好的，我给你整理一份 **Python 常用第三方包和标准库简介**，按用途分类，包含功能和简单示例，方便你快速了解和查阅。

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# 1️⃣ 科学计算与数据分析

| 包名             | 功能                   | 示例                                                    |
| -------------- | -------------------- | ----------------------------------------------------- |
| **NumPy**      | 高性能数组运算、矩阵运算         | `import numpy as np; a = np.array([1,2,3])`           |
| **Pandas**     | 数据处理与分析，DataFrame 操作 | `import pandas as pd; df = pd.DataFrame({'a':[1,2]})` |
| **SciPy**      | 科学计算函数库，线性代数、优化、信号处理 | `from scipy import optimize; optimize.minimize(...)`  |
| **Matplotlib** | 数据可视化，绘图             | `import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot([1,2,3])`  |
| **Seaborn**    | 高级可视化，基于 Matplotlib  | `import seaborn as sns; sns.heatmap(data)`            |

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# 2️⃣ 机器学习与深度学习

| 包名                     | 功能                 | 示例                                                    |
| ---------------------- | ------------------ | ----------------------------------------------------- |
| **scikit-learn**       | 经典机器学习算法           | `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier` |
| **TensorFlow**         | 深度学习框架             | `import tensorflow as tf; tf.constant([1,2])`         |
| **PyTorch**            | 深度学习框架，动态图         | `import torch; x = torch.tensor([1,2])`               |
| **Keras**              | 高级神经网络接口（常与 TF 搭配） | `from keras.models import Sequential`                 |
| **XGBoost / LightGBM** | 提升树算法，常用于 Kaggle   | `import xgboost as xgb`                               |

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# 3️⃣ 数据获取与处理

| 包名                | 功能               | 示例                                                                        |
| ----------------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| **requests**      | HTTP 请求          | `import requests; r = requests.get(url)`                                  |
| **BeautifulSoup** | HTML / XML 解析    | `from bs4 import BeautifulSoup; soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')` |
| **lxml**          | 高效 HTML / XML 解析 | `from lxml import etree`                                                  |
| **json**          | JSON 数据处理（标准库）   | `import json; data = json.loads(json_str)`                                |
| **csv**           | CSV 文件操作（标准库）    | `import csv; reader = csv.reader(f)`                                      |

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# 4️⃣ 系统与文件操作

| 包名             | 功能                 | 示例                                          |
| -------------- | ------------------ | ------------------------------------------- |
| **os**         | 系统操作、文件路径（标准库）     | `import os; os.listdir('.')`                |
| **sys**        | Python 解释器相关操作     | `import sys; sys.argv`                      |
| **shutil**     | 高级文件操作，如复制、移动      | `import shutil; shutil.copy('a','b')`       |
| **pathlib**    | 面向对象的路径操作（Python3） | `from pathlib import Path; p = Path('.')`   |
| **subprocess** | 执行外部命令             | `import subprocess; subprocess.run(['ls'])` |

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# 5️⃣ Web 开发

| 包名           | 功能         | 示例                                               |
| ------------ | ---------- | ------------------------------------------------ |
| **Flask**    | 轻量 Web 框架  | `from flask import Flask; app = Flask(__name__)` |
| **Django**   | 全功能 Web 框架 | `django-admin startproject mysite`               |
| **FastAPI**  | 高性能 API 框架 | `from fastapi import FastAPI; app = FastAPI()`   |
| **requests** | HTTP 客户端   | 同上                                               |

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# 6️⃣ 图像与多媒体处理

| 包名                    | 功能     | 示例                                                 |
| --------------------- | ------ | -------------------------------------------------- |
| **Pillow**            | 图像处理   | `from PIL import Image; img = Image.open('a.jpg')` |
| **OpenCV (cv2)**      | 计算机视觉  | `import cv2; img = cv2.imread('a.jpg')`            |
| **matplotlib.pyplot** | 简单图像显示 | `plt.imshow(img)`                                  |

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# 7️⃣ 常用工具库

| 包名            | 功能       | 示例                                                    |
| ------------- | -------- | ----------------------------------------------------- |
| **re**        | 正则表达式    | `import re; re.findall(r'\d+', 'abc123')`             |
| **datetime**  | 日期与时间处理  | `import datetime; datetime.datetime.now()`            |
| **random**    | 随机数      | `import random; random.randint(1,10)`                 |
| **itertools** | 高级迭代工具   | `import itertools; itertools.combinations([1,2,3],2)` |
| **functools** | 函数工具，如缓存 | `from functools import lru_cache`                     |

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# 8️⃣ 数据序列化与持久化

| 包名         | 功能           | 示例                                        |
| ---------- | ------------ | ----------------------------------------- |
| **pickle** | Python 对象序列化 | `import pickle; pickle.dump(obj,f)`       |
| **shelve** | 类似字典的简单数据库   | `import shelve; db = shelve.open('data')` |
| **json**   | JSON 序列化     | 同上                                        |

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# 🔹 总结

1. **科学计算** → NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn
2. **机器学习/深度学习** → scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost
3. **数据获取** → requests, BeautifulSoup, lxml, json, csv
4. **系统/文件操作** → os, sys, shutil, pathlib, subprocess
5. **Web 开发** → Flask, Django, FastAPI
6. **图像处理** → Pillow, OpenCV
7. **工具函数** → re, datetime, random, itertools, functools
8. **数据持久化** → pickle, shelve, json

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我可以帮你画一张 **Python 常用包分类全景图**，把这些包按用途分层，直观展示，方便快速记忆。

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