**在Python中调用库的核心流程是：在隔离的虚拟环境中用包管理器安装依赖（如pip、conda或poetry），再通过import语句进行导入，并以清晰的项目结构与版本锁定保证可维护与可复现。**围绕这一流程，你需要掌握库的安装、导入、命名空间、动态加载、调试与依赖治理等关键知识点，并在团队或企业环境中使用规范化工具链与CI/CD实现持续验证与发布，以降低“库找不到”“版本冲突”等常见风险。

# Python中调用库的完整指南：安装、导入、结构与实战

## 一、核心概念与总体流程
**理解库（library）、模块（module）与包（package）的关系，是正确调用库的起点。**在Python生态中，模块是单个.py文件，包是包含__init__.py（或使用命名空间包）的目录集合，库可以由一个或多个包与模块组成。调用库的第一步是确保它位于解释器的搜索路径（sys.path）可见位置，通常安装到当前虚拟环境的site-packages目录。借助虚拟环境隔离依赖与解释器，使不同项目的库版本互不干扰，是调用库与管理依赖的基础设施。

**标准库与第三方库的导入方式一致，但获取方式与升级策略不同。**标准库随Python发行版提供，导入时直接import即可；第三方库需要先通过包管理器安装至环境。使用import与from ... import ...是两种常见调用方式：前者导入模块命名空间，后者导入具体对象。为避免命名冲突，可使用as起别名。采用清晰的命名与显式导入有助于可读性和可维护性，也更符合PEP 8在导入顺序与分组方面的风格建议。

**“安装→导入→调用→验证”的闭环流程能显著降低调用库的出错率。**通常做法是：选择合适的包管理器安装库；在代码顶部以绝对导入写明依赖；在单元测试或REPL中调用核心API进行快速验证；最后将版本需求固化在requirements.txt或pyproject.toml中。该闭环强调环境可复现与导入路径可预期，确保团队成员在任意机器上都能稳定调用相同的库版本并得到一致结果。

## 二、安装与管理第三方库
**选择合适的依赖管理工具决定了“调用库”的上限体验。**pip是最通用的包管理器，搭配venv可满足多数项目；pipx适合隔离安装命令行工具；poetry与pipenv提供依赖解析与锁定；conda侧重跨语言依赖（如科学计算的C/Fortran库），并提供环境级管理。无论选择哪种，都建议将项目依赖显式化并纳入版本控制，以保证可复现性与团队协作的稳定性。

| 工具/特性 | 环境隔离 | 依赖解析与锁定 | 构建/发布支持 | 跨语言二进制 | 学习曲线 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| pip + venv | 有（venv） | 弱（需手动pin） | 中（配合build/setuptools） | 弱 | 低 | 通用Web/脚本项目 |
| pipenv | 有 | 中（Pipfile.lock） | 中 | 弱 | 中 | 中小型应用 |
| poetry | 有 | 强（poetry.lock） | 强（PEP 517/518） | 弱 | 中 | 库开发与应用并重 |
| conda | 有（conda env） | 中 | 弱（偏向环境） | 强 | 中 | 科学计算/数据科学 |
| pipx | 每工具隔离 | 不涉及 | 弱 | 弱 | 低 | 安装CLI工具 |

**理解PyPI与轮子（wheel）的关系，有助于更稳健地安装与导入库。**大多数第三方库托管在PyPI，pip默认从PyPI下载源代码包或wheel。wheel是预构建的二进制分发格式，安装速度快且避免本地编译依赖。跨平台与ABI兼容会影响wheel可用性；在安装失败或缺失系统依赖时，应查阅项目文档与发行说明。根据Python Packaging Authority的指南，建议优先使用受信任索引与签名机制，并将依赖最小化（Python Packaging Authority, 2024）。

**在企业网络与镜像场景下，安装策略需要配合审计与缓存。**可以通过pip的--index-url和--extra-index-url配置私有索引，结合缓存代理提升下载速度；同时用constraints.txt或锁定文件确保版本一致。为提升可观测性，可在CI中执行pip check与pip list --outdated，并产出依赖快照供安全扫描工具分析；在数据科学场景中，可用conda lock或导出environment.yml固化环境。

