导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python模块的网站是多少的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、Python是什么？Python可以干什么？2、去哪里找python的开源项目3、如何找到Python的官方网站？4、如何搭建python环境5、什么网站可以一次性下载Python模块？6、Python GUI库大汇总Python是什么？Python可以干什么？
Python（发音：英[ˈpaɪθən]，美[ˈpaɪθɑ:n]），是一种易学且功能强大的编程语言。
这种语言的名字（Python意为“蟒蛇”）来自于BBC节目“Monty Python的飞行马戏团”，而与爬行动物没有关系。在文档中用Monty Python来开玩笑不只是可以的，还是可以推荐的！
Python具有高级有效的数据结构和简单有效的面向对象编程。
Python优雅的语法和动态类型，加上它的解释性，使它成为很多编程平台开放开源和快速开发应用的理想语言。
Python 解释器及丰富的标准库以源码或机器码的形式提供，可以到 Python 官网 免费获取。在下载时要注意你所使用的操作系统类型。在这个官方网站上还提供了许多免费的第三方 Python 模块、程序和工具以及附加文档的发布页面或链接。
Python很容易使用，但它是一种真正的编程语言，提供了很多数据结构，也支持大型程序，远超shell脚本或批处理文件的功能。Python还提供比C语言更多的错误检查，而且作为一种“超高级语言”，它有高级的内置数据类型，比如灵活的数组和字典。正因为这些更加通用的数据类型，Python能够应付更多的问题，超过Awk甚至Perl，而且很多东西在Python中至少和那些语言同样简单。
Python 允许你划分程序模块，在其他的 Python 程序中重用。它内置了很多的标准模块，你可以在此基础上开发程序——也可以作为例子，开始学习 Python 编程。例如，文件输入输出，系统调用，套接字，甚至图形界面接口工作包比如 Tk 。
Python是一种解释型语言，在程序开发阶段可以为你节省大量时间，因为不需要编译和链接。解释器可以交互式使用，这样就可以方便地尝试语言特性，写一些一次性的程序，或者在自下向上的程序开发中测试功能。
Python也是一个顺手的桌面计算器。
Python程序的书写是紧凑而易读的。Python代码通常比同样功能的C，C++，Java代码要短很多，原因列举如下：
（1）高级数据类型允许在一个表达式中表示复杂的操作；
（2）代码块的划分是按照缩进而不是成对的花括号；
（3）不需要预先定义变量或参数。
Python是“可扩展的”：如果你知道怎么写C语言程序，就能很容易地给解释器添加新的内置函数或模块，不论是让关键的程序以最高速度运行，还是把Python程序链接到只提供预编译程序的库（比如硬件相关的图形库）。一旦你真正链接上了，就能在Python解释器中扩展或者控制C语言编写的应用了。
Python本身提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。所以，使用Python开发程序，你不必从0开始做，使用基础代码库或第三方库就可以轻松帮助你完成大量的工作。
在实际中，许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都在大量地使用Python。因此，你学习或使用Python并不孤单。
但是，Python并不是完美的，也并非万能的。它的第一个缺点就是运行速度慢，由于Python是解释型语言，与其它编译型语言比起来要慢得多，不过当前的计算机硬件和网络设备的性能改善很多，而且很多情况下，你不需要那么快的速度去做工作，Python的慢性子是可以忍受的。
它的第二个缺点就是代码是可见的，你编写的Python程序共享给其他人时，其他人是可以看到源代码的，这一方面是由于Python的宗旨是开源共享，另外一方面是它是解释型的，拿过来，用你的Python解释器直接解释运行就可以了，没必要封装编译成机器代码。
（注：本文整理了官方文档与网络其它文档中的一些内容）
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去哪里找python的开源项目
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过900万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上25个开源项目：
（1）TensorFlow Models
如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
（GitHub： ）
（2）Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub： ）
（3）Flask
Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授权。
（GitHub： ）
（4）scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。
（GitHub： ）
（5）Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界500强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。
（GitHub： ）
相关推荐：《Python入门教程》
（6）Django
Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的 Web 应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用 Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
（GitHub： ）
（7）Rebound
Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
（GitHub： ）
（8）Google Images Download
这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
（GitHub： ）
（9）YouTube-dl
youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。
（GitHub： htt ps://github.com/rg3/youtube-dl ）
（10）System Design Primer
此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。
（GitHub： ）
（11）Mask R-CNN
Mask R-CNN用于对象检测和分割。这是对Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。
（GitHub： ）
（12）Face Recognition
Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
