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Python 的一大特色是其丰富的模块，基本上只要你能想到的常见开发需求，都能找到别人已经实现的库直接使用，或者相关的工具/框架来辅助实现。但这对于新手来说也是一个问题：这么多库，我要从哪里学起？怎么才能记住这么多库的用法？
对此我的建议：
不要把学习库作为目标。正确的学习逻辑是，去发掘可编程解决的需求，以实现功能为目标，在开发过程中去搜索去学习相关的库。否则你会陷在茫茫模块之中失去方向。
不用去死记库的用法，你也不可能记下来。你需要了解的是查找和阅读文档的方法，以及常见的开发模式。所谓开发经验，并不是你记住的内容，而是你掌握的方法。
我们编程教室在过去发表过数十个开发案例，这些案例主要用到哪些库呢？今天就来统计一下，顺便给大家整理及推荐常用的一些库。
之前有下载过文章相关代码的同学应该知道我们这个 snippet 的代码仓库，我们大部分的案例项目都在其中。下面就以这个库中的代码为参考进行统计。
统计代码：
import os
from collections import Counter
modules = set()
all_modules = {}
for root, dirs, files in os.walk("..", topdown=False):
for name in files:
if name.endswith('.py'):
with open(root + os.path.sep + name) as f:
for line in f:
line = line.lstrip()
if line.startswith('from') or line.startswith('import'):
module = line.split()[1]
module = module.split('.')[0]
if module:
modules.add(module)
for m in modules:
all_modules[m] = all_modules.get(m, 0) + 1
modules = set()
print(Counter(all_modules).most_common())代码很简单，4个步骤：
遍历文件夹，找出所有
.py结尾的代码文件对代码文件中的每一行，判断是否以
from或import开头，是的话，就把它后面的模块名记下来为了避免有的项目中重复导入一个模块影响数据，对于同一个项目子目录下，我们用
set记录保证不重复，然后再添加到总的记录字典中使用
Counter对字典进行排序，找到使用次数最多的模块
最后的Top20以及模块说明（名称后是使用次数）：
matplotlib - 18，图表绘制
random - 18，随机数
requests - 16，网络请求
time - 16，时间
numpy - 14，高性能计算
os - 9，系统
pyecharts - 8，图表绘制
pandas - 8，数据统计分析
cv2 - 7，计算机视觉
bs4 - 7，HTML文本解析
urllib - 6，网络请求
math - 6，数学
datetime - 6，日期与时间
re - 6，正则表达式
turtle - 6，海龟作图
collections - 5，集合
pylab - 4，图表绘制
IPython - 4，交互式Python shell
json - 4，JSON格式处理
jieba - 4，中文分词
除了 random、time、math 这类 python 自带的基础库外，从以上统计可以间接看出，我们的案例比较多的会涉及网络数据的抓取（requests、urllib、bs4）、数据分析及可视化（numpy、matplotlib、pyecharts、pandas）、计算机视觉及图像处理（cv2）等方向。
对于已经学完 python 基本语法，想要进一步深入学习的同学，可根据方向重点关注以下库：
Web 开发：django / flask
网络爬虫：requests、bs4
数据分析：numpy、pandas、matplotlib
视觉及图像处理：cv2、PIL（pillow）
图形界面开发：tkinter / PyQT
游戏开发：pygame / cocos-python
不用贪多，找个自己感兴趣的方向，选一些可行的案例进行开发，把基本的几个库用熟了，这个过程你得到成长就会很多。写代码的目的是解决问题，调用库只是实现的手段，千万不要本末倒置了。
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