一、导入库的基础方法
1. 导入整个模块
使用import module_name导入整个模块，通过module_name.function_name()调用函数。
# 导入math数学库 import math # 使用math库中的函数 print(math.sqrt(16)) # 计算平方根：4.0 print(math.pi) # 获取圆周率：3.141592653589793
2. 导入特定函数
使用from module_name import function_name直接导入特定函数，无需模块前缀。
# 从datetime库导入date类
from datetime import date
# 直接使用date类
today = date.today()
print(f"今天是：{today}") # 输出：今天是：2023-10-15
二、常用标准库使用示例
1. math数学库
执行数学计算：三角函数、对数、幂运算等。
import math
# 计算正弦值
angle = math.radians(30) # 将角度转换为弧度
sin_value = math.sin(angle)
print(f"sin(30°) = {sin_value:.2f}") # 输出：sin(30°) = 0.50
# 计算对数
log_value = math.log(100, 10) # 以10为底100的对数
print(f"log10(100) = {log_value}") # 输出：log10(100) = 2.0
2. datetime日期时间库
处理日期和时间数据。
from datetime import datetime, timedelta
# 获取当前时间
now = datetime.now()
print(f"当前时间：{now}")
# 计算7天后的日期
future_date = now + timedelta(days=7)
print(f"7天后是：{future_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
# 计算两个日期之差
new_year = datetime(2024, 1, 1)
days_left = (new_year - now).days
print(f"距离2024年元旦还有{days_left}天")
三、使用第三方库
安装第三方库
使用pip安装第三方库：pip install library_name
requests库示例
发送HTTP请求，获取网页内容。
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get("https://api.github.com")
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 解析JSON响应
data = response.json()
print("GitHub API信息：")
print(f"当前API版本：{data['current_user_url']}")
print(f"用户搜索URL：{data['user_search_url']}")
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
pandas库示例
数据处理和分析。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [25, 30, 28],
'城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df)
# 添加新列
df['出生年份'] = 2023 - df['年龄']
print("\n添加出生年份后：")
print(df)
四、高级技巧
1. 给模块设置别名
使用import module as alias简化长模块名。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制正弦波
plt.plot(x, y)
plt.title("正弦波")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("sin(X)")
plt.show()
2. 导入模块中的所有内容
（谨慎使用，可能导致命名冲突）
from math import * # 直接使用所有数学函数 print(sqrt(25)) # 5.0 print(cos(pi)) # -1.0 print(factorial(5)) # 120
五、最佳实践
- 明确导入：优先使用
import module或from module import function - 避免通配符导入：防止命名冲突和代码可读性问题
- 使用虚拟环境：隔离不同项目的依赖
- 遵循PEP8规范：导入顺序为：标准库→第三方库→本地库
- 处理导入错误：使用try-except处理可能的导入问题
处理导入错误示例
try:
import numpy as np
except ImportError:
print("未找到numpy库，正在安装...")
import subprocess
import sys
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "numpy"])
import numpy as np
print("numpy安装成功！")
# 现在可以安全使用numpy
array = np.array([1, 2, 3])
print(array * 2)
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