怎么安装python 第三方模块_百度知道
怎么安装python 第三方模块
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方法1：下载源码，手动运行setup.py install去安装下载对应的源码，往往都是.tar.gz，.zip的压缩包，解压后，打开windows的cmd，切换到对应目录，运行：setup.py install即可去安装。方法2：利用第三方安装工具（如pip，easy_install，distribute等）去自动化安装利用的目前常见的一些自动化安装工具，比如pip，easy_install，distribute等，自动帮你下载源码，并安装。而且很多时候，由于要安装的包，还要依赖一些其他的别的包，而这类自动化安装工具，会自动帮你解决依赖关系，自动帮你下载并安装所缺少的那些包，所以相对来说，就省去了你的麻烦了。
信息系统架构师
如果下载的是可执行文件，那么就直接安装，如果下载的是脚本，解压后好像是放在“C:\Python27\Lib”下
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把下载的tar文件解压到python/lib下, 用cmd进入该解压的目录, python setup.py install
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python 版本3.6.0
开始爬虫小实战，遇到各种问题。俗话说“内事不决问百度，外事不决问谷歌”，当梯子给踢了的时候，只能求助度娘了。网上有各种解决方法，试了很多种，也许他们的方法可以解决他们的问题，但是却不一定适用于你。因此说病急乱投机最要不得，这也是吃了很多亏才知道的道理。
request问题描述：在Python2.7中使用request，提示：ImportError:No module named request解决办法：删除Python2.7,安装python3.5即可。这里贴两个Python2.7的解决办法，比较新，也许有用（我用了没法解决问题...）1.https://www.cnblogs.com/liuzhen1995/p/8092996.html2.http://www.cnblogs.com/Byqiyou/p/7066290.html备注：也许你按照我的方法安装了Python3.5,仍然无法解决问题，你可以参考以下链接的方法：http://blog.csdn.net/dreamstone_xiaoqw/article/details/问题描述：在Python3.5中使用request，提示：ModuleNotFoundError:No module named 'request'解决办法：打开cmd，输入pip install requests（两个比较用的链接：http://blog.csdn.net/qq_/article/details/http://blog.csdn.net/github_/article/details/）注：这时候有可能安装失败，提示以下错误：No matching distribution found for requests
此时需手动下载requests库，导入到Python安装目录下具体操作如下：①找到requests安装包，https://github.com/requests/requests②解压缩放在Python根目录下③执行以下操作进行安装④检验是否安装成功beautifulSoup问题描述：在Python3.5中使用bs4，提示：ImportError:No module named beautifulSoup解决办法：方法一：把python版本降为3.4或2.7（不推荐使用）方法二：先导入beautifulS再把beautifulSoup升级到4.4.0版本以上具体操作如下：有相同显示则表示成功。①找到bs4安装包，http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/4.3/beautifulsoup4-4.3.2.tar.gz②解压缩放在Python根目录下③执行以下操作进行安装lmxl问题描述：在Python3.5中使用lxml，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'lxml'解决办法：打开cmd，输入pip install lxml以上方法限于运气好，如果你运气不好......下面的链接就好好看吧......https://jingyan.baidu.com/article/ad310e80feaac.htmlPIL问题描述：在Python3.5中使用pil，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'解决办法：打开cmd，输入pip install Pillownumpy问题描述：在Python3.5中使用numpy，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'解决办法：打开cmd，输入pip install numpyitchat问题描述：在Python3.5中使用itchat，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'itchat'解决办法：打开cmd，输入pip install itchatpymongo问题描述：在Python3.5中使用itchat，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'pymongo'解决办法：打开cmd，输入pip install pymongoopenpyxl问题描述：在Python3.5中使用Workbook，提示：ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'解决办法：打开cmd，输入pip install openpyxlwordcloud问题描述：在Python3.5中使用wordcloud，提示：ModuleNotFoundError:No module named 'wordcloud'解决办法：打开cmd，输入pip install wordcloud注：这时候有可能安装失败，出现一堆红色警告信息
此时需手动下载wordcloud库，导入到Python安装目录下具体操作如下：①找到wordcloud安装包， 安装到某个文件目录下：https://github.com/amueller/word_cloud/archive/master.zip ②解压缩放在Python根目录下③执行以下操作进行安装④检验是否安装成功psutil问题描述：在Python2.7中使用psutil，提示：Fatal error in launcher: Unable to create process using
'"'解决办法：打开cmd，输入python -m pip install --upgrade pip问题解析：https://blog.csdn.net/qq/article/details/
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最全Python数据工具箱：标准库、第三方库和外部工具都在这里了
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。为了区分不同对象的来源和类型，本节将在描述中通过以下方法进行标识：[Python内置函数]：Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是&&abs(-3.2)&&。[Python标准库]：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法：import stringstring.find('abcde','b')[第三方库]：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置），具体方法参考“1.2.3 Python第三方库”，然后通过import方法导入便可使用其中的方法。[外部工具]：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。01 文件读写文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。库/函数描述推荐度open(name[, mode[, buffering]])[Python内置函数]Python默认的文件读写方法★★★numpy.loadtxt、numpy.load和numpy.fromfile[第三方库]Numpy自带的读写函数，包括loadtxt、load和fromfile，用于文本、二进制文件读写★★★pandas.read_*[第三方库]Pandas自带的read文件方法，例如ead_csv、read_fwf、read_table等，用于文本、Excel、二进制文件、HDF5、表格、SAS文件、SQL数据库、Stata文件等的读写★★★xlrd[第三方库]用于Excel文件读取★★xlwt[第三方库]用于Excel文件写入★★pyexcel-xl[第三方库]用于Excel文件读写★★xluntils[第三方库]用于Excel文件读写★★pyExcelerator[第三方库]用于Excel文件读写★openpyxl[第三方库]用于Excel文件读写★lxml[第三方库]xml和HTML读取和解析★★★xml[Python标准库]xml对象解析和格式化处理★★★libxml2[第三方库]xml对象解析和格式化处理★xpath[第三方库]xml对象解析和格式化处理★★win32com[第三方库]有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库★02 网络抓取和解析网络抓取和解析用于从互联网中抓取信息，并对HTML对象进行处理，有关xml对象的解析和处理的库在“1.文件读写”中找到。库/函数描述推荐度requests[第三方库]网络请求库，提供多种网络请求方法并可定义复杂的发送信息★★★urllib[Python标准库] Python自带的库，简单的读取特定URL并获得返回的信息★★urllib2[Python标准库] Python自带的库，读取特定URL并获得返回的信息，相对于urllib可处理更多HTTP信息，例如cookie、身份验证、重定向等★★urlparse[Python标准库] Python自带的URL解析库，可自动解析URL不同的域、参数、路径等★★★HTMLParser[Python标准库]Python自带的HTML解析模块，能够很容易的实现HTML文件的分析★★★Scapy[第三方库]分布式爬虫框架，可用于模拟用户发送、侦听和解析并伪装网络报文，常用于大型网络数据爬取★★★Beautiful Soup[第三方库]Beautiful Soup是网页数据解析和格式化处理工具，通常配合Python的urllib、urllib2等库一起使用★★★03 数据库连接数据库连接可用于连接众多数据库以及访问通用数据库接口，可用于数据库维护、管理和增、删、改、查等日常操作。库/函数描述推荐度mysql-connector-python[第三方库]MySQL官方驱动连接程序★★★MySQL-python[第三方库]MySQL连接库★★cx_Oracle[第三方库]Oracle连接库★★★psycopg2[第三方库]Python编程语言中非常受欢迎的PostgreSQL适配器★★★redis[Python标准库]Redis连接库★★★pymongo[第三方库]MongoDB官方驱动连接程序★★★HappyBase[第三方库]HBase连接库★★★py2neo[第三方库]Neo4j连接库★★★cassandra-driver[第三方库] Cassandra（1.2+）和DataStax Enterprise（3.1+）连接库★★★sqlite3[Python标准库] Python自带的模块，用于操作SQLite数据库★★★pysqlite2[第三方库] SQLite & 3.x连接库★★bsddb3[第三方库]Berkeley & DB连接库bsddb3bsddb[Python标准库] Python自带的模块，提供了一个到Berkeley DB库的接口★★dbhash[Python标准库] Python自带的模块，dbhash模块提供了使用BSD数据库库打开数据库的功能。该模块镜像了提供对DBM样式数据库访问的其他Python数据库模块的接口。 bsddb模块需要使用dbhash★★adodb[第三方库] ADOdb是一个数据库抽象库，支持常见的数据和数据库接口并可自行进行数据库扩展，该库可以对不同数据库中的语法进行解析和差异化处理，具有很高的通用性★★★SQLObject[第三方库] SQLObject是一种流行的对象关系管理器，用于向数据库提供对象接口，其中表为类、行为实例、列为属性★★SQLAlchemy[第三方库] SQLAlchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性控制★★ctypes[第三方库] ctypes是Python的一个外部库，提供和C语言兼容的数据类型，可以很方便地调用C DLL中的函数★★★pyodbc[第三方库] Python通过ODBC访问数据库的接口库★★★Jython[第三方库] Python通过JDBC访问数据库的接口库★★★04 数据清洗转换数据清洗转换主用于数据正式应用之前的预处理工作。