Python入门时一定要了解的八个库，最后一个很实用！—— Python 常用/实用库的推荐及使用方法

目录

pip - 包管理工具

os - 文件操作及命令执行

sys - 解释器的交互

pipenv - 项目依赖管理工具

tk、PyQt6 - GUI开发

pyautogui - 模拟键鼠操作

Jupyter - 实时运行代码的网页文档

auto-py-to-exe - 程序打包可视化

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pip - 包管理工具

Pip的全称是Package installer for Python，它是一个现代的，通用的Python包管理工具。Pip提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。从Python3.4和Python2.7.9版本起，Python都为每个Python安装包标配了Pip。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple	# 设置国内下载源
pip install <包名>		# 下载
  -i <下载源>			# 国内镜像加速
  -r requirements.txt	# 批量下载需求文档内的库
pip uninstall <包名>	# 卸载
pip cache purge			# 清理缓存
pip list 				# 查看已装库
pip install <包名>== 	# 查看库可下载哪些版本
pip show <包名>			# 检查是否已安装指定包，会返回摘要及路径等信息

os - 文件操作及命令执行

在Python中，os模块提供了与操作系统交互的各种功能。这个模块允许你访问底层的操作系统功能，包括文件系统、进程管理、环境变量等。以下是一些常用的os模块功能：

import os

''' 文件和目录操作 '''
os.mkdir(path)       # 创建一个新目录
os.rmdir(path)       # 删除一个目录
os.removedirs(name)  # 递归删除目录
os.listdir(path)     # 列出目录中的文件和子目录
os.rename(src, dst)  # 重命名文件或目录
os.remove(path)      # 删除一个文件
os.path.exists(path) # 检查路径是否存在

''' 执行操作系统命令 '''
os.system(command) 	 # 在新的进程中执行命令，并返回命令的退出状态码。
os.popen(command)	 # 在新的进程中执行命令，并返回一个文件对象，用于读取命令的输出。

''' 操作文件描述符 '''
os.open(file, flags[, mode])   # 打开一个文件，并返回文件描述符
os.read(fd, n)      # 从文件描述符读取最多n个字节
os.write(fd, str)   # 写入字符串到文件描述符
os.close(fd)        # 关闭文件描述符

''' 文件和路径操作 '''
os.path.abspath(path)   # 返回路径的绝对路径
os.path.dirname(path)   # 返回路径的目录部分
os.path.basename(path)  # 返回路径的基本名称
os.path.join(*paths)    # 合并路径
os.path.splitext(path)  # 分离文件名和扩展名

''' 工作目录及环境变量 '''
os.getcwd()     # 获取当前工作目录
os.chdir(path)  # 改变当前工作目录
os.getenv(varname[, default])  # 获取一个环境变量的值
os.putenv(varname, value)      # 设置一个环境变量的值

sys - 解释器的交互

sys库是Python的一个内置标准库，它提供了一些接口，用于访问Python解释器自身使用和维护的变量，以及与解释器进行比较深度的交互。这个库的主要功能包括控制Python运行环境，处理Python运行时环境的不同部分。

import sys

''' 命令行参数 '''
sys.argv  # 存储命令行调用脚本时提供的命令行参数列表
# 例如，在命令行中运行python script.py arg1 arg2，那么sys.argv将会是['D:/script.py', 'arg1', 'arg2']。

''' 环境变量 '''
sys.path  # Python搜索模块的目录列表
sys.executable  # Python解释器的完整路径
sys.getenv(name[, default])  # 获取环境变量的值