## 三、import 的正确姿势
**优先使用绝对导入，必要时使用受控的相对导入，避免星号导入。**绝对导入（import package.module）可读性强，便于工具静态分析；相对导入（from . import submodule）适合包内部引用，但需要清晰的包结构；星号导入（from x import *）会污染命名空间并降低可维护性，除非在__init__.py中为公共API明确控制__all__。为提升可读性与性能，可将重型导入放在函数内延迟加载，但要注意导入失败的异常处理。

**理解命名空间包与传统包的差异，避免导入路径陷阱。**传统包以__init__.py标识包边界；命名空间包（PEP 420）允许拆分包代码到多个目录，适合大型插件生态。调用库时，如果你的项目或依赖使用命名空间包，务必确保安装路径与sys.path顺序一致，避免由于同名命名空间冲突导致的“导入到旧代码”问题。对于公共API，建议在包根目录下做最小化转发，保持外部import路径稳定。

**把握导入的运行时语义，才能精准调试“导入失败”。**模块在首次import时会执行顶层代码并生成模块对象，随后缓存于sys.modules，二次导入会复用缓存。若需要重载，可使用importlib.reload，但要评估副作用。常见的坑包括：顶层即执行昂贵I/O、循环导入导致部分对象未定义、在包初始化阶段抛出异常。将顶层副作用降到最低、分解依赖与延迟导入，是稳健调用库的重要实践。

## 四、项目结构与可维护性
**采用清晰的项目结构与src布局，可显著减少导入歧义。**常见结构为：src/yourpkg放置库代码，tests/存放测试，pyproject.toml或setup.cfg定义元数据与构建。src布局可防止因为工作目录恰好含有同名包而“误导入”本地代码；测试时通过pip install -e .或poetry install确保测试针对已安装包而非源码路径。借助这样的结构，import路径更稳定，调用库的行为在本地与CI环境更一致。

**通过版本锁定与可复现构建，保证“今天与明天的导入一致”。**requirements.txt适合应用固定依赖；constraints.txt用于限制上界以便局部升级；pip-tools可从抽象需求生成锁定文件；poetry的poetry.lock与pipenv的Pipfile.lock内建解析与锁定。稳定的调用库体验依赖可复现的依赖图，建议在CI中校验锁定文件未漂移，并对关键依赖配置语义化版本范围与兼容标记（markers）以适配不同平台与Python版本。

**类型标注与编辑器集成能提前暴露导入与API问题。**借助类型提示（typing、PEP 561 stub包）、静态检查（mypy、pyright）与IDE（VS Code、PyCharm）的自动补全与跳转，可更早发现由于导入路径变更或API签名变化导致的错误。对于常见第三方库，可安装types-xxx的类型桩；同时启用ruff/flake8等风格检查器，保证import顺序、未使用导入等问题在提交前被修复。**在调用库之前“看得到”API，是减少运行时错误的重要方式。**

## 五、运行时动态加载与插件机制
**当需要按需扩展功能时，可使用importlib进行动态导入。**importlib.import_module支持以字符串在运行时导入模块；结合getattr可从模块中获取对象并调用。此模式适用于可插拔后端、驱动或数据转换器等场景，也便于A/B实验按特性开关启用实现。为确保安全与可观测性，建议对可导入目标做白名单约束、日志记录与异常隔离，避免由于动态导入导致的隐蔽故障。

**更成熟的插件生态可通过入口点（entry points）发现与加载扩展。**基于importlib.metadata（或setuptools entry_points），库可以声明自身提供的扩展点，第三方包只要在安装时注册对应入口点，主应用即可自动发现并导入插件。该机制广泛用于测试框架、格式化器与数据处理平台，既保留了import的灵活，又提供了可声明的元数据。**对外暴露稳定的扩展接口与版本约束，是长期演进的关键。**

**动态导入需兼顾安全、性能与可调试性。**来自不受信任来源的模块字符串存在注入风险，企业环境应结合签名校验与内网索引，避免任意代码执行；性能方面，可为冷路径启用延迟导入与缓存；可调试性上，建议统一入口点的日志与错误边界，配合--verbose或环境变量提升导入阶段的可观测性。对于关键工作负载，可在CI中预热插件导入，以便提前暴露兼容性问题。

