Python 标准库涵盖内置函数、文本处理、时间日期等功能，通过 import 导入模块即可使用。第三方库需通过 pip 安装，例如 qrcode 用于生成二维码，xlrd 用于读取 Excel。文中演示了日期差值计算、字符串翻转与旋转、文件路径递归搜索等标准库应用。结合剑指 Offer 与 LeetCode 算法题，展示了 split、reverse、join 及 startswith 等方法的具体实现。掌握库的使用能有效简化开发流程，提升编程效率。
库就是别人已经写好了的代码，可以让我们直接拿来用。
荀子曰：'君子性非异也，善假于物也'。
一个编程语言能不能流行起来，一方面取决于语法是否简单方便容易学习，一方面取决于生态是否完备。所谓的'生态'指的就是语言是否有足够丰富的库，来应对各种各样的场景。
实际开发中，也并非所有的代码都自己手写，而是要充分利用现成的库，简化开发过程。
按照库的来源，可以大致分成两大类——
来源，可以大致分成以上两大类。
Python 自身内置了非常丰富的库，在 Python 官方文档上可以看到这些库的内容：Python 官方文档
简单来说，主要是这些部分：
我们不需要把这些库的内容都背下来，只要大概知道里面有啥，需要用的时候能够找到即可。
使用 import 可以导入标准库的一个 模块。
import [模块名]
所谓'模块'，其实就是一个单独的 .py 文件。
使用 import 语句可以把这个外部的 .py 文件导入到当前 .py 文件中，并执行其中的代码。
最佳实践等到后面我们使用起来就知道啦。
输入任意的两个日期，计算两个日期之间隔了多少天。
import 语句导入标准库的 datetime 模块。datetime.datetime 构造两个日期，参数使用 年 / 月 / 日 这样的格式。import datetime
date1 = datetime.datetime(2012, 2, 14)
date2 = datetime.datetime(2022, 7, 12)
print(date2 - date1)
关于 datetime 的更多操作，可以参考官方文档：datetime
# 代码案例：日期计算器（日期之间作差）
# datetime
# import datetime # (import) 导入对应的模块
# # 先构造 datetime 变量
# # datetime.datetime（模块名。类型名）
# date1 = datetime.datetime(2006, 12, 14)
# date2 = datetime.datetime(2025, 12, 14)
# # 也可以通过关键字参数传
# # date1 = datetime.datetime(year=2025, month=12, day=14) # 更加直观
# print(date2 - date1) # 两种相减可得出相差多久
# # 这样写还有点别扭，我们可以直接这样写
from datetime import datetime # 变成从 datetime 模块 import 一个 datetime 类型
# # 通过这样的改变，让我们后续无需再写 [datetime.] --> [模块名.] 的方式——改进的写法
# # 先构造 datetime 变量
date1 = datetime(2006, 12, 14)
date2 = datetime(2025, 12, 14)
print(date2 - date1) # 结果完全一样
# 还有一种写法：既能在这行代码中知道模块名是什么，也能体现出后续构造的对象是什么类型
# 比较直观
import datetime as dt # 还是 datetime 模块导入，但是给 datetime 取了一个别名 dt，通过 dt 代表了 datetime
# 通过这样的改变，让我们后续无需再写 [datetime.] --> [模块名.] 的方式——改进的写法
# 先构造 datetime 变量
date1 = dt.datetime(2006, 12, 14)
date2 = dt.datetime(2025, 12, 14)
print(date2 - date1) # 结果完全一样
# 判断星期几、格式化硬件打印时间戳......
像上面这样，Python 文档是国外的网站，搜索起来太慢了，等不及怎么办？
这样虽然也能找到，但是搜索不方便，而且太慢了。
我们下载 Python 时候就顺带下载的离线模式的 Python 文档，可以快速查找，缺点就是：这个离线文档全是英文！
字符串是 Python 的内置类型，字符串的很多方法不需要导入额外的模块，即可直接使用。
输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。例如输入字符串'I am a student.'，则输出'student.aamI'。
str 的 split 方法进行字符串切分，指定空格为分隔符，返回结果是一个列表。reverse 方法进行逆序。str 的 join 方法进行字符串拼接——把列表中的内容进行合并。def reverse_words(s):
tokens = s.split()
tokens.reverse()
return ' '.join(tokens)
print(reverse_words('I am a student.'))
