一些python的三方库

一些python的三方库
2010年06月14日
      大学里面学了许多语言,算起来也比较多了,用的最多的是C++,尽管如此,写起一些小程序来,我总是会优先考虑使用Python,Python的第三方库相当多(当然没C++多啦),不过比起C++来说,Python更易于使用,不必写一大段的声明,不用考虑内存的分配释放,不用太多担心语法错误,也不用担心用得很不爽。这里介绍一些Python的第三方库给大家使用。前几天写了个qq的大家来找茬的挂,结果不知道怎么有敏感词汇,腾讯就不让我发表,晕死了....
      如果你问我,为什么这么推荐python,我会告诉你,我基本上拿python当系统语言使用。windows的命令行太简单了,linux的shell很强大,对于字符串处理,以及其他功能都需要另外下载应用程序来扩展,相对麻烦点(高手可以对我无视之)。    
      游戏的开发
      先肯定是说pygame了,这个是使用C的SDL库作为后台的。
      官方地址为:www.[b]pygame[/b].org/
      PyGlet还算好。
      PyGlet 官方地址: http://www.[b]pyglet[/b].org/
      pygame也能处理3D的,不过相对起来非常底层,这里说下另一个库pyrr,是以C++开源游戏引擎irrlicht库作为底层包装的一个专门为游戏诞生的库。非常强悍的说....不过貌似官网对python的模块已经比较久没更新了
      官方地址:https://opensvn.csie.org/traccgi/pyrr
      OpenGL就不用说了,给地址吧。
      官方地址:http://[b]pyopengl[/b].sourceforge.net/
      有OpenGL自然有DirectX
      官方地址:http://directpython.sourceforge.net/
      除此以外,还有VPython,也是专门处理3D的
      官方地址:http://vpython.org/
      
      再说下GUI的开发吧,C++的三大GUI库,wxWidget,Qt,GTK,这个就不多介绍了
      wxWidget 对应的wxPython www.wx[b]python[/b].org/
      Qt对应的 PyQt http://www.riverbankcomputing.co.uk/news
      GTK对应的 PyGTK www.[b]pygtk[/b].org/
      python自带的那个Tk比较简单,也还算勉强能用
      对图像的处理,PIL当之无愧,太强大了....以后批量转换图片啊,什么的都是几句话搞定,貌似还能处理psd格式的图片。
      官方地址:http://www.pythonware.com/products/pil/
      如果说PIL只能算是图片处理,不是图像处理,那就说下pyopencv吧,还能人脸检测哦。现在够强大吧?
      官方地址:http://code.google.com/p/pyopencv/
      对声音的处理,pyAudio也还算不错
      官方地址:http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/
      当然啦,媒体应用,声音,视频什么的集合的库,PyMedia还不错
      PyMedia 官方地址: http://[b]pymedia[/b].org/
      
      对系统的操作,这个说说windows吧,如果你能力够强,可以是用windows的api写一个工具,用它来玩玩windows扫雷。呵呵,我觉得要快速开发这类小工具用python再适合不过了。还有比如重复地操作一些gui控件,例如使用某gui软件上的某个菜单键,重复一千遍....如果手动来做,想死了...使用这个当然挺不错的。当然用python写外挂也必须要用到这个。这个库,打包了windows的大部分api。还能通过这个使用问win32com来操作excel word。
      官方地址:http://starship.python.net/~skippy/
      说到windows肯定不能不说py2exe,这个工具还是蛮不错的。把python转成exe程序,用来作程序发布很不错,用户也就不用自己安装python了。
      官方地址:www.[b]py2exe[/b].org/
      说下使用python来处理word,excel,access之类的东西吧:
      pyExcelerator这个库很不错读写excel的,xlrd也能读不过貌似不能写
      pyExcelerator官方:http://sourceforge.net/projects/pyexcelerator/
      xlrd官方:http://pypi.python.org/pypi/xlrd
      读写word什么的一个介绍:http://hi.baidu.com/tigerjgh/blog/item/d7bf618b36c48a13c9fc7ae7.html/cmtid/f16aa445c15fdb2bcefca3d6    
      python的速度确实有点慢,psyco的诞生就是为了提速的,据说可以提个40%的速度哦,加入几句话就够了。
      官方地址: http://[b]psyco[/b].sourceforge.net/
      
      google的api?可以通过python访问google的搜索结果内容,没事的时候可以玩玩,实际估计用处不大...
      官方地址:http://pygoogle.sourceforge.net/
      当然还有gmail之类的服务了,自己搜下了
      
