python中函數包括

1. print()函數：打印字符串

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到浉河網站設計與浉河網站推廣的解決方案，憑借多年的經驗，讓設計與互聯網技術結合，創造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都做網站、網站建設、企業官網、英文網站、手機端網站、網站推廣、主機域名、虛擬空間、企業郵箱。業務覆蓋浉河地區。

2. raw_input()函數：從用戶鍵盤捕獲字符

3. len()函數：計算字符長度

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

5. type()函數：查詢對象的類型

6. int()函數、float()函數、str()函數等：類型的轉化函數

7. id()函數：獲取對象的內存地址

8. help()函數：Python的幫助函數

9. s.islower()函數：判斷字符小寫

10. s.sppace()函數：判斷是否為空格

11. str.replace()函數：替換字符

12. import()函數：引進庫

13. math.sin()函數：sin()函數

14. math.pow()函數：計算次方函數

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函數：3的4次方

17. os.getcwd()函數：獲取當前工作目錄

18. listdir()函數：顯示當前目錄下的文件

19. socket.gethostbyname()函數：獲得某主機的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打開網絡內容并存儲

21. open().write()函數：寫入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函數：新建標簽并使用瀏覽器打開指定的網頁

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

24. time.sleep()函數：停止一段時間

25. random.randint()函數：產生隨機數

python常用函數包有哪些？

一些python常用函數包：

1、Urllib3

Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端，它擁有 Python 標準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。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫（#22）的基礎，后者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎，后者為 AWS 提供統一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 傳輸的 Python 庫。它正在積極開發中，其介紹頁面不推薦人們現在使用，或者至少等版本固定下來再用，因為其 API 可能發生變化，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規范。大多數 Python 項目都包含這樣的文件。

如果結合使用pip與virtualenv（列表中的 #57），就可以創建可預測的隔離環境，同時不會干擾底層系統，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是，常規的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，幾乎所有網站都轉向 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

根據其 PyPI 頁面，idna提供了“對 RFC5891 中指定的應用程序中國際化域名（IDNA）協議的支持。”

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

9、PyYAML

YAML是一種數據序列化格式。它的設計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內容，計算機也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和發射器，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。

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

所幸這個已有數十年歷史的標準有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫，它就像是數據序列化的教父。它來自電信行業。也許你知道協議緩沖區或 Apache Thrift？這就是它們的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一個模塊化系統，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 的易讀標記語法。

12、Chardet

你可以用chardet模塊來檢測文件或數據流的字符集。比如說，需要分析大量隨機文本時，這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數據，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。它支持：

加密和解密

簽名和驗證簽名

根據 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，可幫助你實現異步執行。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：

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Python 外部函數調用庫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語言交互產生了興趣。

最近了解了python提供的一個外部函數庫 ctypes , 它提供了C語言兼容的幾種數據類型，并且可以允許調用C編譯好的庫。

這里是閱讀相關資料的一個記錄，內容大部分來自 官方文檔 。

ctypes 提供了一些原始的C語言兼容的數據類型，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存地址的數據類型：

下面的例子演示了使用C的數組和結構體:

創建指針實例

使用cast()類型轉換

類似于C語言定義函數時，會先定義返回類型，然后具體實現再定義，當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上有出入，比如為了加載動態鏈接庫， 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_ 屬性來用作調用函數的參數傳入，這樣就可以傳入自己定義的類作為參數，示例如下:

用 argtypes 和 restype 來指定調用的函數返回類型。

這里我只是列出了 ctypes 最基礎的部分，還有很多細節請參考官方文檔。

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重啊…

python常用到哪些庫？

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用于各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。

下面我們就來看一下python中常用到的庫：

數值計算庫：

1. NumPy

支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，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庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、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，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

數據可視化庫：

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上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。

5. Seaborn

利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來制作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

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、可直接用于網絡的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網絡應用。

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，提供可直接嵌入網絡瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區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，且默認的風格也很漂亮，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數據的工具箱。可用來制作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程接口）方可使用。

11. missingno

用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。

web開發庫：

12. Django

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

13. Socket

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

14. Flask

一個基于Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備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（RESTful rervices）。

15. Twisted

一個使用Python實現的基于事件驅動的網絡引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過異步架構實現的高性能的引擎，不適用于編寫常規的Web Apps，更適用于底層網絡。

數據庫管理：

16. MySQL-python

又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基于此庫進行開發。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，在Windows平臺上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，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來操作數據庫，安裝方式與MySQLdb一致。

18. PyMySQL

純Python實現的驅動，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對象與數據庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種數據庫系統，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

一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，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、實時監控、批量上傳下載等功能，基于SSH協議進行管理，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。

21. Magedu分布式監控系統

一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網絡設備，可在一臺主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，并提供數據可視化界面。

22. Magedu的CMDB

一種用Python開發的硬件管理系統，包含采集硬件數據、API、頁面管理3部分功能，主要用于自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由服務器的客戶端采集硬件數據，將硬件信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至數據庫中，后臺管理程序負責對服務器信息進行配置和展示。

23. 任務調度系統

一種由Python開發的任務調度系統，主要用于自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網絡通信完成這一工作。

24. Python運維流程系統

一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平臺，內部用于創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。

GUI編程：

25. Tkinter

一個Python的標準GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平臺下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的后續版本可以實現本地窗口風格，并良好地運行在絕大多數平臺中。

26. wxPython

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

27. PyQt

一個創建GUI應用程序的工具庫，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上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，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。

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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，可以輕松轉換時區時間，對于一個小時前，2個小時之內這樣人性化的信息也能夠準確解讀。

2、Behold

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

3、Click

現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進行了大量封裝，你可以輕松開發出屬于自己的CLI命令集。終端的顏色，環境變量信息，通過Click都可以輕松進行獲取和改變。

4、Numba

如果你從事數學方面的分析和計算，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。

5、Matlibplot

做過數據分析，數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟件，這是一個收費的數學商用軟件，在Python中，Matlibplot就是為了實現這個軟件中功能開發的第三方Python庫。并且它完全是免費的，很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。

6、Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題，平時我們看到很多ps中的神技，比如調整畫面顏色，飽和度，調整圖像尺寸，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，你可以輕松開發出跨平臺的圖形應用程序，其中qtdesigner設計器，更是加速了我們開發圖形界面的速度。

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？

python系統提供了下面常用的函數：

1. 數學庫模塊（math）提供了很多數學運算函數；

2.復數模塊（cmath）提供了用于復數運算的函數；

3.隨機數模塊（random）提供了用來生成隨機數的函數；

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

注意：在調用系統函數之前，先要使用import 語句導入 相應的模塊

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

希望能幫到你。

網頁標題：python中的函數庫,python各種常用函數及庫
路徑分享：http://vcdvsql.cn/article30/hedcso.html

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