对于任何Python新手来说，了解可用的大量开源库至关重要。这些库可以帮助您提高效率，并使代码编写更轻松、更有效。以下是专为初学者设计的20个必备开源Python库：

1. requests：进行HTTP请求

requests库使发出HTTP请求变得轻而易举，无需手动编码表单或添加查询。它支持广泛的功能，例如添加标头、表单数据和内容。

2. Pillow：图像处理

Pillow库提供了强大的图像处理功能，例如打开、操作和保存不同格式的图像文件。它基于PIL库，并提供了额外的功能和广泛的文件格式支持。

3. Scrapy：网络抓取

Scrapy是一个免费的Python爬虫框架，用于网页抓取、数据挖掘和自动测试。它提供了一个易于使用的界面，使构建和扩展复杂的爬取项目变得更加容易。

4. asyncio：异步编程

asyncio库使用async/await语法编写并发代码。它适用于IO密集型应用程序，例如网络客户端和服务器，以及其他高级网络和数据库任务。

5. Tkinter/PyQt：GUI开发

Tkinter和PyQt是用于在Python中创建图形用户界面（GUI）应用程序的库。Tkinter是标准库中的GUI包，而PyQt提供了更高级和跨平台的功能。

6. aiohttp：异步HTTP客户端/服务器

aiohttp库是一个异步HTTP客户端/服务器，支持客户端和服务器WebSockets。它提供了具有中间件、路由和信号的高性能网络服务器。

7. Pygame：2D游戏开发

Pygame库使在Python中开发2D游戏和多媒体应用程序变得更加容易。它基于SDL库，提供跨平台支持和广泛的功能。

8. Kivy：应用程序开发（NUI）

Kivy库用于使用自然用户界面（NUI）构建移动和多点触控应用程序。它支持跨平台开发，具有自定义用户界面、多点触控支持和广泛的输入设备支持。

9. NumPy：科学和数值计算

NumPy库是用于科学计算、数据分析和矩阵操作的强大工具。它提供了一个高效的数组和矩阵库，使复杂的数学运算变得轻而易举。

10. Pandas：数据操作和分析

Pandas库提供了一个灵活且易于使用的结构化数据操作框架，用于数据分析和处理。它允许您处理大型数据集，并将其组织为表和数据集。

11. Matplotlib：数据可视化

Matplotlib库用于创建交互式和发布质量的绘图。它提供了一个用于生成图表、图形和统计图的广泛函数集合，使您能够有效地可视化数据。

12. Scikit-learn：机器学习

Scikit-learn库是用于机器学习算法和建模的Python库。它提供了用于分类、回归、聚类和降维的广泛机器学习工具。

13. OpenCV：计算机视觉

OpenCV库提供了一系列计算机视觉功能，例如图像处理、特征检测和物体识别。它广泛用于开发计算机视觉应用程序，例如面部识别和图像增强。

14. TensorFlow：深度学习

TensorFlow库是一个开源机器学习库，重点在于深度学习。它提供了用于训练、评估和部署深度神经网络的工具和 API。

15. Keras：深度学习高级API

Keras库是TensorFlow的高级API，旨在使构建和训练深度学习模型变得更容易。它提供了一个用户友好的界面和高级功能。

16. Flask：Web框架

Flask库是一个轻量级的Python Web框架，用于开发Web应用程序。它提供了用于处理请求、响应和模板的高级工具，并易于使用。

17. Django：Web框架（全栈）

Django库是一个全栈Web框架，提供了一系列用于开发复杂和功能齐全的Web应用程序的工具和功能。

18. SQLAlchemy：数据库连接

SQLAlchemy库是一个用于在Python应用程序中进行数据库连接的开源对象关系映射（ORM）框架。它提供了与不同数据库（如MySQL、PostgreSQL 和 SQLite）交互的高级功能。

