你是否曾經被大量的python模塊壓垮過?你是否曾經在為一個特定的項目挑選一個時陷入困境?在本文中，我將與您分享一些我認為每個python開發人員都應該熟悉的python模塊。我將把這些模塊分為四個不同的類別，方便大家查閱。

Web開發

我想討論的第一類模塊是在HTTP請求中處理web開發的模塊。Python主要用于后端web開發，因此您可以假定有許多不同的模塊可用來使用Python創建企業級網站。

(1) Requests

Python內置模塊(urllib和urllib2)用于處理HTTP相關的操作。這兩個模塊都具有不同的功能集，很多時候需要一起使用它們。使用urllib的主要缺點是它令人困惑，因為在urllib和urllib2中只有很少的方法可用。另一個缺點是文檔不是很清楚，即使是一個簡單的HTTP請求，我們也需要編寫大量代碼。為了使這些事情更簡單，大多數開發人員更喜歡使用request作為第三方模塊。它是一個Apache2許可的HTTP庫，由urllib3和httplib支持。

(2) Django

Django與其說是一個模塊，不如說是一個高級Python Web框架，但是你仍然需要下載并安裝它。它解決了從頭構建web應用程序的壓力。該框架的主要優點是開發速度快、設計實用、速度快、可擴展性強。你也可以用它來使用其他語言。您可以將它與其他框架連接起來，并且它附帶了許多工具和復雜的開發特性，使您能夠制作良好的企業級網站。

(3) Flask

Flask也是一個經常與Django競爭的web框架。選擇哪一個用于web應用程序完全取決于要構建的項目。Flask的設置要容易得多，也快得多，而且它沒有Django自帶的所有工具。Django最適合具有大量特性的應用程序，比如身份驗證。Flask可以用于基本的簡單的web應用程序。

(4) BeautifulSoup

Beautiful soup是一個抓取web的好模塊。因此，如果您正在進行web抓取，beautiful soup可以為您完成這一任務。它提供了一些簡單的方法和python的習慣用法，用于導航、搜索和修改解析樹。它還將傳入的文檔轉換為Unicode和傳出的文檔轉換為UTF-8。您不必考慮編碼，除非文檔沒有指定編碼，而Beautiful Soup無法檢測編碼，在這種情況下，您必須指定原始編碼。Beautiful Soup解析你給它的任何東西，并為你做樹遍歷。

(5) Selenium

Selenium是用來做自動化的網站。這本質上允許你測試你的網站或制作一個機器人將與其他網站互動。所以你可以做一些事情，比如訪問HTML字段，移動鼠標光標，訪問按鈕等等。我以前用過這個，當我在一個虛擬助手上工作時，它可以在網上搜索我要它搜索的信息。它可以進入搜索欄，鍵入搜索詞，然后查看不同的結果，并選擇一個進行搜索。該模塊在正確使用時是強大的。

數據科學

Python在數據科學中非常流行。它有很多不同的模塊，可以讓數據科學家的工作更輕松。

(1) NumPy

Numpy是一個在Python中進行數學運算的神奇模塊。它能讓你處理多維度的數組類對象，以及各種復雜的，三維的，四維的，五維的，數學運算，非常快。它這么快的原因之一是它的很多操作都是用C實現的，這意味著如果你說不使用那個模塊而用標準Python實現那些操作，那么使用NumPy會讓你的程序更快。

(2) Pandas

Pandas非常適合閱讀和處理數據幀和一般的數據。這使得操作數據變得非常容易。它有一個相對陡峭的學習曲線，但它是非常值得的努力。熊貓通過五個步驟處理數據處理和分析:裝載、準備、操作、建模和分析。

(3) Matplotlib

Matplotlib用于數據可視化，比如繪制圖表，它也適用于機器學習模型。我知道Matplotlib有很多負面消息，但這主要是因為它有兩個接口，給新用戶帶來了困惑。第一種是基于MATLAB并使用基于狀態的界面。第二個是面向對象的接口。這兩種方法的原因太長了，不能在本文中討論，但是在使用Matplotlib繪圖時，了解這兩種方法是非常重要的。

(4) NLTK

NLTK代表自然語言工具包，它用于執行任何數據處理或文本處理。因此，如果你有文本數據，你想刪除標點符號或空格，或標記你的數據。

(5) OpenCV

OpenCV是一個功能強大的模塊，用于很多不同的事情。它的主要重點是圖像和視頻數據處理。所以我們可以進行特征檢測和描述，物體識別，它還內置了機器學習工具，你可以用它來操作數據或處理圖像。

機器學習和人工智能

這一領域吸引了大量關注，尤其是關注科技的發展方向。現在幾乎所有的東西都運行一些機器學習代碼。自動駕駛汽車，圖像識別，個性化搜索，等等

(1) TensorFlow

TensorFlow是目前為止本節中最強大的模塊。您可以使用它來做一些強大的事情，而不必真正理解所有的數學是如何工作的(并不是說您不應該對數學感到厭倦)。TensorFlow的好處是它允許你創建神經網絡和運行標準的機器學習算法。對于那些熱衷于機器學習的人來說，這個模塊是多么強大，我怎么強調都不為過。也許我稍后會就此寫另一篇深入的文章。

(2) Keras

Keras是一個模塊，實際上是TensorFlow的高級API。這個模塊通常更適合剛剛開始這個領域的人。Keras允許更容易地訪問TensorFlow的一些特性。你幾乎可以把它看作是TensorFlow的包裝器，它可以讓建模和快速完成工作變得更容易。

(3) Pytorch

我沒有用過這么多，但我不能把它漏掉。它是Python中的機器學習和人工智能方面的另一個領先模塊。Pytorch有兩個主要特點。第一種是命令式編程，與符號編程相反。命令式程序在你輸入時執行計算。這個功能使程序更加靈活。第二種是動態計算繪圖，與靜態計算繪圖相對。這意味著，在運行時，系統生成的圖結構，最適合動態網絡。

(4) Scikit-learn

Scikit-learn不像前面提到的模塊那么強大。它的重量更輕一些，允許我們處理一些事情，比如聚類算法，線性進展，支持，向量機，等等。你可以在TensorFlow中完成這些工作，但是如果你用一個輕量級的模塊來完成任務，卻用一個大型的模塊來完成，那將會適得其反。

Python的圖形用戶界面

(1) Kivy

Kivy是一個非常好的模塊，它可以構建適用于所有不同平臺的應用程序。你構建的任何Kivy應用程序都可以在Linux、Mac、Windows、iOS和Android上運行。

(2) PyQt5

在我看來，這是Python最好的圖形用戶界面生成器。它有最多的選擇和靈活性，你可以用它來做什么。您甚至可以使用CSS樣式來設置應用程序的樣式。使用此模塊構建的一個示例是spyder IDE。如果您想用Python制作更復雜的桌面應用程序，那么應該選擇這個模塊。

(3) Tkinter

Tkinter是一個較老的模塊。它也用于構建圖形用戶界面。就接口的外觀而言，它與PyQt5非常相似，盡管它的能力肯定不如PyQt5。我想說的是，對于初學者和那些想要快速、輕松地做出一些東西的人來說，這有點容易。