标准数据库有哪些

1. 四大国产数据库是什么

四大国产数据库：

1、南大通用：

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦：

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓：

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、图片搜索等的承载数据库。

4、神舟通用：

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。

(1)标准数据库有哪些扩展阅读

金仓数据库针对不同类型的客户需求，KingbaseES V8设计并实现了企业版、标准版、专业版版等多类版本。这些版本全部构建于同一数据库引擎内。在不同平台上，这些版本完全兼容。数据库应用程序可从笔记本电脑扩展到台式机、大型数据库服务器，以至整个企业网络，而无需重新设计。

神通数据库安全版为了满足政府、国防、军工等对数据安全有特殊要求的行业应用需求，构建一个完备的数据安全存储和访问体系，从用户连接数据库那一刻起，到将数据存放于存储介质中，每一个环节都有安全上的防控措施，为用户提供了系统的数据库内置安全解决方案。

2. Python常用的标准库以及第三方库有哪些

Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy，pillow和wxPython.以下有介绍：

1. Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库，每个Python程序员都应该有它。

2. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

3. wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。

4. Pillow.它是PIL的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

3. python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同：
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。

4. python标准库有哪些

多了去了。比较常用的就是random,time,math,datetime,matplotlib,numpy,pandas,pygame,sys,os,requests，等等。

5. 常用的数据库软件有哪些它们的优缺点是什么

目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持OS/400操作系统。

1.MySQL

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：

(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。

(2)MySQL是开源的。

(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。

(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。

(5)有大量的MySQL软件可以使用。

2.SQL Server

SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。

目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。

3.Oracle

提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。

Oracle数据库产品具有以下优良特性。

(1)兼容性

Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。

(2)可移植性

Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种操作系统下工作。

(3)可联结性

Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP/IP、DECnet、LU6.2等)。

(4)高生产率

Oracle产品提供了多种开发工具，能极大地方便用户进行进一步的开发。

(5)开放性

Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。

4.Sybase

1984年，Mark B. Hiffman和Robert Epstern创建了Sybase公司，并在1987年推出了Sybase数据库产品。Sybase主要有三种版本：一是UNIX操作系统下运行的版本； 二是Novell Netware环境下运行的版本；三是Windows NT环境下运行的版本。对UNIX操作系统，目前应用最广泛的是SYBASE 10及SYABSE 11 for SCO UNIX。

Sybase数据库的特点：

(1)它是基于客户/服务器体系结构的数据库。

(2)它是真正开放的数据库。

(3)它是一种高性能的数据库。

5.DB2

DB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的优点。但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统。

DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。

DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中，几乎85%以上都用DB2数据库服务器，而国内到1997年约占5%。

除此之外，还有微软的 Access数据库、FoxPro数据库等。既然现在有这么多的数据库系统，那么在游戏编程时应该选择什么样的数据库呢？首要的原则就是根据实际需要，另一方面还要考虑游戏开发预算。现在常用的数据库有：SQL Server、My SQL、Oracle、FoxPro。其中MySQL是一个完全免费的数据库系统，其功能也具备了标准数据库的功能，因此，在独立制作时，建议使用。 Oracle虽然功能强劲，但它毕竟是为商业用途而存在的，目前很少在游戏中使用到。

6. 我国着名的网络标准数据库主要有哪些

国家标准化管理委员会的数据库以及万方数据都可以查找标准的相关文献。以下是你所要找的标准，可以去万方的“中外标准类数据库”上下载全文。
标准号： GB/T 16924-1997
中文名称： 钢件的淬火与回火
英文名称： Quenching and tempering of steel parts
发布日期： 1997-07-25
实施日期： 1998-02-01
修订日期：
被代替标准：
采用程度： EQV JIS B6913:1989
中国标准分类： J36
ICS分类： 25.220
标准类型： CF
标准水平： B
起草单位： 机械工业部北京机电研究所
文本页数： 0
提出部门代码： 604
技术委员会： 全国热处理标准化技术委员会

7. 数据库都有哪些

数据库是一组信息的集合，以便可以方便地访问、管理和更新，常用数据库有：1、关系型数据库；2、分布式数据库；3、云数据库；4、NoSQL数据库；5、面向对象的数据库；6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合，例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常，数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性，以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中，但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中，如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展，从层次数据库和网络数据库开始，到1980年代的面向对象数据库，再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为，数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、操作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件，目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代，支持分层数据库，包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统（RDBMS）是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的，基于关系模式，仍然是管理数据库的最普遍的方式。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

8. 数据库中哪些数据库含有国家标准的数据

国家标准化管理委员会的数据库以及万方数据都可以查找标准的相关文献。以下是你所要找的标准，可以去万方的“中外标准类数据库”上下载全文。
标准号： GB/T 16924-1997
中文名称： 钢件的淬火与回火
英文名称： Quenching and tempering of steel parts
发布日期： 1997-07-25
实施日期： 1998-02-01
修订日期：
被代替标准：
采用程度： EQV JIS B6913:1989
中国标准分类： J36
ICS分类： 25.220
标准类型： CF
标准水平： B
起草单位： 机械工业部北京机电研究所
文本页数： 0
提出部门代码： 604
技术委员会： 全国热处理标准化技术委员会

9. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。