Python，我用这些库就够了！！！

有没有比 matplotlib 更好的绘图库？求解

anaconda

1 2 我用 aiohttp 代替

@ericls 好吧，我服，所以要多交流交流啊

代替 Flask 应该可以有，但是 代替 requests 我要去看看。

virtualenvwrapper

@luxinxin 这个是啥？ Sublime text 插件？

@AutoRip 绘图咱不懂。。。

peewee 我也用， SQLAlchemy 太复杂了

@ty89 我现在用 pyvenv ，是不是 python3 自带的忘了； virtualenvwrapper 以前用过

@lixuda 我是因为 SQL Server ...现在打算放弃 SQL Server 了...

collections 用的也比较多吧

- 库
- tornado
- sqlalchemy - 只用核心部分( http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/tutorial.html), 不用 ORM 部分.
- sqlalchemy-migrate - 感觉不好用, 但苦于没有好的替代品, https://github.com/zzzeek/alembic 好像还没稳定.
- jinja2
- pycurl (主要用于 tornado.curl_httpclient 实现异步爬虫)
- enum34
- mock
- celery
- raven (sentry)
- pycrypto
- 工具
- virtualenvwrapper(virtualenv)
- pylint
- flake8
- tox
- coverage
- fabric 部署

直接用 pymongo 和 redis-py 操作数据库的路过

@kinghui 看到好多一直没去好好看看的库啊

工具里面 fabric 是要去搞下，其他有些 pylint 和 flake8 编辑器插件也能覆盖了

@bonfy pylint 和 flake8 分别用在在编辑器, git 钩子和持续集成.

你的爬虫不用 BeautifulSoup ?

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
Windows 福利

@kinghui 嗯

@mornlight 既然问了，那我也只能回答，以前用，现在我觉得 pyquery 比较省事。。。

@lishunan246 这个我服，好吧，我以前也一直下那种编译好的， exe 直接安装的，但是这么多，你也要挑一下啊

补充两个:

- pbr 简化 setup.py
- bumpversion 一键发版: 更改相应文件中的版本号, 提交并打 tag.

numpy
matplotlib

做统计的表示没有 numpy 不能忍，没有 pandas 好像缺点什么

默默的点了收藏，大家继续啊。。

scipy

下面直接装 Anaconda3
然后升级 pandas 和 numpy

@imn1 我就靠 pandas 读 csv/excel 了，省了太多事

parsel ， scrapy 的选择器，小爬虫用 requests+parsel 很爽

SQLAlchemy 好像的确是挺难用

jedi python 智能补全

python 就是简单啊，各种 lib 的易用性做的太好了

难道没有 Django

包管理
- pip
- wheel 没这俩其他白扯
http
- requests 不解释
html dom
- lxml 随着最近深度使用，发现 xpath 语法真心强大
- bs4 ， pyquery 之流，选择器的语法，挺基础的
命令行:
- click
- docopt 神器
路径
- pathlib 据说不错，没用过
文档
- sphinx 生成 pdf 贼好用
web 框架
- Django 大而全
- Flask 轻快小巧
界面
- PyQt 没用过不过也提一下吧
以上
PS:本人一般只用 py 写点小脚本小爬虫，以上也就够了，在这留个备份
PPS:爬虫我现在已经全面转到 requests+lxml ，纯手撸，简直爽的飞起
PPPS:如果有其他好用的欢迎补充阿~

人生苦短，改用 C#

（标准库啥都有。。。还跨各种桌面和移动平台）

@oyjc
numpy pandas matplotlib scipy sympy
这几个 C#里都没有类似的吧

beautifulsoup 和 fabric 我都在用啊

pyqt4

@oisc @imn1 @Eleutherios 几位看起来都是数据分析褂的大神啊

@siloong click 和 docopt 都用过，都觉得不错，但是还是觉得缺点什么。。。

@oyjc 乱入的 C#大神么？

beautifulsoup 、 GraphLab-Create 、 ipython 、 jupyter 、 numpy
至于其他的，可以看看 O'Reilly 的免费书[20 Python Libraries You Aren't Using (But Should)]( http://www.oreilly.com/programming/free/20-python-libraries-you-arent-using-but-should.csp)
里面有些还是挺有用的

