Python3 标准库，API文档链接
一、标准库
即当你安装python3 后就自己携带的一些已经提供好的工具模块，工具类，可以专门用来某一类相关问题，达到辅助日常工作或者个人想法的一些成品库
类似的 C ,Java 等等也都有自己的标准库和使用文档
常见的一些：
os 模块：os 模块提供了许多与操作系统交互的函数，例如创建、移动和删除文件和目录，以及访问环境变量等。
sys 模块：sys 模块提供了与 Python 解释器和系统相关的功能，例如解释器的版本和路径，以及与 stdin、stdout 和 stderr 相关的信息。
time 模块：time 模块提供了处理时间的函数，例如获取当前时间、格式化日期和时间、计时等。
datetime 模块：datetime 模块提供了更高级的日期和时间处理函数，例如处理时区、计算时间差、计算日期差等。
random 模块：random 模块提供了生成随机数的函数，例如生成随机整数、浮点数、序列等。
math 模块：math 模块提供了数学函数，例如三角函数、对数函数、指数函数、常数等。
re 模块：re 模块提供了正则表达式处理函数，可以用于文本搜索、替换、分割等。
json 模块：json 模块提供了 JSON 编码和解码函数，可以将 Python 对象转换为 JSON 格式，并从 JSON 格式中解析出 Python 对象。
urllib 模块：urllib 模块提供了访问网页和处理 URL 的功能，包括下载文件、发送 POST 请求、处理 cookies 等。
建议使用 import xx 风格而非 from xx import *
了解某一模块的用法作用时可以使用内置的 dir() 和 help() 函数，将模块或函数当作参数放入即可
个人觉得比较常用的:
# 列出目录下的文件
files = os.listdir(current_dir)
import glob
glob.glob('*.py')
# re 模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案
import re
re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
# random 提供了生成随机数的工具 随机输出一个
import random
random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
# 日期和时间
import datetime
#获取当前日期和时间
current_datetime = datetime.datetime.now()
print(current_datetime)
# 获取当前日期
current_date = datetime.date.today()
print(current_date)
# 格式化日期
formatted_datetime = current_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted_datetime) # 输出：2023-07-17 15:30:45
访问 互联网
有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib
数据压缩
以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。
性能度量
有些用户对了解解决同一问题的不同方法之间的性能差异很感兴趣。Python 提供了一个度量工具，为这些问题提供了直接答案。
例如，使用元组封装和拆封来交换元素看起来要比使用传统的方法要诱人的多,timeit 证明了现代的方法更快一些。
>>> from timeit import Timer
>>> Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
>>> Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791
测试模块
doctest模块提供了一个工具，扫描模块并根据程序中内嵌的文档字符串执行测试。
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
>>> print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(values) / len(values)
import doctest
doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试
unittest模块不像 doctest模块那么容易使用，不过它可以在一个独立的文件里提供一个更全面的测试集:
import unittest
class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
self.assertRaises(ZeroDivisionError, average, [])
self.assertRaises(TypeError, average, 20, 30, 70)
unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44131922/article/details/137689378
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