python網路安全函數

⑴ 為什麼要學pythonpython有哪些優勢

python作為一門高級編程語言，它的誕生雖然很偶然，但是它得到程序員的喜愛卻是必然之路，Python入門簡單，相比於其他語言，初學者很容易入門，除此之外，Python還具有以下優點：
1. 簡單：Python奉行簡潔主義，易於讀寫，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費：Python是開源軟體。這意味著你不用花一分錢便能復制、閱讀、改動它，這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。
3. 兼容性：Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象：Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。
Python的學習強度相對於其他的一些編程語言普遍公認的簡單，0基礎也可輕松學會，而且發展前景好，在人工智慧、大數據、雲計算等領域均得到了廣泛的應用，且現階段人才緊缺，薪資普遍高於其他編程語言，因此，是IT轉型的好選擇！

⑵ 用python寫一個有關網路安全小程序

原理是監控埠的形式，持續進行telnet判斷，若埠無法連接說明網路出現異常，則進行列印到本地文件

⑶ Python如今最常見的幾個應用領域

介紹一些Python如今最常見的應用領域，以及每個應用領域內所用的一些工具。

系統編程

Python的標准庫綁定了POSIX以及其他常規操作系統(OS)工具：環境變數、文件、套接字、管道、進程、多線程、正則表達式模式匹配、命令行參數、標准流介面、Shell 命令啟動器、文件名擴展等。

用戶圖形介面

Python的簡潔以及快速開發周期十分適合開發GUI 程序。Python內置了TKinter的標准面向對象介面TK GUI API，使Python程序可以生成可移植的本地觀感的GUI。通過適當的庫，你可以在Python中使用其他的GUI工具包，例如，通過PyQt使用Qt、通過 PyGTK使用 GTK、通過PyWin32使用 MFC、通過 IronPython使用 .NET，以及通過 Jython(Java版本的Python)使用Swing等。

Internet腳本

Python提供了標準的Internet模塊，它使得Python程序能夠廣泛地在多種網路任務發揮作用，無倫是在服務端還是客戶端都是如此。不僅如此，涌現了許多針對Python的 Web開發工具包，例如，Django、TurboGears、web2py、Pylons、Zope 和 WebWare，它們使得Python能夠快速構建功能完善和高質量的網站。

組件集成

在上面千鋒武漢Python小編也提到過，Python是一門「膠水」語言，它可以通過C/C++系統進行擴展，並能夠嵌套C/C++系統的特性，使其能夠作為一種靈活的黏合語言。例如，將一個 C 庫集成到Python中，能夠利用Python進行測試並調用庫中的其他組件。

資料庫編程

對於資料庫，Python提供了對所有主流關系資料庫系統的介面，例如，Sybase、Oracle、Informix、ODBC、MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。Python標準的pickle模塊提供了一個簡單的對象可持久化系統：它能夠讓程序輕松地將整個Python對象保存和恢復到文件和文件類的對象中。

數值計算和科學計算編程

Python在這方面提供了一個非常好的庫NumPy，它包括很多高級工具，例如，矩陣、標准數學庫的介面等。

游戲、圖像、人工智慧、機器人等

Python的應用領域很多，例如：

1. 可以利用Pygame系統使用Python對圖形和游戲進行編程。

2. 使用PySerial擴展在Windows、Linux以及更多系統上進行串口通信。

3. 用PIL、PyOpenGL、Blender、Maya和其他的一些工具進行圖像處理。

4. 用PyRo工具包進行機器人控制編程

5. 使用神經網路模擬器和專業的系統shell 進行AI編程。

6. 使用NLTK包進行自然語言分析。

以上就是Python最常見的一些應用領域。

⑷ 自學python找工作怎麼樣，學習哪個方向好，各方向的學習路線是什麼，請it人說一下

分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

⑸ Python是什麼

是計算機編程語言。

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

伺服器

在你進行CGI編程前，確保您的Web伺服器支持CGI及已經配置了CGI的處理程序。

所有的HTTP伺服器執行CGI程序都保存在一個預先配置的目錄。這個目錄被稱為CGI目錄，並按照慣例，它被命名為/var/www/cgi-bin目錄。

CGI文件的擴展名為.cgi，python也可以使用.py擴展名。

默認情況下，Linux伺服器配置運行的cgi-bin目錄中為/var/www。

⑹ python安全要學什麼庫

一、Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：

Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

二、Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：

面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

語言特點

速度快：Python的底層是用C語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由／開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

