GUI 图形界面
1.wxpython
Python下的GUI编程框架,与MFC的架构相似
下载地址:http://wxpython.org/download.php
2. PyQt
用于Python的QT开发库
下载地址:http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download
Web框架
1. Django
开源web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计
下载地址: http://www.djangoproject.com/
2. web2py
一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大
下载地址:http://web2py.com/
科学计算
1. Matplotlib
用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制一些高质量的数学二维图形
下载地址:
http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/matplotlib-1.1.0/
2. SciPy
基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/scipy/
3. NumPy
基于Python的科学计算第三方库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/numpy/
网页处理
1. BeautifulSoup,强大的容错功能
网页处理非常强大的包
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
2. PyQuery,在Python中如网页的 jQuery一样处理文档
下载:https://pypi.python.org/pypi/pyquery
文档:https://pythonhosted.org/pyquery/
其他
1. MySQLdb
用于连接MySQL数据库
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/
2. PIL
基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛
下载地址:http://effbot.org/zone/pil-index.htm
3. PyGame
基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块
下载地址:http://www.pygame.org/download.shtml
4. sh 系统管理
sh 可以让你像执行函数一样执行shell终端命令
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/sh
5. pickle (cPickle)
6. json
7. random
8. datetime
特别介绍
1. cx_Freeze
方便简洁的打包工具,可跨平台!
下载地址:http://cx-freeze.sourceforge.net/
2. psyco
脚本的执行效率多少有点差强人意,虽然优化起来并不是难事,但如果有简单的方法,近乎不用修改源代码,那当然值得去关注一下。psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码,性能就能提升 40% 或更多,真可谓是立竿见影!
如果你的客户觉得你的程序有点慢,敬请不要急着去优化代码,psyco 或许能让他立即改变看法。psyco 堪称 Python 的 jit,有许多潜力可以挖掘,如果剩下来给你优化性能的时间已经不多,请马上去阅读它的手册,有许多招儿轻松优化性能。
以上都是一些常用的第三方库
更多请点击:http://pypi.python.org/pypi
其他推荐:
http://www.zhihu.com/question/20501628
http://blog.csdn.net/sasoritattoo/article/details/9381361

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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