模块

1.定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。

2.优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1.sys模块

2.random模块

3.os模块：

os.path:讲解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

数据可视化

1.matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

https://matplotlib.org/

颜色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据

讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

机器学习

1.Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用(基于 BSD 许可)。

访问：

讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队(Google Brain Team)的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

Web框架

1.Tornado

访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

访问：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

访问：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 图形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科学计算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

访问

http://www.numpy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

讲解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官网

https://www.scipy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官网

http://pandas.pydata.org/

讲解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官网

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密码学

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬虫相关

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一个高并发的网络性能库

http://www.gevent.org/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/products/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然语言处理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

数据库驱动

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB库

访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis库

访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle库

访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具

访问：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具

访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原装DB

访问：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1.PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2.Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist