python关键知识点

 

1. 变量：在程序中存储值或对象的名称。

2. 数据类型：指变量的数据类型，例如 str、int、float、list、tuple、dict、set 等。

3. 操作符：表示运算符号，例如加号 + 和减号 -。

4. 循环：通过重复执行某个代码块来实现多次操作的过程。

5. 条件语句：用于根据逻辑条件决定是否执行某些代码块，或选择执行哪个代码块。

6. 函数：一个可调用的代码块，可以接受参数并返回值。

7. 参数：用于通过函数调用传递信息的变量。

8. 异常处理：用于处理代码中可能出现的错误或异常情况的过程。

9. 文件 I/O 操作：读取和写入文件的操作。

10. 模块和包：Python 中可重用代码的组织方式。

11. 类和对象：面向对象编程概念，定义了属性和方法的抽象数据类型。

12. 继承：子类继承父类的属性和方法。

13. 多态：同一种接口实现了不同的功能。

14. Lambda 函数：匿名函数，通常用于简单的处理。

15. 生成器：可以动态地生成数据序列的函数。

16. 迭代器：访问可迭代对象的方式。

17. 装饰器：用于改变函数的行为或添加功能的函数。

18. 多线程：实现同时进行多个线程的执行过程。

19. 多进程：使用多个进程并行处理任务。

20. 正则表达式：使用预定义模式来匹配文本内容的技术。

21. 列表：有序，可以包含不同类型元素的数据结构。

22. 元组：类似于列表，但元素不可更改。

23. 字典：无序的键值对集合。

24. 集合：无序的独特元素集合。

25. 切片操作：对序列类型（列表、元组等）切片进行操作。

26. 排序算法：排序算法的实现和应用。

27. 栈：一种数据结构，先进后出。

28. 队列：一种数据结构，先进先出。

29. 深复制：复制所有数据，包括内存地址。

30. 浅复制：只复制对象中的数据，而不复制数据所在的内存地址。

31. 数据库连接：连接数据源并进行 CRUD 操作。

32. 数据库查询：使用 SQL 语言编写查询语句，从数据库中检索数据。

33. 内置函数：Python 自带的一些常用函数，例如 print() 和 len()。

34. 数学函数：包含在 math 模块中的函数，例如 sqrt() 和 exp()。

35. 时间函数：包含在 time 模块中的函数，例如 sleep() 和 localtime()。

36. 字符串函数：对字符串进行各种常见操作的函数，例如 split() 和 join()。

37. 文件操作函数：对文件进行常见操作的函数，例如 open() 和 close()。

38. os 模块：提供了访问操作系统的功能和方法。

39. sys 模块：提供了访问 Python 解释器和系统相关信息的功能和方法。

40. random 模块：生成随机数的功能和方法。

41. logging 模块：记录程序运行状态和问题的功能和方法。

42. json 模块：解析和生成 JSON 格式数据的功能。

43. xml 模块：解析和生成 XML 格式数据的功能。

44. urllib 模块：进行网页数据访问和爬虫编写所需的函数和方法。

45. 正则表达式模块：实现文本模式匹配的功能。

46. pickle 模块：Python 对象序列化和反序列化的功能。

47. threading 模块：Python 中多线程编程实现的模块。

48. socket 模块：提供了套接字方法和功能，用于应用程序之间的通信。

49. tkinter 模块：Python 自带的 GUI 编程工具包。

50. Pygame 模块：用于开发 2D 游戏的 Python库

 