## 六、环境隔离、发布与CI/CD
**环境隔离是“导入可预期”的根本。**推荐在每个项目创建独立虚拟环境（python -m venv .venv）并以python -m pip执行安装，避免系统Python干扰；科学计算与多语言依赖可采用conda env；容器化（Docker）能把解释器、系统库与Python依赖整体封装，适合生产部署与多阶段构建。**明确“哪个解释器、哪个环境”能回答大多数导入问题。**

**构建、发布与自动化保障调用库在全生命周期的一致性。**以pyproject.toml集中声明构建后端（如setuptools或poetry）与依赖；使用python -m build生成wheel与sdist；在CI中执行安装、测试与安全扫描，并缓存pip/conda目录提高速度。对应用，发布镜像或可复现包；对库，发布到PyPI并开启双因素认证。Stack Overflow开发者调查显示，Python长期位居主流语言之列，依赖管理与调用库的能力愈发关键（Stack Overflow, 2024）。

**在团队与企业中，把“库调用”纳入项目协作与研发流程。**在需求、代码、测试到发布的全链路中，建议把依赖清单、锁定文件与SBOM纳入代码库与评审清单；在项目协作系统中（如支持研发全流程管理的[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)），可以将依赖变更与任务、合并请求、流水线挂钩，形成可追溯闭环，并在迭代回顾中审视“导入失败”“版本回滚”等事件以持续改进。**把技术实践融入流程治理，有助于让调用库成为“可控能力”而非“偶然成功”。**

## 七、常见错误排查与调试
**ModuleNotFoundError与ImportError通常源于环境或路径不一致。**首先确认使用的是期望的解释器（打印sys.executable），并以python -m pip保证安装命令对应当前环境；其次检查pip show 包名与pip list确认安装位置与版本；若是本地源码“遮蔽”了真实库，排查工作目录是否存在同名模块；对于命名空间包，核对sys.path顺序与安装路径，确保未被旧版本抢先解析。

**版本冲突与平台差异是“导入后崩溃”的高发原因。**不同依赖对同一库提出不兼容版本要求，会在运行或导入阶段暴露异常；建议定期用pip check、pip freeze与pip-tools/poetry解析依赖图并锁定；对跨平台项目，利用环境标记（; sys_platform == 'win32'等）与可选依赖extras分离平台特定依赖。对于科学计算库，优先使用带有匹配ABI的wheel或通过conda安装以减少二进制兼容问题。

**掌握诊断工具能快速定位导入瓶颈与错误来源。**Python提供-X importtime标志统计导入耗时，便于识别冷启动慢点；通过importlib.util.find_spec可检查模块解析路径；设置PYTHONPATH仅用于临时实验，生产项目应依赖包结构与安装；结合日志、断点与最小可复现实例（MRE）逐步缩小问题范围。**在CI中加入导入与健康检查，可把“线下难现”的导入问题提前消灭在提交阶段。**

## 总结与趋势展望
**调用库的本质是以稳定、可复现的方式让Python找到并加载所需的模块与包。**围绕这一目标，你需要把环境隔离、依赖锁定、清晰导入、结构治理与自动化测试贯穿到项目全生命周期，并用动态导入与插件体系在需要时扩展能力而不牺牲可维护性。对于团队协作，可将依赖治理纳入评审与看板流程，使用如[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)等研发管理系统把依赖变更与任务追踪打通，形成透明的工程化闭环。

**未来，Python在供应链安全、构建标准与解释器性能方面的改进，将进一步简化“调用库”的风险与成本。**Python Packaging生态正推动更安全的签名与发布流程、改进索引与元数据质量（Python Packaging Authority, 2024）；行业层面，对软件供应链与SBOM的重视持续上升，开发者对依赖来源与完整性验证的需求更强（Gartner, 2024）。随着工具链演进与最佳实践固化，拥抱标准化与自动化，将让“在Python中调用库”变得更可预期、更高效。

参考与资料来源
- Python Packaging User Guide (PyPA). Packaging Python Projects, Managing Dependencies, 2024. https://packaging.python.org/
- Stack Overflow. Developer Survey 2024. https://survey.stackoverflow.co/2024/
- Gartner. Software Supply Chain Security Trends, 2024. https://www.gartner.com/

