常用三方库清单列表,方便快速查找

本文精选了一系列Android开发中常用的开源库,涵盖了图片选择、视频处理、PDF阅读、图标使用、字体修改、状态栏适配、刷新加载、JSON解析、XML解析、视图绑定、图片加载、路由、网络请求、数据库操作、高性能存储等多个方面,为开发者提供了丰富的资源。
名称描述github链接
Android-FilePicker(AndroidX)图片选择https://github.com/DroidNinja/Android-FilePicker
Matisse图片选择https://github.com/zhihu/Matisse
EpMediaffmepg视频处理库https://github.com/yangjie10930/EpMedia
AndroidPdfViewerpdf阅读器库https://github.com/barteksc/AndroidPdfViewer
Android-Iconicsiconfont 矢量图标https://github.com/mikepenz/Android-Iconics
Calligraphy应用字体修改https://github.com/chrisjenx/Calligraphy
ImmersionBar沉浸式状态栏解决方案https://github.com/gyf-dev/ImmersionBar
SmartRefreshLayout下拉刷新上拉加载https://github.com/scwang90/SmartRefreshLayout
fastjsonjson解析https://github.com/alibaba/fastjson
gsonjson解析https://github.com/google/gson
xstreamxml解析https://github.com/staltz/xstream
butterknife视图绑定https://github.com/JakeWharton/butterknife
Glide视图绑定https://github.com/bumptech/glide
databinding图片加载框架
Picasso图片加载框架https://github.com/square/picasso
ARouter路由框架https://github.com/alibaba/ARouter
okhttp(okio)网络框架https://github.com/square/okhttp
retrofit网络框架https://github.com/square/retrofit
room数据库框架
ORMlite数据库框架https://github.com/j256/ormlite-android
greendao数据库框架https://github.com/greenrobot/greenDAO
realm数据库框架https://github.com/realm/realm-java
MMKV基于 mmap 的高性能通用 key-value 组件https://github.com/Tencent/MMKV
bindingxweex富交互解决方案https://github.com/alibaba/bindingx
Python 作为一门功能强大的编程语言,其广泛应用得益于其丰富的第三方库生态[^1]。这些库涵盖了从数据处理、科学计算、网络编程到机器学习等多个领域,能够显著提升开发效率和项目质量。以下是一些常用的 Python 第三方库及其典型用途。 ### 数据处理与分析 - **Pandas** 是用于数据处理和分析的核心库,提供了 `DataFrame` 和 `Series` 等数据结构,支持高效的数据清洗、筛选、合并等操作。 ```python import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` - **NumPy** 是科学计算的基础库,提供多维数组对象 `ndarray` 和丰富的数学函数,支持高效的数值运算。 ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr.mean()) ``` ### 机器学习与人工智能 - **Scikit-learn** 是经典的机器学习库,提供了多种分类、回归、聚类算法以及数据预处理和模型评估工具。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() X = [[0], [1]] y = [0, 1] model.fit(X, y) print(model.predict([[2]])) ``` - **TensorFlow** 和 **PyTorch** 是主流的深度学习框架,分别由 Google 和 Facebook 开发,支持构建和训练复杂的神经网络模型。 ### 网络请求与数据抓取 - **Requests** 是一个用于发送 HTTP 请求的库,接口简洁,易于使用,广泛用于与 RESTful API 交互。 ```python import requests response = requests.get('https://api.github.com') print(response.status_code) ``` - **BeautifulSoup** 和 **Scrapy** 是用于网页数据抓取的库,前者适合小规模的解析任务,后者则是功能强大的爬虫框架。 ### 数据可视化 - **Matplotlib** 是 Python 中最常用的绘图库,支持多种图表类型,如折线图、柱状图、散点图等。 - **Seaborn** 基于 Matplotlib,提供了更高层次的接口和更美观的默认样式,适合用于统计图表的绘制。 ### 数据库交互 - **SQLAlchemy** 是一个功能强大的 ORM(对象关系映射)库,支持多种数据库后端,允许开发者使用 Python 对象操作数据库。 ```python from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///example.db') ``` - **Peewee** 是一个轻量级的 ORM,适合小型项目或快速原型开发。 ### Web 开发 - **Flask** 是一个轻量级的 Web 框架,适合构建小型应用和 API。 - **Django** 是一个全功能的 Web 框架,提供了数据库 ORM、认证、管理后台等完整功能,适合构建复杂的 Web 应用。 ### 其他实用库 - **OpenCV** 是用于图像处理和计算机视觉的开源库,支持多种图像和视频处理操作。 - **Pygame** 是用于游戏开发的库,提供对图形、声音和输入设备的支持。 - **Celery** 是一个分布式任务队列,适用于处理异步任务和定时任务。 这些库只是 Python 丰富生态中的一小部分,实际应用中可根据具体需求选择合适的工具[^2]。
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