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Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
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下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Magedu分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Magedu的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
更多Python知识请关注Python自学网。
1
len(list)
列表元素个数
2
max(list)
返回列表元素最大值
3
min(list)
返回列表元素最小值
4
list(seq)
将元组转换为列表
序号
方法
1
list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2
list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3
list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4
list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5
list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6
list.pop([index=-1])
移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7
list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8
list.reverse()
反向列表中元素
9
list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序
10
list.clear()
清空列表
11
list.copy()
复制列表
python的内置函数（68个）
Python考核31个内置函数，
python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。
• dir()函数获得对象中可用属性的列表
Python中的关键词有哪些？
dir(__builtins__)：查看python内置函数
help(‘keywords‘)：查看python关键词
如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。
只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。
Python的库包含标准库和第三方库
标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')
第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。
标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。
• turtle 库：图形绘制库
原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。
使用模块的帮助时，需要先将模块导入。
例如：在IDLE中输入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.画布
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。
setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。
参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示
矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。
2、画笔
• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。
例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。
《用Python处理Excel表格》下篇来啦！
身为工作党或学生党的你，平日里肯定少不了与Excel表格打交道的机会。当你用Excel处理较多数据时，还在使用最原始的人工操作吗？现在教你如何用Python处理Excel，从此处理表格再也不加班，时间缩短数十倍！
上篇我们进行了一些事前准备，目的是用Python提取Excel表中的数据。而这一篇便是在获取数据的基础上，对Excel表格的实操处理。
第9行代码用来指定创建的excel的活动表的名字：
·不写第9行，默认创建sheet
·写了第9行，创建指定名字的sheet表
第9行代码，通过给单元格重新赋值，来修改单元格的值
第9行代码的另一种写法sheet['B1'].value = 'age'
第10行代码，保存时如果使用原来的（第7行）名字，就直接保存；如果使用了别的名字，就会另存为一个新文件
插入有效数据
使用append()方法，在原来数据的后面，按行插入数据
·insert_rows(idx=数字编号, amount=要插入的行数)，插入的行数是在idx行数的下方插入
·insert_cols(idx=数字编号, amount=要插入的列数)，插入的位置是在idx列数的左侧插入
·delete_rows(idx=数字编号, amount=要删除的行数)
·delete_cols(idx=数字编号, amount=要删除的列数)
move_range(“数据区域”,rows=,cols=)：正整数为向下或向右、负整数为向左或向上
举个例子：
openpyxl.styles.Font(name=字体名称,size=字体大小,bold=是否加粗,italic=是否斜体,color=字体颜色)
其中，字体颜色中的color是RGB的16进制表示
再者，可以使用for循环，修改多行多列的数据，在这里介绍了获取的方法
Alignment(horizontal=水平对齐模式,vertical=垂直对齐模式,text_rotation=旋转角度,wrap_text=是否自动换行)
水平对齐：‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘left’， ‘centerContinuous’，'right，‘general’
垂直对齐：‘bottom’，‘distributed’，‘justify’，‘center’，‘top’
当然，你仍旧可以调用for循环来实现对多行多列的操作
设置行列的宽高：
·row_dimensions[行编号].height = 行高