51. BeautifulSoup 库：用于 HTML 和 XML 文件的解析库。

52. Flask 库：一个非常流行的 Python Web 开发框架。

53. Django 库：另一个流行的 Python Web 开发框架。

54. Jinja2 库：一种模板引擎，用于生成 HTML、XML 或其他格式的文档。

55. Sphinx 库：为 Python 项目自动生成文档的工具。

56. Matplotlib 库：一个功能强大的 Python 绘图库。

57. Seaborn 库：一个基于 Matplotlib 的更高级别的数据可视化库。

58. Pandas 库：用于数据处理和分析的 Python 库，也可以用于读取和写入多种格式的文件。

59. Numpy 库：用于科学计算的 Python 库，实现了多维数组和矩阵等高级别的数学函数。

60. Scipy 库：建立在 Numpy 基础之上的科学计算库，包括统计、优化、插值、线性代数、傅里叶变换等领域。

61. SymPy 库：提供符号运算能力的 Python 库。

62. BeautifulSoup4 库：BeautifulSoup3 的升级版，支持 Python3。

63. requests 库：一个简单易用的 Python HTTP 库，用于发送 HTTP 请求和处理响应。

64. scrapy 框架：用于爬取网站数据的 Python 框架。

65. Pygame 库：一个用于开发 2D 游戏的 Python 库。

66. PyMySQL 库：一个 Python 连接 MySQL 数据库的库。

67. cx_Oracle 库：Python 连接 Oracle 数据库的库。

68. PyMongo 库：Python 连接 MongoDB 非关系型数据库的库。

69. Curses 库：一种用于终端屏幕绘画的工具，可以用于创建 CLI 程序和游戏等。

70. Pillow 库：Python 中最常用的图像处理工具包。

71. PySide 和 PyQt 库：两个用于创建桌面应用程序的 Python 库。

72. asyncio 库：提供异步 I/O 处理能力的 Python 标准库，可以用于高并发网络服务开发等场景。

73. Twisted 库：基于事件驱动编程模型的网络应用程序框架，可以支持异步 I/O 处理、多协议支持、电子邮件等功能。

74. Tornado 库：一个轻量级 Web 应用程序框架，特别适合高可伸缩性、高并发处理需求的场景。

75. Flask-WTF 库：为 Flask 应用程序提供表单验证和 CSRF 保护的扩展。

76. Flask-Login 库：为 Flask 应用程序提供用户身份验证和会话管理的扩展。

77. Flask-RESTful 库：为 Flask 应用程序提供创建 RESTful API 的扩展。

78. Flask-SQLAlchemy 库：为 Flask 应用程序提供 SQL 数据库访问的扩展。

79. Flask-Mail 库：用于邮件发送的 Flask 扩展。

80. WTForms 库：一个用于创建 Web 表单的 Python 库。

81. Django REST framework：基于 Django 框架的 RESTful API 开发框架。

82. Django-authentication 库：Django 框架的用户认证和授权库。

83. Django-rest-auth 库：Django-based RESTful API 应用程序的身份验证和注册库。

84. Django-REST-framework-jwt 库：Django RESTful 应用程序的 JSON Web Token 认证库。

85. Django-crispy-forms 库：生成 HTML 表单的 Django 库。

86. Django-allauth 库：使用 Django 的多种身份验证提供商进行身份验证的库。

87. celery 库：异步任务队列/定时器，支持任务链和并行任务处理。

88. redis-py 库：Python Redis 客户端，支持字符串、哈希表、列表、集合等类型操作接口。

89. PyTables 库：以 HDF5 为后端的 Python 表格库，用于存储和查询大量数据。

90. SQLAlchemy 库：Python 中流行的 ORM 框架，支持连接到多种关系型数据库。

91. Pydantic 库：针对 Python 3.7+ 的数据模型验证和序列化工具。

92. FastAPI 库：一个使用 Python 3.7+ 标准类型注释的现代 Web 和 API 框架，支持异步运行和高性能请求处理。

93. pytorch 库：一个支持动态计算图的机器学习框架。

94. tensorflow 库：一个支持静态计算图的机器学习框架。

95. scikit-learn 库：一个流行的 Python 机器学习库，提供了各种监督、非监督和半监督学习算法。

96. NLTK 库：用于自然语言处理（NLP）的 Python 库。

97. Spacy 库：用于进行高级自然语言处理的 Python 库。

98. OpenCV 库：开源计算机视觉库，可用于实时图像处理、目标识别和跟踪等任务。

99. Pygame Zero 库：一种简化版的 Pygame 库，用于编写 2D 游戏和交互式应用程序。

100. PyOgre 库：Python 的 3D 游戏引擎库，基于 Ogre 3D 引擎。

101. Kivy 库：一个用于创建多点触控应用程序的 Python 框架，支持跨平台开发。
102. Pygame-sdl2 库：Pygame 的替代实现，使用 SDL2 渲染器更快和可扩展性更好。
103. libavg 库：用于创建高性能交互式多媒体应用程序的 Python 库。
104. Gevent 库：使用协程的 Python 网络库，可以实现高并发网络编程。
105. python-goose 库：用于从 Web 上获取文章和内容的 Python 包。
106. youtube-dl 库：用于从 YouTube 和许多其他网站下载视频的 Python 包。
107. Arrow 库：用于简化日期和时间处理的 Python 包。
108. dateutil 库：一个用于处理日期和时间的 Python 包，包括计算、格式化和分析等功能。
109. Pendulum 库：一个用户友好的 Python 时间库，提供了大量的日期和时间操作和格式化选项。
110. PySDL2 库：用于编写游戏和多媒体应用程序的 SDL2 Python 绑定库。
111. PyAutoGUI 库：用于进行屏幕操作和图像识别的 Python 库。
112. Pillow-SIMD 库：以SIMD指令集优化的Pillow版本，可以更快地处理图像。
113. scrapy-redis 库：Scrapy 组件，用于将爬网站的分布式内存数据库 Redis 集成到 Scrapy 项目中。
114. douyin-spider 库：一个 Python 项目，用于下载抖音视频。
115. Flask-SocketIO 库：为 Flask 应用程序提供 WebSocket 支持的扩展。
116. PyGame Learning Environment 库：用于机器学习和 AI 研究的 Pygame 扩展，包括 Atari 游戏等。
117. snakeware 库：一个包含 Python 解释器和编辑器的 Linux 发行版，可用于创建独立的 Python 应用程序。
118. Flask-Migrate 库：Flask 扩展，可用于管理 SQLAlchemy 数据库迁移。
119. Flask-JWT-Extended 库：Flask 扩展，提供 JSON Web Token (JWT) 进行身份验证的支持。
120. uWSGI 库：用于将 Python Web 应用程序部署到生产环境的高性能应用服务器。
121. gensim 库：一个 Python 库，用于进行文本挖掘和自然语言处理任务，包括主题建模、相似度计算等。
122. spaCy-TextCat 库：spaCy 的扩展，用于进行文本分类任务。
123. textblob 库：一个用于自然语言处理的 Python 库，包括情感分析、标记和短语提取等功能。
124. textacy 库：一个基于 spaCy 的 Python 库，用于文本处理和分析。
125. wordcloud 库：用于生成词云的 Python 库。
126. django-cors-headers 库：Django 框架的一个中间件，为跨源资源共享提供支持。
127. Django-guardian 库：Django 框架的一个扩展，提供对象级别的权限控制。
128. Flask-BabelEx 库：Flask 扩展，用于多语言应用程序的国际化和本地化。
129. python-docx 库：可创建和更新 Microsoft Word 文档的 Python 库。
130. python-pptx 库：用于创建和编辑 Microsoft PowerPoint 演示文稿的 Python 库。