了解和使用库函数，对于开发很有必要。Python常用的库，分为标准库和第三方库两大类：
📚 Python标准库（内置库，无需安装）
🔧 系统与文件操作
- os - 操作系统接口，文件路径操作
- sys - Python解释器相关功能，命令行参数
- pathlib - 面向对象的文件系统路径
- shutil - 高级文件操作
- glob - 文件通配符匹配
📅 时间与日期
- datetime - 日期和时间处理
- time - 时间相关函数
- calendar - 日历功能
🧮 数学与随机数
- math - 数学运算函数
- random - 随机数生成
- statistics - 统计计算
📝 数据处理
- json - JSON数据编码解码
- csv - CSV文件读写
- xml.etree.ElementTree - XML处理
- re - 正则表达式
- collections - 高性能容器数据类型
🔗 网络与Web
- urllib - URL处理模块
- http - HTTP协议模块
- ftplib - FTP协议客户端
- smtplib - SMTP邮件发送
💾 数据持久化
- sqlite3 - SQLite数据库接口
- pickle - Python对象序列化
- shelve - Python对象持久化
🧪 测试与调试
- unittest - 单元测试框架
- logging - 日志记录系统
- pdb - Python调试器
🌟 常用第三方库（需要pip安装）
📊 数据科学与分析
- numpy - 数值计算基础库
- pandas - 数据处理与分析
- matplotlib - 数据可视化
- seaborn - 统计数据可视化
- plotly - 交互式图表
- bokeh - 交互式可视化
🤖 机器学习与AI
- scikit-learn - 机器学习算法库
- tensorflow - 深度学习框架
- pytorch - 深度学习框架
- keras - 深度学习高级API
- xgboost - 梯度提升算法
- lightgbm - 梯度提升框架
🌐 Web开发
- requests - HTTP请求库
- flask - 轻量级Web框架
- django - 全功能Web框架
- fastapi - 现代Web API框架
- beautifulsoup4 - HTML/XML解析
- scrapy - 网络爬虫框架
📦 其他实用库
- pillow - 图像处理
- opencv-python - 计算机视觉
- pygame - 游戏开发
- pytz - 时区处理
- python-dotenv - 环境变量管理
- pytest - 高级测试框架
🔐 安全与加密
- cryptography - 加密算法
- hashlib - 哈希算法（标准库）
- hmac - 消息认证码（标准库）
📈 性能优化
- numba - JIT编译器
- cython - C扩展编译器
- psutil - 系统监控
这些库涵盖了Python开发的各个领域，从基础的文件操作到复杂的机器学习和深度学习应用。建议根据您的具体需求选择合适的库进行学习和使用。