·column_dimensions[列编号].width = 列宽
合并单元格有下面两种方法，需要注意的是，如果要合并的格子中有数据，即便python没有报错，Excel打开的时候也会报错。
merge_cells(待合并的格子编号)
merge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
拆分单元格的方法同上
unmerge_cells(待合并的格子编号)
unmerge_cells(start_row=起始行号，start_column=起始列号，end_row=结束行号，end_column=结束列号)
create_sheet(“新的sheet名”)：创建一个新的sheet表
第11行，使用title修改sheet表的名字
remove(“sheet名”)：删除某个sheet表
要删除某sheet表，需要激活这个sheet表，即：将其作为活动表（关于活动表的定义请看前面文章开头写的有）下面8~11行代码展示了原始活动表与手动更换活动表，第13行代码删掉活动表
背景知识
numpy与pandas
NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库；pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，我们需要利用Pandas进行Excel的合并
1.下面的代码生成了一个5行3列的包含15个字符的嵌套列表
（注意，第4行代码：15是等于35的，如果是15对应43，或者16对应5*3都会报错）
（注意，第5行代码，虽然5行3列是15个数据，但是可以指定数据从1开头，到16结束）
2.添加表头
使用pandas库的DataFrame来添加表头。关于打印的结果，把最左侧的一列去掉之后会发现结果很和谐，这是因为最左侧的一列代表行号。此时xx变量的类型是
xlsxwriter模块一般是和xlrd模块搭配使用的，
xlsxwriter：负责写入数据，
xlrd：负责读取数据。
1.创建一个工作簿
2.创建sheet表
3.写入数据
我们之前已经学习了xlrd这个库，这个库是读取excel表格内信息的，它并不能写入信息，这时候我们需要使用xlwt3这个库进行excel表格的写入。
打开命令提示符，使用pip进行安装
安装完后进入下一步：
这个xlwt3的库，好像已经很久没有人维护了，所以有一个问题就是，你用pip安装的这个库，是有点问题的，需要咱们手动修改。
打开python的安装目录，就是你的python的安装位置，我的在D盘，找到D：\Python34\Lib\site-packages\xlwt3\formula.py这个文件，右键点击，使用IDLE打开
将其中的
修改为
就是把第一个" __init__ "删掉。
打开python shell
使用 import xlwt3 ，看看报不报错，没有报错说明修改成功。安装完成。
我们使用这个包主要是为了生成excel表格，将我们处理好的数据存到excel表格中。
为此，我们需要的是xlwt3里面的Workbook这个类。
先创建实例：
这样就创建完了一个实例。
我们知道，一个.xlsx文件或.xls文件称为一个工作簿，里面有好几张工作表，我们现在创建的这个Workbook()实例，它也是一个工作簿，我们要写入内容的话是要写进工作表里面的，这就需要我们创建一个工作表，工作表名是'test1'。
使用的是Workbook下属的add_sheet方法，add_sheet，新建工作表。
add_sheet(self, sheetname, cell_overwrite_ok=False)
需要注意的是，这个方法有两个参数
· 第一个是sheetname，这个是工作表的名字，必须要设置的
· 另一个参数是cell_overwrite_ok，这个参数是覆写的意思，默认是False，如果你现在要写的单元格里面，已经有内容了，就不能写了，如果你要是写的话会报错的。当然，我们在使用的时候，最好是设置成True。也就是上面的那个写法。这样对同一个单元格写入两次的话就不会报错了，当然，只会保留最后一次写入的值。
接下来可以写入信息了。
事实上，我们刚才使用add_sheet这个方法后，创建出了一个Worksheet类的实例。这个类有两个方法是我们需要使用的，一个是write，另一个是write_merge。前者用来写入一个单元格的内容，后者用来写入一个合并单元格的内容。
我们先看write方法，里面有四个参数，分别是r，c，label，style，
· r是行
· c是列
· label是内容
· style是格式
上面写的 table.write(1,0,'number') 是在第二行的第一列写入'number'这个字符串。
同理，另外两句分别是在第二行的第二列和第二行的第三列写入'name'和'score'这两个字符串。
write_merge是写合并单元格的方法
· r1是最上面的单元格所在的行数
· r2是最下面的单元格所在的行数
· c1是最左面的单元格所在的列数
· c2是最右面的单元格所在的列数
· label是要写入的内容
· style是格式
上面那个 table.write_merge(0,0,0,2,'Student information') ，是把第0行的第一列，第二列，第三列的单元格合并了，在里面写入'Student information'这个字符串。
如果我们写入信息的时候，不加style这个参数，那么里面的信息就是最普通的，没有什么格式，颜色啊，粗体啊，边框啊，什么的。
在xlwt3中，使用easyxf这个函数来设置单元格属性。
比如这句当中，我们可以看到传入了一个字符串作为参数：
'font: bold on, italic on, name 宋体, height 400, color red; align: vert centre, horiz centre; borders: top THIN,left THIN,right THIN,bottom THIN'
分解来看，这个字符串有三部分：
我们刚才不是用
创建了一个单元格属性吗，红色20号宋体，粗体，斜体，四周有边框，居中。
写入的使用加在作为style参数传入。
这样，我们就成功的设置单元格格式了。
接下来我们设置列宽。
使用这个方法就能设置列宽了，里面的0代表第一列，列宽是20。我也不知道这个列宽是怎么换算的，只要设置5293的话就是20，大家可以根据换算设置自己想要的列宽。
最后一步，保存我们建立的工作簿。
这里面就一个参数，你要保存的excel表格的文件名。需要加路径和后缀名的。需要注意的是，这个xlwt3只能保存成.xls的excel文件。
打开我们保存的excel表格。
可以看到，工作表名是我们设置的test1，第一行的前三个单元格合并了，内容是'Student information'，红色20号宋体，粗体，斜体，四周有边框，居中。第二行分别是number，name，score。
以上就是创建这个excel表格的流程。
刚才上pypi发现，这个包好像就要被移除了，这样的话以后用pip就无法安装了。
xlwt3 0.1.2 : Python Package Index
以上就是关于xlwt3这个包的简单教程。
