① print()函数：打印字符串
①.0. s.sppace()函数：判断是否为空格
①.1. str.replace()函数：替换字符
一些python常用函数包：
线程安全
连接池
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
pip是"Pip Installs Packages"的首字母递归缩写.
pip很容易使用.要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可.
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取.该文件能选择包含所需版本的详细规范.大多数 Python 项目都包含这样的文件.
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 datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块.
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它.加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为.
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode.ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串.ToUnicode则逆转该过程.在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
YAML是一种数据序列化格式.它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它.
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML.它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典,甚至是类实例都包括在内.
①.0、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用：
①.1、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等.Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法.
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现.它支持：
加密和解密
签名和验证签名
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用.
JMESPath,发音为"James path",使 Python 中的 JSON 更容易使用.它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素.
它是用于创建 Python 包的工具.不过,其文档很糟糕.它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接.最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南.
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间.有时候,时区处理起来可能很麻烦.幸好有这样的包,可以让事情变得简单些.
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色：
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一直对不同语言间的交互感兴趣,python和C语言又深有渊源,所以对python和c语言交互产生了兴趣.
最近了解了python提供的一个外部函数库 ctypes , 它提供了C语言兼容的几种数据类型,并且可以允许调用C编译好的库.
这里是阅读相关资料的一个记录,内容大部分来自 官方文档 .
ctypes 提供了一些原始的C语言兼容的数据类型,参见下表,其中第一列是在ctypes库中定义的变量类型,第二列是C语言定义的变量类型,第三列是Python语言在不使用ctypes时定义的变量类型.
创建简单的ctypes类型如下:
使用 .value 访问和改变值:
改变指针类型的变量值:
如果需要直接操作内存地址的数据类型：
下面的例子演示了使用C的数组和结构体:
创建指针实例
使用cast()类型转换
类似于C语言定义函数时,会先定义返回类型,然后具体实现再定义,当遇到下面这种情况时,也需要这么干:
可以简单地将"so"和"dll"理解成Linux和windows上动态链接库的指代,这里我们以Linux为例.注意,ctypes提供的接口会在不同系统上有出入,比如为了加载动态链接库, 在Linux上提供的是 cdll , 而在Windows上提供的是 windll 和 oledll .
ctypes会寻找 _as_paramter_ 属性来用作调用函数的参数传入,这样就可以传入自己定义的类作为参数,示例如下:
用 argtypes 和 restype 来指定调用的函数返回类型.
这里我只是列出了 ctypes 最基础的部分,还有很多细节请参考官方文档.
Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用.
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
① NumPy
支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库.通常与SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多种类的数值类型,其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型,用于描述相同类型的元素集合,可以使用基于0的索引访问集合中元素.
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、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,可进行插值处理、信号滤波,以及使用C语言加速计算.
基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生.纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel.
数据可视化库：
第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂.
利用了Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表.与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感.
跟ggplot一样,Bokeh也基于<<图形语法>>的概念.与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用.长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表.图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用.
可以通过Python notebook使用,与Bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表.
与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像.与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,且默认的风格也很漂亮,用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表.
①.0. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱.可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图.必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用.
①.1. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图对数据进行修正.
web开发库：
一个高级的Python Web框架,支持快速开发,提供从模板引擎到ORM所需的一切东西,使用该库构建App时,必须遵循Django的方式.
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,建立在deferred object之上,一个通过异步架构实现的高性能的引擎,不适用于编写常规的Web Apps,更适用于底层网络.
数据库管理：
纯Python实现的驱动,速度比MySQLdb慢,最大的特点为安装方式简洁,同时也兼容MySQL-python.
一种既支持原生SQL,又支持ORM的工具.ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系,可有效提高写代码的速度,同时兼容多种数据库系统,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代价为性能上的一些损失.
自动化运维：
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统,实现了跳板机的基本功能,包含认证、授权和审计,集成了Ansible、批量命令等.
一种用Python开发的自动化监控系统,可监控常用系统服务、应用、网络设备,可在一台主机上监控多个不同服务,不同服务的监控间隔可以不同,同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同,并提供数据可视化界面.
一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作.
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台,内部用于创建、监控和调整数据管道.允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流,包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例.
GUI编程：
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块,是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面.
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本,提供与PyQt类似的功能,并相容API,但与PyQt不同处为其使用LGPL授权.
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Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：
①.、Arrow
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.
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.
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.
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.
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.
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.
除了上述介绍的之外,Python还有很多库,比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等.
python系统提供了下面常用的函数：
① 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
注意：在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上"模块名.".
希望能帮到你.
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