《Python常用库汇总》是一份全面介绍Python编程语言中广泛使用的各类库的手册。本书涵盖了数据分析、机器学习、网络爬虫等多个领域的热门库，旨在帮助读者快速掌握Python生态系统的强大工具。
Python 常用库大全
本篇总结了 Python 中常用的库，涵盖环境管理、包管理、构建工具、交互式解析器、文件管理和日期时间操作等多个方面。
**环境管理：**
- p: 一个简单的交互式 Python 版本管理工具。
- pyenv: 简单的 Python 版本管理工具。
- Vex: 可以在虚拟环境中执行命令。
- virtualenv: 创建独立 Python 环境的工具。
- virtualenvwrapper: 提供了对 virtualenv 的扩展功能。
**包管理：**
- pip: 用于安装和管理 Python 包及其依赖关系的工具。
- pip-tools: 一组确保 Python 包依赖关系始终更新一致的工具。
- conda: 跨平台，支持多种编程语言的二进制包管理系统。
- Curdling: 命令行界面下的 Python 包管理器。
- wheel: Python 分发的新标准，旨在替代 eggs 格式。
**包仓库：**
- warehouse: 下一代 PyPI 服务。
- Warehousebandersnatch: PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
- devpi: 同时是本地存储库、打包和测试工具。
- localshop: 允许自定义包的同时自动镜像官方 PyPI。
**分发：**
- PyInstaller: 将 Python 程序转换成独立可执行文件的跨平台解决方案。
- dh-virtualenv: 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为 Debian 包发布的方法。
- Nuitka: 编译脚本、模块和包为可执行文件或扩展模块的工具。
- py2app: 将 Python 脚本转变成独立应用程序（Mac OS X）。
- py2exe: Windows 系统下将 Python 应用打包为独立应用的方法之一。
- pynsist: 用于创建包含 Python 的 Windows 安装程序。
**构建工具：**
- buildout: 构建系统，从多个组件组装和部署应用程序。
- BitBake: 针对嵌入式 Linux 系统的类似 make 工具。
- fabricate: 可自动发现依赖关系并适用于任何语言的构建工具。
- PlatformIO: 用于多平台环境下的命令行构建工具。
- PyBuilder: 完全用 Python 实现，支持持续集成和构建任务自动化。
**交互式解析器：**
- IPython: 功能丰富的交互式 Python 解释器。
- bpython: 提供了更美观界面的 Python 解析器。
- ptpython: 高级交互式 Python 解析器，基于 python-prompt-toolkit 构建。
**文件管理和 MIME 类型检测：**
- imghdr: 用于检测图像类型的库（Python 标准库）。
- mimetypes: 将文件名映射到对应的 MIME 类型的工具（Python 标准库）。
- path.py: 提供了对 os.path 的封装，简化路径操作。
- pathlib: 跨平台、面向对象的路径处理模块（适用于 Python 3.4 及以上版本的标准库）。
- python-magic: 文件类型检测第三方库 libmagic 的接口实现。
- Unipath: 使用面向对象的方式进行文件和目录的操作。
- watchdog: 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具。
**日期和时间操作：**
- arrow: 更好的 Python 日期时间和时区处理类库。
- Chronyk: 解析手写格式的时间与日期，适用于 Python 3 的库。
- dateutil: 扩展了内置 datetime 模块的功能。
- delorean: 处理复杂日期相关问题的解决方案。
- moment: 受到 Moment.js 启发设计用于处理时间和日期的 Python 库。
- PyTime: 简单易用，通过字符串操作日期和时间的时间模块。
- pytz: 提供现代及历史版本的世界时区定义，并将这些数据引入 Python 中使用。
- when.py: 为用户提供友好函数帮助进行常用日期与时间的操作。
**文本处理：**
- chardet: 兼容 Python2 和 Python3 的字符编码检测库。
- difflib: 标准库中用于差异化比较的工具。
- ftfy: 让 Unicode 文本更加完整连贯。
- fuzzywuzzy: 实现模糊字符串匹配功能。
- Levenshtein: 快速计算编辑距离和相似度。
这些涵盖广泛领域的 Python 库能够帮助开发者更高效地进行开发工作。
5星
