本文将重点介绍Python的22个常用包，在日常开发和应用中非常常见。
一、NumPy
NumPy是Python科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象和用于数组计算的工具。
NumPy数组可以执行数学运算、矩阵运算等多种操作，是数据分析与处理中必不可少的工具。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
print(b)
print(b.shape)
print(b.dtype)
二、Pandas
Pandas是基于NumPy的一个数据处理和分析库，提供了用于快速分析数据的数据结构和函数。
Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，可对数据进行合并、处理、留存等操作。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head()) # 预览前5行数据
print(df.info()) # 查看列名、非空值数量、数据类型等信息
三、Matplotlib
Matplotlib是Python的绘图库，可以创建各种静态、动态、交互式的图表。
Matplotlib提供了多种绘图风格和格式选项，可用于数据可视化和图表展示。
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title('Sin Function')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
四、Scikit-learn
Scikit-learn是开源的Python机器学习库，包含了各种分类、回归、聚类、降维等算法。
Scikit-learn也提供了数据预处理、特征提取、模型评估等功能，可用于各种机器学习应用。
from sklearn import datasets, svm
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
svc = svm.SVC(kernel='linear')
svc.fit(X, y)
print(svc.predict([[5.0, 3.0, 4.0, 2.0]]))
五、TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的Python深度学习框架，提供了各种神经网络的构建和训练工具。
TensorFlow可用于图像、音频、文本等多种数据类型的处理和分析，广泛应用于机器学习和人工智能领域。
import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
六、Keras
Keras是高级神经网络API，由Python编写，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Theano等。
Keras提供了一系列简单易用的接口，可用于搭建各种神经网络模型，并进行训练和测试。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train,
epochs=20,
batch_size=128,
validation_data=(X_test, y_test))
七、Requests
Requests是一个Python的HTTP库，用于发送和接收各种HTTP请求和响应。
Requests支持多种HTTP操作，如GET、POST、PUT、DELETE等，并且具有自动化的内容解析和编码转换功能。
import requests
response = requests.get('http://www.baidu.com')
print(response.text)
八、BeautifulSoup
BeautifulSoup是Python的一个HTML解析库，用于解析和处理HTML和XML文本。
BeautifulSoup可以从HTML页面中抽取数据、删除标签、解析链接等操作，适用于数据挖掘和网络爬虫等场景。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
response = requests.get('http://www.baidu.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
九、Scrapy
Scrapy是Python的一个快速高效的网络爬虫框架，可以用于数据抓取和爬虫开发。
Scrapy提供了数据抓取、数据存储、重试、并发等功能，操作简单，可应用于各种爬虫场景。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').get(),
'author': quote.css('span small::text').get(),
'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
}
十、Flask
Flask是Python的一个轻量级Web框架，用于快速开发Web应用。
Flask提供了简单易用的路由、视图、各种插件等功能，适用于小型Web应用的开发。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def hello_world():
if request.method == 'POST':
data = request.get_json()
return jsonify({'message': 'Hello, {}!'.format(data['name'])})
else:
return 'Hello, World!'
十一、Django
Django是Python的一个Web开发框架，用于快速、高效、可扩展的Web应用开发。
Django提供了模板、ORM、路由、视图、Admin等功能，适用于中大型Web应用的开发和维护。
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
def index(request):
return HttpResponse("Hello, World!")
十二、Pygame
Pygame是Python的一个跨平台游戏开发库，用于2D游戏、动画和交互式应用的开发。
Pygame支持音频、图像、事件等多种处理工具，适用于小型游戏和交互式应用的开发。
import pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((640, 480))
pygame.display.set_caption('Hello, Pygame!')
while True:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
pygame.quit()
sys.exit()
pygame.display.flip()
十三、OpenCV
OpenCV是Python计算机视觉和图像处理的库，提供了大量的图像处理和计算机视觉函数和工具。
OpenCV支持各种图像和视频的处理、分析、分类等应用，是深度学习和计算机视觉领域的重要工具。
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
十四、PyTorch
PyTorch是Facebook开源的Python深度学习框架，提供了动态计算图的支持。
PyTorch的设计理念是“define-by-run”，可以更加灵活地进行神经网络的搭建和调整，适用于各种应用场景。
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
十五、NLTK
NLTK（Natural Language Toolkit）是Python的自然语言处理工具包，提供了各种自然语言处理技术和方法。
NLTK包括分词、标记、词性分析、命名实体识别、情感分析等多种自然语言处理工具，适用于文本挖掘和处理。
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Hello, how are you?"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
十六、SciPy
SciPy是Python的科学计算工具包，包括了各种数学、统计、优化、插值、信号处理、图像处理等模块和函数。
SciPy是NumPy的扩展，提供了更多的高级函数和数学工具，适用于数值计算和科学应用。
from scipy import optimize
import numpy as np
def f(x):
return np.exp(x) - 2
root = optimize.root_scalar(f, method='brentq', bracket=[0,1])
print(root.root)
十七、SymPy
SymPy是Python的一个符号计算库，可以处理符号和变量，计算微积分、代数等公式。
SymPy提供了各种数学函数、变量、求导、积分、线性代数等操作，适用于科学计算和数学研究。
from sympy import *
x, y, z = symbols('x y z')
f = x**2 + y**2 + z**2 - 1
grad_f = [f.diff(var) for var in (x, y, z)]
print(grad_f)
十八、PyCharm
PyCharm是Python多功能集成开发环境（IDE），由JetBrains开发。
PyCharm提供了代码编辑、调试、版本控制、测试、代码分析、代码重构等多种开发工具，适用于Python开发和项目管理。
# no example code to provide