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一 、python3 GUI库——python3-tk (tkinter)简介
Python3-tk 是 Python3 标准 GUI 库 ，提供桌面应用图形用户界面创建方法 。
实际是 tkinter 模块别名 ，内置 Python ，基于 Tcl/Tk GUI 工具包 ，将脚本语言 Tcl 与 GUI 工具包 Tk 整合 。
tkinter 包含简单易用 widgets ，如按钮 、标签 、文本框 、菜单等 ，几何管理器如 pack 、grid 和 place 控制控件布局 。
对于小型或简单的应用 ，Python3-tk 是入门学习 GUI 编程的优秀起点 。其优点包括成熟稳定 、适合快速开发原型或小型应用 。
Python3-tk 是 Python 生态系统中重要组成部分 ，适用于桌面应用界面创建 ，特别是小型应用或原型设计的理想选择 。
二 、Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
推荐5个常用的Python标准库：
1 、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口 。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能 ，比如管理系统进程 ，改变当前路径 ，改变文件权限等 。但要注意 ，os包是建立在操作系统的平台上的 ，许多功能在Windows系统上是无法实现的 。另外 ，在使用os包中 ，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代 。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件 。查找 、删除 、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作 。这些功能通常可以在操作系统中看到 ，但现在可以通过Python标准库中的glob包 、shutil包 、os.path包以及os包的一些函数等 ，在Python内部实现 。
2 、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境 。Python是一个解释器 ，也是一个运行在操作系统上的程序 。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数 ，比如说Python运行所能占据的内存和CPU ，Python所要扫描的路径等 。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动 ，从命令行读取命令和参数 。
3 、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数 ，可以生成随机浮点数 、整数 、字符串 ，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素 ，打乱一组数据等 。
4 、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中 ，Python定义了一些新的数字类型 ，以弥补之前的数字类型可能的不足 。标准库还包含了random包 ，用于处理随机数相关的功能 。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数 ，比如pi 、三角函数等等 。
5 、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂 ，但容易犯错 。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善 ，你不仅可以进行日期时间的查询和变换 ，还可以对日期时间进行运算 。通过这些标准库 ，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式
三 、python有多少个标准库(python常见的标准库)
今天首席CTO笔记来给各位分享关于python有多少个标准库的相关内容 ，其中也会对python常见的标准库进行详细介绍 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，别忘了关注本站 ，现在开始吧！
1 、Arrow
Python中处理时间的库有datetime ，但是它过于简单 ，使用起来不够方便和智能 ，而Arrow可以说非常的方便和智能 。它可以轻松地定位几个小时之前的时间 ，可以轻松转换时区时间 ，对于一个小时前 ，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读 。
2 、Behold
调试程序是每个程序员必备的技能 ，对于脚本语言 ，很多人习惯于使用print进行调试 ，然而对于大项目来说 ，print的功能还远远不足 ，我们希望有一个可以轻松使用 ，调试方便 ，对变量监视完整 ，格式已于查看的工具 ，而Behold就是那个非常好用的调试库 。
3 、Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架 ，Python也不例外 ，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库 。Click库对命令行api进行了大量封装 ，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集 。终端的颜色 ，环境变量信息 ，通过Click都可以轻松进行获取和改变 。
4 、Numba
如果你从事数学方面的分析和计算 ，那么Numba一定是你必不可少的库 。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作 ，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能 。但是Numba无疑是最方便的 ，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数 。
5 、Matlibplot
做过数据分析 ，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件 ，这是一个收费的数学商用软件 ，在Python中 ，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库 。并且它完全是免费的 ，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的 。
6 、Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题 ，平时我们看到很多ps中的神技 ，比如调整画面颜色 ，饱和度 ，调整图像尺寸 ，裁剪图像等等 ，这些其实都可以通过Python简单完成 ，而其中我们需要使用的库就是Pillow 。
