### 第10章 Python第三方库概览
#### Python第三方库概览
在计算机编程领域，尤其是使用Python进行软件开发时，经常会用到第三方库来扩展Python的功能性，提高开发效率。这一章节主要介绍如何获取及安装这些第三方库，并具体探讨了一些重要的第三方库。
#### Python第三方库的获取和安装方法
##### Pip工具安装
Pip是最常用也是最高效的Python第三方库安装工具。它是Python官方提供并维护的在线工具，能够安装超过90%的第三方库。安装方式非常简单：
```bash
pip install <库名>
```
例如，安装pygame库的命令如下：
```bash
:\> pip install pygame
```
安装过程会显示正在安装的包及其版本信息：
```bash
Installing collected packages: pygame
Successfully installed pygame-1.9.2b1
```
虽然pip能处理大多数第三方库的安装，但仍有部分第三方库可能无法通过这种方式直接安装，这时就需要采用其他方法。
##### 自定义安装
自定义安装是指按照第三方库提供的具体步骤和方式进行安装。大部分第三方库都有自己的官方主页，用于维护代码和文档。以科学计算库numpy为例，可以访问其官网（http://www.numpy.org/），找到下载链接（http://www.scipy.org/scipylib/download.html），然后根据指导步骤进行安装。
##### 文件安装
有些第三方库无法直接通过pip安装，这时可以通过下载特定格式的文件（如`.whl`文件）来进行安装。例如，对于scipy库，可以在提供Windows可直接安装的第三方库文件的页面（http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）上找到对应的`.whl`文件。
假设我们选择了适用于Python 3.5版本解释器和32位系统的`scipy-0.17.1-cp35-cp35m-win32.whl`文件，并将其下载到`D:\pycodes`目录。接下来，通过以下命令安装此文件：
```bash
:\> pip install D:\pycodes\scipy-0.17.1-cp35-cp35m-win32.whl
```
安装过程中会处理下载的文件，并显示安装成功的提示：
```bash
Processing d:\pycodes\scipy-0.17.1-cp35-cp35m-win32.whl
Installing collected packages: scipy
Successfully installed scipy-0.17.1
```
对于以上三种安装方式，推荐首先尝试使用pip工具安装。如果安装失败，则考虑自定义安装或文件安装。特别是在没有网络连接的情况下，建议直接采用文件安装方式。
#### Pip工具的使用
Pip不仅支持安装命令，还提供了多种其他子命令用于管理和维护已安装的库。例如，可以使用`pip -h`来查看所有可用的子命令：
```bash
:\> pip -h
Usage:
pip <command> [options]
Commands:
install Install packages.
download Download packages.
uninstall Uninstall packages.
freeze Output installed packages in requirements format.
list List installed packages.
show Show information about installed packages.
search Search PyPI for packages.
wheel Build wheels from your requirements.
hash Compute hashes of package archives.
completion A helper command used for command completion
help Show help for commands.
```
通过这些子命令，用户可以方便地管理Python环境中的第三方库。
#### 必选第三方库介绍
##### PyInstaller库
PyInstaller是一个用于将Python脚本打包成独立的可执行文件的工具。它可以创建跨平台的应用程序，即可以在不同的操作系统上运行而无需安装Python环境。这对于需要分发应用程序给非Python开发者尤其有用。
##### Jieba库
Jieba是一个用于中文分词的Python库，支持精确模式、全模式以及搜索引擎模式等多种分词模式。它广泛应用于中文文本分析、自然语言处理等领域。例如，可以用来对一段中文文本进行分词处理：
```python
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
```
##### WordCloud库
WordCloud库用于生成词云图像，这是一种视觉化的方式展示文本数据中的关键词。通过调整字体大小、颜色等方式突出文本中的高频词汇，非常适合进行文本数据的可视化分析。
Python第三方库极大地丰富了Python的生态系统，使得开发者能够快速构建功能强大的应用程序。掌握这些库的安装和使用方法对于提高开发效率至关重要。