# 代码示例：字符串操作
# 代码案例：单词逆序（剑指 offer 中的题目）
# 剑指 offer:是一本包含很多算法题的书！
# 每个参加秋招的同学都至少把这本书刷个两遍！很多面试官出算法题就是从这本书里找的！
# 如果真的遇到了原题，千万不要表现出来！这时候就到了考验演技的时候了！
# 可以多'思考'一下，读读题，不要一口气写完，停顿一下
# 题目：怎样区分的单词？根据空格来分割
# 在 Python 中，思路是这样的：
# 1、针对上述字符串，使用空格进行划分
# 字符串 split 方法，可以指定分隔符，把字符串分成多个部分，放到一个 list 里
# 2、针对刚才的切分结果列表，进行逆序 (reverse 方法)
# 3、再把逆序后的列表，组合起来 (join，并且可以在组合指定分隔符为 1 个空格)
def reverse_words(s: str):
# s:[类型声明]，这样下面就有提示了（变量有了类型声明之后）
tokens = s.split(' ') # 没有代码提示：是因为 Python 是动态类型的语言，所以我们写 s 的时候，
# 其实 Pycharm 是不知道 s 是什么类型的，不知道是啥类型，也就不知道有哪些方法，
# 所以 s.spilt 到底能不能调用，以及有没有其它方法，这是不好确定的
tokens.reverse() # 逆序
return ' '.join(tokens) # 借助空格分隔符，把这里的字符串重新拼接成一个更长的字符串
# 输入一个字符串，运行程序
print(reverse_words("I am a student."))
给定两个字符串，
s和goal。如果在若干次旋转操作之后，s能变成goal，那么返回true。s的旋转操作就是将s最左边的字符移动到最右边。 例如，若s='abcde'，在旋转一次之后结果就是'bcdea'。
len 方法求字符串的长度。如果长度不相同，则一定不能旋转得到。s 和自己进行拼接，然后直接使用 in 方法来判定 goal 是否是 s+s 的子串。def rotate_string(s, goal):
return len(s) == len(goal) and goal in s + s
print(rotate_string('abcde', 'cdeab'))
# 代码案例：旋转字符串
# 题目要求
# 如果在若干次旋转操作之后，s 能变成 goal，那么返回 true
# s = "abcde" "bcdea" "cdead" "deabc" "eabcd"(s 通过旋转能得到的内容)
# 把最左侧的字符，给放到最右侧去！
# s + s => "abcdeabcde" # 每个旋转后得到的字符串都可以在这样一个大字符串中找到
def rotate_string(s, goal):
if len(s) != len(goal):
return False
return goal in (s + s) # in 判断某个字符串是否是另外一个字符串的子串
print(rotate_string("abcde", "cdeab"))
print(rotate_string("abcde", "edcba"))
链接：leetcode 2255：统计是给定字符串前缀的字符串数目
给你一个字符串数组 words 和一个字符串 s，其中 words[i] 和 s 只包含小写英文字母。
请你返回 words 中是字符串 s 前缀的字符串数目。
一个字符串的前缀是出现在字符串开头的子字符串。子字符串是一个字符串中的连续一段字符序列。
startswith 方法即可判定当前字符串是否是 s 的前缀。def count_prefixes(words, s):
res = 0 # 符合要求字符串个数
for word in words:
if s.startswith(word):
res += 1
return res
print(count_prefixes(["a","b","c","ab","bc","abc"], "abc"))
# 代码案例：统计字符串前缀
# 遍历 words，取出每个字符串，判定当前这个字符串是否是 s 的前缀即可 (s 是否是以这个字符串开题的)
def count_prefixes(words: list, s: str):
count = 0
for word in words:
if s.startswith(word): # 使用 in 操作可以判断 word 是不是 s 的一部分
# s 是以 word 开头
count += 1
return count # 注意缩进
print(count_prefixes(['a','b','c','ab','bc','abc'], 'abc'))
print(count_prefixes(['a','a'], 'aa'))
关于字符串的更多操作，参考官方文档：查看文档中的字符串操作
指定一个待搜索路径，同时指定一个待搜索的关键字。
在待搜索路径中查找是否文件名中包含这个关键字——
os.walk 即可实现目录的递归遍历。os.walk 返回一个三元组，分别是 当前路径，当前路径下包含的目录名（多个），当前路径下包含的文件名（多个）import os
input_path = input('请输入待搜索路径：')
