内容导读：导航目录:1、Python科学计算常用的工具包有哪些?2、Python渗透测试工具都有哪些3、python数据挖掘工具包有什么优缺点?4、python爬虫必知必会的几个工具包5、python工具包如何安装Pyt...……
导航目录:
- 1、Python科学计算常用的工具包有哪些?
- 2、Python渗透测试工具都有哪些
- 3、python数据挖掘工具包有什么优缺点?
- 4、python爬虫必知必会的几个工具包
- 5、python工具包如何安装
Python科学计算常用的工具包有哪些?
1、 NumPy
NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python
“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有更优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”
3、 Matplotlib
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
关于Python科学计算常用的工具包有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习 *** 及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
Python渗透测试工具都有哪些
***
Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造 *** 数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库
pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库
libdnet: 低级 *** 路由，包括端口查看和以太网帧的转发
dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议
Impacket: 伪造和解码 *** 数据包，支持高级协议如 NMB 和 *** B
pynids: libnids 封装提供 *** 嗅探，IP 包碎片重组，TCP 流重组和端口扫描侦查
Dirtbags py-pcap: 无需 libpcap 库支持读取 pcap 文件
flowgrep: 通过正则表达式查找数据包中的 Payloads
Knock Subdomain Scan: 通过字典枚举目标子域名
SubBrute: 快速的子域名枚举工具
Mallory: 可扩展的 TCP/UDP 中间人 *** 工具，可以实时修改非标准协议
Pytbull: 灵活的 IDS/IPS 测试框架（附带超过300个测试样例）
调试和逆向工程
Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH
Immunity Debugger: 脚本 GUI 和命令行调试器
mona.py: Immunity Debugger 中的扩展，用于代替 pvefindaddr
IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 编程语言，允许脚本在 IDA Pro 中执行
PyEMU: 全脚本实现的英特尔32位仿真器，用于恶意软件分析
pefile: 读取并处理 PE 文件
pyda *** : Python 封装的libda ***
PyDbgEng: Python 封装的微软 Windows 调试引擎
uhooker: 截获 DLL 或内存中任意地址可执行文件的 API 调用
diStorm: AMD64 下的反汇编库
python-ptrace: Python 写的使用 ptrace 的调试器
vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 实现的跨平台调试 API, vdb 是使用它的调试器
Androguard: 安卓应用程序的逆向分析工具
Capstone: 一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台
PyBFD: GNU 二进制文件描述(BFD)库的 Python 接口
Fuzzing
Sulley: 一个模糊器开发和模糊测试的框架，由多个可扩展的构件组成的
Peach Fuzzing Platform: 可扩展的模糊测试框架(v2版本 是用 Python 语言编写的)
antiparser: 模糊测试和故障注入的 API
TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的艺术)包含 ProxyFuzz, 一个中间人 *** 模糊测试工具
untidy: 针对 XML 模糊测试工具
Powerfuzzer: 高度自动化和可完全定制的 Web 模糊测试工具
*** UDGE: 纯 Python 实现的 *** 协议模糊测试
Mistress: 基于预设模式，侦测实时文件格式和侦测畸形数据中的协议
Fuzzbox: 媒体多编码器的模糊测试
Forensic Fuzzing Tools: 通过生成模糊测试用的文件，文件系统和包含模糊测试文件的文件系统，来测试取证工具的鲁棒性
Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 进程间通信机制进行模糊测试的工具
WSBang: 基于 Web 服务自动化测试 SOAP 安全性
Construct: 用于解析和构建数据格式(二进制或文本)的库
fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 编写的简单模糊测试工具
Fusil: 用于编写模糊测试程序的 Python 库
Web
Requests: 优雅，简单，人性化的 HTTP 库
HTTPie: 人性化的类似 cURL 命令行的 HTTP 客户端
ProxMon: 处理 *** 日志和报告发现的问题
W *** ap: 寻找 Web 服务器和发现文件
Twill: 从命令行界面浏览网页。支持自动化 *** 测试
Ghost.py: Python 写的 WebKit Web 客户端
Windmill: Web 测试工具帮助你轻松实现自动化调试 Web 应用
FunkLoad: Web 功能和负载测试
spynner: Python 写的 Web浏览模块支持 Javascript/AJAX
python-spidermonkey: 是 Mozilla *** 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数
mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP *** 。可以在控制台接口实时检查和编辑 *** 流量
pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端
python数据挖掘工具包有什么优缺点?
【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy,
Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM，
逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。
优点：
1、文档齐全：官方文档齐全，更新及时。
2、接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.
3、算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。
缺点：
缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。
Pandas是一个强大的时间序列数据处理工具包，Pandas是基于Numpy构建的，比Numpy的使用更简单。最初开发的目的是为了分析财经数据，现在已经广泛应用在Python数据分析领域中。Pandas，最基础的数据结构是Series，用它来表达一行数据，可以理解为一维的数组。另一个关键的数据结构为DataFrame，它表示的是二维数组
Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python
for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy,
Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。
Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。
关于python数据挖掘工具包的优缺点，就给大家介绍到这里了，scikit-learn提供了一致的调用接口。它基于Numpy和scipy等Python数值计算库，提供了高效的算法实现，所以想要学习python，以上的内容得学会。
python爬虫必知必会的几个工具包
爬虫是学习python有趣途径，同样有强大的框架
python自带的urllib其实使用起来有点麻烦，推荐你使用requests库，这是一个非常强大，使用方便的库，而且有全面的中文文档，网上爬数据爬图片都不在话下。
还有更高级的库-scrapy库。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy 使用了 Twisted异步 *** 库来处理 *** 通讯。爬取网站数据，当然少不了正则模块re，还有beautiful soup模块
re模块具有强大的处理字符串的能力，但是使用起来并不简单，因为当你觉得可以使用正则表达式的时候，这本身就是一个问题，因为写出一个正则表达式就是一个大问题。不过不用怕，在处理网站结构的数据时，有更强大的库-beautiful soup
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，拥有完善的中文文档，提供了种类繁多的属性和 *** 供你选择，让你解析网站数据更加的得心应手！
web后端框架django，flask
python在web开发方面也是多面手，既有大而全的框架django，又有小而精的框架flask。
虽说在web开发方面有许多框架，但是最常用的还是这两种，如果你想做中方面的工作，学好这两个框架就够用了，而且，目前的python后端开发的 *** 需求多半是要求会这两个框架。
python工具包如何安装
python安装工具包的方式总结一下：
1.、在spyder中安装:
打开命令窗口：选择Tools下的“open command prompt”，输入：pip install 安装包名字==版本号
例如：pip install numpy==1.13.3
2、在anaconda中安装：
打开Anaconda Prompt，输入：conda install -c conda-forge 安装包名字==版本号
例如：conda install -c conda-forge numpy=1.13.3
3、在cmd中安装：
在python的安装包下的Scripts目录下，打开命令窗口（也可以直接在文件加下按住Shift，点击鼠标右键，选择“在此处打开 命令窗
口”），输入：pip install 安装包名字==版本号 或者： easy_install 安装包名字==版本号 （pip找不到的包可以试一下）
例如：pip install numpy==1.13.3
4、卸载相应的安装包
将对应命令中的install改成uninstall即可。
推荐学习《Python教程》。