（GitHub： ）
（13）snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
（GitHub： ）
（14）Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
（GitHub： ）
（15）Detectron
Detectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括Mask R-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。
（16）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
（GitHub： ）
（17）HTTPie
HTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。
（GitHub： ）
（18）You-Get
You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。
（GitHub： ）
（19）Sentry
Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。
（GitHub: ）
（20）Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。
（GitHub： ）
（21）Magenta
Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。
（GitHub： ）
（22）ZeroNet
ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。
（GitHub： ）
（23）Gym
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。
（GitHub： ）
（24）Pandas
Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。
（GitHub： ）
（25）Luigi
Luigi 是一个 Python 模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建 Hadoop 支持。（GitHub： ）
如何找到Python的官方网站？
百度搜索python，有官方标志的就是。
如何找到Python的官方网站？可以阅读相关书籍，不过，这类型的问题更直接的是直接搜索。中英文搜索都可以，百度搜索可以使用关键词Python官方网站，如下图所示，第二条记录就是了，要注意的是，官方网站是带“官方”字样的，这是百度的信誉认证，详细情况可通过百度官方了解。
相关拓展
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。 Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。
以上内容参考 百度百科-Python
如何搭建python环境
1、说明：windows下设置python环境变量，就是把python的安装目录添加到系统path中。2、步骤：1）确定python安装目录，根据版本不同安装目录也不同，可以在开始菜单中的快捷方式中查看。在python快捷方式上点右键，属性菜单
2）在目录中可以看到安装位置，C:\Program Files\Python35\，如下图：
3）在桌面计算机点右键属性，也可以在控制面板中选系统
4）点高级系统设置：
5）高级标签，点环境变量按钮：
6）在系统变量中找到Path然后点编辑：
7）在变量值末尾添加;C:\Program Files\Python35\，就是你python安装的目录，注意如果原来末尾没有分号要添加一个分号。然后点确定，再把之前的对话框也确定。
8）这样环境变量就设置完成了，win+r打开运行对话框输入cmd打开命令行，在命令行中输入python，出现如下就说明设置成功了。
3、注意事项：如果未出现python结果，则需要检查路径是否设置正确，并重新启动一下计算机即可。
什么网站可以一次性下载Python模块？
只有anacond apython ，自带较多模块。
一次性下载全部模块是不存在的，Python第三方模块太多、太庞大，并且涉及的领域太广，就算都装上，大多数模块也用不上。
Python GUI库大汇总
所有程序都是基于命令行的，这些程序可能只有一些“专业”的计算机人士才会使用。例如前面编写的五子棋等程序，恐怕只有程序员自己才愿意玩这么“糟糕”的游戏，很少有最终用户愿意对着黑乎乎的命令行界面敲命令。
相反，如果为程序提供直观的图形用户界面（Graphics User Interface, GUI），最终用户通过拖动鼠标、单击等动作就可以操作整个应用，这样的应用程序就会很受政迎（实际上，Windows 之所以广为人知，其最初的吸引力就是来自它所提供的图形用户界面）。
作为一个程序设计者，必须优先考虑用户的感受，一定要让用户感到“爽”，程序才会被需要、被使用，这样的程序才有价值。
在真正开始介绍 Python 图形界面编程之前，首先简单介绍一下 Python 的图形用户界面库。
1) PyGObject
PyGObject 库为基于 GObject 的 C 函数库提供了内省绑定，这些库可以支持 GTK+3 图形界面工具集，因此时 GObject 提供了丰富的图形界面组件。
2) PyGTK
PyGTK 基于老版本的 GTK+2 的库提供绑定，借助于底层 GTK+2 所提供的各种可视化元素和组件，同样可以开发出在 GNOME 桌面系统上运行的软件，因此它主要适用于 Linux/UNIX 系统。PyGTK 对 GTK+2 的 C 语言进行了简单封装，提供了面向对象的编程接口。其官方网址是。
3) PyQt
PyQt 是 Python 编程语言和 Qt 库的成功融合。Qt 本身是一个扩展的 C++ GUI 应用开发框架，Qt 可以在 UNIX、Windows 和 Mac OS X 上完美运行，因此 PyQt 是建立在 Qt 基础上的 Python 包装。所以 PyQt 也能跨平台使用。
4) PySide
PySide 是由 Nokia 提供的对 Qt 工具集的新的包装库，目前成熟度不如 PyQt。
5) wxPython
wxPython 是一个跨平台的 GUI 工具集，wxPython 以流行的 wxWidgets（原名 wxWindows）为基础，提供了良好的跨平台外观。简单来说，wxPython 在 Windows上调用 Windows 的本地组件、在 Mac OS 上调用 Mac OS X 的本地组件、在 Linux 上调用 Linux 的本地组件，这样可以让 GUI 程序在不同的平台上显示平台对应的风格。wxPython 是一个非常流行的跨平台的 GUI 库。
如果读者有需要，则完全可以选择上面这些 Python GUI 库来开发图形用户界面。如果考虑开发跨平台的图形用户界面，则推荐使用 PyQt 或 wsPython。
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