Python常用的模塊有哪些

# Python常用的模塊有哪些

Python作為一門功能強大且生態豐富的編程語言，其標準庫和第三方模塊覆蓋了幾乎所有開發領域。本文將系統介紹Python中常用的內置模塊和第三方模塊，并分類說明其核心功能與應用場景。

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## 一、標準庫核心模塊

### 1. 系統與操作系統交互
#### `os`模塊
```python
import os
# 目錄操作
os.mkdir('new_dir')  # 創建目錄
os.listdir()         # 列出當前目錄內容

# 路徑操作
os.path.join('dir', 'file.txt')  # 跨平臺路徑拼接
os.path.exists('file.txt')       # 檢查路徑存在性

sys模塊

import sys
sys.argv          # 命令行參數
sys.path          # Python模塊搜索路徑
sys.exit(0)       # 退出程序

2. 文件處理

shutil模塊

import shutil
shutil.copy('src.txt', 'dst.txt')  # 文件復制
shutil.rmtree('dir')               # 遞歸刪除目錄

pathlib（Python 3.4+）

from pathlib import Path
p = Path('/path/to/file')
p.parent          # 獲取父目錄
p.with_suffix('.txt')  # 修改后綴名

3. 日期時間處理

datetime模塊

from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()  # 當前時間
future = now + timedelta(days=7)  # 時間計算

time模塊

import time
time.time()       # 時間戳
time.sleep(1.5)   # 暫停執行

4. 數據序列化

json模塊

import json
data = {'key': 'value'}
json_str = json.dumps(data)  # 字典轉JSON字符串
data = json.loads(json_str)  # JSON字符串轉字典

pickle模塊

import pickle
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)  # 序列化到文件

二、數據處理與科學計算

1. 數值計算

math模塊

import math
math.sqrt(16)     # 平方根
math.factorial(5) # 階乘計算

random模塊

import random
random.random()       # 0-1隨機浮點數
random.choice(['a','b','c'])  # 隨機選擇

2. 科學計算三劍客

numpy

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])
arr.mean()        # 計算平均值

pandas

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': ['a','b']})
df.describe()     # 統計摘要

matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [4,5,6])
plt.show()        # 顯示圖形

三、網絡與Web開發

1. 網絡請求

requests

import requests
r = requests.get('https://api.example.com')
r.json()          # 解析JSON響應

urllib

from urllib.request import urlopen
with urlopen('http://example.com') as response:
    html = response.read()

2. Web框架

flask

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello World"

Django

# 需要單獨安裝
django-admin startproject mysite

四、并發與異步編程

1. 多線程/多進程

threading

import threading

def worker():
    print("Thread working")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

multiprocessing

from multiprocessing import Process

def worker():
    print("Process working")

p = Process(target=worker)
p.start()

2. 異步IO

asyncio

import asyncio

async def main():
    print('Hello')
    await asyncio.sleep(1)
    print('World')

asyncio.run(main())

五、數據庫連接

1. 關系型數據庫

sqlite3

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY)')

pymysql

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root')

2. NoSQL數據庫

pymongo

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']

六、測試與調試

1. 單元測試

unittest

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')

2. 調試工具

pdb

import pdb

def buggy_func():
    pdb.set_trace()  # 設置斷點
    # 調試代碼

七、其他實用模塊

總結

Python的模塊生態系統是其核心優勢之一，本文介紹的模塊只是冰山一角。實際開發中建議： 1. 優先使用標準庫模塊 2. 通過pip search探索第三方模塊 3. 關注PyPI上的熱門模塊（如tqdm、pillow等）

掌握這些常用模塊將顯著提升開發效率，建議讀者通過官方文檔深入理解各模塊的高級用法。 “`

注：本文約1850字，實際字數可能因格式調整略有變化。建議通過實際代碼示例加深理解，并定期關注Python標準庫的更新（如Python 3.10新增的zoneinfo模塊）。