pattern = input('请输入待搜索关键词：')
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(input_path):
for f in filenames:
if pattern in f:
print(f'{dirpath}/{f}')
# 文件搜索工具
# 很多目录，很多文件，想找到某个文件，就不太容易
# 文件搜索工具——如 everything
# 实现文件查找工具
# 输入要查找的路径，输入要搜索的文件名（一部分）
# 自动地在指定的路径进行查找
# import os
# input_path = input('请输入要搜索的路径:')
# pattern = input('请输入要搜索的关键词:')
# 递归查找，遇到子目录，就进到目录里面进行查找
# OS.walk（OS：操作系统），只需要使用简单的循环就可以完成递归遍历的过程，就不必手写递归代码了
# for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(input_path):
# print('----------------------------')
# print(f'dirpath = {dirpath}')
# print('dirnames:')
# for name in dirnames:
# print(name)
# print('filename:')
# for name in filenames:
# print(name)
# dirpath: 遍历到当前位置，对应的路径是啥
# dirnames: 当前目录下，都有哪些目录，是一个列表，可以包含多个目录名
# filenames: 当前目录下，都有哪些文件名，是一个列表，可以包含多个文件名
# os.walk: os.walk 每次调用都能自动的去针对子目录进行递归的操作，只需要使用上述循环就可以把所有的路径都获取出来
# 正式实现一下这里的功能
import os
input_path = input('请输入要搜索的路径：')
pattern = input('请输入要搜索的关键词：')
for dirpath, _, filenames in os.walk(input_path):
for f in filenames:
if pattern in f:
print(f'{dirpath}/{f}')
# 这里只是一个简单粗暴的遍历，比不了 everything，不算特别高效
关于 os 模块的更多操作，参考官方文档：文档中的更多 os 操作
第三方库就是别人已经实现好了的库，我们可以拿过来直接使用。
虽然标准库已经很强大了，但是终究是有限的；而第三方库可以视为是集合了全世界 Python 程序猿的智慧，可以说是几乎无穷无尽。
问题来了，当我们遇到一个需求场景的时候，如何知道，该使用哪个第三方库呢？
这时候就需要用到下面几个网站了：
当我们确定了该使用哪个第三方库之后，就可以使用 pip 来安装第三方库了。
pip 是 Python 内置的 包管理器。
所谓
包管理器就类似于我们平时使用的手机 app 应用商店一样。第三方库有很多，是不同的人，不同的组织实现的。为了方便大家整理，Python 官方提供了一个网站 PyPI（PyPI），来收集第三方库。
其他大佬写好的第三方库也会申请上传到 PyPI 上。
这个时候就可以方便的使用 pip 工具来下载 PyPI 上的库了。
pip 在我们安装 Python 的时候就已经内置了，无需额外安装。
pip 是一个可执行程序，就在 Python 的安装目录中。
打开 cmd，直接输入 pip，如果显示以下帮助信息，说明 pip 已经准备就绪。
如果最开始按照要求在安装 Python 的时候勾选了这个选项——
那么 pip 就是默认可用的。
如果 pip 不能使用，说明安装 Pycharm 时，没有勾选这个选项。
如果提示：
'pip'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。
则说明没有正确的把 pip 加入到 PATH 中，可以手动把 pip 所在的路径加入到 PATH 环境变量中（参考这篇文章：windows 环境下面配置 pip 环境变量)。
或者卸载重装 Python，记得勾上上述选项，也许是更简单的办法
使用以下命令，即可安装第三方库——
pip install [库名]
注意： 这个命令需要从网络上下载，使用时要保证网络畅通。
安装成功后，即可使用 import 导入相关模块，即可进行使用。
注意：如果使用 pip 安装完第三方库之后，在 PyCharm 中仍然提示找不到对应的模块，则检查 Settings->Project->PythonInterpreter，看当前 Python 解释器设置的是否正确（如果一个机器上安装了多个版本的 Python，容易出现这种情况）。
