Python等級考試(7):第三方庫縱覽
來自專欄半導體材料與技術
1 人贊了文章
我剛剛參加了今年的全國計算機等級考試二級Python編程，也是國內的首次Python等級考試。總體來說題目不難，對於我這種半路出家、直接應用的「野路子」來說，是一個鞏固基礎知識的契機。這裡將複習時的筆記整理成文章，以備日後查閱。
本系列將包括如下幾個部分，除此之外，還會更新一些番外和補遺。
1. 基本語法元素
2. 基本數據類型3. 組合數據類型4. 文件和數據格式化
5. 計算生態與內置函數6. turtle, random, time庫7. 第三方庫縱覽
以上內容是基於嵩天老師的《全國計算機等級考試二級教程——Python語言程序設計(2018年版)》所做的總結，基本結構與書本內容類似。嵩老師同時也是中國大學MOOC上多門Python編程課程的主講人，他的課程生動形象，且結合大量實操案例，是Python入門的精品課程。
本人能力有限，如有紕漏，還望大家批評指正。本文首發於知乎專欄「半導體材料與技術」，轉載請先私信作者。
第三方庫的獲取與安裝
最常用：pip/pip3，可安裝95%的第三方庫
自定義安裝
文件安裝
pip工具的命令：
常用第三方庫簡介
1. Pyinstaller
用於Py程序打包為exe
注意：文件路徑不得出現空格和英文句號；源文件必須為UTF-8編碼。常用
pyinstaller打包的必須是UTF-8，無BOM編碼格式
2. jieba庫：中文分詞
中文分詞。輸入字元串，返回分好的字元串列表。有三種分詞模式：
- 精確模式，最精確地分開，適合文本分析： jieba.lcut(s)
- 全模式，分出所有可能成詞的詞語，速度快但不能解決歧義：jieba.lcut(s, cut_all=True)
- 搜索引擎模式，在精確模式基礎上對長詞進行切分，提高召回率，適合搜索引擎：jieba.lcut_for_search(s)
jieba.add_word(s): 用於向jieba詞庫增加新的單詞。
jieba.load_userdict(file_name): 載入用戶自定義詞典
* 如果希望對文本準確分詞，不產生冗餘，只能選擇精確模式；如果希望對文本分詞更準確，不漏掉任何結果，使用全模式；沒想好怎麼用，使用搜索引擎模式。
3. worldcloud數據云
示 例：
from wordcloud import WordCloudtxt = I like python. I am learning python.wordcloud = WordCloud().generate(txt)wordcloud.to_file(wordcloud.png)
處理中文需要指定中文字體（放在同一目錄下，並使用font_path變數引用）。且中文要分詞後用空格連接成一串字元串。
其他第三方庫縱覽
對常用的第三方庫進行一個簡單的介紹。考試過程中不需要對這些庫進行非常仔細的了解，只需知道大致用途即可。如果有感興趣的庫，可以查閱相關資料了解。
1. 網路爬蟲方向
request：簡介簡單的處理HTTP請求的第三方庫，接近正常URL訪問流程。建立在Python的urllib3庫基礎上。
scrapy：專業爬蟲
2. 數據分析方向
numpy：開源數值計算，內部採用C編寫，可達到接近C的運行速度。
scipy：科學與工程計算庫。包括統計、優化、整合、線性代數、傅里葉變換、信號分析、圖像處理、常微分方程求解等。
pandas：基於numpy擴展的第三方庫
3. 文本處理方向
pdfminer：從PDF文檔中提取各類信息的第三方庫，並轉換為HTML
openpyxl：處理Excel
python-docx：處理word
beautifulsoup：解析和處理HTML和XML
4. 數據可視化方向
matplotlib：數據繪圖功能
TVTK：標準VTK上用Traits庫進行封裝的Python第三方庫。專業可編程的三維可視化工具
mayavi
5. 用戶圖形界面
PyQt5：Qt5應用框架的Python第三方庫，Python中最為成熟的商業GUI級第三方庫
wxPython
PyGTK
6. 機器學習
scikit-learn
TensorFlow：谷歌公司基於DistBelief進行研發的第二代人工智慧學習系統，AlphaGo的系統後台框架
Theano：深度學習中大規模神經網路演算法的運算設計，擅長處理多維數組。
7. Web方向
Django：開源Web應用框架，採用Model、Template、Views編寫模式（MTV）
Pyramid：通用、開源的Python Web應用程序開發框架
Flask：輕量級Web應用框架
8. 遊戲開發方向
Pygame：SDL庫基礎上進行封裝的、面向遊戲開發入門的Python第三方庫，還可用於製作多媒體應用，提供對音頻、鍵盤、滑鼠和圖形硬體的簡介訪問
Panda3D：開源、跨平台的3D渲染和遊戲開發庫，是一個3D遊戲引擎。支持Python和C++
cocos2d：2D遊戲和圖形界面互動式應用的框架，基於OpenGL進行圖形渲染，能夠利用GPU進行加速
9. 其他
PIL：圖像處理
SymPy：符號計算
NLTK：自然語言處理
WeRoBot：微信機器人框架，可用於解析伺服器
MyQR：藝術二維碼
推薦閱讀：