python中函數(shù)包括

1. print()函數(shù)：打印字符串

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到?jīng)负泳W(wǎng)站設(shè)計與浉河網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、虛擬空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋浉河地區(qū)。

2. raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符

3. len()函數(shù)：計算字符長度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函數(shù)：實現(xiàn)格式化輸出

5. type()函數(shù)：查詢對象的類型

6. int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù)

7. id()函數(shù)：獲取對象的內(nèi)存地址

8. help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù)

9. s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫

10. s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格

11. str.replace()函數(shù)：替換字符

12. import()函數(shù)：引進(jìn)庫

13. math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù)

14. math.pow()函數(shù)：計算次方函數(shù)

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函數(shù)：3的4次方

17. os.getcwd()函數(shù)：獲取當(dāng)前工作目錄

18. listdir()函數(shù)：顯示當(dāng)前目錄下的文件

19. socket.gethostbyname()函數(shù)：獲得某主機(jī)的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打開網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容并存儲

21. open().write()函數(shù)：寫入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函數(shù)：新建標(biāo)簽并使用瀏覽器打開指定的網(wǎng)頁

23. def function_name(parameters):自定義函數(shù)

24. time.sleep()函數(shù)：停止一段時間

25. random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)

python常用函數(shù)包有哪些？

一些python常用函數(shù)包：

1、Urllib3

Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端，它擁有 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫中缺少的許多功能：

線程安全

連接池

客戶端 SSL/TLS 驗證

使用分段編碼上傳文件

用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 編碼

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數(shù)。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫（#22）的基礎(chǔ)，后者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務(wù)。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎(chǔ)，后者為 AWS 提供統(tǒng)一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 傳輸?shù)?Python 庫。它正在積極開發(fā)中，其介紹頁面不推薦人們現(xiàn)在使用，或者至少等版本固定下來再用，因為其 API 可能發(fā)生變化，在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母遞歸縮寫。

pip很容易使用。要安裝一個包只需pip install package name即可，而刪除包只需pip uninstall package name即可。

最大優(yōu)點之一是它可以獲取包列表，通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細(xì)規(guī)范。大多數(shù) Python 項目都包含這樣的文件。

如果結(jié)合使用pip與virtualenv（列表中的 #57），就可以創(chuàng)建可預(yù)測的隔離環(huán)境，同時不會干擾底層系統(tǒng)，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模塊提供了對標(biāo)準(zhǔn)datetime模塊的強(qiáng)大擴(kuò)展。我的經(jīng)驗是，常規(guī)的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能補足那一塊。

6、Requests

Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎(chǔ)上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說，很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。后者更偏底層，并且考慮到它對內(nèi)部的控制級別，它一般是作為其他項目的依賴項。

7、Certifi

近年來，幾乎所有網(wǎng)站都轉(zhuǎn)向 SSL，你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味著與該站點的通信是安全和加密的，能防止竊聽行為。

8、Idna

根據(jù)其 PyPI 頁面，idna提供了“對 RFC5891 中指定的應(yīng)用程序中國際化域名（IDNA）協(xié)議的支持。”

IDNA的核心是兩個函數(shù)：ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉(zhuǎn)換為 ASCII 字符串。ToUnicode則逆轉(zhuǎn)該過程。在IDNA包中，這些函數(shù)稱為idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一種數(shù)據(jù)序列化格式。它的設(shè)計宗旨是讓人類和計算機(jī)都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內(nèi)容，計算機(jī)也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和發(fā)射器，這意味著它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML：列表、字典，甚至是類實例都包括在內(nèi)。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一樣，這個項目也非常有用：

ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼（X.208）的純 Python 實現(xiàn)

所幸這個已有數(shù)十年歷史的標(biāo)準(zhǔn)有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫，它就像是數(shù)據(jù)序列化的教父。它來自電信行業(yè)。也許你知道協(xié)議緩沖區(qū)或 Apache Thrift？這就是它們的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一個模塊化系統(tǒng)，用來將純文本文檔處理為很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔，這種格式是類似于 MarkDown 的易讀標(biāo)記語法。

