导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python组件有多少个的相关内容，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！
常用的生物信息学python库有哪些常用的生物信息学python库：
Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对TkAPI的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于pythonGUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt,qtcanvas,qtgl,qtnetwork,qtsql,qttable,qtuiandqtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用BoaConstructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，GoogleTalk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav,mp3,ogg,avi,divx,dvd,cddaetc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Pythonmegawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3CDOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc:一个符合规范的XML解析器。Expat:一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有PyHtmlPySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma,Maple,Mathematica和Matlab这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。
Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。
10个Python图像编辑工具
以下提到的这些Python工具在编辑图像、操作图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
--ParulPandey
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
常见的图像处理操作包括显示图像，基本的图像操作，如裁剪、翻转、旋转；图像的分割、分类、特征提取；图像恢复；以及图像识别等等。Python作为一种日益风靡的科学编程语言，是这些图像处理操作的最佳选择。同时，在Python生态当中也有很多可以免费使用的优秀的图像处理工具。
下文将介绍10个可以用于图像处理任务的Python库，它们在编辑图像、查看图像底层数据方面都提供了简单直接的方法。
scikit-image是一个结合NumPy数组使用的开源Python工具，它实现了可用于研究、教育、工业应用的算法和应用程序。即使是对于刚刚接触Python生态圈的新手来说，它也是一个在使用上足够简单的库。同时它的代码质量也很高，因为它是由一个活跃的志愿者社区开发的，并且通过了同行评审(peerreview)。
scikit-image的文档非常完善，其中包含了丰富的用例。
可以通过导入skimage使用，大部分的功能都可以在它的子模块中找到。
图像滤波(imagefiltering)：
使用match_template()方法实现模板匹配(templatematching)：
在展示页面可以看到更多相关的例子。
NumPy提供了对数组的支持，是Python编程的一个核心库。图像的本质其实也是一个包含像素数据点的标准NumPy数组，因此可以通过一些基本的NumPy操作（例如切片、掩膜(mask)、花式索引(fancyindexing)等），就可以从像素级别对图像进行编辑。通过NumPy数组存储的图像也可以被skimage加载并使用matplotlib显示。
在NumPy的官方文档中提供了完整的代码文档和资源列表。
使用NumPy对图像进行掩膜(mask)操作：
像NumPy一样，SciPy是Python的一个核心科学计算模块，也可以用于图像的基本操作和处理。尤其是SciPyv1.1.0中的scipy.ndimage子模块，它提供了在n维NumPy数组上的运行的函数。SciPy目前还提供了线性和非线性滤波(linearandnon-linearfiltering)、二值形态学(binarymorphology)、B样条插值(B-splineinterpolation)、对象测量(objectmeasurements)等方面的函数。
在官方文档中可以查阅到scipy.ndimage的完整函数列表。
使用SciPy的高斯滤波对图像进行模糊处理：
PIL(PythonImagingLibrary)是一个免费Python编程库，它提供了对多种格式图像文件的打开、编辑、保存的支持。但在2009年之后PIL就停止发布新版本了。幸运的是，还有一个PIL的积极开发的分支Pillow，它的安装过程比PIL更加简单，支持大部分主流的操作系统，并且还支持Python3。Pillow包含了图像的基础处理功能，包括像素点操作、使用内置卷积内核进行滤波、颜色空间转换等等。
Pillow的官方文档提供了Pillow的安装说明自己代码库中每一个模块的示例。
使用Pillow中的ImageFilter模块实现图像增强：
OpenCV（OpenSourceComputerVision库）是计算机视觉领域最广泛使用的库之一，OpenCV-Python则是OpenCV的PythonAPI。OpenCV-Python的运行速度很快，这归功于它使用C/C++编写的后台代码，同时由于它使用了Python进行封装，因此调用和部署的难度也不大。这些优点让OpenCV-Python成为了计算密集型计算机视觉应用程序的一个不错的选择。
