前言
Python是一种解释型语言，而不是编译型语言。因此，与 C/C++ 不同，每条指令都按照程序员编写代码的方式独立执行。Python实现动态类型，这意味着所有类型分配都在运行时完成。虽然这减轻了程序员的负担，但对运行时间有不良影响。几乎任何事情都可以用Python完成——从应用程序开发到服务器后端，再到游戏，再到 Web 开发，再到机器学习，再到深度学习（Tensor Flow），都可以使用Python完成。它具有面向对象的设计，但我们不能严格地说它是面向对象的。您可以在其中包含类、对象和特征。它有一个指数学习曲线。
编程中的几乎所有内容都变得易于访问和执行。有如此多的预写代码有助于提高生产率并使编写代码更容易。Python 库可帮助程序员在开发软件时节省时间和精力，并利用其他开发人员的专业知识和经验。
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今天有超过 137,000 个 python 库，它们在开发机器学习、数据科学、数据可视化、图像和数据处理应用程序等方面发挥着至关重要的作用。
What is a Library?
库是预先组合的代码、函数和过程的集合，可以迭代使用它们以减少编码所需的时间。它们对于访问预先编写的常用代码特别有用，而不是每次都从头开始编写。
什么是 Python 库？
Python 库是模块的集合，其中包含可供其他程序用于执行各种任务的函数和类。这些库提供了广泛的功能，从解析数据和处理字符串等基本任务到机器学习和网络抓取等高级任务。
使用 Python 库的好处
提高生产力：库可帮助您专注于项目的独特方面，而不是将时间花在解析数据或实施算法等基本任务上。
可重用代码：库提供已经编写和测试过的代码。
提高可靠性：库通常经过充分测试和详细记录，因此您可以确信您使用的代码是可靠的并且可以按预期工作。
访问高级算法：图书馆提供了访问高级算法和技术的途径，否则您可能难以自己实施这些算法和技术，例如机器学习、计算机视觉和网络抓取。
大型社区支持： Python 库通常有大型开发人员和用户社区，因此如果您遇到任何问题，您可以获得帮助和建议。
如何在 IDE 中安装 Python 库。
在集成开发环境 (IDE) 中安装 Python 库的过程取决于您使用的特定 IDE。
下面简要概述了如何在一些流行的 IDE 中安装库。
Pycharm
打开 Pycharm 并转到项目解释器。
在项目解释器页面中，单击齿轮图标并选择“添加”
键入要安装的库的名称并从列表中选择它。
单击“安装包”按钮安装库。
Visual Studio 代码（VS 代码）
打开 Vs 代码并转到终端。
运行以下命令：
Jupyter Notebook
打开 Jupyter Notebook 并创建一个新笔记本。
在新单元格中，运行以下命令：
注意：在上面的示例中，“Library-name”应该替换为您要安装的库的实际名称。
以下是一些最流行和使用最广泛的 python 库的列表：
NumPy
在科学计算方面，NumPy 是 python 的基础包之一，它为大型多维数组和矩阵提供支持，并迅速提供一组高级数学函数。NumPy 依靠BLAS和LAPACK进行高效的线性代数计算。
SciKit-Learn
这个库可以有效地用于各种应用程序，包括回归、分类、聚类、模型选择、朴素贝叶斯、等级提升、K 均值和预处理。
SciKit-Learn 需要；
Python（ >= 2.7 或 >= 3.3 ），
NumPy ( >= 1 . 8. 2 ),
Scipy ( >= 0. 13. 3 )。
Spotify 使用 SciKit-Learn 进行音乐推荐，使用 Evertone 构建分类器。
Pandas
这是一个用于数据分析和数据操作的库。它是一个开源的、BSD 许可的库。
Matplotlib
我们讨论过的所有库都能够进行各种数值运算，但在维度绘图方面，Matplotlib 抢了风头。这个 python 开源库被广泛用于以各种硬拷贝格式和跨平台交互环境发布高质量图表。只需几行代码，您就可以设计图表、图形、饼图、散点图、直方图、误差图等。
Tensorflow
TensorFlow 最受欢迎的深度学习框架是一个用于高性能数值计算的开源软件库。
PyTorch
这个库是 Facebook 于 2017 年推出的。PyTorch 提供了一个很好的平台来执行深度学习模型，具有更高的灵活性和速度，可以与 Python 深度集成。
PyBrain
该库的目标是为机器学习提供简单、灵活但复杂且功能强大的算法，并提供许多预先确定的环境来测试和比较您的算法。
Seaborn
这个 python 库源自 Matplotlib，并与 Pandas 数据结构紧密结合。在热图等统计模型的可视化方面，Seaborn 是可靠的来源之一。
OpenCV Python
开源计算机视觉 (OpenCV) 用于图像处理。它是一个 python 包，用于监视专注于即时计算机视觉的整体功能。它允许同时读取和写入图像。可以在任何视频或图像中诊断人脸、树木等物体。
Django
这是一个高级 Python Web 框架，可以快速开发安全且可维护的网站。
BeautifulSoup
这是一个在 python 中用于从网站提取/收集信息的库，即它用于网络抓取。
Scrapy
这是一个用于提取网站所需数据的协作框架。
结论：您已经成功地了解了 Python 库的含义、使用它们的好处、如何在您的 IDE 设置中安装它们以及一些流行的 python 库的列表以及它们的用途。本文中包含的 Python 库列表并非详尽无遗，还有许多其他用于各种用途的优秀库。
一、Python所有方向的学习路线
刚开始学习python，如果你连完整的学习步骤都没有规划好，基本不可能学会python。他把Python所有方向路线做了整理，形成各个领域的知识点汇总。（图片太太太太太大了，这里放不了没完整版可以文末免费领取）
二、入门全套学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
三、Python操作实例
学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。
因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。
四、Python就业项目实战
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作或者高报酬的兼职，下面是一些公司所能用到的实战项目，学完这些相信大家一定可以找到满意的工作。
11 Django框架
16 微信公众号
18 通用爬虫模块使用
…
21 数据分析
22 机器学习
还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。
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