⑺ 網路安全工程師需要學什麼

有以下幾個階段目標：
1．初級目標

，能夠擔負起小型網路信息安全工作。對網路信息安全有較為完整的認識，掌握電腦安全防護、網站安全、電子郵件安全、Internet網路安全部署、操作系統安全配置、惡意代碼防護、常用軟體安全設置、防火牆的應用等技能。

2．中級目標

，能完善和優化企業信息安全制度和流程。信息安全工作符合特定的規范要求，能夠對系統中安全措施的實施進行了跟蹤和驗證，能夠建立起立體式、縱深的安全防護系統，部署安全監控機制，對未知的安全威脅能夠進行預警和追蹤。

3．高級目標
，能夠針對安全策略、操作規程、規章制度和安全措施做到程序化、周期化的評估、改善和提升，能夠組織建立本單位的信息安全體系。信息安全管理能夠結合本單位的具體情況，制定合適的管理制度和流程，並能提出信息安全管理理念，推廣到本單位中具體管理活動中。在技術能力上，對本單位的系統中安全措施能夠總體上把關，掌握防護系統的脆弱性分析方法，能夠提出安全防護系統的改進建議。熟悉信息安全行業標准和產品特性，熟悉信息安全技術發展動向，針對本單位信息安全需求，能夠選擇合適安全技術和產品。

⑻ python 代碼中 ret=True 代表什麼意思

‍

點擊上方 "Python人工智慧技術" 關注，星標或者置頂

22點24分准時推送，第一時間送達

後台回復「大禮包」，送你特別福利

編輯：樂樂 | 來自：pypypypy

上一篇：

正文

大家好，我是Pythn人工智慧技術。

內置函數就是Python給你提供的，拿來直接用的函數，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內置函數，具體如下

abs() dict() help() min() setattr()
all() dir() hex() next() slice()
any() divmod() id() object() sorted()
ascii() enumerate() input() oct() staticmethod()
bin() eval() int() open() str()
bool() exec() isinstance() ord() sum()
bytearray() filter() issubclass() pow() super()
bytes() float() iter() print() tuple()
callable() format() len() property() type()
chr() frozenset() list() range() vars()
classmethod() getattr() locals() repr() zip()
compile() globals() map() reversed() __import__()
complex() hasattr() max() round()
delattr() hash() memoryview() set()

本文將這68個內置函數綜合整理為12大類，正在學習Python基礎的讀者一定不要錯過，建議收藏學習！

和數字相關 1. 數據類型

• bool : 布爾型(True,False)

• int : 整型(整數)

• float : 浮點型(小數)

• complex : 復數

2. 進制轉換

• bin() 將給的參數轉換成二進制

• otc() 將給的參數轉換成八進制

• hex() 將給的參數轉換成十六進制

print(bin(10)) # 二進制:0b1010
print(hex(10)) # 十六進制:0xa
print(oct(10)) # 八進制:0o12
3. 數學運算

• abs() 返回絕對值

• divmode() 返回商和余數

• round() 四捨五入

• pow(a, b) 求a的b次冪, 如果有三個參數. 則求完次冪後對第三個數取余

• sum() 求和

• min() 求最小值

• max() 求最大值

print(abs(-2)) # 絕對值:2
print(divmod(20,3)) # 求商和余數:(6,2)
print(round(4.50)) # 五舍六入:4
print(round(4.51)) #5
print(pow(10,2,3)) # 如果給了第三個參數. 表示最後取余:1
print(sum([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])) # 求和:55
print(min(5,3,9,12,7,2)) #求最小值:2
print(max(7,3,15,9,4,13)) #求最大值:15
和數據結構相關 1. 序列