入门之前最好先阅读OpenCV2-Python-Guide这份文档。
使用OpenCV-Python中的金字塔融合(PyramidBlending)将苹果和橘子融合到一起：
SimpleCV是一个开源的计算机视觉框架。它支持包括OpenCV在内的一些高性能计算机视觉库，同时不需要去了解位深度(bitdepth)、文件格式、色彩空间(colorspace)之类的概念，因此SimpleCV的学习曲线要比OpenCV平缓得多，正如它的口号所说，“将计算机视觉变得更简单”。SimpleCV的优点还有：
官方文档简单易懂，同时也附有大量的学习用例。
文档包含了安装介绍、示例以及一些Mahotas的入门教程。
Mahotas力求使用少量的代码来实现功能。例如这个FindingWally游戏：
ITK（InsightSegmentationandRegistrationToolkit）是一个为开发者提供普适性图像分析功能的开源、跨平台工具套件，SimpleITK则是基于ITK构建出来的一个简化层，旨在促进ITK在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK作为一个图像分析工具包，它也带有大量的组件，可以支持常规的滤波、图像分割、图像配准(registration)功能。尽管SimpleITK使用C++编写，但它也支持包括Python在内的大部分编程语言。
有很多JupyterNotebooks用例可以展示SimpleITK在教育和科研领域中的应用，通过这些用例可以看到如何使用Python和R利用SimpleITK来实现交互式图像分析。
使用Python+SimpleITK实现的CT/MR图像配准过程：
pgmagick是使用Python封装的GraphicsMagick库。GraphicsMagick通常被认为是图像处理界的瑞士军刀，因为它强大而又高效的工具包支持对多达88种主流格式图像文件的读写操作，包括DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF等等。
pgmagick的GitHub仓库中有相关的安装说明、依赖列表，以及详细的使用指引。
图像缩放：
边缘提取：
Cairo是一个用于绘制矢量图的二维图形库，而Pycairo是用于Cairo的一组Python绑定。矢量图的优点在于做大小缩放的过程中不会丢失图像的清晰度。使用Pycairo可以在Python中调用Cairo的相关命令。
Pycairo的GitHub仓库提供了关于安装和使用的详细说明，以及一份简要介绍Pycairo的入门指南。
使用Pycairo绘制线段、基本图形、径向渐变(radialgradients)：
以上就是Python中的一些有用的图像处理库，无论你有没有听说过、有没有使用过，都值得试用一下并了解它们。
via:
作者：ParulPandey选题：lujun9972译者：HankChow校对：wxy
在python中一共有多少个标准库？Python语言官方的参考手册钟，介绍了与Python一同发行的标准库。
文本处理服务
string?---常见的字符串操作
re?---正则表达式操作
difflib?---计算差异的辅助工具
textwrap?---文本自动换行与填充
unicodedata?---Unicode数据库
stringprep?---因特网字符串预备
readline?---GNUreadline接口
rlcompleter?---GNUreadline的补全函数
二进制数据服务
struct?---将字节串解读为打包的二进制数据
codecs?---编解码器注册和相关基类
数据类型
datetime?---基本日期和时间类型
zoneinfo?---IANA时区支持
calendar?---日历相关函数
collections?---容器数据类型
collections.abc?---容器的抽象基类
heapq?---堆队列算法
bisect?---数组二分查找算法
array?---高效的数值数组
weakref?---弱引用
types?---动态类型创建和内置类型名称
copy?---浅层(shallow)和深层(deep)复制操作
pprint?---数据美化输出
reprlib?---另一种?repr()?实现
enum?---对枚举的支持
graphlib?---操作类似图的结构的功能
数字和数学模块
numbers?---数字的抽象基类
math?---数学函数
cmath?---关于复数的数学函数
decimal?---十进制定点和浮点运算
fractions?---分数
random?---生成伪随机数
statistics?---数学统计函数
函数式编程模块
itertools?---为高效循环而创建迭代器的函数
functools?---高阶函数和可调用对象上的操作
operator?---标准运算符替代函数
文件和目录访问
pathlib?---面向对象的文件系统路径
os.path?---常用路径操作
fileinput?---迭代来自多个输入流的行
stat?---解析?stat()?结果
filecmp?---文件及目录的比较
tempfile?---生成临时文件和目录
glob?---Unix风格路径名模式扩展
fnmatch?---Unix文件名模式匹配
linecache?---随机读写文本行
shutil?---高阶文件操作
数据持久化
pickle?---Python对象序列化
copyreg?---注册配合?pickle?模块使用的函数
shelve?---Python对象持久化
marshal?---内部Python对象序列化
dbm?---Unix"数据库"接口
sqlite3?---SQLite数据库DB-API2.0接口模块
数据压缩和存档
zlib?---与?gzip?兼容的压缩
gzip?---对?gzip?格式的支持
bz2?---对?bzip2?压缩算法的支持
lzma?---用LZMA算法压缩
zipfile?---使用ZIP存档
