网络-摸索Python中的必备模块-解锁数据处置-迷信计算等畛域的弱小工具-自动化 (网络mod)
/target=_blankclass=infotextkey>Python罕用的模块十分多,关键分为内置模块和第三方模块两大类,且不同模块运行场景不同又可以分为文本类、数据结构类、数学运算类、文件系统类、爬虫类、网络通信类等多个类型。
大家罕用的内置模块比如:math、re、datetime、urllib、os、random等,第三方模块比如pandas、numpy、requests、matplotlib等。
什么是Python模块?
模块是将复杂的、同一运行畛域的性能代码启动封装,你只有要调用接口,输入相应参数,便可以轻松拿到结果,相似瑞士军刀、万能工具箱。
罕用内置模块,约200多个
内置模块,望文生义就是Python软件内嵌的模块,无需额外装置。
想要了解具体的内置模块,最好去Python官方看,挺具体的。
你也可以在代码行输入print(help(modules)),会显示所有的内置模块。
这里举几个罕用的内置模块,并附上代码:
「math模块」
用来启动数学计算,它提供了很少数学方面的专业函数,适宜科研、算法。
importmath#计算平方根sqrt_value=math.sqrt(25)print("SquareRoot:",sqrt_value)#计算正弦值sin_value=math.sin(math.radians(30))print("SineValue:",sin_value)
「re模块」
正则表白式在Python中的裁减成功,该模块能允许正则表白式简直一切语法,关于文本处置来说必无法少。
importre#查找婚配的字符串pattern=r"d+"text="Thereare123lesand456oranges."matches=re.findall(pattern,text)print("Matches:",matches)
「datetime模块」
「urllib模块」
用于启动网络恳求,失掉网页HTML,所谓的爬虫就是这个模块。
importurllib.request#动员HTTPGET恳求response=urllib.request.urlopen("https://www.example.com")html=response.read()print("HTMLContent:",html[:100])
「os模块」
提供了与操作系统交互的性能,比如文件和目录操作。
importos#失掉以后上班目录current_dir=os.getcwd()print("CurrentDirectory:",current_dir)#列出目录中的文件和子目录files_and_dirs=os.listdir(current_dir)print("FilesandDirectories:",files_and_dirs)
「random模块」
![Python](https://tyye.cn/zb_users/theme/tpure/style/images/lazyload.png)
用于生成伪随机数。
importrandom#生成随机整数random_integer=random.randint(1,10)print("RandomInteger:",random_integer)#从列表中随机选用元素random_element=random.choice(["apple","banana","cherry"])print("RandomElement:",random_element)
「json模块」
专门用来处置JSON格局数据。
importjson#将字典转换为JSON格局的字符串>fromcollectionsimportdefaultdict,Counter#创立自动字典_counts=defaultdict(int)words=["apple","banana","apple","cherry","banana","apple"]forwordinwords:word_counts[word]+=1print("WordCounts:",word_counts)#统计元素产生的次数element_counts=Counter(words)print("ElementCounts:",element_counts)
「csv模块」
专门用于处置逗号分隔值(CSV)文件。
importre#查找婚配的字符串pattern=r"d+"text="Thereare123applesand456oranges."matches=re.findall(pattern,text)print("Matches:",matches)
「sys模块」
提供了与Python解释器交互的性能,例如访问命令行参数。
importsys#失掉命令行参数arguments=sys.argvprint("Command-lineArguments:",arguments)
罕用的第三方模块,十几万个
Python之所以这么受欢迎,很大一局部要素得益于弱小的第三方工具生态,简直各个畛域都有对应的模块可以经常使用。
比如
其余各畛域都有相应的模块可以经常使用,这里就不逐一罗列。
总得来说,Python罕用的模块十分多,还是要依据你的经常使用场景来选用,大家可以去Python官方、上找相应的模块及教程。
Python可以用来干什么?
1、做日常任务,比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。
2、做网站开发、web应用开发,很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。
许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
3、做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。
4、系统网络运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
5、3D游戏开发
Python也可以用来做游戏开发,因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架,目前来说就有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
6、科学与数字计算
我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
7、人工智能
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。
8、网络爬虫
爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域,非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
9、数据分析
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后,我们需要处理数据用来分析,不然爬虫白爬了,我们最终的目的就是分析数据,在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的,各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便,其中诸如Seaborn这样的可视化库,能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图,而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。
而后续复杂计算中,对接机器学习相关算法,或者提供Web访问接口,或是实现远程调用接口,都非常简单。
学习完Python可不可以做人工智能的工作呢?
可以,学完Python是可以从事人工智能的工作的,具体岗位如下:
① Web开发
国内很多大型网站使用的都是Python编程语言,比如豆瓣、拉勾、知乎等,Web开发这个岗位在国内的发展前景也十分不错,因为Python的Web开发框架是最大的一个优势,使用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定,简直太方便了。
② 数据挖分析
Python十分有利于数据分析处理技术,因为其拥有着完整的生态环境,比如“大数据”分析所需要的分布式计算、数据库操作、数据可视化等,都可以通过Python中的模块完成。
③ 自动化测试
Python可以说在自动化测试领域撑起了大半个天,Python拥有着丰富的第三方库,满足单元测试、接口测试、Web自动化和APP自动化、性能测试......几乎涵盖了所有的测试方面。
④ 网络爬虫
最早使用Python做爬虫的就是谷歌公司,众所周知,使用Python语言做爬虫非常容易,市场占有率也较大,目前公司基本都是采用Python语言来做爬虫的。
⑤ 人工智能
人工智能大家应该都有所了解吧,发展前景及钱途也就不用多说了,但目前来讲,人工智能领域门槛较高,对学历、工作经验要求较高,但不可否认的一点是,人工智能绝对是最具有发展潜力的方向了。
⑥ 自动化运维
早期学Python的人,基本都是运维和测试领域的人,因为他们知道,Python对于他们的工作,可以起到很大一部分作用,因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
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