python函数包下载,Python包下载

下载python然后有一堆文件要解压

python一堆文件解压方法如下。

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压缩包解压要用的是zipfile这个包。

zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)

zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细

for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，

zip_file.extract(f,r'D:\数据源')

zip_file.close() # 不能少！

print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！') # 当然我是不需要查收的(*/ω＼*)

这里的解压操作实际就相当于鼠标右键“解压到当前文件夹”的效果。

完成解压后运行.close()是个比较好的习惯，否则可能会导致包括但不限于：

文件会一直被占用着，可能无法重新打开；

在进程结束之前文件都删不掉；

文件内容不能即时 flush 到磁盘直到进程结束；

到此，整个流程在无需打开浏览器和文件夹的情况下便自动完成了。

为了方便日常运行代码，这里把上面的两个流程包装成一个函数，下载解压

#下载昨日日志

def download_XXlog():

yday = (date.today()+timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d') # 获取昨日日期

r = requests.get(''%yday) # 获取以日期命名的压缩包信息

with open(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday,'wb') as code: # 将压缩包内容写入到 "D:\数据源\" 下，并按日期命名

code.write(r.content)

print('昨日XX日志下载完成。')

zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)

zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细

for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，

zip_file.extract(f,r'D:\数据源')

zip_file.close() # 不能少！

print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！')

download_XXlog()

拓展

作为拓展，这里再加一个可以根据实际情况输入(input)起始和终止日期，来下载一个特定时间段日志的函数，这里就涉及了datetime和time这两个工具包了。

python怎么下载os库

os 库提供通用的、基本的操作系统交互功能os 库是Python标准库，包含几百个函数，常用的有路径操作、进程管理、环境参数等。

os模块包含普遍的操作系统功能，与具体的平台无关。以下列举常用的命令（推荐学习：Python视频教程）

1. os.name——判断现在正在实用的平台，Windows 返回 ‘nt'; Linux 返回’posix'

2. os.getcwd()——得到当前工作的目录。

3. os.pstdir()——指定所有目录下所有的文件和目录名。

4. os.remove()——删除指定文件

5. os.rmdir()——删除指定目录

6. os.mkdir()——创建目录

注意：这样只能建立一层，要想递归建立可用：os.makedirs()

7. os.path.isfile()——判断指定对象是否为文件。是返回True,否则False

8. os.path.isdir()——判断指定对象是否为目录。是True,否则False。

9. os.path.exists()——检验指定的对象是否存在。是True,否则False.

10. os.path.sppt()——返回路径的目录和文件名。

此处只是把前后两部分分开而已。就是找最后一个'/'。

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python 函数digraph在哪个算法包里

恰巧今天我在学习PageRank遇到digraph的问题，踩了坑，来分享一下解决过程。其实用from pygraph.classes.digraph import digraph的时候就知道要下载pygraph第三方包。然而用pip install pygraph或者在pycharm里直接用“alt+enter”虽然可以安装成功，并可以复制到项目的site-packages里，但是里面并没有diagram方法可以用。后来便到了gituhb里找到了python-graph-master包，解压后直接把里面的pygraph文件复制到项目的site-packages即可。附上链接网页链接

python常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

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python3.4版本 scipy库函数怎么安装

自动安装

pip install scipy

手工安装

1)访问

根据自己系统及Python版本下载不同的包，如python3.4版本，windows 10 64位系统则下载

scipy‑0.19.1‑cp34‑cp34m‑win_amd64.whl

2) 在开始菜单搜索cmd打开终端

3) 在终端输入python -m pip install -U pip

4) 找到下载的 scipy‑0.19.1‑cp34‑cp34m‑win_amd64.whl所在的文件夹

5) 在终端打开到上述文件夹目录，输入 pip install scipy‑0.19.1‑cp34‑cp34m‑win_amd64.whl

这样就在win10 64位系统上完成了python3.4版本的scipy库安装！

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