python网络安全函数

⑴ 为什么要学pythonpython有哪些优势

python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单，相比于其他语言，初学者很容易入门，除此之外，Python还具有以下优点：
1. 简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2. 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
3. 兼容性：Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。
5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
6. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
7. 可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
Python的学习强度相对于其他的一些编程语言普遍公认的简单，0基础也可轻松学会，而且发展前景好，在人工智能、大数据、云计算等领域均得到了广泛的应用，且现阶段人才紧缺，薪资普遍高于其他编程语言，因此，是IT转型的好选择！

⑵ 用python写一个有关网络安全小程序

原理是监控端口的形式，持续进行telnet判断，若端口无法连接说明网络出现异常，则进行打印到本地文件

⑶ Python如今最常见的几个应用领域

介绍一些Python如今最常见的应用领域，以及每个应用领域内所用的一些工具。

系统编程

Python的标准库绑定了POSIX以及其他常规操作系统(OS)工具：环境变量、文件、套接字、管道、进程、多线程、正则表达式模式匹配、命令行参数、标准流接口、Shell 命令启动器、文件名扩展等。

用户图形接口

Python的简洁以及快速开发周期十分适合开发GUI 程序。Python内置了TKinter的标准面向对象接口TK GUI API，使Python程序可以生成可移植的本地观感的GUI。通过适当的库，你可以在Python中使用其他的GUI工具包，例如，通过PyQt使用Qt、通过 PyGTK使用 GTK、通过PyWin32使用 MFC、通过 IronPython使用 .NET，以及通过 Jython(Java版本的Python)使用Swing等。

Internet脚本

Python提供了标准的Internet模块，它使得Python程序能够广泛地在多种网络任务发挥作用，无伦是在服务端还是客户端都是如此。不仅如此，涌现了许多针对Python的 Web开发工具包，例如，Django、TurboGears、web2py、Pylons、Zope 和 WebWare，它们使得Python能够快速构建功能完善和高质量的网站。

组件集成

在上面千锋武汉Python小编也提到过，Python是一门“胶水”语言，它可以通过C/C++系统进行扩展，并能够嵌套C/C++系统的特性，使其能够作为一种灵活的黏合语言。例如，将一个 C 库集成到Python中，能够利用Python进行测试并调用库中的其他组件。

数据库编程

对于数据库，Python提供了对所有主流关系数据库系统的接口，例如，Sybase、Oracle、Informix、ODBC、MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。Python标准的pickle模块提供了一个简单的对象可持久化系统：它能够让程序轻松地将整个Python对象保存和恢复到文件和文件类的对象中。

数值计算和科学计算编程

Python在这方面提供了一个非常好的库NumPy，它包括很多高级工具，例如，矩阵、标准数学库的接口等。

游戏、图像、人工智能、机器人等

Python的应用领域很多，例如：

1. 可以利用Pygame系统使用Python对图形和游戏进行编程。

2. 使用PySerial扩展在Windows、Linux以及更多系统上进行串口通信。

3. 用PIL、PyOpenGL、Blender、Maya和其他的一些工具进行图像处理。

4. 用PyRo工具包进行机器人控制编程

5. 使用神经网络仿真器和专业的系统shell 进行AI编程。

6. 使用NLTK包进行自然语言分析。

以上就是Python最常见的一些应用领域。

⑷ 自学python找工作怎么样，学习哪个方向好，各方向的学习路线是什么，请it人说一下

分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

⑸ Python是什么

是计算机编程语言。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

服务器

在你进行CGI编程前，确保您的Web服务器支持CGI及已经配置了CGI的处理程序。

所有的HTTP服务器执行CGI程序都保存在一个预先配置的目录。这个目录被称为CGI目录，并按照惯例，它被命名为/var/www/cgi-bin目录。

CGI文件的扩展名为.cgi，python也可以使用.py扩展名。

默认情况下，Linux服务器配置运行的cgi-bin目录中为/var/www。

⑹ python安全要学什么库

一、Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：

Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

二、Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：

面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

语言特点

速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由／开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

⑺ 网络安全工程师需要学什么

有以下几个阶段目标：
1．初级目标

，能够担负起小型网络信息安全工作。对网络信息安全有较为完整的认识，掌握电脑安全防护、网站安全、电子邮件安全、Internet网络安全部署、操作系统安全配置、恶意代码防护、常用软件安全设置、防火墙的应用等技能。

2．中级目标

，能完善和优化企业信息安全制度和流程。信息安全工作符合特定的规范要求，能够对系统中安全措施的实施进行了跟踪和验证，能够建立起立体式、纵深的安全防护系统，部署安全监控机制，对未知的安全威胁能够进行预警和追踪。

3．高级目标
，能够针对安全策略、操作规程、规章制度和安全措施做到程序化、周期化的评估、改善和提升，能够组织建立本单位的信息安全体系。信息安全管理能够结合本单位的具体情况，制定合适的管理制度和流程，并能提出信息安全管理理念，推广到本单位中具体管理活动中。在技术能力上，对本单位的系统中安全措施能够总体上把关，掌握防护系统的脆弱性分析方法，能够提出安全防护系统的改进建议。熟悉信息安全行业标准和产品特性，熟悉信息安全技术发展动向，针对本单位信息安全需求，能够选择合适安全技术和产品。