12、Chardet

你可以用chardet模塊來檢測文件或數(shù)據(jù)流的字符集。比如說，需要分析大量隨機(jī)文本時，這會很有用。但你也可以在處理遠(yuǎn)程下載的數(shù)據(jù)，但不知道用的是什么字符集時使用它。

13、RSA

rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現(xiàn)。它支持：

加密和解密

簽名和驗證簽名

根據(jù) PKCS#1 1.5 版生成密鑰

它既可以用作 Python 庫，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，發(fā)音為“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。

15、Setuptools

它是用于創(chuàng)建 Python 包的工具。不過，其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途，并且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點，特別是這個創(chuàng)建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一樣，這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候，時區(qū)處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包，可以讓事情變得簡單些。

17、Futures

從 Python 3.2 開始，python 提供current.futures模塊，可幫助你實現(xiàn)異步執(zhí)行。futures 包是該庫適用于 Python 2 的 backport。它不適用于 Python3 用戶，因為 Python 3 原生提供了該模塊。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以為終端添加一些顏色：

更多Python知識請關(guān)注Python自學(xué)網(wǎng)

Python 外部函數(shù)調(diào)用庫ctypes簡介

一直對不同語言間的交互感興趣，python和C語言又深有淵源，所以對python和c語言交互產(chǎn)生了興趣。

最近了解了python提供的一個外部函數(shù)庫 ctypes , 它提供了C語言兼容的幾種數(shù)據(jù)類型，并且可以允許調(diào)用C編譯好的庫。

這里是閱讀相關(guān)資料的一個記錄，內(nèi)容大部分來自 官方文檔 。

ctypes 提供了一些原始的C語言兼容的數(shù)據(jù)類型，參見下表,其中第一列是在ctypes庫中定義的變量類型，第二列是C語言定義的變量類型，第三列是Python語言在不使用ctypes時定義的變量類型。

創(chuàng)建簡單的ctypes類型如下:

使用 .value 訪問和改變值:

改變指針類型的變量值:

如果需要直接操作內(nèi)存地址的數(shù)據(jù)類型：

下面的例子演示了使用C的數(shù)組和結(jié)構(gòu)體:

創(chuàng)建指針實例

使用cast()類型轉(zhuǎn)換

類似于C語言定義函數(shù)時，會先定義返回類型，然后具體實現(xiàn)再定義，當(dāng)遇到下面這種情況時，也需要這么干:

可以簡單地將"so"和"dll"理解成Linux和windows上動態(tài)鏈接庫的指代，這里我們以Linux為例。注意，ctypes提供的接口會在不同系統(tǒng)上有出入，比如為了加載動態(tài)鏈接庫， 在Linux上提供的是 cdll , 而在Windows上提供的是 windll 和 oledll 。

ctypes會尋找 _as_paramter_ 屬性來用作調(diào)用函數(shù)的參數(shù)傳入，這樣就可以傳入自己定義的類作為參數(shù)，示例如下:

用 argtypes 和 restype 來指定調(diào)用的函數(shù)返回類型。

這里我只是列出了 ctypes 最基礎(chǔ)的部分，還有很多細(xì)節(jié)請參考官方文檔。

這兩天文章沒有寫，先是早出晚歸出去玩了一整天，然后加班到凌晨3點左右，一天一篇計劃劃水得嚴(yán)重啊…

python常用到哪些庫？

Python作為一個設(shè)計優(yōu)秀的程序語言，現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，依靠其強(qiáng)大的第三方類庫，Python在各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。

下面我們就來看一下python中常用到的庫：

數(shù)值計算庫：

1. NumPy

支持多維數(shù)組與矩陣運算，也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數(shù)值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數(shù)組類型，用于描述相同類型的元素集合，可以使用基于0的索引訪問集合中元素。

2. SciPy

在NumPy庫的基礎(chǔ)上增加了眾多的數(shù)學(xué)、科學(xué)及工程計算中常用的庫函數(shù)，如線性代數(shù)、常微分方程數(shù)值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進(jìn)行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。

3. Pandas

基于NumPy的一種工具，為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而生。納入大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具及大量的能快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

