我常用到的python库

Python 的一大特色是其丰富的模块，基本上只要你能想到的常见开发需求，都能找到别人已经实现的库直接使用，或者相关的工具/框架来辅助实现。但这对于新手来说也是一个问题：这么多库，我要从哪里学起？怎么才能记住这么多库的用法？

对此我的建议：

不要把学习库作为目标。正确的学习逻辑是，去发掘可编程解决的需求，以实现功能为目标，在开发过程中去搜索去学习相关的库。否则你会陷在茫茫模块之中失去方向。
不用去死记库的用法，你也不可能记下来。你需要了解的是查找和阅读文档的方法，以及常见的开发模式。所谓开发经验，并不是你记住的内容，而是你掌握的方法。

我们编程教室在过去发表过数十个开发案例，这些案例主要用到哪些库呢？今天就来统计一下，顺便给大家整理及推荐常用的一些库。

之前有下载过文章相关代码的同学应该知道我们这个 snippet 的代码仓库，我们大部分的案例项目都在其中。下面就以这个库中的代码为参考进行统计。

统计代码：

import os
from collections import Counter

modules = set()
all_modules = {}
for root, dirs, files in os.walk("..", topdown=False):
    for name in files:
        if name.endswith('.py'):
            with open(root   os.path.sep   name) as f:
                for line in f:
                    line = line.lstrip()
                    if line.startswith('from') or line.startswith('import'):
                        module = line.split()[1]
                        module = module.split('.')[0]                        if module:
                            modules.add(module)
    if root.count(os.path.sep) <= 1:
        for m in modules:
            all_modules[m] = all_modules.get(m, 0)   1
        modules = set()
print(Counter(all_modules).most_common())

代码很简单，4个步骤：

遍历文件夹，找出所有 .py 结尾的代码文件
对代码文件中的每一行，判断是否以 from 或 import 开头，是的话，就把它后面的模块名记下来
为了避免有的项目中重复导入一个模块影响数据，对于同一个项目子目录下，我们用 set 记录保证不重复，然后再添加到总的记录字典中
使用 Counter 对字典进行排序，找到使用次数最多的模块

最后的结果以及模块说明（名称后是使用次数）：

random - 10，随机数
requests - 8，网络请求
numpy - 8，高性能计算
matplotlib - 7，图表绘制
time - 7，时间
cv2 - 6，计算机视觉
math - 6，数学
os - 6，系统
collections - 5，集合
pyecharts - 4，图表绘制
urllib - 4，网络请求
datetime - 4，日期与时间
bs4 - 4，HTML文本解析
tkinter - 3，图形界面GUI
sys - 3，系统
jieba - 3，中文分词
pandas - 2，数据统计分析
scipy - 2，科学计算
re - 2，正则表达式
argparse - 2，命令行参数
pygame - 2，游戏
json - 2，JSON格式处理
email - 2，邮件
smtplib - 2，邮件
urllib2 - 2，网络请求
pyaudio - 2，声音
PIL - 2，图像处理

除了 random、time、math 这类 python 自带的基础库外，从以上统计可以间接看出，我们的案例比较多的会涉及网络数据的抓取（requests、urllib、bs4）、数据分析及可视化（numpy、matplotlib、pyecharts、pandas）、计算机视觉及图像处理（cv2、PIL）等方向。

对于已经学完 python 基本语法，想要进一步深入学习的同学，可根据方向重点关注以下库：

Web 开发：django / flask
网络爬虫：requests、bs4
数据分析：numpy、pandas、matplotlib
视觉及图像处理：cv2、PIL（pillow）
图形界面开发：tkinter / PyQT
游戏开发：pygame / cocos-python

不用贪多，找个自己感兴趣的方向，选一些可行的案例进行开发，把基本的几个库用熟了，这个过程你得到成长就会很多。写代码的目的是解决问题，调用库只是实现的手段，千万不要本末倒置了。

统计的代码也上传了仓库，需要的话可在公众号（Crossin的编程教室）回复关键字模块

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