7 、pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的 。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库 ，有了它 ，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序 ，其中qtdesigner设计器 ，更是加速了我们开发图形界面的速度 。
除了上述介绍的之外 ，Python还有很多库 ，比如：Pandas 、NumPy 、SciPy 、Seaborn 、Keras等 。
每天至少打卡一道python面试题 。以尽量多的方式解锁题目 ，如果有遗漏的方法 ，欢迎在评论区补充 。希望大家一起提高！ 常用的有 python哪些标准库标准库比较多功能也不同： 标准库 sys 系统相关的参数和函数 。sys库一般用来访问和修改系统相关信息 ，比如查看python版本 、系统环境变量 、模块信息和python解释器相关信息等等 。 os 操作系统接口模块 。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式 ，比如输入输出操作 、读写操作 、操作系统异常错误信息 、进程线程管理 、文件管理 、调度程序等等 。 re 正则表达式操作 。这个库是我喜欢并且经常会用到的库 ，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式 ，但是正则表达式的学习曲线较高 ，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习 。 math 数学函数库 。math库提供了对C语言标准定义的数学函数访问 ，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法 、幂和对数函数（Powerandlogarithmicfunctions） 、三角函数（Trigonometricfunctions） 、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等 。 random 生成伪随机数 。 伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境 ，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论 ，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数 ，所以这个过程是可预测的 、有规律的 ，只是循环周期较长 ，并不能与现实场景相切合 。 random库提供生成随机数 ，可以模拟现实世界中随机取数 、随机抽奖等等 。 logging 日志记录工具 。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录 ，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态 ，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息 。 json Json编码和解码器 。json库提供了对json数据的支持 ，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据json进行序列化和反序列化操作 ，以保证对数据的完整性和有效性 ，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程 。 pickle Python对象序列化库 。pickle库支持对python对象进行序列化和反序列化操作 ，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时 ，就可以将其序列化成二进制数据 ，从而更好的保存起来 。 shelve Python对象持久化 。简单的数据存储方案 。 socket 底层网络接口 。socket（套接字）库提供了标准的BSD（伯克利套接字）SocketAPI ，可以通过访问底层操作系统Socket的相关接口进行网络通讯 。 datetime 基本日期和时间类型库 。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间 ，日常我们会用时间测算时间消耗 、复杂度 ，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明 ，对计时器的描述和控制也需要用到该库 。 hashlib 安全哈希和消息摘要 。摘要算法其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法） ，因为被加密的数据无法破解 ，所以就能防止被篡改 。常见的摘要算法有MD5 、SHA1 ，一般我们会用MD5对用户口令进行加密 ，防止盗用后被轻易破解；而SHA1与MD5类似 ，但是SHA1会产生更长的长度 ，也更安全 ，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗 。要说比SHA1更长的字符长度 ，还有SHA224 、SHA256 、SHA384和SHA512 ，看名字就能知道 。 大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解） ，这是不可避免的 ，所以具体场景具体情况而定 。 configparser 配置文件解析器 。configparser库可以轻松定制配置文件 ，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置 。 urllib URL处理模块 。urllib库集成了处理URLs（统一资源定位符）的各种模块： URLurllib.requestURLrobots.txturllib库对访问网络有很好的支持 ，提供了对数据的访问和处理 、文件的上传和下载 、记录cookie和session等等 。 itertools 为高效循环而创建迭代器的函数 。itertools库也是经常需要用到 ，当我们要对某些数进行for-in时就需要先将其处理成一个可迭代对象 ，之后我们才能进行遍历操作 。 collections 容器数据类型库 。collections库提供了对所有容器数据类型的支持 ，包括dict ,list ,set和tuple 。我们可以用此库对不同数据类型进行操作 ，常有的函数方法有这些： namedtuple()创建命名元组子类的工厂函数deque类似列表(list)的容器 ，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)ChainMap类似字典(dict)的容器类 ，将多个映射集合到一个视图里面Counter字典的子类 ，提供了可哈希对象的计数功能OrderedDict字典的子类 ，保存了他们被添加的顺序defaultdict字典的子类 ，提供了一个工厂函数 ，为字典查询提供一个默认值UserDict封装了字典对象 ，简化了字典子类化UserList封装了列表对象 ，简化了列表子类化UserString封装了列表对象 ，简化了字符串子类化functools 高阶函数和可调用对象上的操作 。