1.os - 系统交互大师

import os               # 查看当前工作目录  
print(os.getcwd())      # 创建新目录  
os.mkdir('new_folder')  # 列出指定目录下的文件和子目录  
for item in os.listdir('.'):  
print(item)  

• os模块是Python与操作系统对话的桥梁，让你轻松进行文件和目录操作，如获取当前工作目录、创建新目录、列出目录内容等。

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2.sys - 程序运行内幕探索者

import sys           # 输出Python版本信息  
print(sys.version)   # 打印命令行参数  
for arg in sys.argv:  
print(arg)  

• sys模块提供了访问和控制Python解释器运行时环境的方法，比如查看Python版本、获取命令行参数等，帮你洞察程序内部运作机制。

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3.datetime - 时间管理专家

from datetime 
import datetime, timedelta  
# 获取当前日期时间  
now = datetime.now()  
print(now)  
# 计算未来日期  
future_date = now + timedelta(days=30)  
print(future_date)  

• datetime模块让处理日期和时间变得简单直观，你可以获取当前时间、计算时间间隔、进行日期格式化等，是编写与时间相关的程序不可或缺的好帮手。

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4.math - 数学运算宝库

import math    
# 计算圆面积  
radius = 5  
area = math.pi * radius ##  2  
print(area)    
# 计算最大公约数  
num1, num2 = ¾, 21  
gcd = math.gcd(num1, num2)  
print(gcd)  

• math模块封装了大量数学函数和常量，如求平方根、计算圆周率、求最大公约数等，满足你的数学运算需求。

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5.random - 随机数生成魔术师

import random    
# 生成一个[0, 1)之间的随机浮点数  
rand_float = random.random()  
print(rand_float)    
# 随机从列表中选取一个元素  
choices = ['apple', 'banana', 'orange']  
random_choice = random.choice(choices)  
print(random_choice)  

• random模块负责生成各种类型的随机数，以及对列表等容器进行随机抽样，为你的程序添加不确定性，模拟真实世界的随机行为。

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6.csv - 数据导出导入能手

import csv    
# 写入CSV文件  
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:  
    writer = csv.writer(file)  
    writer.writerow(['Name', 'Age'])  
    writer.writerow(['Alice', 25])  
# 读取CSV文件  
with open('data.csv', newline='') as file:  
    reader = csv.reader(file)  
    for row in reader:  
    print(row)  

• csv模块简化了CSV（逗号分隔值）文件的读写操作，无论是保存数据还是分析外部数据源，它都是你的得力助手。

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7.json - JSON数据处理好帮手

import json    
# 将Python对象转换为JSON字符串  
data = {'name': 'John', 'age': 30}  
json_str = json.dumps(data)  
print(json_str)    
# 从JSON字符串解析回Python对象  
loaded_data = json.loads(json_str)  
print(loaded_data)  

• json模块用于序列化和反序列化JSON数据，使得Python程序能够轻松与使用JSON格式的Web服务或其他应用程序交换数据。

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8.requests - 网络请求小飞侠

import requests    
# 发送GET请求并打印响应内容  
response = requests.get('https://api.github.com')  
print(response.text)  

• requests库简化了HTTP请求的发送过程，无论是GET、POST还是其他方法，只需几行代码就能实现，大大提升了网络通信效率。

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9.pandas - 数据分析与处理巨擘

import pandas as pd    
# 从CSV文件加载数据到DataFrame  
df = pd.read_csv('data.csv')    
# 查看前5行数据  
print(df.head())  

• pandas库提供了强大的数据结构DataFrame，用于高效地进行数据分析、清洗、统计和可视化，是Python数据科学领域的核心工具之一。

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10.numpy - 科学计算与数组操作神器

import numpy as np    
# 创建一个2x2的数组  
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])  
print(arr)    
# 计算数组元素之和  
sum_arr = np.sum(arr)  
print(sum_arr)  

• numpy库提供高性能的多维数组对象和丰富的数学函数，是进行数值计算、机器学习、信号处理等领域开发的基础库。

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11.matplotlib - 数据可视化魔法师

import matplotlib.pyplot as plt    
# 绘制简单的折线图  
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])  
plt.show()  

• matplotlib库用于创建静态、动态、交互式的图表，如折线图、散点图、柱状图等，是Python数据可视化的首选工具。

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12.scipy - 科学计算全方位助手

from scipy.optimize 
import minimize    
# 定义目标函数  
def f(x):  
return x## 2 + 10*np.sin(x)    
# 使用优化算法找到最小值  
result = minimize(f, x0=0)  
print(result.x)  

• scipy库包含众多科学计算工具箱，如最优化、插值、积分、信号处理、统计分析等，极大地扩展了Python在科学计算领域的能力。

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13.re - 正则表达式猎手

import re    
# 使用正则表达式匹配邮箱地址  
pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'  
text = 'Contact me at alice@example.com or bob@gmail.com'  
matches = re.findall(pattern, text)  
print(matches)  