數(shù)據(jù)可視化庫：

4. Matplotlib

第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎(chǔ)上或者直接調(diào)用該庫，可以很方便地得到數(shù)據(jù)的大致信息，功能非常強(qiáng)大，但也非常復(fù)雜。

5. Seaborn

利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來制作好看的圖表。與Matplotlib最大的區(qū)別為默認(rèn)繪圖風(fēng)格和色彩搭配都具有現(xiàn)代美感。

6. ggplot

基于R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源于《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，并不適用于制作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復(fù)雜度。

7. Bokeh

跟ggplot一樣，Bokeh也基于《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基于Python而不是從R處引用。長處在于能用于制作可交互、可直接用于網(wǎng)絡(luò)的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。

8. Plotly

可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力于交互圖表的制作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。

9. pygal

與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區(qū)別在于可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認(rèn)的風(fēng)格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地制作出漂亮的圖表。

10. geoplotlib

用于制作地圖和地理相關(guān)數(shù)據(jù)的工具箱。可用來制作多種地圖，比如等值區(qū)域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向?qū)ο缶幊探涌冢┓娇墒褂谩?/p>

11. missingno

用圖像的方式快速評估數(shù)據(jù)缺失的情況，可根據(jù)數(shù)據(jù)的完整度對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序或過濾，或者根據(jù)熱度圖或樹狀圖對數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。

web開發(fā)庫：

12. Django

一個高級的Python Web框架，支持快速開發(fā)，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構(gòu)建App時，必須遵循Django的方式。

13. Socket

一個套接字通訊底層庫，用于在服務(wù)器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發(fā)送請求與響應(yīng)。

14. Flask

一個基于Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認(rèn)配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務(wù)（RESTful rervices）。

15. Twisted

一個使用Python實現(xiàn)的基于事件驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過異步架構(gòu)實現(xiàn)的高性能的引擎，不適用于編寫常規(guī)的Web Apps，更適用于底層網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)據(jù)庫管理：

16. MySQL-python

又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅(qū)動，很多框架也基于此庫進(jìn)行開發(fā)。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由于該庫基于C語言開發(fā)，在Windows平臺上的安裝非常不友好，經(jīng)常出現(xiàn)失敗的情況，現(xiàn)在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。

17. mysqlclient

完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作數(shù)據(jù)庫，安裝方式與MySQLdb一致。

18. PyMySQL

純Python實現(xiàn)的驅(qū)動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。

19. SQLAlchemy

一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與數(shù)據(jù)庫關(guān)系表的一種映射關(guān)系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。

自動化運維：

20. jumpsever跳板機(jī)

一種由Python編寫的開源跳板機(jī)（堡壘機(jī)）系統(tǒng)，實現(xiàn)了跳板機(jī)的基本功能，包含認(rèn)證、授權(quán)和審計，集成了Ansible、批量命令等。

支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬件信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監(jiān)控、批量上傳下載等功能，基于SSH協(xié)議進(jìn)行管理，客戶端無須安裝agent。主要用于解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發(fā)。

21. Magedu分布式監(jiān)控系統(tǒng)

一種用Python開發(fā)的自動化監(jiān)控系統(tǒng)，可監(jiān)控常用系統(tǒng)服務(wù)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，可在一臺主機(jī)上監(jiān)控多個不同服務(wù)，不同服務(wù)的監(jiān)控間隔可以不同，同一個服務(wù)在不同主機(jī)上的監(jiān)控間隔、報警閾值可以不同，并提供數(shù)據(jù)可視化界面。

22. Magedu的CMDB

一種用Python開發(fā)的硬件管理系統(tǒng)，包含采集硬件數(shù)據(jù)、API、頁面管理3部分功能，主要用于自動化管理筆記本、路由器等常見設(shè)備的日常使用。由服務(wù)器的客戶端采集硬件數(shù)據(jù)，將硬件信息發(fā)送至API，API負(fù)責(zé)將獲取的數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫中，后臺管理程序負(fù)責(zé)對服務(wù)器信息進(jìn)行配置和展示。

23. 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

一種由Python開發(fā)的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，主要用于自動化地將一個服務(wù)進(jìn)程分布到其他多個機(jī)器的多個進(jìn)程中，一個服務(wù)進(jìn)程可作為調(diào)度者依靠網(wǎng)絡(luò)通信完成這一工作。