      如果感觉在算法处理上python太慢或者功能太弱的话,可以考虑使用boost的封装库PyBoost
      官方地址:http://language-binding.net/pyplusplus/examples/boost/boost.html
      对于s60手机的开发,python确实也挺不错的。PyS60模块
      官方地址:http://www.pys60.org/
      
  adodb ―――― ADO数据库连接组件
  bsddb3 ―――― BerkeleyDB的连接组件
  chardet ―――― 编码检测
  Cheetah ―――― 构建和扩充任何种类的基于文本的内容
  cherrypy ―――― 一个WEB framework
  ctypes ―――― 用来调用动态链接库
  Cx-oracle ―――― 连接oracle的工具
  DBUtils ―――― 数据库连接池
  django ―――― 一个WEB framework
  DPKT ―――― raw-scoket网络编程
  docutils ―――― 用来写文档的
  dpkt ―――― 数据包的解包和组包
  feedparser ―――― rss解析
  Kodos ―――― 正则表达式调试工具
  Mechanize ―――― 爬虫连接网站常用
  pefile ―――― windows pe文件解析器
  pycurl ―――― URL处理工具
  pydot ―――― 画图的,graphiz
  pyevent ―――― Python的事件支持
  pylint ―――― 培养良好的编码习惯
  Pylons ―――― 又一个web framework
  pypcap ―――― 抓包的
  pysqlite2 ―――― SQLite的连接组件
  python-dnet ―――― 控制网络安全的其他设备
  pythonwin ―――― Python的Windows扩展
  pywmi ―――― 省了好多折腾功夫
  reportlab ―――― Python操作PDF的Libary。
  scapy ―――― 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google “Silver Needle in the Skype”
  scons ―――― 项目构建工具,写好了模板用起来还是很方便的
  sendpkt ―――― Python发包
  setuptools ―――― 一套python包管理机制
  simplejson ―――― JSON的支持
  sqlalchemy ―――― SQL数据库连接池
  SQLObject ―――― 数据库连接池
  twisted ―――― 巨无霸的网络编程框架
  winpdb ―――― 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了
### Python三方库及其安装方法 #### 使用集成开发环境(IDE) 在使用像 PyCharm 这样的 IDE 时,可以通过图形界面轻松管理项目的依赖项。当打开相应的设置页面后,会展示出项目正在使用的 Python 解释器以及已经存在的软件包列表。为了向环境中引入新的,只需定位到该区域并点击右下角的“+”号按钮,在随后出现的选择框内输入想要获取的模块名进行查找,选定之后再按下“Install Package”完成操作即可[^1]。 #### 利用 pip 工具 对于偏好命令行工具的人来说,`pip` 是最常用的解决方案之一。此工具通常随同 Python 发行版一同提供给用户,默认情况下位于标准目录结构之下。如果遇到无法通过简单调用来执行 `pip` 的情况,则可能是因为系统的 PATH 环境变量未被正确配置指向 Python 安装位置的缘故。一旦解决了这个问题,就可以利用简单的指令来实现对任意可用资源的检索与部署: ```bash pip install <package_name> ``` 上述语句中的 `<package_name>` 应替换为目标扩展的具体称呼。例如,若打算增加 NumPy 支持,则应键入 `pip install numpy` 并回车确认[^2]。 #### 借助 Conda 渠道 除了传统的途径外,Anaconda 提供了一个名为 Conda 的跨平台包管理系统,它不仅限于处理 Python 生态内的组件,还能够有效地管理和分发其他类型的科学计算所需的数据集或应用程序。借助特定渠道如 conda-forge 可以更方便快捷地获得某些特殊版本或是较新发布的成果物。下面是一条用于安装备受好评的文字匹配算法 Aho-Corasick 的实例命令: ```bash conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge pyahocorasick ``` 这条命令指定了来自 conda-forge 社区维护的一个非官方却非常活跃且可靠的源地址作为下载点,从而提高了成功率和速度[^3]。
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