（1）列表和元組

• list() 將一個可迭代對象轉換成列表

• tuple() 將一個可迭代對象轉換成元組

print(list((1,2,3,4,5,6))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(tuple([1,2,3,4,5,6])) #(1, 2, 3, 4, 5, 6)

（2）相關內置函數

• reversed() 將一個序列翻轉, 返回翻轉序列的迭代器

• slice() 列表的切片

lst = "你好啊"
it = reversed(lst) # 不會改變原列表. 返回一個迭代器, 設計上的一個規則
print(list(it)) #['啊', '好', '你']
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(lst[1:3:1]) #[2,3]
s = slice(1, 3, 1) # 切片用的
print(lst[s]) #[2,3]

（3）字元串

• str() 將數據轉化成字元串

print(str(123)+'456') #123456
format() 與具體數據相關, 用於計算各種小數, 精算等.
s = "hello world!"
print(format(s, "^20")) #劇中
print(format(s, "<20")) #左對齊
print(format(s, ">20")) #右對齊
# hello world!
# hello world!
# hello world!
print(format(3, 'b' )) # 二進制:11
print(format(97, 'c' )) # 轉換成unicode字元:a
print(format(11, 'd' )) # ⼗進制:11
print(format(11, 'o' )) # 八進制:13
print(format(11, 'x' )) # 十六進制(⼩寫字母):b
print(format(11, 'X' )) # 十六進制(大寫字母):B
print(format(11, 'n' )) # 和d⼀樣:11
print(format(11)) # 和d⼀樣:11

print(format(123456789, 'e' )) # 科學計數法. 默認保留6位小數:1.234568e+08
print(format(123456789, '0.2e' )) # 科學計數法. 保留2位小數(小寫):1.23e+08
print(format(123456789, '0.2E' )) # 科學計數法. 保留2位小數(大寫):1.23E+08
print(format(1.23456789, 'f' )) # 小數點計數法. 保留6位小數:1.234568
print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小數點計數法. 保留2位小數:1.23
print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小數點計數法. 保留10位小數:1.2345678900
print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小數點計數法. 很大的時候輸出INF:1234.567890

• bytes() 把字元串轉化成bytes類型

bs = bytes("今天吃飯了嗎", encoding="utf-8")
print(bs) #b''
bytearray() 返回一個新位元組數組. 這個數字的元素是可變的, 並且每個元素的值得范圍是[0,256)

ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8')
print(ret[0]) #97
print(ret) #bytearray(b'alex')
ret[0] = 65 #把65的位置A賦值給ret[0]
print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')

• ord() 輸入字元找帶字元編碼的位置

• chr() 輸入位置數字找出對應的字元

• ascii() 是ascii碼中的返回該值 不是就返回u

print(ord('a')) # 字母a在編碼表中的碼位:97
print(ord('中')) # '中'字在編碼表中的位置:20013

print(chr(65)) # 已知碼位,求字元是什麼:A
print(chr(19999)) #丟

for i in range(65536): #列印出0到65535的字元
print(chr(i), end=" ")

print(ascii("@")) #'@'

• repr() 返回一個對象的string形式

s = "今天 吃了%s頓 飯" % 3
print(s)#今天# 吃了3頓 飯
print(repr(s)) # 原樣輸出,過濾掉轉義字元 不管百分號%
#'今天 吃了3頓 飯'
2. 數據集合

• 
  

  字典：dict 創建一個字典

• 
  

  集合：set 創建一個集合

frozenset() 創建一個凍結的集合，凍結的集合不能進行添加和刪除操作。

3. 相關內置函數

• len() 返回一個對象中的元素的個數

• sorted() 對可迭代對象進行排序操作 (lamda)

