python用什么数据库最好 python的科学计算库有哪些

大家好，如果您还对python用什么数据库最好不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享python用什么数据库最好的知识，包括python的科学计算库有哪些的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

python的学习有多大的用处PyCharm、Anaconda等哪个更合适

谢谢邀请回答这个问题。Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，它有以下的用处：

自动化运维：Python可以用来编写各种自动化脚本，实现服务器管理、监控、部署等功能。Python有许多优秀的类库和工具，如Fabric、Ansible、SaltStack等，可以提高运维效率和质量。网络爬虫：Python可以用来从互联网上采集数据，如网页内容、图片、视频、音乐等。Python有许多强大的爬虫框架和库，如Scrapy、Requests、BeautifulSoup等，可以方便地实现各种爬虫需求。数据分析：Python可以用来对数据进行清洗、处理、分析、可视化等操作，发现数据中的规律和价值。Python有许多专业的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等，可以支持各种数据格式和算法。科学计算：Python可以用来进行各种复杂的数学运算和模拟，如线性代数、微积分、统计学、机器学习等。Python有许多高效的科学计算库和工具，如NumPy、SciPy、scikit-learn等，可以与其他语言和平台无缝集成。人工智能：Python是目前最流行的人工智能开发语言，它可以用来实现各种智能应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等。Python有许多先进的人工智能库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，可以快速搭建和训练各种神经网络模型。网站开发：Python可以用来开发各种规模和类型的网站和Web应用，如博客、社交网络、电商平台等。Python有许多优秀的Web开发框架和库，如Django、Flask、Tornado等，可以提供完善的Web开发功能和安全性。桌面软件：Python可以用来开发各种跨平台的桌面软件和图形用户界面(GUI)，如办公软件、游戏软件等。Python有许多成熟的GUI库和工具，如Tkinter、PyQt、wxPython等，可以方便地创建各种美观和实用的GUI。游戏开发：Python可以用来开发各种类型和风格的游戏，如文字游戏、益智游戏、角色扮演游戏等。Python有许多专业的游戏开发库和工具，如Pygame、Panda3D、Blender等，可以提供丰富的游戏开发功能和效果。嵌入式开发：Python可以用来开发各种嵌入式设备和系统，如树莓派(RaspberryPi)、Arduino等。Python有许多适合嵌入式开发的库和工具，如MicroPython、CircuitPython等，可以实现各种硬件控制和交互。

PyCharm和Anaconda的区别是：

PyCharm是一款开发工具，它提供了语法高亮、自动补全、调试、版本控制等功能，可以帮助你提高Python开发的效率和质量。Anaconda是一个Python发行版，它包含了Python解释器和180多个科学计算和数据分析的库，可以帮助你省去安装和管理这些库的麻烦。

你可以把它们理解为：

PyCharm是你的筷子，可以帮你吃饭。Anaconda是你的菜单，里面有很多好吃的菜。

你可以使用PyCharm作为你的开发环境，同时使用Anaconda作为你的运行环境，这样你就可以享受到两者的优势。

Python什么爬虫库好用

Python下的爬虫库，一般分为3类。

抓取类

urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。建议学习了解一下，因为有些罕见的问题需要通过底层的方式解决。

requests，基于urllib，但是更方便易用。强烈推荐掌握。

解析类

re：正则表达式官方库，不仅仅是学习爬虫要使用，在其他字符串处理或者自然语言处理的过程中，这是绕不过去的一个库，强烈推荐掌握。

BeautifulSoup：方便易用，好上手，推荐掌握。通过选择器的方式选取页面元素，并获取对应的内容。

lxml：使用

lxml.etree

将字符串转换之后，我们可以使用XPath表达式来解析网页，终极推荐。XPath对于网页解析的支持非常强大，而且很容易上手。它本来是设计出来进行XML元素选择的，但是它同样支持HTML。

pyquery：另一个强大的解析库，感兴趣的可以学习下。

综合类

selenium：所见即所得式爬虫，综合了抓取和解析两种功能，一站式解决。很多动态网页不太容易通过requests、scrapy直接抓取，比如有些url后边带了加密的随机数，这些算法不太好破解，这种情况下，只能通过直接访问网址、模拟登陆等方式请求到页面源码，直接从网页元素中解析内容，这种情况下，Selenium就是最好的选择。不过Selenium最初设计出来，是用于测试的。强烈推荐。

scrapy：另一个爬虫神器，适合爬取大量页面，甚至对分布式爬虫提供了良好的支持。强烈推荐。

以上这些是我个人经常使用的库，但是还有很多其他的工具值得学习。比如Splash也支持动态网页的抓取；Appium可以帮助我们抓取App的内容；Charles可以帮助我们抓包，不管是移动端还是PC网页端，都有良好的支持；pyspider也是一个综合性的框架；MySQL(pymysql)、MongoDB(pymongo)，抓到了数据就要存储，数据库也是绕不过去的。

掌握了以上这些，基本上大部分的爬虫任务都难不倒你啦！

你也可以关注我的头条号，或者我的个人博客，里边会有一些爬虫类的分享。数洞:www.data-insights.cn/www.data-insight.cn.

python三大框架对比

python三大框架的对比：

Django：Python界最全能的web开发框架，battery-include各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说Django慢，其实主要慢在DjangoORM与数据库的交互上，所以是否选用Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过Celery等解决，倒不是一个根本问题。Django的项目代表：Instagram，Guardian。

Tornado：天生异步，性能强悍是Tornado的名片，然而Tornado相比Django是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候Tornado就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。

Flask：微框架的典范，号称Python代码写得最好的项目之一。Flask的灵活性，也是双刃剑：能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask虽然是微框架，但是也可以做成规模化的Flask。加上Flask可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是Flask-SQLAlchemy），而且加上celery+redis等异步特性以后，Flask的性能相对Tornado也不逞多让，也许Flask的灵活性可能是某些团队更需要的。