Python 是一种功能强大的编程语言，拥有众多第三方库和框架，可以帮助开发者更高效、更便捷地进行编程工作。本文将介绍 Python 中最常用的十大库，它们在数据科学、机器学习、Web 开发等领域都有着广泛的应用，可以帮助你进一步提升 Python 编程能力。

1. NumPy

NumPy 是 Python 中最为流行的科学计算库之一，它提供了多维数组、数学函数、随机数生成等功能，可以广泛用于数据分析、机器学习等领域。

2. Pandas

Pandas 是一个提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的 Python 库。它可以处理各种类型的数据，包括表格型和时序型数据，并且支持数据清洗、分析和可视化等操作。

3. Matplotlib

Matplotlib 是一个用于创建高质量图形的 Python 库，可以生成各种类型的图形，包括折线图、散点图、柱状图等。它广泛用于数据可视化、科学计算等领域。

4. Scikit-learn

Scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它提供了大量的机器学习算法和工具，可以用于分类、回归、聚类等任务。它是机器学习领域的标配库之一。

5. TensorFlow

TensorFlow 是一个用于深度学习和机器学习的 Python 库，由 Google 开发并开源。它可以用来构建和训练神经网络模型，用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。

6. PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开源的一个 Python 库，也是一个用于深度学习和机器学习的库。它与 TensorFlow 类似，但更加灵活和易用，适合快速原型设计和实验。

7. Flask

Flask 是一个轻量级的 Web 框架，用于构建基于 Python 的 Web 应用程序。它可以帮助开发者快速搭建 Web 应用并进行扩展开发。

8. Django

Django 是一个全功能的 Web 框架，提供了大量的内置组件和功能。它可以用来构建大型和复杂的 Web 应用程序。

9. requests

requests 是一个用于发送 HTTP 请求的 Python 库。它可以用于发送 GET、POST 等请求，并获取响应数据和状态码等。

10. BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库。它可以用来进行网页数据的抓取和分析，常用于网络爬虫和数据采集等领域。

总结

以上介绍的这十大 Python 库各有其独特的功能和应用领域，掌握这些库的使用可以帮助你更好地进行 Python 编程工作，提升编程能力和效率。

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10款Python常用的开发工具

1IDLE：Python自带的IDE工具

DLE(Integrated Development and Learning

Environment) ， 集成开发和学习环境， 是Python的集成开

发环境， 纯Python下使用Tkinter编写的IDE。

支持平台：Windows， macOS， Linux

适合人群：初学者

支持语言：Python

下载：https：///downloads/

IDLE提供了一些针对初学者非常友好的功能， 例如：

语法高亮

多窗口文本编辑器

程序动画或步进(指一次执行一行代码)

