本篇文章给大家谈谈python有多少个库函数，以及python的库函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、python目前三方提供的可用编程模块函数库组件规模有多大2、python有多少内置函数3、python 的库有多少？4、python库有哪些5、python里面有哪些自带函数？6、Python csv库整理（部分）python目前三方提供的可用编程模块函数库组件规模有多大
C++，Java和Python是竞争性编程的三种最常见的语言。在本文中，我们将从竞争性编程和面试准备的角度重点介绍最重要的Python模块。

list：动态大小的数组，允许在不关心数组大小的情况下进行插入和删除。它还具有普通数组的优点，例如随机访问和缓存友好性。list也可以用作队列和堆栈。
deque：Dequeue支持在O(1)时间内在两端进行插入和删除。由于它是使用数组实现的，因此它也允许随机访问。我们可以使用dequeue来实现队列和堆栈。关于Deque的示例问题是，访问所有的汽油泵和所有大小为k的子阵列的最大值。
请注意，Python中没有用于队列(Queue)和堆栈(Stack)的模块。我们可以使用列表(list)或双端队列(deque)来实现这些。首选双端队列(deque)实现，尤其是对于队列，因为在列表前面进行插入/删除很慢。
在我们希望具有FIFO项目顺序的情况下，队列(Queue)很有用。问题示例包括：用给定的数字生成数字，流中的第一个非重复字符，树及其变体的级序遍历，图的BFS及其变体。
set和dict：它们都实现了哈希。当我们有键的集合时，我们使用set。当我们有键值对时，我们使用字典(dictionary)。当我们希望快速搜索、插入和删除时非常有用(这三个操作都是O(1))。这是业界使用最多的数据结构之一，也是学术界最低估的数据结构之一。常见的问题有：离散元素的计数、数组项的频率、零和子阵、两个未排序数组的并集、交集等。
heapq：默认情况下实现Min Heap。我们也可以创建最小堆。只要我们希望有效地找到最小或最大元素，就使用它。它用于实现流行的算法，例如Prim算法，Dijkstra最短路径，霍夫曼编码，K个最大元素，购买和合并K个排序数组的最大玩具，流的中位数。
sorted：对列表等序列进行排序。基于排序的示例问题包括：合并重叠间隔，所需的最小平台。第K个最小元素，求给定和的三元组。
bisect：用于二进制搜索。基于二进制搜索的示例问题有：查找第一次出现的索引、计数出现次数、峰值元素、两个排序数组的中值。
注意：与C++ STL和Java集合(Collections)不同。Python标准库包含自平衡BST的实现。在Python中，我们可以使用bisect模块来保留一组排序后的数据。我们还可以使用PyPi模块，例如rbtree(红黑树的实现)和pyavl(AVL树的实现)。
python有多少内置函数
Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。
(5)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个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，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。
python 的库有多少？
库都是人说的算，比如说你写了一个很好用的库，开源出去然后再告知python，python也觉得这个好就给你发行了。
去网上搜了，现在大于500多个库
python库有哪些
Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：
1、Arrow
Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。
2、Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。
3、Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。
4、Numba
如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。
5、Matlibplot
做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。
6、Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。
7、pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。
除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。
python里面有哪些自带函数？
python系统提供了下面常用的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
Python csv库整理（部分）
近期,笔者到一些数据竞赛网站进行观察学习,发现很多数据是以csv文件处理的(废话).因而,磨刀不误砍柴工,笔者先对Python的csv库进行学习.
csv模块实现了CSV格式表单数据的读写.这可以以一个兼容Excel的方式读写其数据文件,csv模块中的reader和writer类被用来读写序列化的数据.也可以使用DictReader类和DictWriter类以字典的方式读取数据.
返回一个reader对象,该对象逐行遍历csvfile(文件和列表均适用,但是文件的话应该newline=''.
默认每一行读取一个字符串组成的列表(而非数值,除非修改QUOTE_NONUMERIC).
返回一个writer对象,负责将数据在给定的文件类对象上转换成带分隔符的字符串.csvfile(只要该对象有write()方法,文件的话应该newline=''.)
这两个方法可以把name字符串和dialect关联/脱钩.dialect可以是Dialect的子类,或者fmtparams的关键字参数.
返回一个Dialect对象为name的变种,若其未注册,抛出Error.
返回已经注册的所有变种的 名称
返回当前解析器允许的最大字段大小,如果制定了参数,参数将成为新的最大字段大小.
该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出
fieldname的参数是一个序列sequence [1] ,如果参数缺省,默认第一行的值作为字段名.
如果某一行中的字段多于字段名(比如说约定有5项属性,但是这一行却出现了6个数据)，则其余字段将放入列表中，字段名由 restkey 指定（默认为 None）。如果非空白行的字段少于字段名，则缺少的值将用 None 填充。
#其实这玩意应该就跟各种填表里面的备注用法差不多.
3.8中返回的行是dict类型.
该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出,fieldname参数是不可缺省的.restval用来指定字典缺少键的时候要写入的值.extrasaction用于指定关键键在fieldname中找不到的情况的处理机制.'raise'引发ValueError,而'ignore'则会被忽略.
这个类被用来瑞段csv文件的格式
以下诸类均在括号中标注了在其变种注册表中的名称
定义了Excel生成的csv文件的常规属性.('excel')
定义了Excel生成的,tab分割的csv文件的常规属
性.('excel-tab')
定义了UNIX系统上生成的csv文件的常规属性('unix'):
任意可能发生的csv库函数错误.
参考链接
Python3.8.2文档中关于csv库的相关文档
关于python有多少个库函数和python的库函数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。