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一些python常用函数包：
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1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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Python函数的使用会对性能产生极大影响。它们可以拖慢程序的执行速度，因为它们需要额外的内存和CPU时间来执行任务。此外，Python函数可能会引入额外的混乱，因为它们可能会引入新的变量和状态，从而使程序变得更加复杂。最后，频繁使用Python函数可能会使代码变得难以阅读，因为它们会使程序变得过于冗长和复杂。因此，在使用Python函数时，应该谨慎，以免影响程序的性能。
虽然Python的开发效率较高，但是早年的Python的运行速度相对于其他语言要慢一些也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些年CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务，如搜素)，因此，可以看出Python在追求运行速度快上也是有所考虑的。想学的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450可以 视频资料免费分享交流经验和讲解行情
最后一个就是Python的功能，由于环境机制和语言特性，让Python强大起来是分分钟的事情，只要会配置源，会配置环境，开发就会变得非常简单了，这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个栗子：
WEB开发：最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
网络编程：支持高并发的Twisted网络框架， py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
爬虫：爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥
云计算：目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算
人工智能：谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说五年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么五年之后，趋势已经非常明确了，特别是前段时间 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
自动化运维：问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人相信会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
金融分析：我有个朋友之前在金融行业，10年的时候，他们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
科学运算：你知道么,97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
游戏开发：在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与 Lua 相比，Python 更适合作为一种 Host 语言，即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目，而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知，知名的游戏文明就是用Python写的。
列举这么多之后，你会发现，Python几乎在上述每个领域都做的非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言，即使目前世界上使用最广泛的Java语言，在很多方面与Python相比也逊色很多！我目前还看不到有哪门语言，能同时在如此多的领域能做出这些成绩。所以，大胆来吧，不会错。
附上一张今年语言排行榜。
最后附Python岗位最新薪资
目前应用最多的：全栈开发、数据分析、运维开发，可以看到，Python工程师的起薪大多数在15K起，3年以上工程师的起薪大多超过20K。
1.1 例如：print(hex(2))案例
1.2 输出函数：print(hex(2))
1.3 输出结果：0x2
1.4 解析说明：返回16进制的数。
2.1 例如：print(chr(10))案例
2.2 输出函数：print(chr(10))
2.3 输出结果：0o12
2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如：print(ord("b"))案例
3.2 输出函数：print(ord("b"))
3.3 输出结果：98
3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如：print(chr(97))
4.2 输出函数：print(chr(97))
4.3 输出结果：b
4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。
案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数：print(s.capitalize())
1.2 输出结果：0x2
1.3 解析说明：返回16进制的数。
2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果：hello kuang
2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。
2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果：12KK12KK
2.6 解析说明：所有的4都替换成KK
2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果：12KK12KK124
2.9 解析说明：将前两个的4替换成go
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数：print(ip.split(','))
3.2 输出结果：['192.168.1.1']
3.3 解析说明：将字符串分割成列表
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果：['192.168.1.1']
3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表