⑻ python 代码中 ret=True 代表什么意思

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编辑：乐乐 | 来自：pypypypy

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正文

大家好，我是Pythn人工智能技术。

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下

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()

本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！

和数字相关 1. 数据类型

• bool : 布尔型(True,False)

• int : 整型(整数)

• float : 浮点型(小数)

• complex : 复数

2. 进制转换

• bin() 将给的参数转换成二进制

• otc() 将给的参数转换成八进制

• hex() 将给的参数转换成十六进制

print(bin(10)) # 二进制:0b1010
print(hex(10)) # 十六进制:0xa
print(oct(10)) # 八进制:0o12
3. 数学运算

• abs() 返回绝对值

• divmode() 返回商和余数

• round() 四舍五入

• pow(a, b) 求a的b次幂, 如果有三个参数. 则求完次幂后对第三个数取余

• sum() 求和

• min() 求最小值

• max() 求最大值

print(abs(-2)) # 绝对值:2
print(divmod(20,3)) # 求商和余数:(6,2)
print(round(4.50)) # 五舍六入:4
print(round(4.51)) #5
print(pow(10,2,3)) # 如果给了第三个参数. 表示最后取余: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
和数据结构相关 1. 序列

（1）列表和元组

• list() 将一个可迭代对象转换成列表

• tuple() 将一个可迭代对象转换成元组

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）相关内置函数

• reversed() 将一个序列翻转, 返回翻转序列的迭代器

• slice() 列表的切片

lst = "你好啊"
it = reversed(lst) # 不会改变原列表. 返回一个迭代器, 设计上的一个规则
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）字符串

• str() 将数据转化成字符串

print(str(123)+'456') #123456
format() 与具体数据相关, 用于计算各种小数, 精算等.
s = "hello world!"
print(format(s, "^20")) #剧中
print(format(s, "<20")) #左对齐
print(format(s, ">20")) #右对齐
# hello world!
# hello world!
# hello world!
print(format(3, 'b' )) # 二进制:11
print(format(97, 'c' )) # 转换成unicode字符:a
print(format(11, 'd' )) # ⼗进制:11
print(format(11, 'o' )) # 八进制:13
print(format(11, 'x' )) # 十六进制(⼩写字母):b
print(format(11, 'X' )) # 十六进制(大写字母):B
print(format(11, 'n' )) # 和d⼀样:11
print(format(11)) # 和d⼀样:11

print(format(123456789, 'e' )) # 科学计数法. 默认保留6位小数:1.234568e+08
print(format(123456789, '0.2e' )) # 科学计数法. 保留2位小数(小写):1.23e+08
print(format(123456789, '0.2E' )) # 科学计数法. 保留2位小数(大写):1.23E+08
print(format(1.23456789, 'f' )) # 小数点计数法. 保留6位小数:1.234568
print(format(1.23456789, '0.2f' )) # 小数点计数法. 保留2位小数:1.23
print(format(1.23456789, '0.10f')) # 小数点计数法. 保留10位小数:1.2345678900
print(format(1.23456789e+3, 'F')) # 小数点计数法. 很大的时候输出INF:1234.567890

• bytes() 把字符串转化成bytes类型

bs = bytes("今天吃饭了吗", encoding="utf-8")
print(bs) #b''
bytearray() 返回一个新字节数组. 这个数字的元素是可变的, 并且每个元素的值得范围是[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赋值给ret[0]
print(str(ret)) #bytearray(b'Alex')

• ord() 输入字符找带字符编码的位置

• chr() 输入位置数字找出对应的字符

• ascii() 是ascii码中的返回该值 不是就返回u

print(ord('a')) # 字母a在编码表中的码位:97
print(ord('中')) # '中'字在编码表中的位置:20013

print(chr(65)) # 已知码位,求字符是什么:A
print(chr(19999)) #丢

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

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

• repr() 返回一个对象的string形式

s = "今天 吃了%s顿 饭" % 3
print(s)#今天# 吃了3顿 饭
print(repr(s)) # 原样输出,过滤掉转义字符 不管百分号%
#'今天 吃了3顿 饭'
2. 数据集合

• 
  

  字典：dict 创建一个字典

• 
  

  集合：set 创建一个集合

frozenset() 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。

3. 相关内置函数

• len() 返回一个对象中的元素的个数

• sorted() 对可迭代对象进行排序操作 (lamda)

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

• Iterable: 可迭代对象

• key: 排序规则(排序函数), 在sorted内部会将可迭代对象中的每一个元素传递给这个函数的参数. 根据函数运算的结果进行排序

• reverse: 是否是倒叙. True: 倒叙, False: 正序

lst = [5,7,6,12,1,13,9,18,5]
lst.sort() # sort是list里面的一个方法
print(lst) #[1, 5, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 18]

ll = sorted(lst) # 内置函数. 返回给你一个新列表 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]
#根据字符串长度给列表排序
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() 获取集合的枚举对象

lst = ['one','two','three','four','five']
for index, el in enumerate(lst,1): # 把索引和元素一起获取,索引默认从0开始. 可以更改
print(index)
print(el)
# 1
# one
# 2
# two
# 3
# three
# 4
# four
# 5
# five