''' 标准输入/输出/错误 '''
sys.stdin  # 标准输入
sys.stdout  # 标准输出
sys.stderr  # 标准错误

''' 模块搜索路径 '''
sys.path  # Python搜索模块的目录列表
sys.path.append("..")	# 将指定目录加入查找库的路径 

''' 异常处理 '''
sys.exc_info()  # 返回当前异常信息的元组
sys.exit(code)  # 终止程序执行，并返回指定的退出代码

''' 性能测量 '''
sys.getsizeof(object)  # 返回对象的字节大小
sys.clock()  # 返回当前时间（以秒为单位）

pipenv - 项目依赖管理工具

pipenv是一个用于简化Python项目依赖管理的工具。它结合了pip（Python的包安装器）、Pipfile（用于替代传统的requirements.txt文件）和虚拟环境管理，以提供一个更加一致和高效的开发工作流程。pipenv的设计目标是提供一个简单的界面来管理Python包和虚拟环境，减少开发者在这些任务上所花费的时间和精力。
以下是一些基本的pipenv基本使用步骤：

1. 安装Pipenv：

通常可以使用pip来安装pipenv：

pip install pipenv

2. 为项目创建虚拟环境：

进入你的项目目录，然后运行：

pipenv shell

这将激活虚拟环境，同时创建一个新的虚拟环境，并生成一个Pipfile和Pipfile.lock文件。

这就简单的创建好了一个pipenv虚拟环境。

想要更详细的配置，可以参考下面的指令：

pipenv --help              # 显示pipenv的帮助信息
pipenv --python   # 指定Python版本创建虚拟环境
pipenv shell               # 在当前shell中激活虚拟环境
pipenv install    # 安装指定的包
pipenv uninstall  # 卸载指定的包
pipenv update     # 更新指定的包
pipenv run        # 在虚拟环境中运行命令
pipenv graph     # 显示当前环境的包依赖关系图
pipenv lock -r   # 列出所有依赖项，可用于生成requirements.txt
pipenv lock      # 锁定所有依赖项的版本到Pipfile.lock
pipenv check     # 检查当前环境中的包是否有已知的安全漏洞
pipenv --rm      # 删除当前项目的虚拟环境

另外，虚拟环境的下载文件默认会存储在C盘，如果不想占用在C盘，可以修改默认虚拟环境存储位置。修改方法是添加系统环境变量WORKON_HOME，设置为自定义的存储目录，如下图所示。

tk、PyQt6 - GUI开发

1. Tkinter：Tkinter是Python的标准GUI库。对于界面不太复杂的小程序开发，Tkinter是一个理想的选择。Tkinter提供了一个简单易用的API，可以通过拖拽实现GUI代码的开发。Tkinter布局助手——在线设计仅需拖拽生成Tkinter布局
2. PyQt：PyQt是Qt框架的Python语言实现。它是一个强大的GUI库，提供了设计良好的窗口控件集合。PyQt与Qt Designer一起使用，可以进行可视化GUI设计。Python图形界面框架PyQt使用指南

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这里主要介绍一下PyQt6：PyQt6 是 PyQt 库的第六个主要版本，它是 Python 编程语言和 Qt 应用程序框架之间的绑定。Qt 是一个跨平台的 C++ 库，用于开发具有图形用户界面 (GUI) 的应用程序，而 PyQt6 则允许 Python 开发者利用 Qt 框架来创建桌面应用程序。PyQt6 提供了超过 620 个类和超过 6000 个函数和方法，涵盖了 GUI 应用程序开发的各种方面，包括但不限于窗口、对话框、按钮、菜单、工具栏、画布、图形视图、表格视图、树视图等。

以下是一些 PyQt6 的基本使用方法：

1.PyQt6下载

pip install pyqt6
pip install pyqt6-tools

2.图形化设计

pyqt6-tools designer	   #打开qt设计器
pyuic6 -o Test.py Test.ui  #在设计窗口生成的ui文件转py代码

pyautogui - 模拟键鼠操作

pyautogui 是一个Python外部库，它允许你使用Python脚本来自动化鼠标和键盘操作。这是python中最具有特色的库，可以说功能十分强大，并且操作简单。这个库它非常有用，可以在自动化测试、数据输入、图形用户界面（GUI）测试等场景中减少重复性工作。

官方文档：PyAutoGUI documentation

''' 鼠标操作 '''
position()		# 获取当前鼠标的坐标位置
moveTo(x, y, duration=0.0)  # 将鼠标移动到指定的坐标位置
click(x=None, y=None, button='left', clicks=1, interval=0.0) 	#模拟鼠标点击操作。
scroll(-100) 	# 鼠标向下滑动 100 个单位