段落缩进

TABLE键控制

10款Python常用的开发工具

2 IPython：交互式计算系统

IPython主要包含三个组件：增加的交互式“Python shell，

解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。可以实现并行

化计算， 同时支持变量自动补全。使用In[x] 和Out[x] 表示输入

输出

IPython提供以下交互性功能：

代码着色

变量自动补全，自动缩进

支持bash shell命令

强大的交互式shell

Jupyter内核

交互式的数据可视化工具

灵活、可嵌入的解释器

易于使用，高性能的并行计算工具

使用%run命令运行脚本

10款Python常用的开发工具

3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE

Py Charm是一个跨平台的全功能Python开发工具， 是由

JetBrains打造的一款Python IDE(Integrated

Development Environment， 集成开发环境) 。它有两个版

本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进

的专业版本。

Py charm是程序员常使用的开发工具， 简单、易用， 并且能够

设置不同的主题模式。它还能与IPython notebook进行集成

， 并支持Anaconda及其他的科学计算包， 比如matplotlib和

NumPy。同时它支持很多的第三方web开发框架， 比如

Django、Pyramid、web2py、google app engine和Flask

10款Python常用的开发工具

3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE

Py Charm具有一些可以帮助开发者提高效率的工具， 比如智能

代码补全、调试、语法高亮、项目管理与导航、代码跳转、智能

提示、图形化的调试器和运行器、自动完成、单元测试、版本控

制、遵循PEP 8规范的代码质量检查、智能重构等。

支持平台：Windows、Mac或Linux版本

下载：Py Charm：the Python IDE for Professional

Developers by JetBrains

Py Charm社区版本下载

主要功能包括：

代码分析与辅助功能，拥有补全代码、高亮语法和错误提示，支

持代码折叠和分割窗口；

项目和代码导航：专门的项目视图，文件结构视图和和文件、类

、方法和用例的快速跳转；

重构：包括重新命名， 提取方法/超类， 导入域/变量/常量、pull

， push等；

支持Web框架：Django、Pyramid、web2py、google

app engine和Flask；

10款Python常用的开发工具

3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE

集成Python调试器；

集成单元测试，按行覆盖代码；

Google App Engine下的Python开发；

集成版本控制系统：为Mercurial， Git，Subversion，

Perforce和CVS提供统一的用户界面， 拥有修改以及合并功能

Py Charm配备了1000多个插件， 程序员也可以编写自己的插

件来扩展其功能

10款Python常用的开发工具

4 Spyder：开源的python集成开发环境

The Scientific Python Development Environment

Spyder Python是一个开源的python集成开发环境， 非常适

合用来进行科学计算方面的python开发， 是用python开发的

轻量级软件， 遵循MIT协议， 可免费使用。

支持平台：Windows， macOS， Linux

适合人群：数据科学开发者

下载：Home-Spyder IDE

Spyder有一个Editor(编辑器) 用于编写代码， Console(控

制台)可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，

Variable Explorer(变量管理器) 可以查看代码中定义的变量

Spyder python的基本功能包括：

多语言编辑器：具有函数/类浏览器的多语言编辑器，代码分析功

能(目前支持py flakes和pylint) ， 代码完成， 水平和垂直分割

以及goto定义；

10款Python常用的开发工具

4 Spyder：开源的python集成开发环境

交互式控制台：Python或IPython控制台具有工作空间和调试

支持， 还带有Matplotlib数字集成；

文件查看：显示在编辑器或控制台中进行的任何类或函数调用的

文档；

variable explorer(变量探索器) ：浏览在执行文件期间创

建的变量

文件查找：支持正则表达式；

文件管理；

可以作为PyQT的扩展库， 可以嵌入到PyQT的应用中。

10款Python常用的开发工具

5Jupyter：开源IDE， IPython的衍生品

J up y ter是一款开源IDE， IPython的衍生品， 它的名字来自

Julia、python、R三种语言的组合， 主要是用来做数据科学。

J up y ter家族有J up y ter Notebook、J up y ter Lab、

J up y ter Hub三大产品， 前两者都是基于Web的交互式计算环

境， Hub是服务器端的应用。

支持浏览器：Chrome， Firefox， Safari等

适合人群：所有人

下载：Project J up y ter|Home

J up y ter Notebook的本质是一个Web应用程序， 便于创建

和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和

markdown。用途包括：数据清理和转换， 数值模拟， 统计建

模，机器学习等。

10款Python常用的开发工具

6 Anaconda：python数据科学平台(包管理)

Anaconda是一款python数据科学平台， 安装它后就默认安装

了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模

块。Anaconda包含了cond a、Python在内的超过180个科

学包及其依赖项， 比如：numpy、pandas、Tensor Flow、

scipy等。

下载：Anaconda|Anaconda Distribution

git hub上anaconda开发平台：Anaconda-Platform·

10款Python常用的开发工具

8 Eclipse+Py dev：跨平台的自由集成开发环境

Eclipse是非常流行的IDE， Eclipse with Py dev允许开发

者创建有用和交互式的Web应用。Py dev是一个运行在

eclipse上的开源插件， Py Dev是Eclipse开发Python的

IDE， 支持Python， Jython和IronPython的开发。

支持平台：Windows， macOS， Linux

适合人群：中、高阶开发人群

支持语言：Python

下载：Download， Py Dev

Py Dev具有许多功能， 包括：

Django集成

自动代码补全

多语言支持

集成的Python调试

代码分析

代码模板

智能缩进

括号匹配

错误标记

源代码控制集成

常用Python机器学习库有哪些

Python作为一门理想的集成语言，将各种技术绑定在一起，除了为用户提供更方便的功能之外，还是一个理想的粘合平台，在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接，以便用C、C++实现更高效的算法。 使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。 开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：1、Scikit-LearnScikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。 Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。 其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。 2、Orange3Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。 它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。 用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。 3、XGBoostXGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。 XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。 XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。 4、NuPICNuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。 HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。 NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。 5、MilkMilk是Python中的一个机器学习工具包。 Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。 重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。