回复内容:
最近用到过的几个:自动化图表用到 matplotlib: python plotting,粗鄙如我也能秒杀excel的图表啦
轻量级demo神器 Welcome | Flask (A Python Microframework),django拜拜吧
dm预研用 scikit-learn: machine learning in Python
很好玩的主题模型实现 gensim: Topic modelling for humans
ctypes、nltk什么的就不说了,免得被人说土,虽然用的还是蛮多的…… 下面很多不是python的模块:
私生子系列
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Python和Lisp的私生子:
Welcome to Hy’s documentation!
如果你了解lisp就知道这货多么的可爱。
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Python和Excel的vba的私生子:
Python in Excel
利用python 让你的EXCEL飞起来。
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Python不需要AUTOCAD这个老婆,就可以生dxf这个私生子。
ezdxf 0.7.0 documentation
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python也可以是别人的私生子:
aardio
有了这货,写桌面程序就不需要你学习古老的TK,庞大的QT,直接拖界面或者用html写界面或者用flash写界面或者。。。。
你还可以吧c++代码 .net代码,php代码,lisp代码,python代码,本身的aardio代码揉进1个程序里为你服务,都说python是胶水语言,我觉得这货是胶水的胶水。
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python因为长得漂亮(官方说法是“优雅”),被“微软”这个大款xx了
IronPython - Home
===================================== Python资源大全 - python模块大全,python资料 vinta/awesome-python · GitHub
整理了各个用途的各种有趣的模块 这看你如何定义有趣啦。
如果指新奇好玩的话。我想到以下这些~
有时邂逅那些能简化我们的工作的库,也会由衷会心一笑觉得pythonic,也觉得有趣呢,可以参考我的另一个回答 Python 中的哪些库让你相见恨晚?
- 首先,当然是python内置的彩蛋 > import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
- faker
A library for generating fake data such as names, addresses, and phone numbers
- 之前好像还在博客里看到一个比较恶搞的模块 girlfriend ,现在pypi里好像没有了
- pydown
- vim
- lassie
- Pipe
A Python library to use infix notation in Python顾名思义即可~如果你喜欢linux下的管道机制(我十分喜欢管道这个设计),那么你也会喜欢上这个库的
- twosheds
- pyquery
- geeknote
多逛github吧,上边有许多好玩的东西呢! antigravity… 之前做游戏,用过一个图形化模块。PyGame小小的推荐一下。
手机客户端竟然不能贴图。。。
----------------------------------------------------发现手机端可以贴图了!
果断上两张!


自己做的哦!游戏图片来自素材。字体丑了点见谅。另外csdn有源码下载。就叫python版flappybird! __future__ scapy 数值计算: numpy + scipy
画图: matplotlib
profile: line_profiler

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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