今天给各位分享python共有多少模块的知识，其中也会对python一共有多少模块进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、python中都有哪些模块呢2、python有哪些模块3、下载python需要多少流量4、Python模块的几种类型简介5、Python必学的模块有哪些？6、python有哪些库python中都有哪些模块呢
os模块
os.getcwd() # 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") # 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
os.curdir # 返回当前目录: ('.')
os.pardir # 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') # 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') # # 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错;相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') # 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove() # 删除一个文件
os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') # 获取文件/目录信息
os.sep # 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep # 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep # 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name # 输出字符串指示当前使用平台。win-'nt'; Linux-'posix'
os.system("bash command") # 运行shell命令，直接显示
os.environ # 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) # 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) # 将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) # 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) #
返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) # 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) # 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) # 返回path的大小
sys模块
sys.argv # 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n) # 退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version # 获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint # 最大的Int值
sys.path # 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform # 返回操作系统平台名称
datetime模块
datetime.today()返回一个表示当前本期日期时间的datetime对象
datetime.now([tz])返回指定时区日期时间的datetime对象，如果不指定tz参数则结果同上
datetime.utcnow()返回当前utc日期时间的datetime对象
datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.strptime(date_str, format)将时间字符串转换为datetime对象
python有哪些模块
Python是一门非常高级的编程语言，内置了许多标准模块，比如：sys、os、datetime等。
os模块
os.getcwd() # 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") # 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
os.curdir # 返回当前目录: ('.')
os.pardir # 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') # 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') # 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') # 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') # # 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错;相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') # 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove() # 删除一个文件
os.rename("oldname","newname") # 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') # 获取文件/目录信息
os.sep # 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep # 输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep # 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name # 输出字符串指示当前使用平台。win-'nt'; Linux-'posix'
os.system("bash command") # 运行shell命令，直接显示
os.environ # 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) # 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) # 将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) # 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) #
返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) # 如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) # 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) # 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) # 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path) # 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) # 返回path的大小
sys模块
sys.argv # 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n) # 退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version # 获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint # 最大的Int值
sys.path # 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform # 返回操作系统平台名称
datetime模块
datetime.today()返回一个表示当前本期日期时间的datetime对象
datetime.now([tz])返回指定时区日期时间的datetime对象，如果不指定tz参数则结果同上
datetime.utcnow()返回当前utc日期时间的datetime对象
datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.strptime(date_str, format)将时间字符串转换为datetime对象
下载python需要多少流量
25G左右。python共包含有8000个模块包，24G内存大小，再加上下载安装完成后加载的一些数据需要25G左右。python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python模块的几种类型简介
1、系统内置模块
os模块：os模块包含普遍的操作系统功能
sys模块：提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数
random模块：random模块用于生成随机数
time 模块: 主要包含各种提供日期、时间功能的类和函数
datetime模块：对time模块的一个高级封装
shutil模块：是一种高层次的文件操作工具
logging模块：将日志打印到了标准输出中
re模块：可以直接调用来实现正则匹配
pymysql模块：连接数据库,并实现简单的增删改查
threading模块：提供了更强大的多线程管理方案
queue模块：实现了多生产者,多消费者的队列
json模块：用于字符串和数据类型间进行转换json
2、开源(三方)模块
Requests：最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy：从事爬虫相关的工作，这个库也是必不可少的。
NumPy：为Python提供了很多高级的数学方法。
matplotlib：一个绘制数据图的库。对于数据分析师非常有用。
Pygame：开发2D游戏的时候可以用上 。
Scapy：用Python写的数据包探测和分析库。
Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
Py2exe：将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
BeautifulSoup：基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PyGtk：基于Python的GUI程序开发GTK+库。
3、自定义模块
自定义模块是自己写的模块，对某段逻辑或某些函数进行封装后供其他函数调用。
注意：自定义模块的命名一定不能和系统内置的模块重名了，否则将不能再导入系统的内置模块了。
例如：自定义了一个sys.py模块后，再想使用系统的sys模块是不能使用的。
Python必学的模块有哪些？
简单来说，模块就是一堆代码实现某个功能，它们是已经写好的.py文件，在我们的.py文件中只需要用import导入模块就能使用它的功能了。
Python中的模块有内置标准模块、开源模块和自定义模块。
内置标准模块就是Python自带的模块，即下载好Python就可以直接导入使用的模块，例如我们之前使用过的math模块、time模块等。
开源模块就是不收费的由好心人写好的模块，我们可以通过下载这些模块后导入使用，开源模块一般也被我们称为第三方模块，例如数据处理工具NumPy、Pandas，以及深度学习著名框架Tensorflow都属于开源模块。
自定义模块与开源模块相对应，开源模块是他人写的，而自定义模块就是自己写好的模块。
Python常见的三个模块
一、time与datetime模块
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
格式化的时间字符串(Format String)
结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
二、random模块
三、os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
python有哪些库
Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
关于python共有多少模块和python一共有多少模块的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。