''' 键盘操作：'''
typewrite(message, interval=0.0) 	# 将文本逐个字符地输入。
hotkey(*keys)	# 模拟按下多个组合键。

''' 屏幕识别 '''
locateCenterOnScreen('look.png', confidence=0.9) #返回屏幕中指定图像的中心位置
# confidence=0.9，即根据0.9相似度，找到屏幕中的图像（安装opencv-python库后解锁相似度参数）

Jupyter - 实时运行代码的网页文档

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。以下是启动 Jupyter Notebook 的步骤：

1.安装 Jupyter Notebook：
如果你还没有安装 Jupyter Notebook，你可以使用 pip 安装：

pip install notebook

2.启动 Jupyter Notebook：
在命令行中输入以下命令来启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

如果你修改了配置文件，确保引用了新的配置文件路径。

3.访问 Jupyter Notebook：
命令执行成功后，你的默认浏览器应该会自动打开并显示 Jupyter Notebook 的 Dashboard，其中会显示你当前目录的文件和文件夹。

4.自定义启动：
如果你需要更高级的自定义，如指定特定的 IP 地址、端口或禁止自动打开浏览器，你可以在命令行中使用额外的参数，例如：

jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser

这将启动 Jupyter Notebook，允许来自任何 IP 的访问，指定端口为 8888，并且不会自动打开浏览器。

auto-py-to-exe - 程序打包可视化

Python打包通常是指将Python代码和相关依赖项打包成一个可执行文件或安装包，以便在其他计算机上运行。常用的打包工具有PyInstaller、cx_Freeze等。

以PyInstaller为例，首先需要安装PyInstaller：

pip install pyinstaller

然后，假设你的Python脚本名为main.py，可以使用以下命令将其打包为可执行文件：

pyinstaller --onefile main.py

若需要打包为无控制台的程序，加上--noconsole即可

这将在dist目录下生成一个名为main.exe的可执行文件。你可以将此文件分发给其他人，他们无需安装Python环境即可运行你的程序。

如果有更多的要求，以下是一些常用的选项：

--onefile 				# 创建一个单一的可执行文件。
--onedir 				# 创建一个包含可执行文件的目录（默认行为）。
--windowed (或 -w) 		# 不带控制台的窗口程序（仅适用于Windows）。
--console (或 -c)  		# 带控制台的终端程序（默认行为）。
--add-data    # 添加非代码文件到可执行文件中，例如--add-data 'src;dest'会将src目录添加到可执行文件中的dest目录下。
--hidden-import NAME 	# 添加隐藏的导入，即pyinstaller可能检测不到的导入。
--icon  		# 指定可执行文件的图标。
--workpath    # 指定临时目录的路径。
--distpath    # 指定最终生成的可执行文件存放的目录。
--specpath    # 指定.spec文件的存放目录。
--upx-dir  	# 指定UPX压缩工具的路径，用于压缩可执行文件（如果安装了UPX）。
--upx-exclude     # 指定不使用UPX压缩的文件。
--runtime-tmpdir  	# 指定运行时临时文件的目录。
--version-file    # 添加版本信息到可执行文件中。
--noconfirm 			# 覆盖输出目录而不要求确认。
--log-level  	# 设置日志级别（INFO, WARN, ERROR, DEBUG）。

可以使用auto-py-to-exe库来进行可视化的安装配置。auto-py-to-exe 是一个用于将 Python 脚本转换为可执行文件（EXE）的工具。它是 pyinstaller 的图形化界面，使得将 Python 程序打包成可执行文件的过程更加简单和直观。使用 auto-py-to-exe，你不需要直接在命令行中输入复杂的 pyinstaller 命令，而是可以通过一个用户友好的图形界面来完成打包过程。

以下是使用 auto-py-to-exe 的一些基本步骤：

安装 auto-py-to-exe：

pip install auto-py-to-exe

安装完成后，你可以从开始菜单或通过命令行输入 auto-py-to-exe 启动。