오늘은 일반적으로 사용되는 Python용 타사 라이브러리를 정리했습니다. 살펴보겠습니다.
1.Requests.Kenneth Reitz가 작성한 가장 유명한 http 라이브러리입니다. 모든 Python 프로그래머는 그것을 갖고 있어야 합니다.
2.Scrapy. 크롤러 관련 작업을 한다면 이 라이브러리도 필수입니다. 그것을 사용한 후에는 다른 유사한 라이브러리를 다시 사용하고 싶지 않을 것입니다.
3.wxPython. Python용 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 도구입니다. 나는 주로 tkinter의 대체품으로 사용합니다. 당신은 그것을 좋아할 것입니다.
4.Pillow. PIL(Python 그래픽 라이브러리)의 친숙한 포크입니다. PIL보다 사용자 친화적인 이 라이브러리는 그래픽 분야에서 작업하는 모든 사람에게 꼭 필요한 라이브러리입니다.
5.SQLAlchemy. 데이터베이스 라이브러리입니다. 엇갈린 평가를 받았습니다. 그것을 사용할지 여부는 귀하의 결정에 달려 있습니다.
6.BeautifulSoup. 느리다는 건 알지만 이 xml 및 html 구문 분석 라이브러리는 초보자에게 매우 유용합니다.
7.Twisted. 웹 애플리케이션 개발자에게 가장 중요한 도구입니다. 매우 아름다운 API를 가지고 있으며 많은 Python 개발 전문가가 사용합니다.
8.NumPy. 이렇게 중요한 라이브러리가 어떻게 부족할 수 있나요? Python에 대한 다양한 고급 수학적 방법을 제공합니다.
9.SciPy. NumPy를 언급했으므로 SciPy를 언급해야 합니다. 이것은 Python 알고리즘이자 수학 도구 라이브러리로, Ruby에서 Python까지 많은 과학자들을 끌어 모으고 있습니다.
10.matplotlib. 데이터 그래프 그리기용 라이브러리입니다. 데이터 과학자나 분석가에게 매우 유용합니다.
11.Pygame. 게임하는 것과 게임 쓰는 것을 좋아하지 않는 프로그래머는 누구일까요? 이 라이브러리는 2D 게임을 개발할 때 더욱 강력해집니다.
12.Pyglet. 3D 애니메이션 및 게임 개발 엔진. 매우 유명한 Python 버전의 Minecraft가 이 엔진을 사용하여 만들어졌습니다.
13.pyQT.Python GUI 도구. 이것은 Python 스크립트용 사용자 인터페이스를 개발할 때 wxPython 다음으로 두 번째로 선택하는 것입니다.
14.pyGtk는 Python GUI 라이브러리이기도 합니다. 유명한 Bittorrent 클라이언트가 그것으로 만들어졌습니다.
15.Scapy. Python으로 작성된 패킷 감지 및 분석 라이브러리입니다.
16.pywin32. 창과 상호 작용하기 위한 메서드와 클래스를 제공하는 Python 라이브러리입니다.
17.nltk. 자연어 툴킷. 대부분의 사람들이 그것을 사용하지 않을 것이라는 것을 알고 있지만 매우 다재다능합니다. 문자열을 처리해야 하는 경우 훌륭한 라이브러리입니다. 하지만 그 기능은 그 이상입니다. 직접 살펴보세요.
18.nose.Python 테스트 프레임워크. 수천 명의 Python 프로그래머가 사용합니다. 테스트 지향 개발을 한다면 이는 필수적입니다.
19.SymPy.SymPy는 대수적 평가, 미분, 전개, 복소수 등을 수행할 수 있습니다. 순수 Python 배포판으로 패키지되어 있습니다.
20.IPython. 이 도구의 기능을 충분히 칭찬하기는 어렵습니다. Python의 신속한 정보를 최대한 활용합니다. 완료 정보, 기록 정보, 셸 기능 및 기타 여러 측면을 포함합니다. 꼭 연구해보세요.
위 내용은 Python의 타사 모듈은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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