tarfile?---读写tar归档文件
文件格式
csv?---CSV文件读写
configparser?---配置文件解析器
tomllib?---ParseTOMLfiles
netrc?---netrc文件处理
plistlib?---生成与解析Apple?.plist?文件
加密服务
hashlib?---安全哈希与消息摘要
hmac?---基于密钥的消息验证
secrets?---生成管理密码的安全随机数
通用操作系统服务
os?---多种操作系统接口
io?---处理流的核心工具
time?---时间的访问和转换
argparse?---命令行选项、参数和子命令解析器
getopt?---C风格的命令行选项解析器
logging?---Python的日志记录工具
logging.config?---日志记录配置
logging.handlers?---日志处理程序
getpass?---便携式密码输入工具
curses?---终端字符单元显示的处理
curses.textpad?---用于curses程序的文本输入控件
curses.ascii?---用于ASCII字符的工具
curses.panel?---curses的面板栈扩展
platform?---获取底层平台的标识数据
errno?---标准errno系统符号
ctypes?---Python的外部函数库
并发执行
threading?---基于线程的并行
multiprocessing?---基于进程的并行
multiprocessing.shared_memory?---Sharedmemoryfordirectaccessacrossprocesses
concurrent?包
concurrent.futures?---启动并行任务
subprocess?---子进程管理
sched?---事件调度器
queue?---一个同步的队列类
contextvars?---上下文变量
_thread?---底层多线程API
网络和进程间通信
asyncio?---异步I/O
socket?---底层网络接口
ssl?---套接字对象的TLS/SSL包装器
select?---等待I/O完成
selectors?---高级I/O复用库
signal?---设置异步事件处理程序
mmap?---内存映射文件支持
互联网数据处理
email?---电子邮件与MIME处理包
json?---JSON编码和解码器
mailbox?---操作多种格式的邮箱
mimetypes?---映射文件名到MIME类型
base64?---Base16,Base32,Base64,Base85数据编码
binascii?---二进制和ASCII码互转
quopri?---编码与解码经过MIME转码的可打印数据
结构化标记处理工具
html?---超文本标记语言支持
html.parser?---简单的HTML和XHTML解析器
html.entities?---HTML一般实体的定义
XML处理模块
xml.etree.ElementTree?---ElementTreeXMLAPI
xml.dom?---文档对象模型API
xml.dom.minidom?---最小化的DOM实现
xml.dom.pulldom?---支持构建部分DOM树
xml.sax?---支持SAX2解析器
xml.sax.handler?---SAX处理句柄的基类
xml.sax.saxutils?---SAX工具集
xml.sax.xmlreader?---用于XML解析器的接口
xml.parsers.expat?---使用Expat的快速XML解析
互联网协议和支持
webbrowser?---方便的Web浏览器控制工具
wsgiref?---WSGI工具和参考实现
urllib?---URL处理模块
urllib.request?---用于打开URL的可扩展库
urllib.response?---urllib使用的Response类
urllib.parse?用于解析URL
urllib.error?---urllib.request引发的异常类
urllib.robotparser?---robots.txt语法分析程序
http?---HTTP模块
http.client?---HTTP协议客户端
ftplib?---FTP协议客户端
poplib?---POP3协议客户端
imaplib?---IMAP4协议客户端
smtplib?---SMTP协议客户端
uuid?---?RFC4122?定义的UUID对象
socketserver?---用于网络服务器的框架
http.server?---HTTP服务器
http.cookies?---HTTP状态管理
http.cookiejar?——HTTP客户端的Cookie处理
xmlrpc?---XMLRPC服务端与客户端模块
xmlrpc.client?---XML-RPC客户端访问
xmlrpc.server?---基本XML-RPC服务器
ipaddress?---IPv4/IPv6操作库
多媒体服务
wave?---读写WAV格式文件
colorsys?---颜色系统间的转换
国际化
gettext?---多语种国际化服务
locale?---国际化服务
程序框架
turtle?---海龟绘图
cmd?---支持面向行的命令解释器
shlex?——简单的词法分析
Tk图形用户界面(GUI)
tkinter?——Tcl/Tk的Python接口
tkinter.colorchooser?---颜色选择对话框
tkinter.font?---Tkinter字体封装
Tkinter对话框
tkinter.messagebox?---Tkinter消息提示
tkinter.scrolledtext?---滚动文字控件
tkinter.dnd?---拖放操作支持
tkinter.ttk?---Tk风格的控件
logo设计
创造品牌价值
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商标注册
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