Python第三方库

雨点打透心脏的1/2处 2022-09-11 03:15 789阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  第三方库
 *   *  time库
     *  random库
     *  Pyinstaller库
     *  jieba库
     *  wordcloud库
     *  os库
 *  习题巩固
 *  习题巩固

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# 第三方库 #

## time库 ##

*  time库是Python中处理时间的标志库

**作用**

1. 计算时间的表达
        2. 提供获取系统时间并格式化输出功能
        3. 提供系统级精确计时的功能，用于程序性能分析

**函数**

*  时间获取 time()、ctime()、gmtime()
 *  时间格式化 strftime() 、striptime()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>格式化字符串</th> 
   <th>日期/时间说明</th> 
   <th>值范围和实例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>%Y</td> 
   <td>年份</td> 
   <td>0000-9999</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%m</td> 
   <td>月份</td> 
   <td>01-12</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%B</td> 
   <td>月份名称</td> 
   <td>January-December</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%b</td> 
   <td>月份名称缩写</td> 
   <td>Jan-Dec</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%d</td> 
   <td>日期</td> 
   <td>01-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%A</td> 
   <td>星期</td> 
   <td>Monday-Sunday</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%a</td> 
   <td>星期缩写</td> 
   <td>Mon-Sun</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%H</td> 
   <td>小时（24h）</td> 
   <td>00-23</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%I</td> 
   <td>小时（12h）</td> 
   <td>01-12</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%p</td> 
   <td>上/下午</td> 
   <td>AM，PM</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%M</td> 
   <td>分钟</td> 
   <td>00-59</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%S</td> 
   <td>秒</td> 
   <td>00-59</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  程序计时 sleep()、perf\_counter()

import time
    #时间获取
    print(time.time())#获取当前时间戳 计算计算机内部的值 浮点数
    print(time.ctime())#获取当前时间并以易读的方式显示   字符串
    print(time.gmtime())#获取当前时间，表示为计算机可处理的时间格式

import time
    """
    类似字符串格式化
    展示模板由特定的格式字符串组成
    """
    t=time.gmtime()
    print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),t)

import time
    """
    返回一个CPU级别的精确时间计数值，单位为s
    """
    import time
    
    start=time.perf_counter()
    
    for i in range(20):
        if i%2==0:
            print(i)
    time.sleep(1)#休眠1s
    end=time.perf_counter()
    time=end-start
    print("消耗时间",time)

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## random库 ##

*  random库使用随机数的Python标志库
 *  伪随机数：采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列中的元素

**函数**

*  基本随机数函数：seed(),random()
 *  扩展随机数函数：randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice、shuffle()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>seed()</td> 
   <td>初始化给定的随机数种子，默认为当前系统时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>random()</td> 
   <td>生成一个[0.0,1.0]之间的随机小数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>randint(a,b)</td> 
   <td>生成一个[a,b]之间的整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>randrange(m,n,[k])</td> 
   <td>生成一个[m,n）之间以K为步长的随机整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>getrandbits(k)</td> 
   <td>生成一个k比特长的随机整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>uniform(a,b)</td> 
   <td>生成一个[a,b]之间的随机小数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>choice()</td> 
   <td>从序列中随机选择一个元素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>shuffle()</td> 
   <td>将序列中元素随机排序，返回打乱后的顺序</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

import random
    brandlist=['小米','华为','魅族','锤子']
    random.seed(0)#初始化随机数种子
    name=brandlist[random.randint(0,3)]
    print(name)

#生成一个[m,n)之间以k为步长的随机整数
    random.randrange(10,100,10)#70
    #生成一个k比特长的随机整数
    random.getrandbits(16)#37885
    #生成一个[a,b]之间的随机小数
    random.uniform(10.100)#15.5556
    #从序列seq中随机选择一个元素
    random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9])#7
    #将序列seq中元素随机排列，返回打乱后的序列
    s=[1,2,3,4,6,7]
    random.shuffle(s)
    print(s)#[6, 2, 4, 7, 1, 3]

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## Pyinstaller库 ##

*  将.py文件源代码转换为无需源代码的可执行文件
 *  属于第三方库需要自行安装 pip install PyInstaller

**使用**

*  （cmd命令行）pyinstaller -F <文件名.py>

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>-h</td> 
   <td>查看帮助</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>–clean</td> 
   <td>清理打包过程中的临时文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-D，–onedir</td> 
   <td>默认值，生成dist文件夹</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-F，–onedir</td> 
   <td>在dist文件夹中只生成独立的打包文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-i &lt;文件图标名.ico&gt;</td> 
   <td>指定打包程序使用图标（icon）文件</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

pyinstaller -i curve.ico -F  d.py

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## jieba库 ##

*  jieba是优秀的中文分词第三方库
 *  jieba库是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 pip install jieba

