在python中一共有多少个标准库？

Python 语言官方的参考手册钟，介绍了与 Python 一同发行的标准库。

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文本处理服务

string --- 常见的字符串操作

re --- 正则表达式操作

difflib --- 计算差异的辅助工具

textwrap --- 文本自动换行与填充

unicodedata --- Unicode 数据库

stringprep --- 因特网字符串预备

readline --- GNU readline 接口

rlcompleter --- GNU readline 的补全函数

二进制数据服务

struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据

codecs --- 编解码器注册和相关基类

数据类型

datetime --- 基本日期和时间类型

zoneinfo --- IANA 时区支持

calendar --- 日历相关函数

collections --- 容器数据类型

collections.abc --- 容器的抽象基类

heapq --- 堆队列算法

bisect --- 数组二分查找算法

array --- 高效的数值数组

weakref --- 弱引用

types --- 动态类型创建和内置类型名称

copy --- 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作

pprint --- 数据美化输出

reprlib --- 另一种 repr() 实现

enum --- 对枚举的支持

graphlib --- 操作类似图的结构的功能

数字和数学模块

numbers --- 数字的抽象基类

math --- 数学函数

cmath --- 关于复数的数学函数

decimal --- 十进制定点和浮点运算

fractions --- 分数

random --- 生成伪随机数

statistics --- 数学统计函数

函数式编程模块

itertools --- 为高效循环而创建迭代器的函数

functools --- 高阶函数和可调用对象上的操作

operator --- 标准运算符替代函数

文件和目录访问

pathlib --- 面向对象的文件系统路径

os.path --- 常用路径操作

fileinput --- 迭代来自多个输入流的行

stat --- 解析 stat() 结果

filecmp --- 文件及目录的比较

tempfile --- 生成临时文件和目录

glob --- Unix 风格路径名模式扩展

fnmatch --- Unix 文件名模式匹配

linecache --- 随机读写文本行

shutil --- 高阶文件操作

数据持久化

pickle --- Python 对象序列化

copyreg --- 注册配合 pickle 模块使用的函数

shelve --- Python 对象持久化

marshal --- 内部 Python 对象序列化

dbm --- Unix "数据库" 接口

sqlite3 --- SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块

数据压缩和存档

zlib --- 与 gzip 兼容的压缩

gzip --- 对 gzip 格式的支持

bz2 --- 对 bzip2 压缩算法的支持

lzma --- 用 LZMA 算法压缩

zipfile --- 使用ZIP存档

tarfile --- 读写tar归档文件

文件格式

csv --- CSV 文件读写

configparser --- 配置文件解析器

tomllib --- Parse TOML files

netrc --- netrc 文件处理

plistlib --- 生成与解析 Apple .plist 文件

加密服务

hashlib --- 安全哈希与消息摘要

hmac --- 基于密钥的消息验证

secrets --- 生成管理密码的安全随机数

通用操作系统服务

os --- 多种操作系统接口

io --- 处理流的核心工具

time --- 时间的访问和转换

argparse --- 命令行选项、参数和子命令解析器

getopt --- C 风格的命令行选项解析器

logging --- Python 的日志记录工具

logging.config --- 日志记录配置

logging.handlers --- 日志处理程序

getpass --- 便携式密码输入工具

curses --- 终端字符单元显示的处理

curses.textpad --- 用于 curses 程序的文本输入控件

curses.ascii --- 用于 ASCII 字符的工具

curses.panel --- curses 的面板栈扩展

platform --- 获取底层平台的标识数据

errno --- 标准 errno 系统符号

ctypes --- Python 的外部函数库

并发执行

threading --- 基于线程的并行

multiprocessing --- 基于进程的并行

multiprocessing.shared_memory --- Shared memory for direct access across processes

