python库里什么都没用

理解开发者对于工具使用的反馈非常重要。然而，在讨论Python库如Scikit-learn和bcrypt时，这些库实际上设计得相当友好并具备丰富的功能。

针对机器学习领域中的决策树模型构建，Scikit-learn提供了一套完整的API用于数据预处理、模型训练以及评估等功能[^1]。例如，创建一个简单的决策树分类器只需要几行代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

print(f'Accuracy: {clf.score(X_test, y_test)}')

同样地，bcrypt作为一个专注于密码安全性的库也十分易于上手，并且实现了现代加密学推荐的最佳实践方法来保护敏感信息[^2]。下面是一个简单例子展示如何利用bcrypt来进行密码哈希操作：

import bcrypt

password = b'supersecret'
hashed_password = bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())
if bcrypt.checkpw(password, hashed_password):
    print('Password matches.')
else:
    print('Password does not match.')

如果遇到困难或觉得某些方面不够直观，建议查阅官方文档或是社区资源获取更多帮助和支持。通常情况下，大多数流行的Python库都会有详细的教程和技术支持渠道供使用者参考。