python标准库有哪些模块，简单总结下。

Python 标准库非常庞大且功能强大，它被誉为"自带电池"，意味着无需安装任何第三方包就能完成大量任务。要全部列举是不现实的，但我可以按照功能分类，介绍一些最重要和最常用的模块及其功能。

功能：这是最核心的模块，无需使用 import 导入即可在任何地方使用。它包含了语言最基本的功能。
常见成员：
- 函数：print(), len(), input(), type(), isinstance(), range(), list(), dict(), str(), int(), open() 等。
- 常量：True, False, None。

os：提供了大量与操作系统交互的函数。
- 功能：文件和目录操作（重命名、删除、创建）、获取系统信息、管理进程环境变量、执行系统命令等。
- 示例：os.listdir(), os.path.join(), os.getcwd(), os.environ。
sys：提供对 Python 解释器本身相关的变量和函数的访问。
- 功能：访问命令行参数 (sys.argv)、退出程序 (sys.exit())、查看已导入的模块 (sys.modules)、标准输入/输出流 (sys.stdin, sys.stdout, sys.stderr)。
pathlib (Python 3.4+)：面向对象的文件系统路径操作，比 os.path 更现代和易用。
- 功能：路径构造、检查路径属性、文件操作。
- 示例：Path('file.txt').exists(), Path('dir') / 'subdir' / 'file.txt'。

collections ：提供了许多有用的容器数据类型 ，作为内置类型（list, dict, set, tuple）的替代和增强。
- namedtuple: 创建有名字段的元组子类，可通过属性访问。
- deque: 双端队列，从两端添加或弹出元素效率很高，适合实现队列和栈。
- Counter: 计数器，用于统计可哈希对象的出现次数。
- defaultdict: 字典子类，在键不存在时提供默认值。
- OrderedDict : 字典子类，记录键的插入顺序（Python 3.7+ 普通 dict 也保序，但此类提供额外方法）。
typing (Python 3.5+)：支持类型提示，使代码更清晰，便于静态类型检查器和IDE进行分析。
- 功能：提供 List, Dict, Tuple, Union, Optional 等类型标注工具。
heapq：堆队列算法（优先队列）的实现。
bisect：数组二分查找算法，用于维护已排序的列表而不必每次排序。
array：提供了一种紧凑的数组类型，用于存储基本类型（如整数、浮点数），比列表更高效。

datetime：用于操作日期和时间的类。
- 功能：日期 (date)、时间 (time)、日期时间 (datetime)、时间间隔 (timedelta)。
time：提供与时间相关的各种函数，通常更侧重于时间戳和睡眠。
- 功能：获取当前时间戳 (time.time())、线程睡眠 (time.sleep())、转换时间格式。

math：提供了标准的数学函数和常量。
- 功能：三角函数、对数、指数、平方根、向上/向下取整、π (math.pi)、e (math.e)。
random：生成各种分布的伪随机数。
- 功能：生成随机整数/浮点数 (random.randint(), random.random)、随机序列洗牌 (random.shuffle())、随机抽样 (random.sample())。
statistics (Python 3.4+)：计算基本的统计量。
- 功能：均值 (mean)、中位数 (median)、方差 (variance)、标准差 (stdev)。

json：用于编码和解码 JSON 数据。
- 功能：将 Python 对象序列化为 JSON 字符串 (json.dumps())，将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象 (json.loads())，与文件交互 (json.dump(), json.load())。
pickle：Python 专用的序列化模块，可将任意 Python 对象转换为字节流。
- 功能：用于 Python 程序间的数据交换和保存程序状态。注意：不要反序列化不受信任的来源。
sqlite3：提供了对 SQLite 嵌入式数据库的接口。
csv：用于读写 CSV (逗号分隔值) 文件。

gzip , zipfile , tarfile ：分别用于处理 .gz, .zip, .tar.* 格式的压缩和解压缩。

threading：提供线程相关的操作，用于实现多线程。
- 注意：由于 GIL 的存在，多线程不适合 CPU 密集型任务，但适合 I/O 密集型任务。
multiprocessing：使用子进程而非线程来实现并行，可以绕过 GIL，充分利用多核 CPU。
concurrent.futures (Python 3.2+)：提供了线程池和进程池的高级接口，简化了异步执行任务。

logging ：提供了灵活的事件日志系统，是 print 语句的强大替代品。
- 功能：支持不同的日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）、输出到不同目标（文件、控制台）、自定义格式。
unittest：Python 自带的单元测试框架。
doctest：通过搜索看起来像交互式 Python 会话的文本来测试代码。
pdb：Python 自带的交互式源代码调试器。
timeit：测量小代码片的执行时间。
venv (Python 3.3+)：用于创建轻量级的"虚拟环境"，管理项目的依赖包。

re ：正则表达式操作，提供强大的字符串匹配和替换功能。
itertools：提供了用于操作迭代对象的函数，用于创建高效的自定义迭代器。
functools：用于高阶函数（操作或返回其他函数的函数）。
- functools.lru_cache: 一个装饰器，为函数提供缓存功能（记忆化）。
enum (Python 3.4+)：用于创建枚举类型。
argparse：用于编写用户友好的命令行接口，解析命令行参数。
configparser ：用于读写 Windows 风格的 .ini 配置文件。

要探索完整的标准库列表，最权威的来源是 Python 官方文档 ：
https://docs.python.org/3/library/index.html