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

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

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。


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