有多少个 Python 包

现存的Python包总数超过了 20万个 （这个数字只包括存储在PyPI上的包，即官方的Python包索引）。Python软件包为解决各种领域的挑战性问题提供了友好而有效的解决方案，包括科学计算、数据可视化、数据建模等等。

复杂的事情最好是零散地完成，一次一个子任务。为了完成任务，程序员建立并使用模块，这是保存在独立文件中的相关代码的集合。

下面列出了一些最重要的Python软件包。

1.NumPy

没有任何专门的Python包，我们可以进行基本的数学运算。然而，如果我们需要执行任何一种困难的数学运算，NumPy模块将使我们作为程序员的生活变得更加轻松。

NumPy中的工具可以帮助我们创建多维数组并对其中的数据进行计算。我们可以完成常见的统计程序，解决代数方程，以及更多。

尽管NumPy是一个对许多通用编程活动有用的Python包，但如果我们想进行机器学习，它尤其重要，因为它构成了TensorFlow等库的一部分框架。

我们可以使用NumPy来进行。

当代数组操作（例如，加法、乘法、切片、重塑、索引）。
涵盖的数学操作。
随机生成数字。
线性代数的程序。
例如，傅里叶变换

通过NumPy，我们可以使用可理解的Python语法和可执行代码的计算能力。这就说明了为什么NumPy被如此庞大的Python库和包的生态系统所使用。这包括几个著名的软件包，包括pandas、Seaborn、SciPy、OpenCV和其他许多软件包。

2.Pendulum

一个很受欢迎的用于简单日期时间操作的Python日期时间库是pendulum。它提供了一个更加精简和用户友好的API。它使包括时区在内的复杂的日期操作问题变得更容易管理，而这些问题在原生的日期时间实例中是无法正确处理的。

如果用户现在做过任何Python编程，我们无疑已经知道了如何利用datetime模块来控制应用程序中的日期和时间。

Datetime对于这种基本工作来说是非常好的，而Pendulum Python模块则有利于更复杂的日期和时间相关的脚本。它能自动管理时区，而且更方便用户使用。

最重要的是，Pendulum可以很容易地取代datetime的位置。这意味着我们可以将它用于我们已经创建的基于日期和时间的程序。除了一些小的例外，不需要修改代码，Pendulum将继续正常运行，同时提供传统的datetime所没有的额外功能。它是由普通的datetime库演变而来，但却提供了更优越的功能。因此，我们可以将Pendulums Datetime实例添加到已经使用了开发的datetime类的项目中。

3.Pandas

如果我们要处理表格、时间序列或矩阵数据，Pandas是首选的Python库。它被认为是一个快速、有效和用户友好的数据分析和修改工具。数据框架是一种独特的二维数据结构，它与数据框架元素一起工作。像Excel电子表格或数据库表格一样，数据框架包含行和列。

Pandas可以被利用来达到各种目的，例如：。

在SQL数据库、Excel和CSV文件之间传输和读取数据。
改变和旋转数据集。
对数据集进行切分、索引和子集。
结合和改变数据。
数据集的连接和合并。

Pandas是最流行的Python开源库的名字，用于数据科学、数据处理和机器学习任务。它建立在独立包NumPy之上，NumPy可以实现多维数组。最受欢迎的数据处理工具之一是Pandas，它通常在所有Python发行版中提供。它与各种不同的数据科学模块配合得很好。

Pandas是基于两个基本的Python库。NumPy用于算术计算，Matplotlib用于数据显示。由于Pandas充当了所有这些库的封装器，matplotlib和NumPy中的许多方法都更容易使用。例如，Pandas中的.plot()函数将几个matplotlib函数合并为一个方法，允许开发者用少量代码绘制图表。

3.Matplotlib

最流行的数据探索和可视化库是Matplotlib。它可以用来创建简单的图形，如线性图、柱状图、散点图、条形图和饼状图。在这个库的帮助下，你还可以制作动画和互动的可视化。Matplotlib是所有其他可视化库的基础。

当涉及到格式化和装饰图时，该库提供了很多通用性。标签、网格、图例和其他显示选项都是由你决定的。然而，我们需要写大量的代码来制作复杂的、视觉上漂亮的图。

4.MoviePy

MoviePy对于电影来说就像Pillow对于照片一样。对于涉及视频文件的常见导入、编辑和导出程序，它提供了若干功能。此外，它使我们能够为视频添加标题并将其旋转90°（如果出于某种原因我们决定要这样做的话）。

像Pillow一样，MoviePy的目的不是作为一个复杂的数据处理工具来运作。如果我们要创建一个视频编辑应用程序，我们可能还需要依靠OpenCV（它同时支持视频和照片）来添加MoviePy所缺乏的复杂功能。然而，MoviePy在处理大多数与视频相关的普通Python编程任务方面做得很好。

5.Requests

编写发送Http的代码可能很困难，这在很大程度上是因为HTTP并不完全以人们可以直接解释的方式格式化数据。

Requests Python模块（座右铭：”HTTP for Humans”）解决了这个问题，它自动完成了几个耗时的步骤，而这些步骤通常是你从任何应用程序提交HTTP请求时必须执行的。它消除了对POST表单编码或查询字符串的要求。此外，它还自动维护与HTTP服务器的连接，这样做不需要编写大量的代码。

简单地说，Requests是任何通过HTTP传输数据的应用程序必须具备的软件包。

这个模块的目的是提高Python HTTP请求的响应速度和可用性。我们可以通过使用 Requests 提供的简单的 JSON 技术来避免手动向 URL 添加查询字符串。

我们可以使用 Requests 修改、检查、批准和配置 HTTP 请求。