Python好用的一个很重要的原因是其中集成了非常多的开源库函数，这些开源库函数用起来非常方便，只需要调用函数，传递参数，即可实现功能，不用再去写底层的函数。但也正是因为这些库函数开源，谁都可以建立并分享自己的库，造成Python的库函数质量良莠不齐，对应的库函数说明文档质量也参差不一。
所以，在使用Python的过程中不可避免的会遇到以下几个问题：
(1) 如何管理自己使用的库函数；
(2) 如何如何使用好这些库函数。
一、如何管理自己使用的库函数
当我们真正去下载Python软件的时候，会发现这个软件非常小，通常只有二三十MB大小，到底是什么原因，让这个这么小的软件具有那么大的功能呢，要知道隔壁功能相近的MATLAB可是有十几个GB呢。
当真正打开Python软件后，你会发现，其实这只是一个简单的编译器，能够执行一些简单的Python命令，而真正要使用Python，必须自己去添加各种各样的库函数。这也就是为什么在Python程序的最开始通常会出现import语句，这和C语言中的include是一个意思。
那么这些库函数应该去哪里下载，又该如何添加到Python中去，那是不是我们必须依靠自己来管理这些Python库呢？
当然不是，已经有前人做好这个事了。这里推荐一个软件Anaconda3，打开后界面如下。这款软件不仅封装了各种常用的库函数，并且提供在线版本更新，还集成了各种开发工具，包括Spyder等(Spyder类似于MATLAB的界面，是一个编译界面，支持断点单步调试程序，还能实时显示参数值)。有了这个软件，妈妈再也不用担心我找不到库啦。
好了好了，巴拉巴拉说了这么多，这软件这么好用，要钱么，哪里能下载？
目前貌似是不收费的，以后就不清楚啦~。
下载链接分享如下： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
这是清华大学做的一个本地镜像，下载速度还蛮快的！
二、如何使用好这些库函数
Python是一个免费的软件，这是它的优点也是它的缺点。优点是这使得它可以像linux一样被广泛传播使用；缺点是不像隔壁收费的MATLAB软件，包括库函数封装集成，库函数说明文档都给你做好。Python开发了许多库，功能基本上能和MATLAB有的一拼，但缺乏高质量的库函数说明文档。这就好比给你一台机器，但不给说明书一样。
在库函数缺乏说明文档的情况下，如何使用这些库函数呢？
以下是我的两点建议：
(1) 具体功能实现需要用到哪些库？到网上去查。Python的库非常多，甚至有些库与库之间实现了重复的功能，怎么在众多的库中，找到适合实现我当前功能需求的库，这一点非常关键，我的建议是直接去上网查。例如：要实现利用Python往excel中写入内容的功能，直接在百度上输入关键字“Python写入excel”，就会出现大量的资料，甚至包括具体的用法。这是免费带来的优势，毕竟不要钱又好用，用的人也就多了。
(2) 具体的库该怎么用？查看库函数源码。当我们不局限于实现一些简单功能的时候，例如，要利用Python修改excel中的一些特殊格式，如何充分利用好库函数呢，这时我们可以查看库函数的源码。与MATLAB最大的另一个不同就是Python开源，这一点也和linux类似，开源的好处在于，所有的库函数都能够看到源代码。打开Spyder软件，如下图所示，在命令栏中输入help (FunctionName)来查看库函数。
例如，我要查看写excel的库函数xlwt，在命令栏中输入help(xlwt)，就会出来关于这个库的相关信息，在最后一行中会显示这个库存放的路径，通过这个路径就可以找到库函数，这些函数都是开源的，可以查看源码。
当然，自己去看库函数是下下策，如果有些库配了详细的说明文档，还是去看文档吧。什么，你问我哪里有文档？不好意思，我也不知道，我知道隔壁MATLAB相关库有说明文档，毕竟人家库不开源又收费（死贵死贵），没说明文档谁还去买软件。至于Python，既免费又开源，有人给你把库都整合起来就不错了，说明文档这东西嘛，可遇不可求，代码都在那里，自己去看啊，看了还能提高自己搬砖的水平，哈哈哈嗝~~。