@fatestigma 20 Python Libraries You Aren't Using (But Should) 这个真的可以有

安装了 anaconda ，科学计算什么的 pandas 才是最好的库，楼上要的画图库还有 seaborn ，这个可以替代 plt ，交互式的还有 bokeh 也不错，还一个服务叫 plot.ly 也还行

tensorflow

@xuboying 嗯，这个重量级，如雷贯耳，然而碰都没碰过。。。

你们都不用 MySQLdb 么

py 明明优点就是库多，你却说这些就足够了

pymysql,PIL

@gouchaoer 库多的目的是让更多人找到自己合适的库吧，而不是让一个人找到更多的库。几个库对于个人够用没毛病……

来一个， huey

@wohenyingyu02 +1

@gouchaoer
库多的确是 py 的优点，但是多也增加了直接找到自己想要库的难度（而且质量说实在的，也是有高低的）

就比如我当时做爬虫，也看过其他， scrappy 也看过，太重了，不适合，选了好久才发现 requests 的

所以这里大家多交流下，好的库是会发光的，引起共鸣的，正好别人推荐了好的库是自己一直在找寻的，或者自己想要去看的库也是得到过别人认可的，那就省了好多事了

个人见解，欢迎交流

@ansheng Django 陆续从头到底看了两遍，结果还是用 flask 多，中间也尝试过　 bottle 和 web.py ；其实 bottle 也不错的，就是大家用的少，插件也不是很多，遇到坑出坑难度比较大。。。

@dsg001 parsel 倒是没看到过。。嗯，去看下

@em70 @mingyun pymysql,MySQLdb 当时都用过的，后来用了 peewee

@Rand01ph 好像是 peewee 作者的库，他是有多爱那“ huey ”，库的名字　测试样例　都是 huey...

弱问 peewee 比 SQLAlchemy 好在哪？我一直用 SQLAlchemy 。求指点

@yanzixuan 这个问题好，我不一定能回答好，我尽力。最好自己用用体会，不会占很多时间，上手极快

SQLAlchemy 我觉得是这样的，我以前用来连 SQL Server 的，不用这个还不行；感觉很重量，源码也没看，估计太大了，受不了；那个文档也是硬着头皮读的，感觉能看下来也不容易，每次写还是要去看文档。。。不知道是不是我自己问题。反正觉得重量级的，啥都能做，就是要去查

就比如说一个表数据搜索出来转 json 吧，找到 stackoverflow 才找到的

peewee 虽然不支持 sql server ，但是其他的数据库常见的都支持，而且单文件吧，看源码也不吃力（有问题动手也有方向感。。。）
然后他的 example 还有 playhouse 看看还是蛮符合你实际使用遇到的问题的，比如那个倒 json ， playhouse 中就有
我主要觉得文档读着不吃力，能看源码，用着也没毛病，语法也人性化，至于功能现在属于浅尝，蜜月期，没感觉到毛病（但是感觉功能上还是 SQLalchemy 全的，我就是有这种想法）