concurrent 包

concurrent.futures --- 启动并行任务

subprocess --- 子进程管理

sched --- 事件调度器

queue --- 一个同步的队列类

contextvars --- 上下文变量

_thread --- 底层多线程 API

网络和进程间通信

asyncio --- 异步 I/O

socket --- 底层网络接口

ssl --- 套接字对象的 TLS/SSL 包装器

select --- 等待 I/O 完成

selectors --- 高级 I/O 复用库

signal --- 设置异步事件处理程序

mmap --- 内存映射文件支持

互联网数据处理

email --- 电子邮件与 MIME 处理包

json --- JSON 编码和解码器

mailbox --- 操作多种格式的邮箱

mimetypes --- 映射文件名到 MIME 类型

base64 --- Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码

binascii --- 二进制和 ASCII 码互转

quopri --- 编码与解码经过 MIME 转码的可打印数据

结构化标记处理工具

html --- 超文本标记语言支持

html.parser --- 简单的 HTML 和 XHTML 解析器

html.entities --- HTML 一般实体的定义

XML处理模块

xml.etree.ElementTree --- ElementTree XML API

xml.dom --- 文档对象模型 API

xml.dom.minidom --- 最小化的 DOM 实现

xml.dom.pulldom --- 支持构建部分 DOM 树

xml.sax --- 支持 SAX2 解析器

xml.sax.handler --- SAX 处理句柄的基类

xml.sax.saxutils --- SAX 工具集

xml.sax.xmlreader --- 用于 XML 解析器的接口

xml.parsers.expat --- 使用 Expat 的快速 XML 解析

互联网协议和支持

webbrowser --- 方便的 Web 浏览器控制工具

wsgiref --- WSGI 工具和参考实现

urllib --- URL 处理模块

urllib.request --- 用于打开 URL 的可扩展库

urllib.response --- urllib 使用的 Response 类

urllib.parse 用于解析 URL

urllib.error --- urllib.request 引发的异常类

urllib.robotparser --- robots.txt 语法分析程序

http --- HTTP 模块

http.client --- HTTP 协议客户端

ftplib --- FTP 协议客户端

poplib --- POP3 协议客户端

imaplib --- IMAP4 协议客户端

smtplib --- SMTP 协议客户端

uuid --- RFC 4122 定义的UUID对象

socketserver --- 用于网络服务器的框架

http.server --- HTTP 服务器

http.cookies --- HTTP状态管理

http.cookiejar —— HTTP 客户端的 Cookie 处理

xmlrpc --- XMLRPC 服务端与客户端模块

xmlrpc.client --- XML-RPC 客户端访问

xmlrpc.server --- 基本 XML-RPC 服务器

ipaddress --- IPv4/IPv6 操作库

多媒体服务

wave --- 读写WAV格式文件

colorsys --- 颜色系统间的转换

国际化

gettext --- 多语种国际化服务

locale --- 国际化服务

程序框架

turtle --- 海龟绘图

cmd --- 支持面向行的命令解释器

shlex —— 简单的词法分析

Tk图形用户界面(GUI)

tkinter —— Tcl/Tk 的 Python 接口

tkinter.colorchooser --- 颜色选择对话框

tkinter.font --- Tkinter 字体封装

Tkinter 对话框

tkinter.messagebox --- Tkinter 消息提示

tkinter.scrolledtext --- 滚动文字控件

tkinter.dnd --- 拖放操作支持

tkinter.ttk --- Tk 风格的控件

tkinter.tix --- TK扩展包

Python 外部函数调用库ctypes简介

一直对不同语言间的交互感兴趣，python和C语言又深有渊源，所以对python和c语言交互产生了兴趣。

最近了解了python提供的一个外部函数库 ctypes , 它提供了C语言兼容的几种数据类型，并且可以允许调用C编译好的库。

这里是阅读相关资料的一个记录，内容大部分来自 官方文档 。

ctypes 提供了一些原始的C语言兼容的数据类型，参见下表,其中第一列是在ctypes库中定义的变量类型，第二列是C语言定义的变量类型，第三列是Python语言在不使用ctypes时定义的变量类型。

创建简单的ctypes类型如下:

使用 .value 访问和改变值:

改变指针类型的变量值:

如果需要直接操作内存地址的数据类型：

下面的例子演示了使用C的数组和结构体:

创建指针实例

使用cast()类型转换

类似于C语言定义函数时，会先定义返回类型，然后具体实现再定义，当遇到下面这种情况时，也需要这么干:

可以简单地将"so"和"dll"理解成Linux和windows上动态链接库的指代，这里我们以Linux为例。注意，ctypes提供的接口会在不同系统上有出入，比如为了加载动态链接库， 在Linux上提供的是 cdll , 而在Windows上提供的是 windll 和 oledll 。

ctypes会寻找 _as_paramter_ 属性来用作调用函数的参数传入，这样就可以传入自己定义的类作为参数，示例如下:

用 argtypes 和 restype 来指定调用的函数返回类型。

这里我只是列出了 ctypes 最基础的部分，还有很多细节请参考官方文档。

这两天文章没有写，先是早出晚归出去玩了一整天，然后加班到凌晨3点左右，一天一篇计划划水得严重啊…

python库有哪些

Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

2、Behold

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

3、Click

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

4、Numba

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

6、Pillow

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

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