
  访问               颜色               教程

Seaborn模块

它是统计类数据可视化功能库

• 提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果。
• 主要展示了数据间分布，分类和线性关系等内容。
• 基于Matplotlib开发，支持Numpy和Pandas
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gplot模块

gplot跟matplotlib的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅画。
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mayavi模块

Mayavi2完全是用Python编写的。因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的python程序中，或者直接使用其面向脚本的API: mlab快速绘制三维图。

• 提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果。
• 目前版本是Mayavi2，三维可视化最主要的第三方库。
• 支持Numpy，TVTK，Traits，Envisage等第三方库
  访问               讲解

TVTK模块

TVTK库对标准的VTK进行包装，提供了Python风格的API，支持Trait属性和numpy的多维数组。VTK是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解               数据分析

numpy模块

表达N维数组的最基础库

• Python接口使用，C语言实现，计算速度优异。
• Python数据分析及科学计算的基础库，支持Pandas等
• 提供直接的矩阵运算，广播函数，线性代数等功能。
  访问              &nbsp讲解

sympy模块

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算提醒完成诸如多项式求值，求极限，解方程，求积分，微分方程，级数展开，矩阵运算等等计算问题
访问               讲解               解方程

SciPy模块

数学，科学，工程计算功能库

• 提供了一批数据算法及工程数据运算功能
• 类似Matlab，可用于如傅里叶变化，信号处理等应用。
• Python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发。
  SciPy.jpg
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pandas模块

python数据分析高层次应用库

• 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具
• 理解数据类型与索引的关系，操作索引及操作数据
• Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发
  官网               讲解

blaze模块

pyPDF2模块

用于处理PDF文件的工具集

• 提供了一批处理PDF文件的计算功能。
• 支持获取信息，分隔/整合文件，加密解密等。
• 完全Python语言实现，不需要额外依赖，功能稳定。

Python-docx模块

操作Microsoft Word文件的第三方库

• 提供创建或更新doc，docx等文件的计算功能。
• 增加并配置段落，图片，表格，文字等功能全面。

图像处理

bigmoyan模块

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)模块

http://www.pythonware.com/products/pil/

pillow模块

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

Quads模块

迭代的艺术

• 对图片进行四分迭代，形成像素风
• 可以生成动图或静图图形
• 简单易用，具有很高展示度

ascii_art模块

ASCII艺术库

• 将普通图片转为ASCII艺术风格
• 输出可以是纯文本或彩色文本
• 可以采用图片格式输出

机器学习

Scikit-learn模块

一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于Numpy，SciPy和matplotlib，开源可商用。

• 提供一批统一化的机器学习方法功能接口。
• 提供聚类，分类，回归，强化学习等计算功能。
• 机器学习最基本且最优秀的Python第三方库。
  讲解

Tensorflow模块

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

• 谷歌公司推动的开源机器学习框架
• 将数据流图作为基础，图节点代表运算，边代表张量。
• 应用机器学习方法的一种方式，支持谷歌人工智能应用

MXNet模块

基于神经网络的机器学习计算框架

网络相关

网络爬虫

requests模块

最友好的网络爬虫功能库

• 提供了简单易用的类HTTP协议网络爬虫功能。
• 支持连接池，SSL，Cookies，HTTP(S)代理等。
• Python 最主要的页面级网络爬虫功能库
  访问

scrapy模块

优秀的网络爬虫框架

• 提供了构建网络爬虫系统的框架功能，功能半成品。
• 支持批量和定时网页爬取，提供数据处理流程等。
• Python最主要且最专业的网络爬虫框架
  访问
  scrapy.jpg

pyspider模块

强大的web页面爬取系统

• 提供了完整的网页爬取系统构建功能。
• 支持数据库后端，消息队列，优先级，分布式架构等。
• Python 重要的网络爬虫类第三方库。
  访问

WEB信息提取

BeautifulSoup模块

HTML和XML的解析库

• 提供了解析HTML和XML等web信息的功能。
• 又名beautifulsoup4或者bs4，可以加载多种解析引擎。
• 常与网络爬虫库搭配使用，Scrpay, requests等。
  访问

Python-Goose模块

提取文章类型Web页面功能库

• 提供了对Web页面中文章信息/视频等元数据的提取功能。
• 针对特定类型Web页面，应用覆盖面较广。
• Python最主要的Web信息提取库

from goose import Goose

url = "http://www.elmundo.es/elmundo/2012/10/28/espana/1351388909.html"
g = Goose({"use_meta_language":False, "target_language":"es"})
article = g.extract(url=url)
article.cleaned_text[:150]

Web网站开发

Django模块

最流行的Web应用框架

• 提供了构建Web系统的基本应用框架。
• MTV模式：模型(model)，模板(Template)，视图(Views)

• Python 最重要的Web应用框架，略微复杂的应用框架。

  
  Django.jpg

Pyramid模块

规模适中的Web应用框架

• 提供了简单方便构建Web系统的应用框架。
• 不大不小，规模适中，适合快速构建并适度扩展类应用。
• Python产品级Web应用框架，起步简单可扩展性好

from wsgiref.simple_server import make_server
from pyramid.config import Configurator
from pyramid.response import Response

def hello_world(request):
    return Response("Hello World!")

if __name__ == "__main__":
    with Configurator() as config:
        config.add_route("hello", "/")
        config.add_view(hello_world, route_name = "hello")
        app = config.make_wsgi_app()
    server = make_server("0.0.0.0", 6543, app)
    server.server_forever()