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python系统提供了下面常用的函数：
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1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
类效率更高。
在python中，类可以提供模块级别之下的命名空间。如果一个模块写很多函数，某些函数之间共同完成一组功能，用类会看起来更清晰，在调用时候也会更好，对于ide补全有更小范围的限定提示。类提供、继承、组合、多重实例、通过继承进行定制、运算符重载（就是类的双下划线方法__del____call____str____iter__........）。类和模块都可以建立命名空间树，模块中的功能叫函数，类中的一般称为方法。python中模块的方法也可以像类一样被继承和定制。
python中的类。用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。python模块是自我包含并且有组织的代码片段为模块。
1.dir函数式可以查看对象的属性
使用方法很简单，举os类型为例，在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性
打开cmd命令窗口：
2.如何查看对象某个属性的帮助文档：两种方法如下：
3.如何查看某个对象的详细：
3.如何查看某个对象的函数：
随着使用python的时间越来越长，安装的python模块也越来越多，有的模块不常用，也渐渐会忘了里面有哪些函数；或者，一个新的python模块，没有官方文档，要想知道调用哪些函数，怎么调用那些函数，于是乎就需要查看一下自己安装的python模块里有哪些函数，现将查看方法总结如下
在命令行下运行如下命令即可查看
在交互式解释器中输入如下命令即可，效果跟在命令行下输入 $ pydoc modules 是一样的。
python的sys模块也是可以用来查看模块信息的
如果你使用的是 pip 来作为你的 python 包管理器的话，可以在命令行下直接运行 $ pip freeze/code 或者 code$ pip list 来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。
如果你安装过 yolk 的话可以使用 yolk 命令来查看包信息，你可以使用 $ pip install yolk 来安装它 yolk 使用简单，只需在命令行下操作即可。
在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径，一是random模块，另一个是numpy库中random函数。
在我们日常使用中，如果是为了得到随机的单个数，多考虑random模块；如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵，就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数
一、random模块
二、numpy库中random函数
random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:
作用：随机生成一个 [0,1) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b) 的浮点数
作用：随机生成一个 [a,b] 的整数
作用：从列表，元组，字符串、集合（可用于for循环的数据类型）中随机选择一个元素
作用：在生成的以a为始，每step递增，以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数
作用：打乱一个列表的元素顺序
从序列population中随机取出k个数；population的类型可以是列表、元组、集合、字符串；
在Numpy库中，常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。
作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值
备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。对应的正态分布曲线如下所示，即
作用：使用方法与np.random.randn()函数相同 ，通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
输入：
low—–为最小值
high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int。
作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
参考文档2： Python中随机数的生成
参考文档3： numpy.random模块常用函数
终于写完了，我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时
划重点： 这三个概念（库、包、模块）实际上都是模块，只不过是个体和集合的区别。
一个模块就是一个.py文件，里面定义了一些函数和变量，需要的时候就可以导入这些模块（.py文件）。
在模块之上的概念，为了方便管理而将 .py文件 进行打包。包目录下第一个文件便是 init .py(特点)，然后是一些模块文件和子目录等。
库：具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。