python 常见的库

Python 有很多常见的库，以下是其中一些：

1. NumPy：用于数值计算的库，提供高效的多维数组和各种数学函数。

2. Pandas：提供用于数据分析的数据结构和工具，包括 Series、DataFrame 和 Panel 等。

3. Matplotlib：用于绘制各种类型的图表和可视化数据。

4. Scikit-learn：提供了各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类和降维等。

5. TensorFlow：谷歌开发的机器学习框架，可以用来构建神经网络和其他机器学习模型。

6. Keras：基于 TensorFlow 的高级神经网络 API，提供了更简单的方式来构建和训练神经网络。

7. PyTorch：Facebook 开发的机器学习框架，可以用来构建神经网络和其他机器学习模型。

8. OpenCV：用于计算机视觉的库，提供各种图像和视频处理功能。

9. Requests：用于 HTTP 请求的库，可以轻松地进行网络数据交互。

10. Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文件的库，可以帮助抓取网页数据。

相关问题

python常见库的安装

对于Python常用库的安装，有以下几种方法：

1. 使用pip安装：pip是Python的包管理工具，可以方便地安装、升级和管理Python包。安装方法为在命令行中输入`pip install 库名`。例如，安装numpy库可以输入`pip install numpy`。如果要安装指定版本的库，可以使用`pip install 库名==版本号`，如`pip install numpy==1.18.1`。

2. 使用Anaconda安装：Anaconda是一个包含Python环境和科学计算库的发行版，它自带了大量的常用Python库。在Anaconda Navigator中可以通过图形界面安装需要的库，也可以在命令行中使用`conda install 库名`来安装。

3. 手动安装：有些库可能没有通过pip或Anaconda发布，需要手动下载安装。通常情况下，手动安装的步骤为下载压缩包、解压、进入解压后的目录、执行`python setup.py install`命令。例如，手动安装lxml库可以从官网（https://pypi.org/project/lxml/）下载压缩包，解压后进入解压后的目录，执行`python setup.py install`命令即可。

需要注意的是，不同操作系统下安装方式可能有所不同，具体可以参考库的官方文档。

python网络爬虫常见库

Python 网络爬虫常见库有很多，以下是一些比较常用的：

1. Requests：用于发送 HTTP 请求，获取网页内容。

2. BeautifulSoup：用于解析 HTML 和 XML 文档，方便提取网页中的数据。

3. Scrapy：一个基于 Python 的高级网络爬虫框架，用于快速和高效地开发爬虫程序。

4. Selenium：一个自动化测试工具，可以用于模拟浏览器行为，实现动态网页的爬取。

5. PyQuery：类似于 jQuery 的库，可以方便地解析 HTML 文档和提取相关信息。

6. Lxml：一个高性能的 XML 解析库，可以解析 XML 和 HTML 文档。

7. urllib：Python 自带的 HTTP 请求库，可以用于发送 HTTP 请求和处理 HTTP 响应。

8. Scrapy-Redis：Scrapy 的 Redis 分布式爬虫扩展，可以实现多台机器同时爬取数据。

9. Requests-HTML：基于 Requests 的 HTML 解析库，可以方便地提取网页中的数据。

10. PySpider：一个强大的网络爬虫系统，可以支持多线程、分布式、异步等特性。