在Python中，可以通过import语句引入库。例如，导入常用的数学库可以写作：import math。导入后即可使用该库提供的各种函数和属性。

使用import语句导入库

我想在Python程序中使用某个第三方库，需要如何正确地导入这个库？

如何在Python代码中引入外部库？

需要先确保该库已安装。可以通过命令行运行 pip install 库名 来安装。例如，pip install requests 用于安装requests库。安装完成后即可在Python代码中正常引用。

使用pip安装所需库

尝试调用某个Python库时，出现库不存在的错误，怎么办？

如果库未安装，应该怎么处理？

使用help(库名)可以查看该库的详细帮助文档；使用dir(库名)可以得到该库内所有属性和方法的列表。这些方法有助于快速了解库的功能。

利用内置函数help和dir查看库内容

导入库后，我想知道有哪些函数和类可以使用，有什么方法可以查询？

如何查看已导入库中的可用函数和类？

PingCodeDocs

本文系统阐述了在Python中调用库的完整路径：在隔离虚拟环境中用合适的包管理器安装依赖，采用绝对导入与清晰包结构进行import，利用版本锁定与CI/CD保障可复现与可验证，并以动态导入与入口点扩展生态，同时通过诊断工具与治理流程减少导入错误与版本冲突；在团队协作层面，将依赖管理纳入项目管理与发布流水线（如结合PingCode）可形成可追溯闭环；未来在供应链安全与工具标准化推动下，调用库将更安全、高效且可预期。

如何在Python中调用库

本文从架构、数据采集、索引与检索、Python 落地到评估优化系统性阐述如何实现站内搜索：先以轻量方案（SQLite FTS5/Whoosh）快速闭环，按规模升级到独立引擎（Meilisearch/Elasticsearch）；围绕中文分词、BM25 排序、同义词与拼写容错构建高质量相关性，提供 FastAPI 示例与高亮摘要；通过增量索引、权限过滤、日志监控与A/B测试形成可持续优化闭环，并给出方案对比表与实践清单；在系统集成层面，可将搜索与内部项目协作平台衔接，如与 PingCode 的需求与文档实现统一检索，以降低重复建设并统一权限与审计。

python站内搜索如何编程

在 Python 中进行函数计算的高效路径是：先用 def 清晰定义函数接口与返回值，再依据精度与速度选择合适的数值类型与库，并通过向量化、缓存与并行手段优化性能，最后用测试与可观察性保障正确性与可维护性。**围绕“定义—选择—优化—验证—交付”的闭环实践**，你可以用内置 math/decimal，到 NumPy/SciPy 再到服务化部署，构建稳健的计算能力，并持续迭代。

## 一、函数计算的基础认知：从定义到调用

在 Python 中，函数是组织计算逻辑的最小可复用单元。使用 `def` 定义函数签名、参数与返回值，配合文档字符串（docstring）解释用途，使计算逻辑可被可靠调用与测试。**良好的函数封装能降低复杂度、提升复用性与可维护性**，并让后续的性能优化更具针对性。根据 Python 官方文档（Python Software Foundation, 2024），函数是第一类对象，可赋值给变量、作为参数传入或作为返回值输出，这为高阶函数、闭包与装饰器等进阶模式提供了基础。

函数计算的核心在于“确定输入，稳定变换，明确输出”。这意味着需要从一开始就定义好参数的类型与意义、异常边界、以及返回结构（如标量、元组、字典或数据类）。**在接口层面保持简洁、在内部实现上聚焦计算正确性**，能帮助我们在扩展算法时避免破坏兼容性。此外，建议通过类型提示（type hints）表达预期输入输出，结合静态检查工具，提前发现不匹配的调用与潜在缺陷，提升函数的安全性与可读性。

## 二、参数与返回值：从入门到进阶

参数管理决定函数的易用性与健壮性。Python 支持位置参数、关键字参数、默认值、可变参数 `*args` 与字典参数 `**kwargs`，以及仅限关键字参数的形参设计。**通过合理设置默认值与关键字参数，可以提升调用的自解释性并减少错误**。当函数需要接收不确定数量的输入时，可用 `*args` 聚合序列，用 `**kwargs` 接收配置字典；但为避免歧义，应在文档中清晰描述支持的键与类型，或用数据类与 TypedDict 约束结构。