語法：sorted(Iterable, key=函數(排序規則), reverse=False)

• Iterable: 可迭代對象

• key: 排序規則(排序函數), 在sorted內部會將可迭代對象中的每一個元素傳遞給這個函數的參數. 根據函數運算的結果進行排序

• reverse: 是否是倒敘. True: 倒敘, False: 正序

lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
lst.sort() # sort是list裡面的一個方法
print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

ll = sorted(lst) # 內置函數. 返回給你一個新列表 新列表是被排序的
print(ll) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

l2 = sorted(lst,reverse=True) #倒序
print(l2) #[18, 13, 12, 9, 7, 6, 5, 5, 1]
#根據字元串長度給列表排序
lst = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six']
def f(s):
return len(s)
l1 = sorted(lst, key=f, )
print(l1) #['one', 'two', 'six', 'four', 'five', 'three']

• enumerate() 獲取集合的枚舉對象

lst = ['one','two','three','four','five']
for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起獲取,索引默認從0開始. 可以更改
print(index)
print(el)
# 1
# one
# 2
# two
# 3
# three
# 4
# four
# 5
# five

• all() 可迭代對象中全部是True, 結果才是True

• any() 可迭代對象中有一個是True, 結果就是True

print(all([1,'hello',True,9])) #True
print(any([0,0,0,False,1,'good'])) #True

• zip() 函數用於將可迭代的對象作為參數, 將對象中對應的元素打包成一個元組, 然後返回由這些元組組成的列表. 如果各個迭代器的元素個數不一致, 則返回列表長度與最短的對象相同

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst2 = ['醉鄉民謠', '驢得水', '放牛班的春天', '美麗人生', '辯護人', '被嫌棄的松子的一生']
lst3 = ['美國', '中國', '法國', '義大利', '韓國', '日本']
print(zip(lst1, lst1, lst3)) #
for el in zip(lst1, lst2, lst3):
print(el)
# (1, '醉鄉民謠', '美國')
# (2, '驢得水', '中國')
# (3, '放牛班的春天', '法國')
# (4, '美麗人生', '義大利')
# (5, '辯護人', '韓國')
# (6, '被嫌棄的松子的一生', '日本')

• fiter() 過濾 (lamda)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數. 在filter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然後根據function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數據 , Iterable: 可迭代對象

搜索公眾號頂級架構師後台回復「面試」，送你一份驚喜禮包。

def func(i): # 判斷奇數
return i % 2 == 1
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
l1 = filter(func, lst) #l1是迭代器
print(l1) #
print(list(l1)) #[1, 3, 5, 7, 9]

• map() 會根據提供的函數對指定序列列做映射(lamda)

語法 : map(function, iterable)

可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執行 function

def f(i): return i
lst = [1,2,3,4,5,6,7,]
it = map(f, lst) # 把可迭代對象中的每一個元素傳遞給前面的函數進行處理. 處理的結果會返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
和作用域相關

• locals() 返回當前作用域中的名字

• globals() 返回全局作用域中的名字

def func():
a = 10
print(locals()) # 當前作用域中的內容
print(globals()) # 全局作用域中的內容
print("今天內容很多")
func()
# {'a': 10}
# {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__':
# <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x0000026F8D566080>,
# '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__':
# (built-in)>, '__file__': 'D:/pycharm/練習/week03/new14.py', '__cached__': None,
# 'func': }
# 今天內容很多
和迭代器生成器相關

• range() 生成數據

• next() 迭代器向下執行一次, 內部實際使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一個項目

• iter() 獲取迭代器, 內部實際使用的是__ iter__()⽅方法來獲取迭代器

for i in range(15,-1,-5):
print(i)
# 15
# 10
# 5
# 0
lst = [1,2,3,4,5]
it = iter(lst) # __iter__()獲得迭代器
print(it.__next__()) #1
print(next(it)) #2 __next__()
print(next(it)) #3
print(next(it)) #4
字元串類型代碼的執行