**原理**

*  利用一个中文词库，确定中文字符之间的关联概率
 *  中文字符间概率大的组成词组，形成分词结果

**使用**

*  精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词
 *  全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余
 *  搜索引擎模式：在精确模式的基础下，对长词再次切分

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>jieba.lcut(s)</td> 
   <td>精确模式，返回一个列表类型的分词结果</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>jieba.lcut(s,cut_all=True)</td> 
   <td>全模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>jieba.lcut_for_search(s)</td> 
   <td>搜索引擎模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>jieba.add_word(w)</td> 
   <td>向分词词典新增w</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

--------------------

## wordcloud库 ##

*  wordcloud是优秀的词云展示第三方库
 *  词云以词语为单位，更加直观和艺术地展现文本

**安装**

pip install wordcloud

**使用**

w=wordcloud.WordCloud()

**方法**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>w,generate(txt)</td> 
   <td>向WordCloud对象w中加载文本txt</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>w.to_file(filename)</td> 
   <td>将词云输出为图片文件，.png或.jpg</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

import wordcloud
    c=wordcloud.WordCloud()#配置对象参数
    c.generate("hello Python")#加载词云
    c.to_file("h.png")#输出词云文件

**配置对象参数**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>width</td> 
   <td>指定词云对象生成图片的宽度，默认400px</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hight</td> 
   <td>指定词云对象生成图片的高度，默认200px</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>min_font_size</td> 
   <td>指定词云中字体最小字号，默认4号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max_font_size</td> 
   <td>指定词云中字体最大字号，根据高度自动调节</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>font_step</td> 
   <td>指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>font_path</td> 
   <td>指定字体文件的路径，默认None</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>max_words</td> 
   <td>指定词云显示的最大单词数量，默认200</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>stop_words</td> 
   <td>指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mask</td> 
   <td>指定词云形状，默认为长方形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>background_color</td> 
   <td>指定词云图片的背景颜色，默认为黑色</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#政府工作报告词云
    
    import wordcloud
    import jieba
    
    f=open("bg.txt","r",encoding="utf-8")
    txt=f.read()
    f.close()
    
    ls=jieba.lcut(txt)
    word=" ".join(ls)
    
    w=wordcloud.WordCloud(width=400,height=400,background_color="white",font_path="msyh.ttc")
    w.generate(word)
    w.to_file("年度报告.png")

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## os库 ##

*  os库提供通用的、基本的操作系统交互功能

**用途**

*  路径操作：os.path子库，处理文件路径及信息
 *  进程管理：启动系统中其它程序

**os.system(command)**

环境参数：获得系统软件硬件信息等环境参数

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>os.path.abspath(path)</td> 
   <td>返回path在当前系统中的绝对路径</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.normpath(path)</td> 
   <td>归一化path的表现形式，统一用\分隔路径</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.relpath(path)</td> 
   <td>返回当前程序与文件之间的相对路径</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.dirname(path)</td> 
   <td>返回path中的目录名称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.basename(path)</td> 
   <td>返回path中最后的文件名称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.join(path)</td> 
   <td>组合path与paths，返回一个路径字符串</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.exists(path)</td> 
   <td>判断path对应文件或目录是否存在</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.isfile(path)</td> 
   <td>判断path所对应是否为已经存在的文件，返回True或False</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.isdir(path)</td> 
   <td>判断path所对应的是否为存在的目录，返回True或Fasle</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.getatime(path)</td> 
   <td>返回path对应文件或目录上一次的访问时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.getmtime(path)</td> 
   <td>返回path对应文件或目录最近一次的修改</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.path.getctime(path)</td> 
   <td>返回path对应文件或目录的创建时间</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>os.chdir(path)</th> 
   <th>修改当前程序操作路径</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>os.getcwd</td> 
   <td>返回程序的当前路径</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.getlogin()</td> 
   <td>获得当前系统登录用户名称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>os.cpu_count()</td> 
   <td>获取当前系统的CPU数量</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 习题巩固 #