• re模块实现了正则表达式的支持，让你能够灵活、高效地进行文本模式匹配、查找、替换等操作。

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14.threading - 多线程任务执行者

import threading    
# 定义线程任务  
def thread_task(name):  
    print(f"Thread {name} started.")  
    # ... 执行任务 ...  
    print(f"Thread {name} finished.")    
# 创建并启动两个线程  
t1 = threading.Thread(target=thread_task, args=("Thread 1",))  
t2 = threading.Thread(target=thread_task, args=("Thread 2",))    
t1.start()  
t2.start()    
# 等待所有线程完成  
t1.join()  
t2.join()    
print("All threads finished.")  

• threading模块支持多线程编程，使程序能够在同一时刻执行多个任务，提高程序并发性能和响应速度。

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15.timeit - 代码性能测量仪

import timeit    
# 测试代码块执行时间  
setup = "import math"  
statement = "math.factorial(100)"  
elapsed_time = timeit.timeit(setup=setup, stmt=statement, number=1000)  
print(f"Average execution time: {elapsed_time/1000:.6f} seconds")  

• timeit模块提供了一种简便的方法来测量小段代码的执行时间，帮助开发者评估代码性能，进行优化。

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16.unittest - 单元测试守护神

import unittest    
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):  
def test_factorial(self):  
self.assertEqual(math.factorial(5), 120)  
def test_gcd(self):  
self.assertEqual(math.gcd(18, 24), 6)    
if __name__ == '__main__':  unittest.main()  

• unittest模块是Python标准库中的单元测试框架，通过编写测试用例来确保代码的正确性和稳定性。

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17.argparse - 命令行参数解析器

import argparse    
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')  
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',  
                   help='an integer for the accumulator')  
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',  
                   const=sum, default=max,  
                   help='sum the integers (default: find the max)')  
args = parser.parse_args()  
print(args.accumulate(args.integers))  

• argparse模块用于创建用户友好的命令行接口，轻松处理程序接受的命令行参数。

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18.logging - 程序日志记录员

import logging    
logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(__name__)    
logger.info("This is an informative message.")  
logger.warning("Watch out! This might be a problem.")  

• logging模块提供了通用的日志记录系统，方便程序在运行过程中记录调试信息、异常情况等，便于问题排查和跟踪。

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19.sqlite3 - 轻量级数据库连接器

import sqlite3    
conn = sqlite3.connect('example.db')  
cursor = conn.cursor()    
cursor.execute('''CREATE TABLE stocks  
                 (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')    
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('202.jpg', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")    
conn.commit()  
conn.close()  

• sqlite3模块是Python内置的SQLite数据库驱动，允许程序直接操作SQLite数据库，进行数据存储、查询等操作。

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20.hashlib - 哈希函数计算者

import hashlib    
message = "Hello, world!".encode()  
digest = hashlib.sha256(message).hexdigest()  
print(digest)  

• hashlib模块提供了多种安全的哈希函数，如SHA-256，用于生成消息摘要或校验数据完整性。

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21.xml.etree.ElementTree - XML解析与生成伙伴

import xml.etree.ElementTree as ET    
root = ET.Element("root")  
child = ET.SubElement(root, "child", name="element1")  
ET.SubElement(child, "grandchild").text = "Some text"    
tree = ET.ElementTree(root)  
tree.write("output.xml")  

• xml.etree.ElementTree模块提供了处理XML文档的API，包括解析、构建、搜索XML树等功能。

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22.shutil - 文件与目录操作好伙伴

import shutil  
shutil.copyfile('source.txt', 'destination.txt')  
shutil.move('old_file.txt', 'new_file.txt')  
shutil.rmtree('directory_to_remove')  

• shutil模块提供了高级文件和目录操作功能，如复制、移动文件，删除目录及其内容等。

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23.itertools - 生成器与迭代器魔法工厂

import itertools    
combinations = itertools.combinations(range(4), 2)  
for combo in combinations:  
print(combo)  

• itertools模块包含了一系列高效且内存友好的迭代器函数，如生成组合、排列、无限序列等，极大丰富了Python的循环结构。

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24.functools - 高级函数工具箱

import functools  @functools.lru_cache(maxsize=32)  
def fib(n):  if n < 2:  
return n  
return fib(n-1) + fib(n-2)    
print(fib(10))  

• functools模块提供了许多用于处理函数的工具，如装饰器、高阶函数等，有助于编写更简洁、更高效的代码。
  

总结

• 最后希望你编程学习上不急不躁,按照计划有条不紊推进,把任何一件事做到极致,都是不容易的,加油,努力！相信自己！

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