# 第三方库（规模远超标准库）
# 认识第三方库
# 代码案例:pip 的使用
# pip（Python 内置的包管理器）
# 手机 app，app 其实是来自于不同的厂商——应用商店（下载程序不必找官网啦）
# Python 的第三方库也是如此！
# Python 官方搞了一个网址 pypi，把各种第三方库给收集起来了！又提供了一个 pip 工具
# 使用 pip 就能直接从 pypi 上面下载你想要的第三方库
# pip 我们视为是 Python 世界中的应用商店
# 安装 Python 的时候已经自动地把 pip 装好了，我们直接就能使用！
# 如何使用 pip 呢？pip 是一个命令行程序
# 很多语言都有依赖第三方库
pip 效果如下所示，是不是蛮像应用商店的——
像上面这样，说明 pip 已经安装了，可以使用。
得到情报，qrcode 这个库，可以用来生成二维码。
在 PyPI 上搜索 qrcode：
点击则进入 qrcode 的详情页。
文档开头描述了如何安装 qrcode。
页面中央位置描述了 qrcode 库的使用方法。
pip install qrcode[pil]
注意：pip 安装的时候可能会有警告，提示使用的 pip 版本太低，这个警告我们不必处理，不影响我们正常使用。
按照文档给出的示例，模仿一段代码：
import qrcode
img = qrcode.make('艾莉丝努力练剑')
img.save('qrcode.png')
运行完毕后，得到结果如下：
使用微信或者其他工具扫码，即可看到二维码内容。
所谓二维码，本质上就是使用黑白点阵表示一个字符串。
我们日常使用的二维码内部一般是一个 URL，扫码后会自动跳转到对应的地址，从而打开一个网页。
# 二维码生成工具
# 二维码本质上就是一段字符串
# 我们可以把任意的字符串，制作成一个二维码图片
# 生活中使用的二维码，更多的是一个 URL（网址）
# 标准库里面能不能干这件事情？好像没有这个功能
# 这时候就要看第三方库了——搜索引擎——qrcode
import qrcode
img = qrcode.make('艾莉丝努力练剑！')
# img = qrcode.make('艾莉丝努力练剑！秃秃，新的一周，继续加油吧！艾莉丝会一直支持你哒！')
img.save('qrcode.png')
# no news is good news
读取 excel 可以使用 xlrd 模块。文档地址：xlrd
修改 excel 可以使用 xlwt 模块。文档地址：xlwt
此处以 xlrd 为例，演示 excel 的基本操作。
**需求** 有如下 excel 表格 d:/test.xlsx：
求 100 班的同学的平均分。
虽然 excel 自身支持很强大的功能，也可以求和，求平均值，但是如果是稍微复杂的需求，操作起来可能就没那么方便了。
pip install xlrd==1.2.0
注意：此处要指定版本号安装，如果不指定版本号，则安装最新版，最新版里删除了对 xlsx 格式文件的支持。
open_workbook 方法打开一个 excel 文件。xlsx.sheet_by_index(0) 获取到 0 号标签页。table.nrows 获取到表格的行数。table.cell_value(row, col) 获取到表格中 row, col 位置的元素值。import xlrd
# 1. 打开 xlsx 文件
xlsx = xlrd.open_workbook('d:/test.xlsx')
# 2. 获取 0 号标签页。(当前只有一个标签页)
table = xlsx.sheet_by_index(0)
# 3. 获取总行数
nrows = table.nrows
# 4. 遍历数据
count = 0
total = 0
for i in range(1, nrows):
# 使用 cell_value(row, col) 获取到指定坐标单元格的值.
class_id = table.cell_value(i, 1)
if class_id == 101:
total += table.cell_value(i, 2)
count += 1
print(f'平均分：{total / count}')
# 代码案例：操作 excel
# 操作 excel
import xlrd
# 1、先打开 xlsx 文件
xlsx = xlrd.open_workbook('C:/Users/18106/Desktop/比特课程学习课件/Python/Python：Excel 操作.xlsx')
# 2、获取到指定的标签页
table = xlsx.sheet_by_index(0)
# 3、获取到表格中有多少行
nrows = table.nrows
# 4、进行循环统计操作
total = 0
count = 0
for i in range(1, nrows):
# 拿到当前同学的班级
class_id = table.cell_value(i, 1)
if class_id == 100:
total += table.cell_value(i, 2)
count += 1
print(f'平均分：{total / count}')
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使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。 在线工具，HTML转Markdown在线工具，online