python库官方下载地址
https://pypi.org/
https://pypi.python.org/pypi
pycharm更换pip源为国内
Python里的pip是官方自带的源，国内使用pip安装的时候十分缓慢，所以最好是更换成中国国内的源地址。
目前国内靠谱的 pip 镜像源有：
清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣: http://pypi.douban.com/simple/
阿里: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
python库安装方法：
方法一：setpu.py
1.下载库压缩包，解压，记录下路径：*：/**/……/
2.运行cmd，进入到解压目录下*：/**/……/
3.运行python setup.py build ,build成功后在命令行再输入：python setup.py install (注：安装在了python的site-packages下)
4.然后输入python，进入python模块，验证是否安装成功
方法二：
1.Win + R 打开运行窗口，输入cmd回车
2.找到pip安装路径——x:Python xxScripts
3. 在命令行中切换至该目录cd x:Python xxScripts
4.输入 pip install ***（库名称）
常用库大全：
1.os——通过python实现操作系统中的功能：新建文件夹、指定路径等
2.爬取网页
2.1 urllib——爬取网页
urllib.request
2.2 bs4——对网页按照标签提取信息（需下载）
2.3 re——(Regular Expression 正则表达式)
2.4 Requests 库——擅长处理那些复杂的HTTP 请求、cookie、header（响应头和请求头）等内容的Python 第三方库（https://github.com/kennethreitz/requests/tarball/master）
2.5 smtplib——收发邮件
2.6 Selenium 库是一个在WebDriver 上调用的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像BeautifulSoup 对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互
（发送文本、点击等），以及执行其他动作来运行网络爬虫。
2.7 collections ——数据结构
2.8 import random
PhantomJS 是一个“无头”（headless）浏览器。它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，但是它不会向用户展示网页的图形界面。把Selenium 和PhantomJS 结合在一
起，就可以运行一个非常强大的网络爬虫了，可以处理cookie、JavaScrip、header，以及任何你需要做的事情。
3.数据存储
3.1 pymysql——python存储数据至mysql数据库
3.2 xlrd,xlwt——将数据写入excel的操作
4.文件读取
4.1 PDFMiner3K——取PDF 文件 https://pypi.python.org/pypi/pdfminer3k
4.2 ython-docx 库——持创建新文档和读取一些基本的文件数据，如文件大小和文件标题，不支持正文读取。
5.算法
5.1 NLTK——自然语言处理 www.nltk.org 统计分析、词义分析——书籍：Natural Language Processing with Python
5.2 Pillow 和Tesseract——图像识别与文字处理
（http://pillow.readthedocs.org/）
Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。Tesseract 是一个Python 的命令行工具，不是通过import语句导入的库。安装之后，要用tesseract 命令在Python 的外面运行。在Windows 系统上，下载方便的可执行安装文件（https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list）安装即可。Tesseract 最大的缺点是对渐变背景色的处理。
创建图片定位文件：每个字符是什么，以及每个字符的具体位置——在线工具Tesseract OCR Chopper（http://pp19dd.com/tesseract-ocr-chopper/），因为它不需要安装，也没有其他依赖，只要有浏览器就可以运行，而且用法很简单：上传图片，如果要增加新矩形就单击“add”按钮，还可以根据需要调整矩形的尺寸，最后把新生成的矩形定位文件复制到一个新文件里就可以了。
如果你对Tesseract 的其他训练方法感兴趣，甚至打算建立自己的验证码训练文件库，或者想和全世界的Tesseract 爱好者分享自己对一种新字体的识别成果，那么我推荐你仔细阅读Tesseract的文档（https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki）。
5.3 NumPy——因为NumPy 可以用数学方法把图片表示成巨大的像素数组，所以它可以流畅地配合Tesseract 完成任务。
6.JavaScript库
6.1 jQuery
6.2 Google Analytics
7.GUI库
7.1 tkinter——python3