返回值的设计同样关键。对于多值返回，Python 通常使用元组拆包；当返回结构较复杂时，数据类（dataclasses）能提供更高可读性。**保持返回值的稳定契约，有助于在调用端做清晰的错误处理与结果消费**。若函数可能失败，建议返回“结果+错误信息”的结构，或在异常语义明确时抛出自定义异常。为增强表达力与安全性，可在类型提示中使用 `Optional`、`Union`、`Literal` 等泛型工具，减少“模棱两可”的调用场景，提高函数计算的可维护性。

## 三、数值与数学库：从内置到科学计算

Python 的内置数值类型涵盖 `int`（任意精度整数）、`float`（双精度）、`complex`（复数）、`Decimal`（十进制定点/高精度）与 `Fraction`（有理数）。常见数学函数位于 `math` 与 `cmath`，统计相关在 `statistics`。**当需求强调速度且可接受二进制浮点误差时，`float + math` 足矣；强调货币与财务精度时，`Decimal` 更适合**；在需要分数形式严格精度时，`Fraction` 表达力强但速度较慢。合理选择类型与库，是函数计算正确性与性能并重的关键一步。

除了内置，科学计算生态（如 NumPy/SciPy）提供向量化、广播与高性能线性代数能力。NumPy 的 `ndarray` 以连续内存布局与 C/Fortran 实现加速计算，**通过向量化避免 Python 解释器层循环，可显著降低开销**。当你的函数需要批量处理数列或矩阵，优先考虑将标量函数重写为数组级操作。同时，SciPy 在优化、信号处理与数值积分方面提供成熟实现，有助于快速搭建复杂计算流程并获得可靠的数值稳定性。

下表对常见数值类型与库进行对比，帮助你在函数计算中做出选择：

| 对象/库 | 精度特性 | 速度表现 | 适用场景 | 依赖与部署 | 典型优势 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| int | 任意精度整数 | 中 | 计数、组合数学 | 无额外依赖 | 不溢出，语义直观 |
| float | 双精度二进制浮点 | 高 | 通用数值计算 | 无额外依赖 | 速度快，生态广 |
| Decimal | 十进制高精度 | 低-中 | 财务、货币计算 | 无额外依赖 | 精度可控、舍入规则明确 |
| Fraction | 有理数精确表示 | 低 | 理论验证、分数计算 | 无额外依赖 | 无舍入误差 |
| complex/cmath | 复数与复分析 | 中 | 信号处理、工程计算 | 无额外依赖 | 复数支持完善 |
| NumPy | 浮点/整型数组 | 很高 | 向量化、矩阵运算 | 需安装第三方 | 批量并行、广播机制 |
| SciPy | 数值算法库 | 高 | 优化、积分、信号 | 依赖 NumPy | 算法丰富、可靠性强 |

当涉及数值稳定性时，需注意浮点误差的累积与灾难性消去。**可采用 Kahan 求和、对数域运算、适当的归一化或使用 Decimal 与高精度线性代数库**。在统计与机器学习场景，常通过正则化与稳健损失缓解不稳定；对于随机性，固定随机种子并记录环境版本以保障可复现性。上述实践与类型/库的选择相互配合，才能在函数计算中同时获得可信度与吞吐量。

## 四、函数式思维与可复用性：高阶函数、闭包与装饰器

函数式风格强调“无副作用”和“明确的数据流”。在 Python 中，`map`、`filter`、`functools.reduce` 与列表/生成式推导能让计算表达式化，**通过高阶函数将“如何计算”与“何时执行”分离，提升可组合性**。当需要为某类任务生成定制计算器时，可利用闭包捕获外部参数，创建“带记忆”的函数工厂；这在参数固定、输入多样的批处理应用尤其实用。

装饰器为横切关注点（缓存、重试、日志、计时）提供优雅入口。`functools.lru_cache` 可对纯函数结果做基于输入的缓存，**在幂等且命中率高的场景能显著降低重复计算**。对 I/O 边界的计算函数则可加入超时与重试策略，以增强鲁棒性。需要注意的是，装饰器可能改变调用栈与签名展示，建议配合 `functools.wraps` 保留元数据，并在文档中描述装饰器的副作用与缓存失效策略。

