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python语言的标准库有哪些,python标准库函数有哪些

PyFlux库函数是什么？

PyFlux是Python编程语言的开源时间序列库。PyFlux是Python中为处理时间序列问题而创建的开源库。

该库有一系列极好的时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、 GARCH 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。

PyFlux允许使用时间序列建模，并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型。

时间序列研究是统计学和计量经济学的一个子领域，目标可以描述时间序列如何表现（以潜在的因素或兴趣的特征来表示），也可以借此预测未来的行为。扩展资料：Python拥有一个强大的标准库。

Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

Python标准库命名接口清晰、文档良好，很容易学习和使用。

Python标准库的主要功能有：文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等参考资料：百度百科-Python。

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python中math.pi()是什么意思

因为pi是python，math函数库中的一个内建函数typescript的类型描述。

import mathprint "(100.12) : ", (100.12)print "(100.72) : ", (100.72)print "(119L) : ", (119L)print "() : ", ()扩展资料：cmath是python中的标准库函数，用于做复杂的复数运算，Python cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数。

cmath 模块的函数跟 math 模块函数基本一致，区别是 cmath 模块运算的是复数，math模块运算的是数学运算。

polar 函数对一个输入的笛卡尔形势的复数进行计算，输出为一个二元组，第一个值为Z的模值，第二个为幅度值。 rect() 函数对输入的模和幅度值进行计算输出笛卡尔表示。

如果需要单独对一个复数进行幅度值的求解，可以调用 cmath.phrase(x) 函数，返回幅度值。参考资料来源：百度百科-pyhton cmath。

python标准库有哪些？

标准库sys系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。os操作系统接口模块。

这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。re正则表达式操作。

这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。math数学函数库。

math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。望采纳。

python哪些标准库

标准库比较多功能也不同：标准库sys系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。re正则表达式操作。

random生成伪随机数。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。logging日志记录工具。

这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。jsonJson 编码和解码器。

json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。

picklePython 对象序列化库。

pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。

shelvePython 对象持久化。简单的数据存储方案。socket底层网络接口。

socket（套接字）库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。datetime基本日期和时间类型库。

该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。hashlib安全哈希和消息摘要。

摘要算法其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。

常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。

要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。

大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。configparser配置文件解析器。

configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。urllibURL 处理模块。

urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：URL urllib.request URL urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。

itertools为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。

collections容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。

我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools高阶函数和可调用对象上的操作。

该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。

目前库中包含以下几种函数：cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading线程并行库。

threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。

在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。

multiprocessing进程并行库。

multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。timeit测量小代码片段的执行时间。

此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。atexit退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。abc抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。

比如 collections 容器库中就有此派生出的类，派生出来的类可以进一步实现。asyncio异步IO库。

asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。copy浅层和深层复制操作。

copy 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。

那么， copy 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。csvcsv（Comma Separated Values）文件读写库。

此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。operator标准运算符替代函数库。

此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 (x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 (a, b) 表示，等等。enum枚举库。

enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。heapq堆队列算法。

这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。

所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。httpHTTP 模块。

http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码以及相关联消息。

profile、pstats性能分析工具。

profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。

sslTLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。

一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。unitest单元测试框架。

unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。uuidUUID库。

uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。

需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。

希望可以帮助到你。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

推荐5个常用的Python标准库：1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库os包是Python与操作系统的接口。

我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。

另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。

这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。

我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。

math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。5、datetime：日期和时间的操作库日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。

Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式。

什么是标准库函数

标准函数库(C Standard library)是所有符合标准的头文件(head file)的集合，以及常用的函数库实现程序，例如I/O 输入输出和字符串控制。

不像 COBOL、Fortran 和 PL/I等编程语言，在 C 语言的工作任务里不会包含嵌入的关键字，所以几乎所有的 C 语言程序都是由标准函数库的函数来创建的。

每一个函数的名称与特性会被写成一个电脑文件，这个文件就称为头文件，但是实际的函数实现是被分存到函数库文件里。头文件的命名和领域是很常见的，但是函数库的组织架构也会因为不同的编译器而有所不同。

标准函数库通常会随附在编译器上。因为 C 编译器常会提供一些额外的非 ANSI C 函数功能，所以某个随附在特定编译器上的标准函数库，对其他不同的编译器来说，是不兼容的。

python的内建函数和库函数的区别是什么？

【区别】：标准库函数都需要import xxx才能取得。内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【补充】：1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。

我们常用的比较运算符有大于 > 对应的内建比较函数为 __gt__()大于等于 >= 对应的内建比较函数为 __ge__()等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()小于 < 对应的内建比较函数为 __lt__()小于等于。

python的内建函数跟库函数的区别