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python有一套很有用的标准库。标准库会随着python解释器一起安装在你的电脑上的.它是python的一个组成部分.这些标准库是python为你准备的利器,可以让编程事半功倍.
这里暂且将学习标准库的三个方面的库:
第一类：python增强
python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。
Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步，通过标准库中的re包，Python可以用正则表达式(regular expression)来处理字符串。正则表达式是一个字符串模板。Python可以从字符中搜查符合该模板的部分，或者对这一部分替换成其它内容。比如你可以搜索一个文本中所有的数字。正则表达式的关键在于根据自己的需要构成模板。此外，Python标准库还为字符串的输出提供更加丰富的格式， 比如： string包，textwrap包。
不同的数据对象，适用于不同场合的对数据的组织和管理。Python的标准库定义了表和词典之外的数据对象，比如说数组(array)，队列(Queue)。一个熟悉数据结构(data structure)的Python用户可以在这些包中找到自己需要的数据结构。此外，我们也会经常使用copy包，以复制对象。
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善（利用time包管理时间，利用datetime包管理日期和时间），你不仅可以进行日期时间的查询和变换（比如：2012年7月18日对应的是星期几），还可以对日期时间进行运算(比如2000.1.1 13:00的378小时之后是什么日期，什么时间)。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式(比如：输出’2012-7-18‘还是'18 Jul 2012')
标准库中，Python定义了一些新的数字类型(decimal包, fractions包), 以弥补之前的数字类型(integer, float)可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能（产生随机数，随机取样等）。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi，三角函数等等。(尽管numpy并不是标准库中的包，但它的数组运算的良好支持，让它在基于Python的科研和计算方面得到相当广泛的应用，可以适当关注。)
实际上，Python可以输入或输出任意的对象。这些对象可以通过标准库中的pickle包转换成为二进制格式(binary)，然后存储于文件之中，也可以反向从二进制文件中读取对象。此外，标准库中还支持基本的数据库功能(sqlite3包)。XML和csv格式的文件也有相应的处理包。
第二类：系统互动
系统互动，主要指Python和操作系统(operate system)、文件系统(file system)的互动。Python可以实现一个操作系统的许多功能。它能够像bash脚本那样管理操作系统，这也是Python有时被成为脚本语言的原因。
1) Python运行控制
sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器(interpreter), 也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU， Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。
2) 操作系统
如果说Python构成了一个小的世界，那么操作系统就是包围这个小世界的大世界。Python与操作系统的互动可以让Python在自己的小世界里管理整个大世界。
os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径(相当于’cd‘)，改变文件权限等，建立。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除，复制文件，以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能经常可以在操作系统中看到（比如ls, mv, cp等Linux命令），但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包、以及os包的一些函数等，在Python内部实现。
subprocess包被用于执行外部命令，其功能相当于我们在操作系统的命令行中输入命令以执行，比如常见的系统命令'ls'或者'cd'，还可以是任意可以在命令行中执行的程序。
4) 线程与进程
Python支持多线程(threading包)运行和多进程(multiprocessing包)运行。通过多线程和多进程，可以提高系统资源的利用率，提高计算机的处理速度。Python在这些包中，附带有相关的通信和内存管理工具。此外，Python还支持类似于UNIX的signal系统，以实现进程之间的粗糙的信号通信。
第三类：网络
现在，网络功能的强弱很大程度上决定了一个语言的成功与否。从Ruby, JavaScript, php身上都可以感受到这一点。Python的标准库对互联网开发的支持并不充分，这也是Django等基于Python的项目的出发点: 增强Python在网络方面的应用功能。这些项目取得了很大的成功，也是许多人愿意来学习Python的一大原因。但应注意到，这些基于Python的项目也是建立在Python标准库的基础上的。
1) 基于socket层的网络应用
socket是网络可编程部分的底层。通过socket包，我们可以直接管理socket，比如说将socket赋予给某个端口(port)，连接远程端口，以及通过连接传输数据。我们也可以利用SocketServer包更方便地建立服务器。
通过与多线程和多进程配合，建立多线程或者多进程的服务器，可以有效提高服务器的工作能力。此外，通过asyncore包实现异步处理，也是改善服务器性能的一个方案。
2) 互联网应用
在实际应用中，网络的很多底层细节（比如socket）都是被高层的协议隐藏起来的。建立在socket之上的http协议实际上更容易也更经常被使用。http通过request/responce的模式建立连接并进行通信，其信息内容也更容易理解。Python标准库中有http的服务器端和客户端的应用支持(BaseHTTPServer包; urllib包, urllib2包), 并且可以通过urlparse包对URL（URL实际上说明了网络资源所在的位置）进行理解和操作。
Python标准库是Python强大的动力所在，由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。
这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以及IO的功能和性能，了解计算机工作的流程，了解指令的概念。这些内容基础而重要。
Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap)，所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。
在了解操作系统时，下面是重点：
1) 操作系统的进程管理，比如什么是UID, PID, daemon
2) 进程之间的信号通信，比如使用kill传递信号的方式
学习进程相关的内容，是为了方便于学习os包，thread包，multiprocessing包，signal包
3) 文件管理，文件的几种类型。
4) 文件读写(IO)接口
5) 文件的权限以及其它的文件信息(meta data)
6) 常用系统命令以及应用，比如ls, mv, rm, mkdir, chmod, zip, tar...,
学习文件相关的内容，，是为了学习os包, shutil包中文件管理相关的部分。学习文件接口对于文本输入输出的理解很重要，也会影响到对于socket包, select包概念的理解。此外，python中的归档(archive)和压缩(compress)功能也和操作系统中的类似。
7) Linux shell，比如说file name matching，对于理解glob包等有帮助。如果你对Linux的正则表达(regular expression)有了解的话，python的正则表达的学习会变得比较容易。学习Linux命令行中的参数传递对于理解python标准库中解析命令行的包也是有用的。
Python的一大应用是在网络方面。但Python和标准库只是提供了接口，并不涉及底层。网络知识可以大大降低学习曲线的陡度。
1) TCP/IP的基础的分层架构。这方面的内容太广博了，所以可以有选择地了解骨干知识。
2) 常用的应用层协议，比如http, 以及邮件相关的协议，特别是它们的工作过程。
3) 根据需要，了解html/css/javascript/jQuery/frame等
如果想利用python建服务器，比如在google app engine上，这些知识是需要的。
标准库中定义有一些数据对象的封装。因此，你并不需要重头编写它们。相关数据结构的应用需要一些数据结构的知识，比如队列，树等。
标准库中已经实现了许多算法，比如排序等，可以方便的调用。算法的基础知识可以帮助你做决定。
Python中内置了sqlite3。如果你只需要一个简单的数据库，可以直接从标准库中调用sqlite3。
当使用Python中数据库相关的包时(比如sqlite3)，需要对数据库，特别是关系型数据库，有一个基本了解。
Python的加密算法同样基于一些经典加密算法，比如MD5，RSA算法。加密的基本知识将很有帮助。
使用非ASCII编码，比如中文时，文本编码的知识很重要。
Python基本的对象概念和动态类型概念。可以参照，并尝试阅读更多的资料和源码，来加深对概念的理解。Python标准库学习的难度在于背景知识。一个了解相关背景知识(或者其它语言的库)的程序员，可以在很短的时间内掌握Python基础库。
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