常用的python模块
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Post by : BossAdmin @[2009-12-12 17:11:20] views:115
adodb：我们领导推荐的数据库连接组件
bsddb3：BerkeleyDB的连接组件
Cheetah-1.0：我比较喜欢这个版本的cheetah
cherrypy：一个WEB framework
ctypes：用来调用动态链接库
DBUtils：数据库连接池
django：一个WEB framework
docutils：用来写文档的
dpkt：数据包的解包和组包
MySQLdb：连接MySQL数据库的
py2exe：用来生成windows可执行文件
Pylons：我们领导推荐的web framework
pysqlite2：SQLite的连接组件
pythonwin：Python的Windows扩展
setuptools：无奈，PEAK的一套python包管理机制
sqlalchemy：数据库连接池
SQLObject：数据库连接池
twisted：巨无霸的网络编程框架
wxPython-2.6：因为需要保持与linux相同的版本才没用最新的，GUI编程框架
pypcap：抓包的
python-dnet：控制网络安全的其他设备
pyevent：Python的事件支持
pydot：画图的，graphiz
sendpkt：Python发包
simplejson：JSON的支持
DPKT：raw-scoket网络编程
Cx-oracle：连接oracle的好东东
Mechanize：爬虫连接网站常用
PIL：图像处理工具包
reportlab for PDF 文件。
PyQt4 for GUI界面
feedparser： rss解析
chardet：编码检测
scons: 项目构建工具，写好了模板用起来还是很方便的
scapy: 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google "Silver Needle in the Skype"
pefile : windows pe文件解析器
winpdb: 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了
pywmi: 省了好多折腾功夫
pylint: 培养良好的编码习惯
下面是准备用的,不做评论:
pygccxml
pyparsing
pymacs
idapython
paimei
pysvn
pyLucene
wikidpad
1.Python操作PDF文件
2.Python連接PostgreSQL引擎
3.Python的.NET2.0的曲線表
http://pybrary.net/
------------------
1.Python Image Libary
2.Tkinter Libary
http://www.pythonware.com/index.htm
------------------
1.Karrigell
http://karrigell.sourceforge.net/
------------------
1.The Standard Python Libary
http://effbot.org/librarybook/
------------------
1.Python操作PDF的Libary
http://reportlab.org/
------------------
1.Python cURL Libary
http://pycurl.sourceforge.net/
------------------
1.urlgrabber
htt
相关文档：
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python的语法非常简单，对于一个学过编程的人可能一上午就差不多了，不过python的强大之处在于它有N多的库可以方便我们处理� ......
本文总结了在Python中主要的几种处理XML的方法：
Element Tree
SAX
Dom
使用第三方类库如Amara 2.x， libxml2dom 等
Element Tree
Element Tree是Python 2.5引入的使用简单，快捷的处理方法， 也是Python标准类库推荐的处理XML的方法。
它使用树形节点的形式来读写XML。Element Tree是轻量级的DOM， 所以� ......
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此文档使用平台为 cPAMIE Build 2.0,和之前的版本有明显的差别,具体可直接看cPAMIE.py 源码
下面是一些常用的方法
ie.navigate('http://blog.alexa.cn') 用来访问一个链接。
ie.linkClick('linkname') 打开这个页面中的一个连接 参数: name或 id
ie.textBoxSet('labels','python ......
下面对Python进程进行深入而仔细的学习，首先先让大家了解下什么是Python进程，以及在对Python进程进行处理时注意的相关问题，接下来，就由我给大家进行介绍学习，仅供大家学习。
不过，虽然进程可在单独的内存空间中执行，但除非这些Python进程在单独的处理器上执行，否则，实际并不是“同时”运行的。是由操作 ......