该库主要调用高阶函数 ，是常规函数的一种补充 。目前库中包含以下几种函数： cmp_to_keylru_cachetotal_orderingpartialpartialmethodreducesingledispatchupdate_wrapperwrapsthreading 线程并行库 。threading库支持线程和多线程的操作 ，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁 ，一次只能让一个线程处理数据 ，从而避免出现数据读写混乱 。 在CPython解释器上 ，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的 ，被设计成线程安全 ，所以同一时间只能执行一个线程 ，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性 。 multiprocessing 进程并行库 。multiprocessing库与threading库很类似 ，不同的是进程库可以创建子进程避开GIL ，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性 。 timeit 测量小代码片段的执行时间 。此库主要用来计算运行代码的时间消耗 ，支持多种方式传入参数 。 atexit 退出处理器 。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库 。 abc 抽象基类 。abc库定义抽象基类 ，以便其他类派生出新类 。比如collections容器库中就有此派生出的collections.abc类 ，派生出来的类可以进一步实现 。 asyncio 异步IO库 。asyncio库是一个用async/await关键字编写并发的库 ，为多个异步框架提供基础功能 ，能够实现高性能的网络 、Web服务器 、数据库连接和分布式任务队列等 。 copy 浅层和深层复制操作 。copy库提供对对象的拷贝 ，我们都知道要制作对象副本 ，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到 ，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身 ，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象 。那么 ，copy库就提供了制作对象副本的各种方法 ，会开辟一个新的内存空间存放副本对象 ，修改操作不会对原对象有任何干预 。 csv csv（CommaSeparatedValues）文件读写库 。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本） 。 operator 标准运算符替代函数库 。此库是将python自有的运算符作为有效函数 ，比如表达式x+y可以用函数operator.add(x ,y)表示；比如表达式a*b可以用函数operator.mul(a ,b)表示 ，等等 。 enum 枚举库 。enum库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量 ，以便其他函数调用 。创建出来的枚举类是可迭代对象 ，所以可以用for-in枚举出所有常量 。 heapq 堆队列算法 。这个模块提供了堆队列算法的实现 ，也称为优先队列算法 。优先队列中的每个元素都有各自的优先级 ，优先级最高的元素最先得到服务 。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现 ，heapq库中也提供了相应函数实现 。 http HTTP模块 。http模块是一个包 ，收集了多个处理超文本传输协议的模块： urllib.requesthttp模块通过http.HTTPStatus枚举定义了HTTP状态码以及相关联消息 。 profile 、pstats 性能分析工具 。profile模块提供了profile和cProfile两种不同实现的性能分析工具 ，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率 ，统计后的信息可以通过pstats模块保存并使用 。 ssl TLS/SSL（传输安全协议） 。此模块提供对安全协议的支持 ，通过应用上下文 ，可将TLS（传输层安全性协议）或其前身SSL（安全套接层）支持安全协议 ，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障 。一般HTTPS协议都支持TLS/SSL加密 。 unitest 单元测试框架 。unitest库常用于单元测试 ，受到JUnit和其他主流测试库的启发 ，unitest库的功能和函数与它们有着相似的风格 。 uuid UUID库 。uuid库主要用途是生成随机字符串 ，库中有多个版本的UUID对象方法 ，比如版本1 、3 、4和5的uuid1() 、uuid3() 、uuid4()和uuid5() 。需要注意的是 ，如果要生成随机字符串 ，可以使用uuid1()和uuid4() ，但是uuid1()会存在隐私风险 ，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址 ，而uuid4()是通过随机字符生成 。 希望可以帮助到你 。 Python常用的标准库以及第三方库有哪些？Python常用的标准库有http库 。第三方库有scrapy ，pillow和wxPython.以下有介绍： Requests.KennethReitz写的最富盛名的http库 ，每个Python程序员都应该有它 。 Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作 ，那么这个库也是必不可少的 。用过它之后你就不会再想用别的同类库了 。 wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具 。我主要用它替代tkinter 。 Pillow.它是PIL的一个友好分支 。对于用户比PIL更加友好 ，对于任何在图形领域工作的人是必备的库 。 Python（英国发音：/?pa?θ?n/美国发音：/?pa?θɑ?n/） ,是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言 ，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明 ，第一个公开发行版发行于1991年 。 结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python有多少个标准库的全部内容了 ，感谢您花时间阅读本站内容 ，希望对您有所帮助 ，更多关于python常见的标准库 、python有多少个标准库的相关内容别忘了在本站进行查找喔 。 到此 ，以上就是小编对于Python3标准库 mobi的问题就介绍到这了 ，希望介绍关于Python3标准库 mobi的3点解答对大家有用 。
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