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, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
