二級Python----Python的內置函數及標準庫（DAY 8）

python的內置函數（68個）

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Python考核31個內置函數，

python內置了很多內置函數、類方法屬性及各種模塊。當我們想要當我們想要了解某種類型有哪些屬性方法以及每種方法該怎么使用時，我們可以使用dir()函數和help()函數在python idle交互式模式下獲得我們想要的信息。

? dir()函數獲得對象中可用屬性的列表

Python中的關鍵詞有哪些？

dir(__builtins__)：查看python內置函數

help(‘keywords‘)：查看python關鍵詞

如微分積分方程的求解程序、訪問互聯網、獲取日期和時間、機器學習算法等。這些程序往往被收入程序庫中，構成程序庫。

只有經過嚴格檢驗的程序才能放在程序庫里。檢驗，就是對程序作充分的測試。通常進行的有正確性測試、精度測試、速度測試、邊界條件和出錯狀態的測試。經過檢驗的程序不但能保證計算結果的正確性，而且對錯誤調用也能作出反應。程序庫中的程序都是規范化的。所謂規范化有三重含義：①同一庫里所有程序的格式是統一的；② 對這些程序的調用方法是相同的；③ 每個程序所需參數的數目、順序和類型都是嚴格規定好的。

Python的庫包含標準庫和第三方庫

標準庫：程序語言自身擁有的庫，可以直接使用。help('modules')

第三方庫：第三方者使用該語言提供的程序庫。

標準庫： turtle 庫（必選）、 random 庫（必選）、 time 庫（可選）。

? turtle 庫：圖形繪制庫

原理如同控制一只海龜，以不同的方向和速度進行位移而得到其運動軌跡。

使用模塊的幫助時，需要先將模塊導入。

例如：在IDLE中輸入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.畫布

畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區域, 我們可以設置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化畫布窗口大小和位置，參數包括畫布窗口寬、畫布窗口高、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。

參數:width, height: 輸入寬和高為整數時,表示 像素 ;為小數時,表示占據電腦屏幕的比例。(startx,starty):這一坐標表示

矩形窗口左上角頂點的位置,如果為空,則窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置開始創建640×480大小的畫布窗體。

2、畫筆

? color() 用于設置或返回畫筆顏色和填充顏色。

例如：color(‘red’)將顏色設為紅色，也可用fillcolor()方法設置或返回填充顏色，或用pencolor()方法設置或返回筆觸顏色。

Python 外部函數調用庫ctypes簡介

一直對不同語言間的交互感興趣，python和C語言又深有淵源，所以對python和c語言交互產生了興趣。

最近了解了python提供的一個外部函數庫 ctypes , 它提供了C語言兼容的幾種數據類型，并且可以允許調用C編譯好的庫。

這里是閱讀相關資料的一個記錄，內容大部分來自 官方文檔 。

ctypes 提供了一些原始的C語言兼容的數據類型，參見下表,其中第一列是在ctypes庫中定義的變量類型，第二列是C語言定義的變量類型，第三列是Python語言在不使用ctypes時定義的變量類型。

創建簡單的ctypes類型如下:

使用 .value 訪問和改變值:

改變指針類型的變量值:

如果需要直接操作內存地址的數據類型：

下面的例子演示了使用C的數組和結構體:

創建指針實例

使用cast()類型轉換

類似于C語言定義函數時，會先定義返回類型，然后具體實現再定義，當遇到下面這種情況時，也需要這么干:

可以簡單地將"so"和"dll"理解成Linux和windows上動態鏈接庫的指代，這里我們以Linux為例。注意，ctypes提供的接口會在不同系統上有出入，比如為了加載動態鏈接庫， 在Linux上提供的是 cdll , 而在Windows上提供的是 windll 和 oledll 。

ctypes會尋找 _as_paramter_ 屬性來用作調用函數的參數傳入，這樣就可以傳入自己定義的類作為參數，示例如下:

用 argtypes 和 restype 來指定調用的函數返回類型。

這里我只是列出了 ctypes 最基礎的部分，還有很多細節請參考官方文檔。

這兩天文章沒有寫，先是早出晚歸出去玩了一整天，然后加班到凌晨3點左右，一天一篇計劃劃水得嚴重啊…

python有哪些庫

Python中6個最重要的庫：

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、算法以及大部分涉及Python數值計算所需的接口。NumPy還包括其他內容：

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基于元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用于讀寫硬盤中基于數組的數據集的工具

④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對于數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

第二、pandas

pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現于2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用于實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series，一種一維標簽數組對象。

pandas將表格和關系型數據庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由于數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.

Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

對于Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，并且與生態系統的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始于2001年，由Fernando

Pérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

盡管它本身并不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重于在交互計算和軟件開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用接口。由于數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數值積分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生于2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特征提取、正態化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

python標準庫有哪些？

標準庫

sys

系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變量、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。

os

操作系統接口模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。

re

正則表達式操作。這個庫是我喜歡并且經常會用到的庫，在對大量字符串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。

math

數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。

random

生成偽隨機數。

偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，并不能與現實場景相切合。

random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。望采納

Python 常用的標準庫以及第三方庫有哪些

5個常用的Python標準庫：

1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫

os包是Python與操作系統的接口。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件權限等。但要注意，os包是建立在操作系統的平臺上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。

我們通過文件系統來管理磁盤上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標準庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。

2、sys：通常用于命令行參數的庫

sys包被用于管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能占據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。

3、random：用于生成隨機數的庫

Python標準庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。

4、math：提供了數學常數和數學函數

標準庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標準庫還包含了random包，用于處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理并不復雜，但容易犯錯。Python的標準庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標準庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式。

除此之外，Python還有很多第三方庫，了解更多可移步：oldboyedu