为什么弃，就是觉得太重， peewee 感觉轻，觉得作者就是遇到其他库遇到问题后自己造了个轮子方便大家用的感觉


个人感觉，欢迎大家补充

> pip list

arrow (0.8.0)
attrs (16.2.0)
autopy (0.51)
backports-abc (0.4)
backports.shutil-get-terminal-size (1.0.0)
beautifulsoup4 (4.5.1)
certifi (2016.9.26)
cffi (1.8.3)
characteristic (14.3.0)
chardet (2.3.0)
ChatterBot (0.4.11)
click (6.6)
colorama (0.3.7)
constantly (15.1.0)
contextlib2 (0.5.4)
coverage (4.2)
coveralls (1.1)
cssselect (1.0.0)
decorator (4.0.10)
defusedxml (0.4.1)
demjson (2.2.4)
discord-simple (0.0.1.15)
Django (1.10.3)
docopt (0.6.2)
docutils (0.12)
elasticsearch (5.0.1)
enum34 (1.1.6)
et-xmlfile (1.0.1)
eventlet (0.19.0)
Flask (0.11.1)
Flask-Cors (3.0.2)
Flask-GoogleMaps (0.2.4)
Flask-Login (0.4.0)
funcsigs (1.0.2)
future (0.16.0)
fuzzywuzzy (0.12.0)
geographiclib (1.46.3)
Geohash (1.0)
geopy (1.11.0)
gevent (1.1.2)
googlemaps (2.4.4)
gpsoauth (0.4.0)
gpxpy (1.1.1)
greenlet (0.4.9)
haversine (0.4.5)
http-prompt (0.7.0)
httpie (0.9.6)
idna (2.1)
imageio (1.6)
incremental (16.10.1)
iniherit (0.3.4)
ipaddress (1.0.17)
ipython (5.1.0)
ipython-genutils (0.1.0)
itsdangerous (0.24)
jdcal (1.3)
Jinja2 (2.8)
jsondatabase (0.1.3)
lxml (3.6.1)
MarkupSafe (0.23)
mock (2.0.0)
mod-wsgi (4.4.23+ap24vc9)
msgpack-python (0.4.8)
MySQL-python (1.2.5)
Naked (0.1.31)
networkx (1.11)
nltk (3.2.1)
numpy (1.11.0)
oauthlib (2.0.0)
openpyxl (2.4.0)
paho-mqtt (1.2)
pandas (0.18.1)
parsel (1.0.3)
parsimonious (0.7.0)
path.py (8.2.1)
pathlib2 (2.1.0)
pbr (1.10.0)
peewee (2.8.5)
pickleshare (0.7.4)
Pillow (3.4.2)
pip (9.0.1)
polyline (1.3.1)
progressbar (2.3)
prompt-toolkit (1.0.9)
protobuf (3.0.0b4)
protobuf-to-dict (0.1.0)
py2exe (0.6.9)
pyasn1 (0.1.9)
pyasn1-modules (0.0.8)
pycparser (2.17)
pycrypto (2.6.1)
pycryptodomex (3.4.3)
pycurl (7.43.0)
PyDispatcher (2.0.5)
Pygments (2.1.3)
pymongo (3.3.1)
pyOpenSSL (16.2.0)
pypiwin32 (219)
PyQt4 (4.11.4)
pyquery (1.2.13)
pyreadline (2.1)
pyspider (0.3.7)
python-dateutil (2.5.3)
python-engineio (1.0.3)
python-slugify (1.2.1)
python-socketio (1.4.2)
python-telegram-bot (5.0.0)
python-twitter (3.1)
pytz (2016.7)
pywin32 (220)
PyYAML (3.11)
queuelib (1.4.2)
raven (5.23.0)
records (0.4.3)
requests (2.10.0)
requests-mock (1.0.0)
requests-oauthlib (0.7.0)
s2sphere (0.2.4)
Scrapy (1.1.1)
selenium (3.0.1)
service-identity (16.0.0)
setuptools (28.8.0)
shadowsocks (2.8.2)
shellescape (3.4.1)
simplegeneric (0.8.1)
singledispatch (3.4.0.3)
six (1.9.0)
socketIO-client (0.7.0)
splinter (0.7.5)
SQLAlchemy (1.1.3)
tablib (0.11.2)
termcolor (1.1.0)
textblob (0.11.1)
timeout-decorator (0.3.2)
tornado (4.4.2)
tqdm (4.9.0)
traitlets (4.3.1)
tushare (0.5.5)
Twisted (16.5.0)
u-msgpack-python (2.3.0)
Unidecode (0.4.19)
urllib3 (1.19)
vboxapi (1.0)
virtualenv (15.1.0)
w3lib (1.15.0)
wcwidth (0.1.7)
web.py (0.38)
websocket-client (0.37.0)
Werkzeug (0.11.11)
wheel (0.29.0)
win-unicode-console (0.5)
WsgiDAV (2.0.1)
WTForms (2.1)
xlrd (1.0.0)
xxhash (0.6.1)
youtube-dl (2016.11.4)
yoyo-migrations (5.0.3)
zope.interface (4.3.2)

有没有人总结个 Java 版的？

@bonfy 想学习下你怎么组织代码骨架的, 在使用 peewee 的时候, 不知道方不方便导出一个 demo 放 github 上 , 学习学习

@lgpqdwjh 我因为也是最近才开始用 peewee 的，还没有一个完整的项目

demo 的话， 我自己整理的模板里面倒是有一个很简单的 Flask + peewee + nginx 的 Demo template, 你可以先看下（这个主要是给自己以后写的时候，配置啥的方便一点）

[https://github.com/bonfy/template/tree/master/web/flaskdemo]( https://github.com/bonfy/template/tree/master/web/flaskdemo)

里面

models.py 最简单的 peewee 的例子， peewee doc 的都比这个完整
app.py 就是最简单的集成 peewee 到 flask

还在整理，你可以先看下，自己扩展

@lgpqdwjh 额， 不支持 markdown

地址连接有点问题，是下面这个

https://github.com/bonfy/template/tree/master/web/flaskdemo

jupyter scikit-learn keras theano

@bonfy 好的, 谢谢

@bonfy 麻烦问下 mssql 用什么库链接并插入图像数据，一直无法用 pymssql 插入图片数据，麻烦问问
另外插入更新数据库数据你们是每条语句都建立链接，然后打开数据库执行一条语句，然后在关闭数据库。还是有什么方法同时执行

