Python3 标准库概览
Python 号称"自带电池"：安装解释器就附带了数百个标准库模块，覆盖文件、网络、数据、 并发、日志等几乎一切日常需求。多数功能不必造轮子，先查标准库往往就能解决。
标准库的价值
- 零安装：随解释器分发，import 即用。
- 高质量：官方维护、文档完善、跨平台一致。
- 省时间：先想"标准库里有没有"，再决定是否引入第三方包。
常用模块速查表
| 模块 | 用途一句话 |
|---|---|
| os | 文件目录与系统操作 |
| sys | 命令行参数、解释器信息 |
| re | 正则表达式匹配替换 |
| math | 数学函数与常量 |
| random | 随机数生成 |
| datetime | 日期时间处理 |
| collections | 增强容器（deque/Counter/OrderedDict） |
| itertools | 高效迭代工具 |
| json | JSON 编解码 |
| csv | CSV 文件读写 |
| sqlite3 | 内置 SQLite 数据库 |
| threading | 多线程编程 |
| urllib | 网络请求 |
| logging | 日志记录 |
| hashlib | 哈希摘要（md5/sha256） |
| pathlib | 面向对象的路径操作 |
小示例：生成随机密码
import random, string
# string.ascii_letters 是大小写字母，digits 是数字
pwd = "".join(random.choices(
string.ascii_letters + string.digits, k=8))
print(pwd) # 输出：随机 8 位，如 aB3xY9kQ
小示例：pathlib 路径处理
from pathlib import Path
p = Path("D:/data/2024/report.csv")
print(p.name) # 输出：report.csv
print(p.suffix) # 输出：.csv
print(p.parent) # 输出：D:\data\2024
print(p.exists()) # 输出：False
小示例：collections 单词计数
from collections import Counter
words = ["apple", "banana", "apple", "pear", "apple"]
c = Counter(words)
print(c) # 输出：Counter({'apple': 3, ...})
print(c.most_common(1)) # 输出：[('apple', 3)]
小结：标准库覆盖日常绝大多数需求，os/re/math/random/datetime/json 等模块按需 import；动手写功能前先翻翻速查表，常常能省下安装第三方库的功夫。