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Python 学习入门(3)—— 常用类库

Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块,Tkinter库提供了对 Tk API的接口,它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言,用于简化shell下复杂程序的开发,Tk工具包是和Tcl一起开发的,目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件,如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件,我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台,在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力,并提供广泛的图形文件格式支持,该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理,如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。   Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件,每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件,以实现更有用和更复杂的功能。   PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包,包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容:   xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。   Expat: 一个快速的,非验证的XML解析器。 还有其他   和他同级别的还有 PyHtml PySGML   PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。   PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。   NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库,主要用于处理任意维数的固定类型数组,简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写,所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者,用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包,目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。   MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块,通过它就可在zope中连接mysql数据库。   PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它,你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop   PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库,由一系列的模块组成,有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml,包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块,它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。   PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。   Psyco ———— 一个Python代码加速度器,可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。   Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API,可方便地在python中访问ldap目录服务,它基于OpenLDAP2.x。   smtplib模块 ———— 发送电子邮件。   ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法,用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序,用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容,请参考RFC959。   xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议,Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说,我们可以通过该模块与Jabber服务器通信,是不是很Cool。   下面这些就不详细介绍,只列出名字和功能   adodb ———— ADO数据库连接组件   bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件   chardet ———— 编码检测   Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容   cherrypy ———— 一个WEB framework   ctypes ——

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AI 技术讲座精选:如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件?

前 言 如果你是数据行业的一份子,那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂!噢!我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说,和不同的格式打交道都乏味透顶!但现实情况是,人们很少能得到整齐的列表数据。因此,熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳/最高效的方法,对于任何一个数据科学家(或者数据工程师)而言都必不可少。 在本篇文章中,你会了解到数据科学家

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