Python是各种工程领域广泛使用的编程语言,其广泛的库系生态系统使工程师能够高效地完成复杂的任务,了解基本库可以提高生产力,并能够开发强大的应用.

核心 Python 库

这些图书馆对于大多数Python项目来说是根本性的,并被列入标准库.

  • NumPy:为大型多维数组和矩阵提供支持,同时提供数学函数.
  • 熊猫[:提供数据结构和数据分析工具,处理结构化数据的理想.
  • Matplotlib:通过静态,动画,和交互式的图景,启用数据可视化.
  • 日期[:便利日期和时间操纵.

数据科学和机器学习图书馆

这些图书馆对于数据分析,机器学习,人工智能任务至关重要.

  • Scikit-learn :提供简单高效的数据挖掘和机器学习工具.
  • 传感器流[:一个用于机器学习和深层学习模型的开源库.
  • PyTorch:提供灵活和动态的神经网络开发.

网络开发图书馆

这些图书馆支持网络应用开发和相关任务.

  • Flask :用于构建网络应用的轻量级框架.
  • Django[:鼓励快速发展的高级别框架.
  • 请求:简化HTTP请求和网络通信.

自动化和测试库

这些库帮助自动化任务,并高效地进行测试.

  • PyAutoGUI :自动实现鼠标和键盘动作.
  • Unitest :用于测试Python代码的内置框架.
  • pytest :具有强大特性的更高级测试框架.