大家好！今天，我们将一起揭开24个常用模块的神秘面纱，助你在编程道路上快速升级！
import os# 查看当前工作目录print(os.getcwd())# 创建新目录os.mkdir('new_folder')# 列出指定目录下的文件和子目录for item in os.listdir('.'): print(item)os模块是Python与操作系统对话的桥梁，让你轻松进行文件和目录操作，如获取当前工作目录、创建新目录、列出目录内容等。
import sys# 输出Python版本信息print(sys.version)# 打印命令行参数for arg in sys.argv: print(arg)sys模块提供了访问和控制Python解释器运行时环境的方法，比如查看Python版本、获取命令行参数等，帮你洞察程序内部运作机制。
from datetime import datetime, timedelta# 获取当前日期时间now = datetime.now()print(now)# 计算未来日期future_date = now + timedelta(days=30)print(future_date)datetime模块让处理日期和时间变得简单直观，你可以获取当前时间、计算时间间隔、进行日期格式化等，是编写与时间相关的程序不可或缺的好帮手。
import math# 计算圆面积radius = 5area = math.pi * radius ## 2print(area)# 计算最大公约数num1, num2 = ¾, 21gcd = math.gcd(num1, num2)print(gcd)math模块封装了大量数学函数和常量，如求平方根、计算圆周率、求最大公约数等，满足你的数学运算需求。
import random# 生成一个[0, 1)之间的随机浮点数rand_float = random.random()print(rand_float)# 随机从列表中选取一个元素choices = ['apple', 'banana', 'orange']random_choice = random.choice(choices)print(random_choice)random模块负责生成各种类型的随机数，以及对列表等容器进行随机抽样，为你的程序添加不确定性，模拟真实世界的随机行为。
import csv# 写入CSV文件with open('data.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Name', 'Age']) writer.writerow(['Alice', 25])# 读取CSV文件with open('data.csv', newline='') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row)csv模块简化了CSV（逗号分隔值）文件的读写操作，无论是保存数据还是分析外部数据源，它都是你的得力助手。
import json# 将Python对象转换为JSON字符串data = {'name': 'John', 'age': 30}json_str = json.dumps(data)print(json_str)# 从JSON字符串解析回Python对象loaded_data = json.loads(json_str)print(loaded_data)json模块用于序列化和反序列化JSON数据，使得Python程序能够轻松与使用JSON格式的Web服务或其他应用程序交换数据。
import requests# 发送GET请求并打印响应内容response = requests.get('https://api.github.com')print(response.text)requests库简化了HTTP请求的发送过程，无论是GET、POST还是其他方法，只需几行代码就能实现，大大提升了网络通信效率。
import pandas as pd# 从CSV文件加载数据到DataFramedf = pd.read_csv('data.csv')# 查看前5行数据print(df.head())pandas库提供了强大的数据结构DataFrame，用于高效地进行数据分析、清洗、统计和可视化，是Python数据科学领域的核心工具之一。
import numpy as np# 创建一个2x2的数组arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])print(arr)# 计算数组元素之和sum_arr = np.sum(arr)print(sum_arr)numpy库提供高性能的多维数组对象和丰富的数学函数，是进行数值计算、机器学习、信号处理等领域开发的基础库。
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制简单的折线图plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])plt.show()matplotlib库用于创建静态、动态、交互式的图表，如折线图、散点图、柱状图等，是Python数据可视化的首选工具。
from scipy.optimize import minimize# 定义目标函数def f(x): return x## 2 + 10*np.sin(x)# 使用优化算法找到最小值result = minimize(f, x0=0)print(result.x)scipy库包含众多科学计算工具箱，如最优化、插值、积分、信号处理、统计分析等，极大地扩展了Python在科学计算领域的能力。
import re# 使用正则表达式匹配邮箱地址pattern = r'/b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+/.[A-Z|a-z]{2,}/b'text = 'Contact me at alice@example.com or bob@gmail.com'matches = re.findall(pattern, text)print(matches)re模块实现了正则表达式的支持，让你能够灵活、高效地进行文本模式匹配、查找、替换等操作。