库/函数描述推荐度frozenset([iterable])[Python内置函数]返回一个新的frozenset对象，可选择从iterable取得的元素★★★int(x)[Python内置函数]返回x的整数部分★★★isinstance(object, classinfo)[Python内置函数]返回object是否是指定的classinfo实例信息★★★len(s)[Python内置函数]返回对象的长度或项目数量★★★long(x)[Python内置函数]返回由字符串或数字x构造的长整型对象★★★max(iterable[, key])[Python内置函数]返回一个可迭代或最大的两个或多个参数中的最大项★★★min(iterable[, key])[Python内置函数]返回一个可迭代或最大的两个或多个参数中的最小项★★★range(start, stop[, step])[Python内置函数]用于与for循环一起创建循环列表，通过指定start（开始）、stop（结束）和step（步长）控制迭代次数并获取循环值★★★raw_input(prompt)[Python内置函数]捕获用户输入并作为字符串返回（不推荐使用input作为用户输入的捕获函数）★★★round(number[, ndigits])[Python内置函数]返回number小数点后ndigits位的四舍五入的浮点数★★★set([iterable])[Python内置函数]返回一个新的集合对象，可选择从iterable获取的元素★★★slice(start, stop[, step])[Python内置函数]返回表示由范围（start、stop、step）指定的索引集的切片对象★★sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])[Python内置函数]从iterable的项中返回一个新的排序列表★★★xrange(start, stop[, step])[Python内置函数]此函数与range()非常相似，但返回一个xrange对象而不是列表★★★string[Python标准库]字符串处理库，可实现字符串查找、分割、组合、替换、去重、大小写转换及其他格式化处理★★★re[Python标准库]正则表达式模块，在文本和字符串处理中经常使用★★★random[Python标准库]该模块为各种分布实现伪随机数生成器，支持数据均匀分布、正态（高斯）分布、对数正态分布、负指数分布、伽马和β分布等★★★os[Python标准库]用于新建、删除、权限修改、切换路径等目录操作，以及调用执行系统命令★★★os.path&&&&&&&&[Python标准库]针对目录的遍历、组合、分割、判断等操作，常用于数据文件的判断、查找、合并★★★prettytable[Python标准库]格式化表格输出模块★★json[Python标准库]Python对象与json对象的转换★★★base64[Python标准库]将任意二进制字符串编码和解码为文本字符串的Base16，Base32和Base64★★★05 数据计算和统计分析数据计算和统计分析主要用于数据探查、计算和初步数据分析等工作。库/函数描述推荐度numpy[第三方库]NumPy是Python科学计算的基础工具包，很多Python数据计算工作库都依赖它★★★scipy[第三方库]Scipy是一组专门解决科学和工程计算不同场景的主题工具包★★★pandas[第三方库]Pandas是一个用于Python数据分析的库，它的主要作用是进行数据分析。Pandas提供用于进行结构化数据分析的二维的表格型数据结构DataFrame，类似于R中的数据框，能提供类似于数据库中的切片、切块、聚合、选择子集等精细化操作，为数据分析提供了便捷★★★statsmodels[第三方库]Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述性统计、统计模型估计和统计测试，集成了多种线性回归模型、广义线性回归模型、离散数据分布模型、时间序列分析模型、非参数估计、生存分析、主成分分析、核密度估计以及广泛的统计测试和绘图等功能★★★abs(x)[Python内置函数]返回x的绝对值★★★cmp(x, y)[Python内置函数]比较两个对象x和y，并根据结果返回一个整数。 如果x
y则返回值为正★★float(x)[Python内置函数]返回从数字或字符串x构造的浮点数★★★pow(x, y[, z])[Python内置函数]返回x的y次幂。如果z存在，则返回x的y次幂，模z★★★sum(iterable[, start])[Python内置函数]从左到右依次迭代，返回总和★★★math[Python标准库]数学函数库，包括正弦、余弦、正切、余切、弧度转换、对数运算、圆周率、绝对值、取整等数学计算方法★★★cmath[Python标准库]与math基本一致，区别是cmath运算的是复数★★decimal[Python标准库]10进制浮点运算★★fractions[Python标准库]分数模块提供对有理数算术的支持★★06 自然语言处理和文本挖掘自然语言处理和文本挖掘库主要用于以自然语言文本为对象的数据处理和建模。库/函数描述推荐度nltk[第三方库]NLTK是一个Python自然语言处理工具，它用于对自然语言进行分类、解析和语义理解。目前已经有超过50种语料库和词汇资源★★★pattern[第三方库]Pattern是一个网络数据挖掘Python工具包，提供了用于网络挖掘（如网络服务、网络爬虫等）、自然语言处理（如词性标注、情感分析等）、机器学习（如向量空间模型、分类模型等）、图形化的网络分析模型★★★gensim[第三方库]Gensim是一个专业的主题模型（发掘文字中隐含主题的一种统计建模方法）Python工具包，用来提供可扩展统计语义、分析纯文本语义结构以及检索语义上相似的文档★★★结巴分词[第三方库]结巴分词是国内流行的Python文本处理工具包，分词模式分为三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，支持繁体分词、自定义词典等，是非常好的Python中文分词解决方案，可以实现分词、词典管理、关键字抽取、词性标注等★★★SnowNLP[第三方库]SnowNLP是一个Python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。该库是受到了TextBlob的启发而针对中文处理写的类库，和TextBlob不同的是这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典★★smallseg[第三方库] 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