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  • python 库安装方法及常用库

    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,切换到*:/**/……/目录下

    3.运行setup.py build

    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。

    4.3 xlrd——Python语言中,读取Excel的扩展工具。(意为:xls文件read库,只能读。若写入,要用xlwt,意为:xls文件write写入库。)可以实现指定表单、指定单元格的读取。

    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。

    5.4 Opencv

    6.JavaScript库

    6.1 jQuery 

    6.2 Google Analytics

    7.GUI库

    7.1 tkinter——python3

    7.2 qt

    8.笔记

    8.1 Jupyter Notebook ——本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等.

    参考入门资料:https://www.jianshu.com/p/91365f343585/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yrm1160029237/p/6295988.html
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