• all() 可迭代对象中全部是True, 结果才是True

• any() 可迭代对象中有一个是True, 结果就是True

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

• zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数, 将对象中对应的元素打包成一个元组, 然后返回由这些元组组成的列表. 如果各个迭代器的元素个数不一致, 则返回列表长度与最短的对象相同

lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst2 = ['醉乡民谣', '驴得水', '放牛班的春天', '美丽人生', '辩护人', '被嫌弃的松子的一生']
lst3 = ['美国', '中国', '法国', '意大利', '韩国', '日本']
print(zip(lst1, lst1, lst3)) #
for el in zip(lst1, lst2, lst3):
print(el)
# (1, '醉乡民谣', '美国')
# (2, '驴得水', '中国')
# (3, '放牛班的春天', '法国')
# (4, '美丽人生', '意大利')
# (5, '辩护人', '韩国')
# (6, '被嫌弃的松子的一生', '日本')

• fiter() 过滤 (lamda)

语法：fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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def func(i): # 判断奇数
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() 会根据提供的函数对指定序列列做映射(lamda)

语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

def f(i): return i
lst = [1,2,3,4,5,6,7,]
it = map(f, lst) # 把可迭代对象中的每一个元素传递给前面的函数进行处理. 处理的结果会返回成迭代器print(list(it)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
和作用域相关

• locals() 返回当前作用域中的名字

• globals() 返回全局作用域中的名字

def func():
a = 10
print(locals()) # 当前作用域中的内容
print(globals()) # 全局作用域中的内容
print("今天内容很多")
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/练习/week03/new14.py', '__cached__': None,
# 'func': }
# 今天内容很多
和迭代器生成器相关

• range() 生成数据

• next() 迭代器向下执行一次, 内部实际使⽤用了__ next__()⽅方法返回迭代器的下一个项目

• iter() 获取迭代器, 内部实际使用的是__ iter__()⽅方法来获取迭代器

for i in range(15,-1,-5):
print(i)
# 15
# 10
# 5
# 0
lst = [1,2,3,4,5]
it = iter(lst) # __iter__()获得迭代器
print(it.__next__()) #1
print(next(it)) #2 __next__()
print(next(it)) #3
print(next(it)) #4
字符串类型代码的执行

• eval() 执行字符串类型的代码. 并返回最终结果

• exec() 执行字符串类型的代码

• compile() 将字符串类型的代码编码. 代码对象能够通过exec语句来执行或者eval()进行求值

s1 = input("请输入a+b:") #输入:8+9
print(eval(s1)) # 17 可以动态的执行代码. 代码必须有返回值
s2 = "for i in range(5): print(i)"
a = exec(s2) # exec 执行代码不返回任何内容

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

# 动态执行代码
exec("""
def func():
print(" 我是周杰伦")
""" )
func() #我是周杰伦
code1 = "for i in range(3): print(i)"
com = compile(code1, "", mode="exec") # compile并不会执行你的代码.只是编译
exec(com) # 执行编译的结果
# 0
# 1
# 2

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

code3 = "name = input('请输入你的名字:')" #输入:hello
com3 = compile(code3, "", mode="single")
exec(com3)
print(name) #hello
输入输出

• print() : 打印输出

• input() : 获取用户输出的内容

print("hello", "world", sep="*", end="@") # sep:打印出的内容用什么连接,end:以什么为结尾
#hello*world@
内存相关

hash() : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

s = 'alex'print(hash(s)) #-168324845050430382lst = [1, 2, 3, 4, 5]print(hash(lst)) #报错,列表是不可哈希的 id() : 获取到对象的内存地址s = 'alex'print(id(s)) #2278345368944
文件操作相关

• open() : 用于打开一个文件, 创建一个文件句柄

f = open('file',mode='r',encoding='utf-8')
f.read()
f.close()
模块相关

• __ import__() : 用于动态加载类和函数

# 让用户输入一个要导入的模块
import os
name = input("请输入你要导入的模块:")
__import__(name) # 可以动态导入模块
帮 助

• help() : 函数用于查看函数或模块用途的详细说明

print(help(str)) #查看字符串的用途
调用相关

• callable() : 用于检查一个对象是否是可调用的. 如果返回True, object有可能调用失败, 但如果返回False. 那调用绝对不会成功

a = 10
print(callable(a)) #False 变量a不能被调用
def f():
print("hello")
print(callable(f)) # True 函数是可以被调用的
查看内置属性

• dir() : 查看对象的内置属性, 访问的是对象中的__dir__()方法

print(dir(tuple)) #查看元组的方法

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往日热文：

Python程序员深度学习的“四大名着”：

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⑼ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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⑽ 现在学好python能干什么

python可以做什么

1 首先，最基本的功能就是借助python中自带的科学计算包Numpy、padas、matplotlib等，完成复杂的数据分析。

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