Python 好玩的库太多了...这点哪够...
那些专家研究出来的人工智能、机器学习随手都能拿来用，这就是 Python 的强大

@LeoEatle 说的是 人工智能、机器学习的太多了，大神推几个精华的，让我们少走点弯路啊。。。

@qile1
一个个回答吧

1. 插入图像数据，我知道 SQL SERVER 是有一个 image 字段，可以存这种二进制数据，但是你的业务是否真的有必要这么存，可以找个文件服务器存图片，然后数据库存服务器图片存放地址这种方案是否可以呢？ 因为你存二进制，那个表会很大，迁移维护都麻烦。。。 当然如果你一定要存，我不知道你说的无法插入图像数据是怎么回事，能否具体点？ pymssql 可以直接写 sql 存吧？也不行？图片转二进制存呢？

2. 关于关闭数据库，我一般用来用在 Flask 里面，我特地去翻了下以前的代码，我也惊呆了，以前没好好研究，虽然觉得有问题，但是也就得过且过了。。。

用了 Flask-SQLalchemy,结果整个里面就一句，而且跑下来没毛病（或者我还没意识到毛病）。。。

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mssql+pyodbc://usr:password@server:port/database'

然后就没去管它。。。。可以研究下 Flask-SQLalchemy 里面有没有这个控制逻辑。

然后自己写吧，单独的用，我想想我应该是会手动连，然后执行业务吧（也不用执行一条就关闭吧），捕捉到异常就回滚，然后手动关闭数据库；还有你可以试试 with 嘛，这样不用自己手动关了

