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Python常用的模块非常多，主要分为内置模块和第三方模块两大类，且不同模块应用场景不同又可以分为文本类、数据结构类、数学运算类、文件系统类、爬虫类、网络通讯类等多个类型。

大家常用的内置模块比如：math、re、datetime、urllib、os、random等，第三方模块比如pandas、numpy、requests、matplotlib等。

什么是Python模块？

模块是将复杂的、同一应用领域的功能代码进行封装，你只需要调用接口，输入相应参数，便可以轻松拿到结果，类似瑞士军刀、万能工具箱。

常用内置模块，约200多个

内置模块，顾名思义就是Python软件内嵌的模块，无需额外安装。

想要了解详细的内置模块，最好去Python官网看，挺详细的

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html

你也可以在代码行输入print(help(modules))，会显示全部的内置模块

这里举几个常用的内置模块，并附上代码：

「math 模块」

用来进行数学计算，它提供了很多数学方面的专业函数，适合科研、算法

import math# 计算平方根
sqrt_value = math.sqrt(25)
print("Square Root:", sqrt_value)# 计算正弦值
sin_value = math.sin(math.radians(30))
print("Sine Value:", sin_value)

「re 模块」

正则表达式在Python中的扩展实现，该模块能支持正则表达式几乎所有语法，对于文本处理来说必不可少

import re# 查找匹配的字符串
pattern = r"\d+"
text = "There are 123 apples and 456 oranges."
matches = re.findall(pattern, text)
print("Matches:", matches)

「datetime 模块」

用于处理日期和时间，这个模块非常实用！！！

import datetime# 获取当前日期和时间
current_datetime = datetime.datetime.now()
print("Current Date and Time:", current_datetime)# 格式化日期时间
formatted_datetime = current_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("Formatted Date and Time:", formatted_datetime)

「urllib 模块」

用于进行网络请求，获取网页HTML，所谓的爬虫就是这个模块

import urllib.request# 发起HTTP GET请求
response = urllib.request.urlopen("https://www.example.com")
html = response.read()
print("HTML Content:", html[:100])

「os 模块」

提供了与操作系统交互的功能，比如文件和目录操作

import os# 获取当前工作目录
current_dir = os.getcwd()
print("Current Directory:", current_dir)# 列出目录中的文件和子目录
files_and_dirs = os.listdir(current_dir)
print("Files and Directories:", files_and_dirs)

「random 模块」

用于生成伪随机数

import random# 生成随机整数
random_integer = random.randint(1, 10)
print("Random Integer:", random_integer)# 从列表中随机选择元素
random_element = random.choice(["apple", "banana", "cherry"])
print("Random Element:", random_element)

「json 模块」

专门用来处理 JSON 格式数据

import json# 将字典转换为 JSON 格式的字符串
data = {"name": "Alice", "age": 25}
json_string = json.dumps(data)
print("JSON String:", json_string)# 将 JSON 格式的字符串转换为字典
parsed_data = json.loads(json_string)
print("Parsed Data:", parsed_data)

「collections 模块」

提供了一些除list、dict之外有用的数据容器，比如 defaultdict、Counter 等

from collections import defaultdict, Counter# 创建默认字典
word_counts = defaultdict(int)
words = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "apple"]
for word in words:word_counts[word] += 1
print("Word Counts:", word_counts)# 统计元素出现的次数
element_counts = Counter(words)
print("Element Counts:", element_counts)

「csv 模块」

专门用于处理逗号分隔值（CSV）文件

import re# 查找匹配的字符串
pattern = r"\d+"
text = "There are 123 apples and 456 oranges."
matches = re.findall(pattern, text)
print("Matches:", matches)

「sys 模块」

提供了与Python解释器交互的功能，例如访问命令行参数

import sys# 获取命令行参数
arguments = sys.argv
print("Command-line Arguments:", arguments)

常用的第三方模块，十几万个

Python之所以这么受欢迎，很大一部分原因得益于强大的第三方工具生态，几乎各个领域都有对应的模块可以使用。

比如

• 数据科学领域：pandas、numpy、scipy、sympy

• 可视化领域：matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts

• 机器学习领域：scikit-learn、keras、Tensorflow

• 大数据领域：pyspark、pyflink

• 爬虫领域：requests、scrapy、bs4

• 金融量化领域：ta-lib、zipline、pyfolio

其他各领域都有相应的模块可以使用，这里就不一一列举