python常用的数据库有哪些？

1、数据收集：（1）Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；（2）Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Seleniumn一般能派上用场；（3）BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。

2、数据清理和转化：（4）Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas *** 控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；（5）Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；（6）Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。

3、数据可视化：（7）Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

4、数据模块化：（9）Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。

5、音频和图像识别：（12）OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。

6、网页：（14）Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；（15）Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。

在刚开始学习Python时，我也有与题主一样的顾虑：究竟，我们应该学习Python2还是学习Python3版本呢？其实对于Python3的抵制，大多数都是因为相信目前一些所谓的“砖家”们的说辞。

在那些“砖家”的说辞中，Python3变成了一个幼稚的，还需要成长的小婴儿，各种在2版本中支持的数据包都不能在3中使用。但，这样的说辞明显不正确。毫无争议的说，目前Python3已经兼容了绝大多数Python2的高频数据库了，大约只有不到5%的数据包不支持Python3。所以，千万不要相信所谓专家们口中的Python3婴儿说。

此外，作为未来的发展趋势，Python3正在逐步代替Python2发挥作用。Python2的使用占比在逐年下降，而Python3的使用占比却在不断上升。并且，据Python核心团队消息，他们将会在2020年停止对Python2版本的支持。而在2019年1月1日起，任何新功能也只会在Python3中更新。

所以，你现在要做的，就是抛弃传统守旧的Python2优势说法，而去拥抱目前流行的Python3。另外，语言的学习最重要的是思维，而不是格式的差别。就身边的同事而言，会Python2和3的人大有人在，并不会感觉很痛苦。

与其顾虑，不如行动，唯有行动，才能改变。

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