24. Python運維流程系統(tǒng)

一種使用Python語言編寫的調(diào)度和監(jiān)控工作流的平臺，內(nèi)部用于創(chuàng)建、監(jiān)控和調(diào)整數(shù)據(jù)管道。允許工作流開發(fā)人員輕松創(chuàng)建、維護(hù)和周期性地調(diào)度運行工作流，包括了如數(shù)據(jù)存儲、增長分析、Email發(fā)送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。

GUI編程：

25. Tkinter

一個Python的標(biāo)準(zhǔn)GUI庫，可以快速地創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序，可以在大多數(shù)的UNIX平臺下使用，同樣可以應(yīng)用在Windows和Macintosh系統(tǒng)中，Tkinter 8.0的后續(xù)版本可以實現(xiàn)本地窗口風(fēng)格，并良好地運行在絕大多數(shù)平臺中。

26. wxPython

一款開源軟件跨平臺GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優(yōu)秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創(chuàng)建完整的、功能健全的GUI用戶界面。

27. PyQt

一個創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統(tǒng)上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用雙許可證，開發(fā)人員可以選擇GPL和商業(yè)許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用于所有支持的平臺。

28. PySide

一個跨平臺的應(yīng)用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，并相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權(quán)。

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python庫有哪些

Python比較常見的庫有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中處理時間的庫有datetime，但是它過于簡單，使用起來不夠方便和智能，而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕松地定位幾個小時之前的時間，可以輕松轉(zhuǎn)換時區(qū)時間，對于一個小時前，2個小時之內(nèi)這樣人性化的信息也能夠準(zhǔn)確解讀。

2、Behold

調(diào)試程序是每個程序員必備的技能，對于腳本語言，很多人習(xí)慣于使用print進(jìn)行調(diào)試，然而對于大項目來說，print的功能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，我們希望有一個可以輕松使用，調(diào)試方便，對變量監(jiān)視完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那個非常好用的調(diào)試庫。

3、Click

現(xiàn)在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架，Python也不例外，那么如何快速開發(fā)出屬于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click庫。Click庫對命令行api進(jìn)行了大量封裝，你可以輕松開發(fā)出屬于自己的CLI命令集。終端的顏色，環(huán)境變量信息，通過Click都可以輕松進(jìn)行獲取和改變。

4、Numba

如果你從事數(shù)學(xué)方面的分析和計算，那么Numba一定是你必不可少的庫。Numpy通過將高速C庫包裝在Python接口中來工作，而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的，因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數(shù)。

5、Matlibplot

做過數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的數(shù)學(xué)學(xué)生一定知道m(xù)atlab這個軟件，這是一個收費的數(shù)學(xué)商用軟件，在Python中，Matlibplot就是為了實現(xiàn)這個軟件中功能開發(fā)的第三方Python庫。并且它完全是免費的，很多學(xué)校都是用它來進(jìn)行數(shù)學(xué)教學(xué)和研究的。

6、Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關(guān)注的問題，平時我們看到很多ps中的神技，比如調(diào)整畫面顏色，飽和度，調(diào)整圖像尺寸，裁剪圖像等等，這些其實都可以通過Python簡單完成，而其中我們需要使用的庫就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以開發(fā)圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫，有了它，你可以輕松開發(fā)出跨平臺的圖形應(yīng)用程序，其中qtdesigner設(shè)計器，更是加速了我們開發(fā)圖形界面的速度。

除了上述介紹的之外，Python還有很多庫，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

python里面有哪些自帶函數(shù)？

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：

1. 數(shù)學(xué)庫模塊（math）提供了很多數(shù)學(xué)運算函數(shù)；

2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運算的函數(shù)；

3.隨機(jī)數(shù)模塊（random）提供了用來生成隨機(jī)數(shù)的函數(shù)；

4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數(shù)。

注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊

該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪問模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。

希望能幫到你。

網(wǎng)頁標(biāo)題：python中的函數(shù)庫,python各種常用函數(shù)及庫
路徑分享：http://chinadenli.net/article30/hedcso.html

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