Python编程者最有用和最常见的模块

块(urllib和urllib2)用于处理HTTP相关的操作。这两个模块都具有不同的功能集，很多时候需要一起使用它们。使用urllib的主要缺点是它令人困惑，因为在urllib和urllib2中只有很少的方法可用。另一个缺点是文档不是很清楚，即使是一个简单的HTTP请求，我们也需要编写大量代码。为了使这些事情更简单，大多数开发人员更喜欢使用request作为第三方模块。它是一个Apache2许可的HTTP库，由urllib3和httplib支持。

(2) Django

Django与其说是一个模块，不如说是一个高级Python Web框架，但是你仍然需要下载并安装它。它解决了从头构建web应用程序的压力。该框架的主要优点是开发速度快、设计实用、速度快、可扩展性强。你也可以用它来使用其他语言。您可以将它与其他框架连接起来，并且它附带了许多工具和复杂的开发特性，使您能够制作良好的企业级网站。

(3) Flask

Flask也是一个经常与Django竞争的web框架。选择哪一个用于web应用程序完全取决于要构建的项目。Flask的设置要容易得多，也快得多，而且它没有Django自带的所有工具。Django最适合具有大量特性的应用程序，比如身份验证。Flask可以用于基本的简单的web应用程序。

(4) BeautifulSoup

Beautiful soup是一个抓取web的好模块。因此，如果您正在进行web抓取，beautiful soup可以为您完成这一任务。它提供了一些简单的方法和python的习惯用法，用于导航、搜索和修改解析树。它还将传入的文档转换为Unicode和传出的文档转换为UTF-8。您不必考虑编码，除非文档没有指定编码，而Beautiful Soup无法检测编码，在这种情况下，您必须指定原始编码。Beautiful Soup解析你给它的任何东西，并为你做树遍历。

(5) Selenium

Selenium是用来做自动化的网站。这本质上允许你测试你的网站或制作一个机器人将与其他网站互动。所以你可以做一些事情，比如访问HTML字段，移动鼠标光标，访问按钮等等。我以前用过这个，当我在一个虚拟助手上工作时，它可以在网上搜索我要它搜索的信息。它可以进入搜索栏，键入搜索词，然后查看不同的结果，并选择一个进行搜索。该模块在正确使用时是强大的。

数据科学

Python在数据科学中非常流行。它有很多不同的模块，可以让数据科学家的工作更轻松。

(1) NumPy

Numpy是一个在Python中进行数学运算的神奇模块。它能让你处理多维度的数组类对象，以及各种复杂的，三维的，四维的，五维的，数学运算，非常快。它这么快的原因之一是它的很多操作都是用C实现的，这意味着如果你说不使用那个模块而用标准Python实现那些操作，那么使用NumPy会让你的程序更快。

(2) Pandas

Pandas非常适合阅读和处理数据帧和一般的数据。这使得操作数据变得非常容易。它有一个相对陡峭的学习曲线，但它是非常值得的努力。熊猫通过五个步骤处理数据处理和分析:装载、准备、操作、建模和分析。

(3) Matplotlib

Matplotlib用于数据可视化，比如绘制图表，它也适用于机器学习模型。我知道Matplotlib有很多负面消息，但这主要是因为它有两个接口，给新用户带来了困惑。第一种是基于MATLAB并使用基于状态的界面。第二个是面向对象的接口。这两种方法的原因太长了，不能在本文中讨论，但是在使用Matplotlib绘图时，了解这

（编辑：开发网_开封站长网）

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