高效編程Python庫(kù)函數(shù)必學(xué)清單

1. 列表操作：list
2. 字典操作：dict
3. 元組操作：tuple
4. 集合操作：set
5. 字符串操作：str
6. 文件操作：open()
7. 異常處理：try-except
8. 循環(huán)：for, while
9. 條件語(yǔ)句：if-elif-else
10. 函數(shù)定義與調(diào)用：def
11. 模塊導(dǎo)入：import
12. 類和對(duì)象：class
13. 列表推導(dǎo)式：[expression for item in iterable if condition]
14. 生成器：yield
15. 裝飾器：@decorator
16. 上下文管理器：with
17. 多線程：threading
18. 多進(jìn)程：multiprocessing
19. 異步編程：asyncio
20. 正則表達(dá)式：re
21. 日期和時(shí)間：datetime
22. 數(shù)學(xué)運(yùn)算：math
23. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：collections（如deque, Counter, defaultdict等）
24. 網(wǎng)絡(luò)編程：socket
25. 文件系統(tǒng)操作：os, os.path, shutil
26. 數(shù)據(jù)序列化：json, pickle
27. 數(shù)據(jù)解析：xml.etree.ElementTree, BeautifulSoup, lxml
28. Web抓?。簉equests, urllib
29. Web開發(fā)：Flask, Django
30. 數(shù)據(jù)庫(kù)操作：SQLite, MySQL, PostgreSQL等相關(guān)庫(kù)
31. 科學(xué)計(jì)算：NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib等
32. 機(jī)器學(xué)習(xí)：scikit-learn, TensorFlow, Keras等
33. 自然語(yǔ)言處理：NLTK, SpaCy, Gensim等
34. 圖像處理：PIL, OpenCV等
35. 深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch, TensorFlow, Keras等
36. 分布式計(jì)算：Hadoop, Spark等
37. 容器技術(shù)：Docker, Kubernetes等
38. 測(cè)試框架：unittest, pytest等
39. 代碼質(zhì)量檢查：pylint, flake8等
40. 代碼格式化：autopep8, black等
41. 文檔生成：Sphinx, pdoc等
42. 持續(xù)集成/持續(xù)部署：Jenkins, GitLab CI/CD等
43. 版本控制：Git, GitHub, GitLab等
44. 包管理工具：pip, conda等
45. 虛擬環(huán)境：venv, virtualenv, conda等

以上是一些在Python編程中經(jīng)常使用的庫(kù)和函數(shù)，掌握這些知識(shí)點(diǎn)可以幫助你更高效地進(jìn)行編程。當(dāng)然，還有很多其他的庫(kù)和函數(shù)值得學(xué)習(xí)，但這些基礎(chǔ)知識(shí)是一個(gè)很好的起點(diǎn)。