import threading# 定义线程任务def thread_task(name): print(f"Thread {name} started.") # ... 执行任务 ... print(f"Thread {name} finished.")# 创建并启动两个线程t1 = threading.Thread(target=thread_task, args=("Thread 1",))t2 = threading.Thread(target=thread_task, args=("Thread 2",))t1.start()t2.start()# 等待所有线程完成t1.join()t2.join()print("All threads finished.")threading模块支持多线程编程，使程序能够在同一时刻执行多个任务，提高程序并发性能和响应速度。
import timeit# 测试代码块执行时间setup = "import math"statement = "math.factorial(100)"elapsed_time = timeit.timeit(setup=setup, stmt=statement, number=1000)print(f"Average execution time: {elapsed_time/1000:.6f} seconds")timeit模块提供了一种简便的方法来测量小段代码的执行时间，帮助开发者评估代码性能，进行优化。
import unittestclass TestMathFunctions(unittest.TestCase): def test_factorial(self): self.assertEqual(math.factorial(5), 120) def test_gcd(self): self.assertEqual(math.gcd(18, 24), 6)if __name__ == '__main__': unittest.main()unittest模块是Python标准库中的单元测试框架，通过编写测试用例来确保代码的正确性和稳定性。
import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+', help='an integer for the accumulator')parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const', const=sum, default=max, help='sum the integers (default: find the max)')args = parser.parse_args()print(args.accumulate(args.integers))argparse模块用于创建用户友好的命令行接口，轻松处理程序接受的命令行参数。
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(__name__)logger.info("This is an informative message.")logger.warning("Watch out! This might be a problem.")logging模块提供了通用的日志记录系统，方便程序在运行过程中记录调试信息、异常情况等，便于问题排查和跟踪。
import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')cursor = conn.cursor()cursor.execute('''CREATE TABLE stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('202.jpg', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")conn.commit()conn.close()sqlite3模块是Python内置的SQLite数据库驱动，允许程序直接操作SQLite数据库，进行数据存储、查询等操作。
import hashlibmessage = "Hello, world!".encode()digest = hashlib.sha256(message).hexdigest()print(digest)hashlib模块提供了多种安全的哈希函数，如SHA-256，用于生成消息摘要或校验数据完整性。
import xml.etree.ElementTree as ETroot = ET.Element("root")child = ET.SubElement(root, "child", name="element1")ET.SubElement(child, "grandchild").text = "Some text"tree = ET.ElementTree(root)tree.write("output.xml")xml.etree.ElementTree模块提供了处理XML文档的API，包括解析、构建、搜索XML树等功能。
import shutilshutil.copyfile('source.txt', 'destination.txt')shutil.move('old_file.txt', 'new_file.txt')shutil.rmtree('directory_to_remove')shutil模块提供了高级文件和目录操作功能，如复制、移动文件，删除目录及其内容等。
import itertoolscombinations = itertools.combinations(range(4), 2)for combo in combinations: print(combo)itertools模块包含了一系列高效且内存友好的迭代器函数，如生成组合、排列、无限序列等，极大丰富了Python的循环结构。
import functools@functools.lru_cache(maxsize=32)def fib(n): if n < 2: return n return fib(n-1) + fib(n-2)print(fib(10))functools模块提供了许多用于处理函数的工具，如装饰器、高阶函数等，有助于编写更简洁、更高效的代码。
恭喜你，已经完成了Python常用模块的探险之旅！每个模块都如同一块拼图，当你将它们熟练运用到实际项目中，便能构建出强大而优雅的Python应用。为了更好地掌握这些模块，建议：
编程之路永无止境，持续学习与实践是进步的关键。祝你在Python的世界里游刃有余，尽情创造！
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-91169-0.html关于 Python 的 24 个常用模块简介
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