alabaster (0.7.9)
algorithms (1.0)
amqp (2.1.4)
anaconda-client (1.6.0)
anaconda-navigator (1.2.3)
appdirs (1.4.0)
appnope (0.1.0)
appscript (1.0.1)
apptools (4.4.0)
argcomplete (1.0.0)
argh (0.26.2)
args (0.1.0)
arrow (0.10.0)
astroid (1.4.7)
astropy (1.3)
attrs (16.3.0)
Babel (2.3.4)
backports-abc (0.5)
backports.shutil-get-terminal-size (1.0.0)
baidupan (0.0.1)
baidupcsapi (0.3.8)
basemap (1.0.7)
beautifulsoup4 (4.5.1)
billiard (3.5.0.2)
bitarray (0.8.1)
blaze (0.10.1)
blinker (1.4)
bokeh (0.12.3)
boto (2.45.0)
Bottlechest (0.7.1)
Bottleneck (1.1.0)
bs4 (0.0.1)
buildozer (0.32)
bypy (1.2.22)
bz2file (0.98)
cairocffi (0.7.2)
celery (4.0.2)
certifi (2016.9.26)
cffi (1.9.1)
chainer (1.16.0)
characteristic (14.3.0)
chardet (2.3.0)
ChatterBot (0.5.3)
chest (0.2.3)
click (6.6)
click-plugins (1.0.3)
cligj (0.4.0)
clint (0.5.1)
cloudpickle (0.2.1)
clyent (1.2.2)
cmd2 (0.6.8)
colorama (0.3.7)
conda (4.2.13)
conda-build (2.0.12)
conda-manager (0.4.0)
conda-verify (2.0.0)
configobj (5.0.6)
constantly (15.1.0)
contextlib2 (0.5.4)
coverage (4.1)
coveralls (1.1)
creepy (0.1.6)
cryptography (1.6)
cssselect (1.0.0)
cycler (0.10.0)
Cython (0.25.2)
cytoolz (0.8.2)
dask (0.12.0)
datashape (0.5.3)
decorator (4.0.10)
defusedxml (0.4.1)
demjson (2.2.4)
descartes (1.0.2)
dill (0.2.5)
DIRECT (1.0.1)
discord-simple (0.0.1.17)
Django (1.10.4)
docopt (0.6.2)
docutils (0.13.1)
dynd (0.7.3.dev1)
elasticsearch (5.0.1)
enum-compat (0.0.2)
enum34 (1.1.6)
et-xmlfile (1.0.1)
eventlet (0.20.0)
Fabric (1.13.1)
fastcache (1.0.2)
feedgenerator (1.8)
filelock (2.0.7)
Fiona (1.7.0.post2)
flake8 (3.2.1)
Flask (0.12)
Flask-Cors (2.1.2)
Flask-GoogleMaps (0.2.4)
Flask-Login (0.4.0)
funcsigs (1.0.2)
future (0.16.0)
fuzzywuzzy (0.14.0)
gensim (0.13.2)
geographiclib (1.46.3)
Geohash (1.0)
geopandas (0+unknown)
geopy (1.11.0)
get (0.0.0)
gevent (1.1.2)
gitdb2 (2.0.0)
GitPython (2.1.1)
gizeh (0.1.10)
glueviz (0.9.1)
googlemaps (2.4.5)
gpsoauth (0.4.0)
gpxpy (1.1.2)
greenlet (0.4.11)
h5py (2.6.0)
hashids (1.1.0)
haversine (0.4.5)
HeapDict (1.0.0)
http-prompt (0.8.0)
httpie (0.9.9)
idna (2.1)
imageio (2.1.1)
imagesize (0.7.1)
incremental (16.10.1)
iniherit (0.3.6)
ipaddress (1.0.17)
ipykernel (4.5.2)
ipython (5.1.0)
ipython-genutils (0.1.0)
ipywidgets (5.2.2)
itsdangerous (0.24)
jdcal (1.3)
jedi (0.9.0)
jieba (0.38)
Jinja2 (2.8)
joblib (0.9.4)
jsondatabase (0.1.6)
jsonschema (2.5.1)
jupyter (1.0.0)
jupyter-client (4.4.0)
jupyter-console (5.0.0)
jupyter-core (4.2.1)
Keras (1.0.8)
Kivy (1.9.1)
Kivy-Garden (0.1.4)
kombu (4.0.2)
lazy-object-proxy (1.2.1)
llvmlite (0.15.0)
locket (0.2.0)
lxml (3.6.4)
Mako (1.0.6)
Markdown (2.6.6)
MarkupSafe (0.23)
matplotlib (1.5.1)
mccabe (0.5.3)
mistune (0.7.3)
mock (2.0.0)
mod-wsgi (4.5.11)
mpmath (0.19)
msgpack-python (0.4.8)
multipledispatch (0.4.9)
munch (2.0.4)
Naked (0.1.31)
nb-anacondacloud (1.2.0)
nb-conda (2.0.0)
nb-conda-kernels (2.0.0)
nbconvert (4.2.0)
nbformat (4.2.0)
nbpresent (3.0.2)
networkx (1.11)
nltk (3.2.1)
nose (1.3.7)
notebook (4.3.0)
numba (0.30.0)
numexpr (2.6.1)
numpy (1.11.2)
oauthlib (2.0.1)
odo (0.5.0)
openpyxl (2.4.0)
Orange3 (3.3.6)
paho-mqtt (1.2)
pandas (0.19.1)
paramiko (2.1.1)
parsel (1.1.0)
parsimonious (0.7.0)
partd (0.3.6)
passlib (1.7.0)
path.py (0.0.0)
pathlib (1.0.1)
pathlib2 (2.1.0)
pathtools (0.1.2)
patsy (0.4.1)
pbr (1.10.0)
peewee (2.8.5)
pelican (3.6.3)
pep8 (1.7.0)
pexpect (4.0.1)
pickleshare (0.7.4)
Pillow (3.4.2)
pip (9.0.1)
pkginfo (1.4.1)
pluggy (0.4.0)
ply (3.9)
polyglot (16.7.4)
post (0.0.0)
prompt-toolkit (1.0.9)
protobuf (3.1.0.post1)
psutil (5.0.1)
ptyprocess (0.5.1)
public (0.0.0)
py (1.4.31)
pyasn1 (0.1.9)
pyasn1-modules (0.0.8)
pycodestyle (2.2.0)
pycosat (0.6.1)
pycparser (2.17)
pycrypto (2.6.1)
pycryptodomex (3.4.3)
pycuda (2016.1.2)
pycurl (7.43.0)
PyDispatcher (2.0.5)
pyface (5.1.0)
pyFirmata (1.0.3)
pyflakes (1.3.0)
pygame (1.9.2)
Pygments (2.1.3)
pygubu (0.9.7.8)
pylint (1.5.4)
pymongo (3.4.0)
PyMySQL (0.7.9)
PyNaCl (1.0.1)
pyopencl (2016.2)
pyOpenSSL (16.2.0)
pyparsing (2.1.4)
pyproj (1.9.5.1)
pyqtgraph (0.9.10)
pyquery (1.2.17)
pyreadline (2.1)
pyserial (3.2.1)
pyspider (0.3.8)
pytest (3.0.5)
python-dateutil (2.6.0)
python-engineio (1.1.0)
python-slugify (1.2.1)
python-socketio (1.6.1)
python-telegram-bot (5.3.0)
python-twitter (3.2)
pytools (2016.2.1)
pytz (2016.10)
PyYAML (3.12)
pyzmq (16.0.2)
QtAwesome (0.3.3)
qtconsole (4.2.1)
QtPy (1.1.2)
query-string (0.0.0)
queuelib (1.4.2)
raven (5.32.0)
records (0.5.0)
redis (2.10.5)
request (0.0.0)
requests (2.12.4)
requests-mock (1.2.0)
requests-oauthlib (0.7.0)
requests-toolbelt (0.7.0)
rope-py3k (0.9.4.post1)
rsa (3.4.2)
ruamel-yaml (-VERSION)
s2sphere (0.2.4)
scikit-image (0.12.3)
scikit-learn (0.18.1)
scipy (0.18.1)
Scrapy (1.3.0)
selenium (2.53.6)
service-identity (16.0.0)
setupfiles (0.0.0)
setuptools (32.3.0)
shadowsocks (2.8.2)
Shapely (1.5.16)
shellescape (3.4.1)
simplegeneric (0.8.1)
singledispatch (3.4.0.3)
six (1.10.0)
smart-open (1.3.4)
smartypants (1.8.6)
smmap2 (2.0.1)
snowballstemmer (1.2.1)
snownlp (0.12.3)
socketIO-client (0.7.2)
sockjs-tornado (1.0.3)
Sphinx (1.5.1)
sphinx-rtd-theme (0.1.9)
splinter (0.7.5)
spyder (3.0.2)
SQLAlchemy (1.1.4)
sqlalchemy-migrate (0.10.0)
sqlparse (0.2.2)
statsmodels (0.6.1)
sympy (1.0)
tables (3.3.0)
tablib (0.11.3)
Tempita (0.5.2)
termcolor (1.1.0)
terminado (0.6)
textblob (0.11.1)
Theano (0.8.2)
timeout-decorator (0.3.2)
toolz (0.8.2)
tornado (4.4.2)
tox (2.5.0)
tqdm (4.10.0)
traitlets (4.3.1)
traits (4.5.0)
traitsui (5.1.0)
tushare (0.6.7)
twine (1.8.1)
Twisted (16.6.0)
typogrify (2.0.7)
u-msgpack-python (2.3.0)
unicodecsv (0.14.1)
Unidecode (0.4.19)
urllib3 (1.19.1)
utils (0.9.0)
vine (1.1.3)
virtualenv (15.1.0)
w3lib (1.16.0)
watchdog (0.8.3)
wcwidth (0.1.7)
websocket-client (0.37.0)
Werkzeug (0.11.11)
wheel (0.29.0)
widgetsnbextension (1.2.6)
wrapt (1.10.8)
xlrd (1.0.0)
XlsxWriter (0.9.4)
xlwings (0.10.1)
xlwt (1.1.2)
zope.interface (4.3.3)

