解决方案如下：
使用pip安装程序所依赖的汉字转拼音库pypinyin：
pip install pypinyin2. 代码如下：
from pypinyin import lazy_pinyintable = {}
with open('in.txt','r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
line = line.strip()
key = lazy_pinyin(line[0])[0]
if table.get(key):
table[key].append(line)
else :
table[key] = [line]
with open('result.txt','w',encoding='utf-8') as f:
for key in table:
f.write(key)
for v in table[key]:
f.write(' ' + v)
f.write('\n')
注意：
根据需要将代码中的in.txt修改为你要导入的文件名
要导入的文件编码需要先转换为utf-8格式
输出文件名为result.txt，编码格式为utf-8
这个不能一概而论的，据说python目前高达27万+个库，看你学习的方向必学模块也有不同，简单列举：
1、网络通用方面：
urllib -网络库
requests -网络库
pycurl – 网络库
httplib2 – 网络库
RoboBrowser – 浏览网页
MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库
socket – 底层网络接口
2、爬虫方面：
grab – 爬虫框架
scrapy – 网络爬虫框架，不支持Python3
pyspider –爬虫系统。
cola – 爬虫框架
portia – 可视化爬虫
3、HTML/XML解析方面：
lxml – 高效HTML/ XML处理库
cssselect – 解析DOM树和CSS选择器。
pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器。
html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM
feedparser – 解析RSS/ATOM feeds。
MarkupSafe – 为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
xhtml2pdf – 将HTML/CSS转换为PDF。
untangle – XML文件转Python对象
4、文件处理方面：
xpinyin – 将中国汉字转为拼音
tablib – 数据导出为XLS、CSV、JSON、等格式的模块
textract – 从文件中提取文本
messytables – 解析表格数据
rows – 常用数据接口
Office
python-docx – 读取，查询和修改docx文件
xlwt / xlrd – 从Excel文件读取写入数据和格式信息
Markdown
Python-Markdown – 一个用Python实现的John Gruber的Markdown。
统计抽样是指根据概率理论,从全体调查对象中随机抽取一部分样本单位据以观察,取得样本单位数据而据以推断总体的一种调查方法,非统计抽样是普查、重点调查、典型调查.非统计抽样是指按照职业判断进行样本设计和实施抽样的技术。非统计抽样的特点：不能对抽样风险进行控制和量化。
对于统计抽样，必须做到2点，
一是随机抽样（总体中各个个体在被抽取时不但都有机会被选中，而且机会均等），
二是对于检查的结果需要用概率论的评价（就是以一个确定的百分比，比如是90%认定总体的某个指标在什么范围之内），包括计量抽样风险（结果中已包括了风险因素，而且知道这个结果中哪部分是对抽样风险的考虑）。
符合上了述条件的才是统计抽样，否则就是非统计抽样。
对于二者记住一个最重要的区别即可，非统计抽样无法量化风险，统计抽样可以量化风险。
非统计抽样更多会用到注册会计师的个人判断，定性分析。
统计抽样更多的是定量的分析。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/RogerLu/p/13091721.html
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