• eval() 執行字元串類型的代碼. 並返回最終結果

• exec() 執行字元串類型的代碼

• compile() 將字元串類型的代碼編碼. 代碼對象能夠通過exec語句來執行或者eval()進行求值

s1 = input("請輸入a+b:") #輸入:8+9
print(eval(s1)) # 17 可以動態的執行代碼. 代碼必須有返回值
s2 = "for i in range(5): print(i)"
a = exec(s2) # exec 執行代碼不返回任何內容

# 0
# 1
# 2
# 3
# 4
print(a) #None

# 動態執行代碼
exec("""
def func():
print(" 我是周傑倫")
""" )
func() #我是周傑倫
code1 = "for i in range(3): print(i)"
com = compile(code1, "", mode="exec") # compile並不會執行你的代碼.只是編譯
exec(com) # 執行編譯的結果
# 0
# 1
# 2

code2 = "5+6+7"
com2 = compile(code2, "", mode="eval")
print(eval(com2)) # 18

code3 = "name = input('請輸入你的名字:')" #輸入:hello
com3 = compile(code3, "", mode="single")
exec(com3)
print(name) #hello
輸入輸出

• print() : 列印輸出

• input() : 獲取用戶輸出的內容

print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:列印出的內容用什麼連接,end:以什麼為結尾
#hello*world@
內存相關

hash() : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash演算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內存

s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #報錯,列表是不可哈希的 id() : 獲取到對象的內存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944
文件操作相關

• open() : 用於打開一個文件, 創建一個文件句柄

f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')
f.read()
f.close()
模塊相關

• __ import__() : 用於動態載入類和函數

# 讓用戶輸入一個要導入的模塊
import os
name = input("請輸入你要導入的模塊:")
__import__(name) # 可以動態導入模塊
幫 助

• help() : 函數用於查看函數或模塊用途的詳細說明

print(help(str)) #查看字元串的用途
調用相關

• callable() : 用於檢查一個對象是否是可調用的. 如果返回True, object有可能調用失敗, 但如果返回False. 那調用絕對不會成功

a = 10
print(callable(a)) #False 變數a不能被調用
def f():
print("hello")
print(callable(f)) # True 函數是可以被調用的
查看內置屬性

• dir() : 查看對象的內置屬性, 訪問的是對象中的__dir__()方法

print(dir(tuple)) #查看元組的方法

你還有什麼想要補充的嗎？

免責聲明：本文內容來源於網路，文章版權歸原作者所有，意在傳播相關技術知識&行業趨勢，供大家學習交流，若涉及作品版權問題，請聯系刪除或授權事宜。

技術君個人微信

添加技術君個人微信即送一份驚喜大禮包

→ 技術資料共享

→ 技術交流社群

--END--

往日熱文：

Python程序員深度學習的「四大名著」：

這四本書著實很不錯！我們都知道現在機器學習、深度學習的資料太多了，面對海量資源，往往陷入到「無從下手」的困惑出境。而且並非所有的書籍都是優質資源，浪費大量的時間是得不償失的。給大家推薦這幾本好書並做簡單介紹。

獲得方式：

2.後台回復關鍵詞：名著

⑼ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
更多Python知識請關注Python自學網。

⑽ 現在學好python能幹什麼

python可以做什麼

1 首先，最基本的功能就是藉助python中自帶的科學計算包Numpy、padas、matplotlib等，完成復雜的數據分析。

看到這里有沒有想學習python的沖動呢，如果你是新手，想學習python又苦於沒有好的學習資源，那麼小編給你提供一個免費獲取30G的python學習資源包，關注我們實驗室的微信公眾號，回復「菜鳥起飛」，即刻免費獲取資源！