python 常用库
GUI 图形界面
1.wxpython
Python下的GUI编程框架,与MFC的架构相似
下载地址:http://wxpython.org/download.php
2. PyQt
用于Python的QT开发库
下载地址:http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download
Web框架
1. Django
开源web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计
下载地址: http://www.djangoproject.com/
2. web2py
一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大
下载地址:http://web2py.com/
科学计算
1. Matplotlib
用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制一些高质量的数学二维图形
下载地址:
http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/matplotlib-1.1.0/
2. SciPy
基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/scipy/
3. NumPy
基于Python的科学计算第三方库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/numpy/
网页处理
1. BeautifulSoup,强大的容错功能
网页处理非常强大的包
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
2. PyQuery,在Python中如网页的 jQuery一样处理文档
下载:https://pypi.python.org/pypi/pyquery
文档:https://pythonhosted.org/pyquery/
其他
1. MySQLdb
用于连接MySQL数据库
下载地址:http://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/
2. PIL
基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛
下载地址:http://effbot.org/zone/pil-index.htm
3. PyGame
基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块
下载地址:http://www.pygame.org/download.shtml
4. sh 系统管理
sh 可以让你像执行函数一样执行shell终端命令
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/sh
5. pickle (cPickle)
6. json
7. random
8. datetime
特别介绍
1. cx_Freeze
方便简洁的打包工具,可跨平台!
下载地址:http://cx-freeze.sourceforge.net/
2. psyco
脚本的执行效率多少有点差强人意,虽然优化起来并不是难事,但如果有简单的方法,近乎不用修改源代码,那当然值得去关注一下。psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码,性能就能提升 40% 或更多,真可谓是立竿见影!
如果你的客户觉得你的程序有点慢,敬请不要急着去优化代码,psyco 或许能让他立即改变看法。psyco 堪称 Python 的 jit,有许多潜力可以挖掘,如果剩下来给你优化性能的时间已经不多,请马上去阅读它的手册,有许多招儿轻松优化性能。
以上都是一些常用的第三方库
更多请点击:http://pypi.python.org/pypi
其他推荐:
http://www.zhihu.com/question/20501628
http://blog.csdn.net/sasoritattoo/article/details/9381361

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

在CentOS系统上高效训练PyTorch模型,需要分步骤进行,本文将提供详细指南。一、环境准备:Python及依赖项安装:CentOS系统通常预装Python,但版本可能较旧。建议使用yum或dnf安装Python3并升级pip:sudoyumupdatepython3(或sudodnfupdatepython3),pip3install--upgradepip。CUDA与cuDNN(GPU加速):如果使用NVIDIAGPU,需安装CUDATool

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

在CentOS下选择PyTorch版本时,需要考虑以下几个关键因素:1.CUDA版本兼容性GPU支持:如果你有NVIDIAGPU并且希望利用GPU加速,需要选择支持相应CUDA版本的PyTorch。可以通过运行nvidia-smi命令查看你的显卡支持的CUDA版本。CPU版本:如果没有GPU或不想使用GPU,可以选择CPU版本的PyTorch。2.Python版本PyTorch

CentOS 安装 Nginx 需要遵循以下步骤:安装依赖包,如开发工具、pcre-devel 和 openssl-devel。下载 Nginx 源码包,解压后编译安装,并指定安装路径为 /usr/local/nginx。创建 Nginx 用户和用户组,并设置权限。修改配置文件 nginx.conf,配置监听端口和域名/IP 地址。启动 Nginx 服务。需要注意常见的错误,如依赖问题、端口冲突和配置文件错误。性能优化需要根据具体情况调整,如开启缓存和调整 worker 进程数量。

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所
