Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
10个顶级且实用的python库
1、Dash
Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。
Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。
4、Colorama
Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在Colorama PyPi页面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。
JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。
Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。
10、BeautifulSoup
如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。
②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。
Python 语言官方的参考手册钟，介绍了与 Python 一同发行的标准库。
文本处理服务
string --- 常见的字符串操作
re --- 正则表达式操作
difflib --- 计算差异的辅助工具
textwrap --- 文本自动换行与填充
unicodedata --- Unicode 数据库
stringprep --- 因特网字符串预备
readline --- GNU readline 接口
rlcompleter --- GNU readline 的补全函数
二进制数据服务
struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据
codecs --- 编解码器注册和相关基类
数据类型
datetime --- 基本日期和时间类型
zoneinfo --- IANA 时区支持
calendar --- 日历相关函数
collections --- 容器数据类型
collections.abc --- 容器的抽象基类
heapq --- 堆队列算法
bisect --- 数组二分查找算法
array --- 高效的数值数组
weakref --- 弱引用
types --- 动态类型创建和内置类型名称
copy --- 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作
pprint --- 数据美化输出
reprlib --- 另一种 repr() 实现
enum --- 对枚举的支持
graphlib --- 操作类似图的结构的功能
数字和数学模块
numbers --- 数字的抽象基类
math --- 数学函数
cmath --- 关于复数的数学函数
decimal --- 十进制定点和浮点运算
fractions --- 分数
random --- 生成伪随机数
statistics --- 数学统计函数
函数式编程模块
itertools --- 为高效循环而创建迭代器的函数
functools --- 高阶函数和可调用对象上的操作
operator --- 标准运算符替代函数
文件和目录访问
pathlib --- 面向对象的文件系统路径
os.path --- 常用路径操作
fileinput --- 迭代来自多个输入流的行
stat --- 解析 stat() 结果
filecmp --- 文件及目录的比较
tempfile --- 生成临时文件和目录
glob --- Unix 风格路径名模式扩展
fnmatch --- Unix 文件名模式匹配
linecache --- 随机读写文本行
shutil --- 高阶文件操作
数据持久化
pickle --- Python 对象序列化
copyreg --- 注册配合 pickle 模块使用的函数
shelve --- Python 对象持久化
marshal --- 内部 Python 对象序列化
dbm --- Unix "数据库" 接口
sqlite3 --- SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块
数据压缩和存档
zlib --- 与 gzip 兼容的压缩
gzip --- 对 gzip 格式的支持
bz2 --- 对 bzip2 压缩算法的支持
lzma --- 用 LZMA 算法压缩
zipfile --- 使用ZIP存档
tarfile --- 读写tar归档文件
文件格式
csv --- CSV 文件读写
configparser --- 配置文件解析器
tomllib --- Parse TOML files
netrc --- netrc 文件处理
plistlib --- 生成与解析 Apple .plist 文件
加密服务
hashlib --- 安全哈希与消息摘要
hmac --- 基于密钥的消息验证
secrets --- 生成管理密码的安全随机数
通用操作系统服务
os --- 多种操作系统接口
io --- 处理流的核心工具
time --- 时间的访问和转换
argparse --- 命令行选项、参数和子命令解析器
getopt --- C 风格的命令行选项解析器
logging --- Python 的日志记录工具
logging.config --- 日志记录配置
logging.handlers --- 日志处理程序
getpass --- 便携式密码输入工具
curses --- 终端字符单元显示的处理
curses.textpad --- 用于 curses 程序的文本输入控件
curses.ascii --- 用于 ASCII 字符的工具
curses.panel --- curses 的面板栈扩展
platform --- 获取底层平台的标识数据
errno --- 标准 errno 系统符号
ctypes --- Python 的外部函数库
并发执行
threading --- 基于线程的并行
multiprocessing --- 基于进程的并行
multiprocessing.shared_memory --- Shared memory for direct access across processes
concurrent 包
concurrent.futures --- 启动并行任务
subprocess --- 子进程管理
sched --- 事件调度器
queue --- 一个同步的队列类
contextvars --- 上下文变量
_thread --- 底层多线程 API
网络和进程间通信
asyncio --- 异步 I/O
socket --- 底层网络接口
ssl --- 套接字对象的 TLS/SSL 包装器
select --- 等待 I/O 完成
selectors --- 高级 I/O 复用库
signal --- 设置异步事件处理程序
mmap --- 内存映射文件支持
互联网数据处理
email --- 电子邮件与 MIME 处理包
json --- JSON 编码和解码器
mailbox --- 操作多种格式的邮箱
mimetypes --- 映射文件名到 MIME 类型
base64 --- Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码
binascii --- 二进制和 ASCII 码互转
quopri --- 编码与解码经过 MIME 转码的可打印数据
结构化标记处理工具
html --- 超文本标记语言支持
html.parser --- 简单的 HTML 和 XHTML 解析器
html.entities --- HTML 一般实体的定义
XML处理模块
xml.etree.ElementTree --- ElementTree XML API
xml.dom --- 文档对象模型 API
xml.dom.minidom --- 最小化的 DOM 实现
xml.dom.pulldom --- 支持构建部分 DOM 树
xml.sax --- 支持 SAX2 解析器
xml.sax.handler --- SAX 处理句柄的基类
xml.sax.saxutils --- SAX 工具集
xml.sax.xmlreader --- 用于 XML 解析器的接口
xml.parsers.expat --- 使用 Expat 的快速 XML 解析
互联网协议和支持
webbrowser --- 方便的 Web 浏览器控制工具
wsgiref --- WSGI 工具和参考实现
urllib --- URL 处理模块
urllib.request --- 用于打开 URL 的可扩展库
urllib.response --- urllib 使用的 Response 类
urllib.parse 用于解析 URL
urllib.error --- urllib.request 引发的异常类
urllib.robotparser --- robots.txt 语法分析程序
http --- HTTP 模块
http.client --- HTTP 协议客户端
ftplib --- FTP 协议客户端
poplib --- POP3 协议客户端
imaplib --- IMAP4 协议客户端
smtplib --- SMTP 协议客户端
uuid --- RFC 4122 定义的UUID对象
socketserver --- 用于网络服务器的框架
http.server --- HTTP 服务器
http.cookies --- HTTP状态管理
http.cookiejar —— HTTP 客户端的 Cookie 处理
xmlrpc --- XMLRPC 服务端与客户端模块
xmlrpc.client --- XML-RPC 客户端访问
xmlrpc.server --- 基本 XML-RPC 服务器
ipaddress --- IPv4/IPv6 操作库
多媒体服务
wave --- 读写WAV格式文件
colorsys --- 颜色系统间的转换
国际化
gettext --- 多语种国际化服务
locale --- 国际化服务
程序框架
turtle --- 海龟绘图
cmd --- 支持面向行的命令解释器
shlex —— 简单的词法分析
Tk图形用户界面(GUI)
tkinter —— Tcl/Tk 的 Python 接口
tkinter.colorchooser --- 颜色选择对话框
tkinter.font --- Tkinter 字体封装
Tkinter 对话框
tkinter.messagebox --- Tkinter 消息提示
tkinter.scrolledtext --- 滚动文字控件
tkinter.dnd --- 拖放操作支持
tkinter.ttk --- Tk 风格的控件
tkinter.tix --- TK扩展包
