⒈python能做什么
今天我将介绍20个常用工具的Python库。 我想你读完之后会觉得没有它们你就活不下去了。
它们是：（推荐学习：Python视频教程）
查询最著名的http库，由KennethReitz编写。 每个Python程序员都应该拥有它。
Scrapy如果你从事机器人相关工作，这个库也是必不可少的。 使用它之后，您将不想使用其他类似的库。
wxPython。 Python的GUI（图形用户界面）工具。 我主要用它来替代tkinter。 你会喜欢的。
枕头。 它是PIL（Python图形库）的一个用户友好的分支。 它比PIL更用户友好，是图形领域工作人员必不可少的库。
SQLAlchemy。 一个数据库库。 它收到的评价褒贬不一。 使用或不使用它的决定由您决定。
美丽的汤。 我知道它很慢，但是这个XML和HTML解析库对于初学者来说非常有用。
扭曲。 Web应用程序开发人员最重要的工具。 它有一个非常好的API，被许多Python开发专家使用。
NumPy。 这么重要的图书馆怎么能缺少呢？它为Python提供了许多高级数学方法。
SciPy既然提到了NumPy，就不得不提一下SciPy。 它是一个Python算法和数学工具库。 它的功能吸引了许多科学家从Ruby转向Python。
matplotlib。 用于绘制数据的库。 对于数据科学家或分析师非常有用。
皮加姆。 哪个程序员不喜欢玩游戏、写游戏呢？这个库会让你在开发2D游戏时如虎添翼。
皮格莱特。 3D动画和游戏开发引擎。 非常著名的Python版本的Minecraft就是使用这个引擎制作的。 pyQT.PythonGUI工具。 在为Python脚本开发用户界面时，它是继wxPython之后的第二选择。 pyGtk也是一个PythonGUI库。 著名的Bittorrent客户端就是用它制作的。
斯卡皮。 用Python编写的数据包检测和分析库。
pywin32。 一个Python库，提供与Windows交互的方法和类。
nltk。 自然语言工具包。 我知道大多数人不会使用它，但它的用途非常广泛。 如果您需要处理字符串，这是一个很棒的库。 但它的功能远不止这些，大家自行探索吧。
nose.Python测试框架。 被成千上万的Python程序员使用。 如果您正在进行面向测试的开发，这是至关重要的。 SymPy.SymPy可以进行代数求值、微分、展开、复数等。 它打包在纯Python发行版中。
IPython。 这个工具的功能怎么强调都不为过。 这将Python的提示信息发挥到了极致。 包括完成信息、历史信息、shell功能等很多方面。 一定要查一下。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程专栏学习！
Python可以应用的领域包括通用软件开发、数据分析和科学计算、自动化运维或办公生产力工具、云计算云、Web开发、网络爬虫、数据分析、人工智能等。
1.通用软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，可以处理任何类型软件的开发，因此可以用于通用软件开发、脚本编写和网络编程等。 都是标准能力。
2.数据分析和科学计算
随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的发展，Python越来越适合实现科学计算和绘制高质量的2D和3D图片。
3.高效办公或者自动化运维工具
这几乎是Python应用的专属领域。 对于工程师来说，Python在自动化领域发挥着重要作用。 操作和维护方面是根深蒂固的。 例如，Saltstack和Ansible都是著名的自动化平台。
4.云计算
OpenStack是一个开源的云计算解决方案，基于Python开发，所有涉及云计算的同学都了解它。
5.Web开发
基于Python的Web开发框架有很多，比如大家熟悉的Django、Tornado、Flask等。 Python+Django架构应用较多，开发速度非常快，学习门槛低。
今天我将介绍20个常用工具的Python库。 我想你读完之后会觉得没有它们你就活不下去了。
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查询最著名的http库，由KennethReitz编写。 每个Python程序员都应该拥有它。
Scrapy如果你从事机器人相关工作，这个库也是必不可少的。 使用它之后，您将不想使用其他类似的库。
wxPython。 Python的GUI（图形用户界面）工具。 我主要用它来替代tkinter。 你会喜欢的。
枕头。 它是PIL（Python图形库）的一个用户友好的分支。 它比PIL更用户友好，是图形领域工作人员必不可少的库。
SQLAlchemy。 一个数据库库。 它收到的评价褒贬不一。 使用或不使用它的决定由您决定。
美丽的汤。 我知道它很慢，但是这个XML和HTML解析库对于初学者来说非常有用。
扭曲。 Web应用程序开发人员最重要的工具。 它有一个非常好的API，被许多Python开发专家使用。
NumPy。 这么重要的图书馆怎么能缺少呢？它为Python提供了许多高级数学方法。
SciPy既然提到了NumPy，就不得不提一下SciPy。 它是一个Python算法和数学工具库。 它的功能吸引了许多科学家从Ruby转向Python。
matplotlib。 用于绘制数据的库。 对于数据科学家或分析师非常有用。
皮加姆。 哪个程序员不喜欢玩游戏、写游戏呢？这个库会让你在开发2D游戏时如虎添翼。
皮格莱特。 3D动画和游戏开发引擎。 非常著名的Python版本的Minecraft就是使用这个引擎制作的。 pyQT.PythonGUI工具。 在为Python脚本开发用户界面时，它是继wxPython之后的第二选择。 pyGtk也是一个PythonGUI库。 著名的Bittorrent客户端就是用它制作的。
斯卡皮。 用Python编写的数据包检测和分析库。
pywin32。 一个Python库，提供与Windows交互的方法和类。
nltk。 自然语言工具包。 我知道大多数人不会使用它，但它的用途非常广泛。 如果您需要处理字符串，这是一个很棒的库。 但它的功能远不止这些，大家自行探索吧。
nose.Python测试框架。 被成千上万的Python程序员使用。 如果您正在进行面向测试的开发，这是至关重要的。 SymPy.SymPy可以进行代数求值、微分、展开、复数等。 它打包在纯Python发行版中。
IPython。 这个工具的功能怎么强调都不为过。 这将Python的提示信息发挥到了极致。 包括完成信息、历史信息、shell功能等很多方面。 一定要查一下。
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