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文章目录
- 前言
- 1.numpy（数据处理和科学计算）
- 2.pandas（数据处理和分析）
- 3.matplotlib（数据可视化）
- 4.scikit-learn（机器学习工具）
- 5.tensorflow（深度学习框架）
- 6.keras（深度学习框架）
- 7.requests（HTTP 库）
- 8.flask（Web 框架）
- 9.scrapy（网络爬虫框架）
- 10.beautifulsoup（HTML 解析器）
- 11.selenium（Web 自动化测试）
- 12.ctypes（调用 C 语言库）
- 13.wxPython（GUI 开发）
- 14.pillow（图像处理）
- 15.openpyxl（处理 Excel 文件）
- 16.nltk（自然语言处理）
- 17.jieba（中文分词）
- 18.re（正则表达式）
- 19.datetime（日期时间处理）
- 20.random（随机数生成）
- 总结
前言
【python零基础入门小白】博主存在的意义：旨在帮助各位学习Python的小伙伴获得更高速更效率的学习收获。
这篇文章主要介绍了Python最常用的20 个包总结,在平时使用Python的过程中,需要用到很多有用的包,今天就来盘点一下常用的包,需要的朋友可以参考下
1.numpy（数据处理和科学计算）
代码示例：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) 2.pandas（数据处理和分析）
data = {'name': ['John', 'Bob', 'Alice'], 'age': [20, 35, 25]} df = pd.DataFrame(data) print(df) 3.matplotlib（数据可视化）
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [4, 2, 7, 5, 9] plt.plot(x, y) plt.show() 4.scikit-learn（机器学习工具）
from sklearn.linear_model import LinearRegression X = [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] y = [8, 10, 12] model = LinearRegression().fit(X, y) print(model.predict([[4, 7]])) 5.tensorflow（深度学习框架）
import tensorflow as tf x = tf.constant([1, 2, 3, 4]) y = tf.constant([5, 6, 7, 8]) z = tf.add(x, y) sess = tf.Session() print(sess.run(z)) 6.keras（深度学习框架）
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') 7.requests（HTTP 库）
import requests response = requests.get('https://www.baidu.com') print(response.text) 8.flask（Web 框架）
from flask import Flask, render_template app = Flask(**name**) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if **name** == '**main**': app.run(debug=True) 9.scrapy（网络爬虫框架）
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://quotes.toscrape.com'] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield {'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('span small::text').get()} 10.beautifulsoup（HTML 解析器）
from bs4 import BeautifulSoup html = '<html><head><title>这是标题</title></head><body><p>这是一个段落。</p ></body></html>' soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(soup.title.text) 11.selenium（Web 自动化测试）
from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.baidu.com') search_box = driver.find_element_by_name('wd') search_box.send_keys('Python') search_box.submit() 12.ctypes（调用 C 语言库）
import ctypes lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('libexample.so') lib.add(1, 2) 13.wxPython（GUI 开发）
import wx app = wx.App() frame = wx.Frame(None, title='Hello, wxPython!') frame.Show() app.MainLoop() 14.pillow（图像处理）
from PIL import Image im = Image.open('test.jpg') im.show() 15.openpyxl（处理 Excel 文件）
import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') sheet = wb['Sheet1'] cell = sheet['A1'] print(cell.value) 16.nltk（自然语言处理）
import nltk sent = ‘This is a sentence.' tokens = nltk.word_tokenize(sent) print(tokens) 17.jieba（中文分词）
import jieba text = '我爱中文分词' words = jieba.cut(text) for word in words: print(word) 18.re（正则表达式）
import re text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.' pattern = re.compile('fox') print(pattern.findall(text)) 19.datetime（日期时间处理）
import datetime dt = datetime.datetime.now() print(dt) 20.random（随机数生成）
import random print(random.randint(1, 10)) 总结
到此这篇关于Python最常用的20 个包总结的文章就介绍到这了。希望大家以后持续关注博主~
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