1.不属于Python开发用户界面第三方库的是（）

A PyGobject

B PyQt

C time

D PyGTK

2.不属于Python数据分析及可视化处理第三方库的是（）

A seaborn

B random

C mayavi2

D numpy

3.属于Python用于Web开发第三方库的是（）

A pygame

B scipy

C pdfminer

D pyramid

4.在Python语言中，属于Web开发框架第三方库的是（）

A Mayavi

B Flask

C PyQt5

D time

5.在Python语言中，能够处理图像的第三方库是（）

A pyinstaller

B pyserial

C pygame

D PIL

6.在Python语言中，包含矩阵运算的第三方库的是（）

A numpy

B PyQt5

C wordcloud

D wxPython

7.以下属于Python机器学习领域第三方库的是（）

A turtle

B numpy

C python

D mxnet

8.在Python语言中，用来安装第三方库的工具是（）

A install

B pip

C PyQt5

D pyinstaller

9.下面不属于Python数据分析领域的第三方库是（）

A scrapy

B numpy

C panda

D matplotlib

10.在Python语言中，不属于机器学习领域的第三方库的是（）

A tensorflow

B time

C PyTorch

D mxnet

11.在Python语言中,用于数据分析的第三方库的是（）

A panda

B PIL

C Django

D flask

12.在Python语言中，属于网络爬虫领域的第三方库的是（）

A wordcloud

B numpy

C scrapy

D PyQt5

13.第三方库Beautifulsoup4的功能是（）

A 解析和处理HTML和XML

B 支持web应用程序框架

C 支持web services框架

D 处理http请求答案 A

14.用Pyinstaller工具打包Python源文件时 -F 参数的含义的是（）

A 指定所需要的第三方库路径

B 在dist文件夹中只生成独立的打包文件

C 指定生成打包文件的目录

D 删除生成的临时文件

15.以下不属于Python的pip 工具命令的选项是（）

A show

B install

C V

D download

16.以下用于计算机视觉领域的Python第三方库的是（）

A OpenCV-Python

B Matplotlib

C Flask

D PyMongo

17.安装一个第三方库的命名格式是（）

A pip uninstall <第三方库名>

B pip install <第三方库名>

C pip download <第三方库名>

D pip search <第三方库名>

18.关于Pyinstaller 工具，下面说法正确的是（）

A 只能处理UTF-8编码形式的Python源文件

B 生成单独的可执行文件时，图片等文件资源不能一并打包到可执行文件

C 不能为生成的可执行文件指定图标

D 不能生成带有动态链接库的可执行文件

19.以下不是Python数据可视化方向的第三方库是（）

A vispy

B matplotlib

C ggbot

D TimeSide

20.以下不是Python深度学习方向的第三方库是（）

A PyTouch

B requests

C MXnet

D Keras

21.random 库采用更多随机数生成算法是（）

A 梅森旋转算法

B 蒙特卡洛方法

C 线性同余法

D 平方取中法

22.用Pyinstaller 工具把Python源文件打包成一个独立的可执行文件，使用的参数是（）

A -L

B -D

C -F

D -i

23.下面用于数据存储领域的Python第三方库是（）

A NLTK

B Django

C redis-py

D Luminoth

24.生成一个k比特长度随机整数的函数是（）

A random.choice(k)

B random.shuffle(k)

C random.getrandbites(k)

D random.sample(k)

25.关于pandas的描述，不正确的选项是（）

A.不能用于金融数据分析

B 是基于numpy 扩展的三方库

C 能够高效的进行时间序列分析

D 是用于数据分析的第三方库

26.在Python语言中，不属于Python标准库的是（）

A turtle

B time

C random

D PIL

--------------------

答案

1.  C time属于内置的时间库
2.  B random 是随机库
3.  D pygame用于游戏开发；scipy用于网络爬虫；pdfminer用于处理文件
4.  B Flask 短小精悍的web开发框架
5.  D PIL处理图像的第三方库
6.  A numpy用于数据处理，包含矩阵运算
7.  D turtle海龟画图库；numpy用于数据处理；python即语言
8.  B 用于安装第三方库用pip
9.  A scrapy用于网络爬虫。
10. B time属于时间库。
11. A panda 用于数据分析
12. C 网络爬虫库 scrapy
13. A Beautifulsoup4用于解析和处理HTML和XML
14. B -F 含义生成独立的打包文件
15. C 不属于pip工具的只有C项
16. A Matplotilb用于可视化 Flask用于web开发；PyMongo用于存储数据
17. B 安装一个第三方库的命名格式 pip install <第三方库名>
18. A 可以将图片等文件资源一并打包；CD项都属于Pyinstaller功能项
19. D TImeSide用于web开源音频处理框架
20. B request属于网络请求库
21. A random库采用梅森旋转算法 并不是真正的随机数
22. C -F 打包生成一个独立的可执行文件
23. C redis-py 用于数据领域存储
24. C random.getrandbites(k)生成一个k比特长度的随机整数
25. A pandas用于数据分析 当然能用于金融数据分析
26. D PIL属于第三方库，用于图片识别。

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