19. Beautiful Soup：HTML解析

Beautiful Soup库是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它提供了一个简单的方法来遍历、搜索和修改文档，使其成为Web抓取和数据提取的理想选择。

20. Pytest：单元测试

Pytest库是一个用于编写和运行Python单元测试的框架。它提供了简洁的语法、广泛的断言和fixture，使单元测试变得更加简单和高效。

通过掌握这些开源Python库，您可以大大提升您的Python编程技能，并能够构建更强大、更有效的应用程序。请随意探索这些库，并查看它们如何帮助您解决问题和提高您的代码质量。

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Python学生常用库

Python常用六大常用库这不比宅家追剧香!!

01数值计算

数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提

供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算

库如下所示。

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更多种的数值类型，

其中定义的最重要的对象

是称为nd array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语喜加速计算.

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、

Data Frame和Panel.

数据可视化

数据可视化是展示数据、

理解数据的有效手段，常用的

Python数据可视化库如下所示。

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。

基于R的一个作图库gg plot 2，

同时利用了源于《图像语法》

(The Grammar ofGraphics) 中的概念，

允许叠加不同的图层来完成一幅图，

并不适用于制作非常个性化的图像，

为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度.

Web开发

Web应用开发可以说是

目前软件开发中最重要的部分。

Python提供各种Web开发框架，

帮助使用者快速实现功能开发。

常用的Python网络开发类库如下所示。

一个高级的Python Web框架， 支持快速开发，

提供从模板引擎到OR M所需的一切东西，

使用该库构建App时， 必须遵循Django的方式。

一个套接字通讯底层库，

用于在服务器和客户端间

建立TCP或UDP连接，

通过连接发送请求与响应.

一个基于Werkzeug、

Jinja 2的Python轻量级框架

(micro framework) ， 默认配备Jinja

模板引擎， 也包含其他模板

引擎或OR M供选择，

适合用来编写API服务(RESTfulr ervices) .

04数据库管理

数据库是企业用于存放数据的主要工具，

数据库管理包括了数据定义、

数据操作、数据库运行管理、

数据组织、数据库库保护、

数据库维护等。Python提供了所有

主流关系数据库管理接口，

常用的Python MySQL连

接库及其简介如下所示

又称MySQLdb，

是Python连接MySQL最流行的一个驱动，

很多框架也基于此库进行开

发.只支持Python 2x，

且安装时有许多前置条件.

由于该库基于C语言开发，

在Windows平台上的安装非常不友好，

经常出现失败的情况，

现在基本不推荐使用， 取代品为行生版本.

完全兼容MySQLdb，

同时支持Python 3x，

是Django OR M的依赖工具， 可使用原生

SQL来操作数据库，

安装方式与MySQLdb一致。

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.

05自动化运维

运维的主要内容包括保障业务长期稳定运行、

保障数据安全可靠、

自动化完成部署任务。

Python能够满足

绝大部分自动化运维的需求，

目前在Linux运维中已用

Python实现的应用如下所示。

jumps ever跳板机

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。

支持Web Terminal Bootstrap编写，

界面美观， 自动收集硬件信息,

支持录像回放、命令

搜索、实时监控、批量上传下载等功能，

基于SSH协议进行管理，

客户端无须安装agent.

主要用于解决可视化安全管理，

因完全开源，容易再次开发，

Mage du分布式监控系统

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、报警值可以不同，

并提供数据可视化界面。

06GUI编程

GUI(Graphical UserInterface，

图形用户界面) 是指采用图形方式

显示的计算机操作用户界面。

Python提供多个图形开发界

面的库用于GUI编程，

常用Py thon GUI库如下所示。

一个Python的标准GUI库，

可以快速地创建GUI应用程序，

可以在大多数的UNIX平台下使用，

同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，

Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地

窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中，

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。

【Python基础】python数据分析需要哪些库？

库是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。 此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。 库是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。 库是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。 主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。 库是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。 库被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。 NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。