numpy, pandas, matplotlib, django

@samtoto @softcheck 好吧，两位大神麻烦还是精简一下，拣几个重点说说，这么多咱消化不了啊。。。。

@bonfy


其实，库用的多，对我来说，是因为水平低，经常需要各种库来帮忙，估计高人都是很少几个库就能搞定很多需求了。

常用的库：
pip install numpy scipy matplotlib xlrd pandas geopy algorithms

@softcheck 这样就清爽多了

慢慢来嘛，水平都是慢慢涨的。。。多分享多交流

@bonfy

嗯，但愿如涓流汇江海

马克下吧,

@bonfy 非常感谢你的回复，我看 pymssql 里面好像有说无法插入超过 8000 字符，我是往已有的程序数据库插入图片，程序已经设计好，主要是取得检验仪器原始数据及图片插入检验系统。
当图片数据超过 8000 ，用 pymssql 插入就报错。不知道有什么办法可以插入大点的图片图片大小在 8k-50k 之间。

@qile1

你先确认下 是否是 pymssql 的限制 8000 字符，也看看是否有可能是 SQL SERVER 上有字符限制。。。

如果确认 pymssql 的限制，那如果有源码的话 看看为啥这么限制，是否可以去掉限制，或者可以设置这个限制大小

最后没有办法的办法，有没有库可以压缩下图片，比如 pillow 研究下，是否有可能在程序里面先压缩，然后再存