## 五、性能优化与工程化实践：类型、并行与剖析

性能优化的前提是“测量”。借助 `timeit` 快速对比微基准，使用 `cProfile`/`profile` 获取函数级别的耗时热点，**以数据驱动优化方向，避免过早优化**。在 Python 层面，优先使用向量化与内建函数替代纯 Python 循环；对热点逻辑可考虑 Numba 的 JIT 加速、Cython 或将关键路径封装为 C 扩展。同时，合理的数据结构（如数组而非链表）通常带来数量级的提升。

并行与并发策略要与任务特性匹配：CPU 密集型计算适合 `multiprocessing`（多进程可绕过 GIL），I/O 密集型则更适合 `asyncio` 或多线程。**为计算型函数设计批处理接口，结合进程池与共享只读数据，可平衡吞吐与内存占用**。对重复输入的场景，结合磁盘缓存（如 `joblib`）或分布式缓存提升再利用率，并在版本中纳入参数与环境指纹，避免“错配命中”。

## 六、测试与可观察性：确保函数计算的正确性

单元测试是函数计算的底线保障。通过 `pytest` 编写覆盖常规路径、边界值与异常逻辑的测试用例，**在重构或优化后及时回归，确保行为一致性**。对于数学函数，推荐增补性质测试（monotonicity、对称性、边界极限）与随机生成数据的性质验证（property-based testing），这能覆盖手写样例难以触达的输入空间，显著提升可靠性。

可观察性让“为什么错”更易回答。为关键计算路径加入结构化日志与指标（耗时、输入规模、缓存命中率），并在异常信息中包含参数快照（注意隐私脱敏）。**将可重复性纳入测试基线：固定随机种子、记录第三方库版本、控制并发非确定性**。当以数值稳定性为目标时，为重要函数提供“参考实现对比”（慢但稳）模式，便于在 CI 中检测偏差。行业报告显示，自动化测试与可观察性正成为数据与工程团队的共同基线（JetBrains, 2023）。

## 七、团队协作与部署：从脚本到服务

当函数计算走向协作与上线，工程化规范与管理流程不可或缺。将函数组织为模块与包，配合清晰的 `__all__`、文档与示例，**让团队成员能够快速发现、理解并复用已有计算能力**。在服务化场景，可用 FastAPI/Fastify 类框架将函数暴露为 API，配合 Pydantic 做输入校验与类型转换，在接口边界保障质量。对于批处理流程，使用任务编排与定时调度以确保稳定交付。

在跨团队协作与研发项目管理中，需求拆解、版本追踪与风险同步与代码同样重要。你可以结合代码仓与需求工具，建立“函数变更—测试—部署”的可追踪链路。**当涉及多角色（算法、后端、QA）协作时，使用项目全流程管理系统能提升透明度与执行力**。例如在研发场景中，PingCode 可用于需求规划、缺陷闭环与里程碑跟踪，并与代码评审/CI 信息对齐，帮助计算函数从单人脚本顺利成长为可持续交付的能力模块。

### 未来展望与落地建议

面向未来，Python 函数计算会继续受益于解释器层改进（如更快的字节码执行）与生态演进（更强的数值库与分布式加速）。同时，AOT/JIT、GPU/TPU 加速与云原生运行时将逐步下沉为“开箱即用”的能力。**你的落地策略应坚持：以可读性与正确性为先，辅以可度量的优化，再用自动化测试与观测守住质量**。在团队层面，强化知识库与样例库，让常见计算模式标准化；在工具层面，选择能承载跨角色协作的研发管理系统（如 PingCode）以降低沟通成本，稳步扩大函数计算的影响力。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. Python 3.12 Documentation, 2024. https://docs.python.org/3/
- JetBrains. Python Developers Survey, 2023. https://www.jetbrains.com/lp/devecosystem-2023/python/

用 Python 做函数计算的核心路径是：先用清晰的函数签名与类型提示定义计算，再依据精度与速度选择合适的数值类型与库（如 float、Decimal、NumPy），随后通过向量化、缓存与并行手段优化性能，并以测试与可观察性保障正确性，最终以模块化与服务化方式交付。围绕“定义—选择—优化—验证—交付”的闭环实践，能在个人与团队层面构建稳定、可复用、可扩展的计算能力。

如何在Python中调用库

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