【python】WHY PYTHON?！

WHY PYTHON!标签（空格分隔）： python目录WHY PYTHON!历史—-计算机的发展阶段编程语言概览python特点what can we do with python?从数据处理到人工智能从WEB网页到网络空间从人机交互到艺术设计历史—-计算机的发展阶段1946年计算机诞生1946-1981 ：计算机...

view1994

525人浏览 · 2018-07-17 14:30:41

view1994 · 2018-07-17 14:30:41 发布

WHY PYTHON!

WHY PYTHON!
what can we do with python?

历史—-计算机的发展阶段

1946年计算机诞生
1946-1981 ：计算机系统结构时代，不同类型计算机&系统结构，解决计算能力问题
1981年 PC诞生
1981-2008 ：网络&视窗时代,互联网&视窗操作系统，解决人与计算机&计算机间交互问题
2008年 Android操作系统诞生
2008-2016 ：复杂信息系统时代，解决数据问题
2016年计算机打败世界围棋冠军
2017-未来：人工智能时代,解决人类问题

未来->大量计算需求

编程语言概览

世界上存在着超过600多种编程语言，代表性语言如下：

语言	关注点	本质	解决问题
C语言	指针、内存、数据类型	理解计算机系统结构	性能、写操作系统
JAVA	面向对象、跨平台、运行时	理解主客体关系	跨平台和程序类交互问题
C++	对象、多态、继承	理解主客体关系	大规模程序、大规模图像处理
VB	对象、控件	理解人机交互逻辑	桌面应用
pyhton	编程逻辑、第三方库	理解问题求解	各类问题

未来计算环境：计算机性能不再是解决一般问题的瓶颈，移动互广泛普及，大数据、云计算、物联网、信息安全、人工智能需求爆发，日益增长的计算需求，选择python！

python特点

通用、简洁、生态

通用语言
脚本语言
开源
跨平台
多模型语言
语法简洁：代码量是C的10%，强制可读性，较少的底层语法元素，支持多种编程方式，支持中文字符；
生态高产：拥有快速增长的计算生态，超过13W的第三方库，避免重复造轮子，代码开方共享，且可跨操作系统平台。

python是最高产的程序设计语言！
机器语言：二进制文件代码直接执行
↓
汇编语言：有助记符，需要汇编器
↓
高级语言：接近自然语言，需要编译器
↓
超级语言：python，粘性整合已有程序，具备庞大的计算生态

what can we do with python?

使用python我可以做什么？什么都可以！从数据处理到人工智能、从web解析到网络空间、从人机交互到艺术设计，三大方向，都有好用的第三方库支持！

1.从数据处理到人工智能

从数据处理到人工智能大致分为以下步骤：

数据表示：采用合适的方式用程序表达数据源
数据清洗：数据归一化、数据转换、异常值处理
数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等
数据可视化：直观展示数据内涵的方式
数据挖掘：从数据分析获得知识，生产数据外的价值
人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策

以上六步骤涉及的主要技术点有：数据分析、数据可视化、文本处理、机器学习
python针对各项技术都有优秀的第三方库可直接使用，如下：

数据分析：

Numpy:表达N维数组的最基础库。
使用C语言实现，计算速度快，是python数据分析及科学计算的基础库，支撑Pandas等库；直接提供矩阵运算、广播函数、线性代数等功能。

Pandas：python数据分析高层次应用库。
提供简单易用的数据结构和数据分析工具；理解数据类型与缩影的关系，操作索引即操作数据；是python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发。

SciPy：数学、科学和工程计算功能库
提供了一批数学算法及工程数据运算功能；类似Matlab，可用于如傅里叶变换、信号处理等应用；是Python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发。
数据可视化：

Matplotlib：高质量的二维数据可视化功能库
提供了超过100种数据可视化展示效果；通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果；是python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发。

Seaborn：统计类数据可视化功能库
提高了一批高层次的统计类数据可视化展示效果；主要展示数据间分布、分类和线性关系等内容；基于Matplotlib开发，支持Numpy和Pandas。

Mayavi：三维科学数据可视化功能库
提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果；目前（Mayavi2）是三维可视化最主要的第三方库；支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库。
文本处理：

PyPDF2：用来处理PDF文件的工具集
提供了一批处理PDF文件的计算功能；支持获取信息、分割、整合文件、加密接口等；完全Python语言实现，不需要依赖其他第三方库，功能稳定。

NLTK：自然语言文本处理第三方库
提高了一批简单易用的自然语言文本处理功能；支持语言文本分类、标记、语法句法、语义分析等；是最优秀的python自然语言处理库。

Python-docx：创建或更新MicrosoftWord文件的第三方库
提供创建或更新.doc .docx等文件的计算功能；增加并配置段落、图片、表格、文字等，功能全面。
机器学习：
Scikit-learn：机器学习方法工具集
提供一批统一化的机器学习方法功能接口；提供聚类、分类、回归、强化学习等计算功能；是机器学习最基本且最优秀的python第三方库。

TensorFlow：AlphaGo背后的机器学习计算框架
谷歌公司推动的开源机器学习框架；将数据流作为基础，图解点代表运算，边代表张量；是应用机器学习方法的一种方式，支撑谷歌人工智能应用。

MXXNet：基于神经网络的深度学习计算框架
提供可扩展的神经网络及深度学习计算功能；可用于自动驾驶、机器翻译、语音识别等众多领域；是python最重要的深度学习计算框架。

小结：
从数据处理到人工智能可能用到的第三方库如下，要想实现本路线功能，每一类至少需熟练掌握一个第三方库：

数据分析：Numpy、Pandas、SciPy
数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Mayavi
文本处理:PyPDF2、NLTK、python-doc
机器学习：Scikit-learn、TensorFlow、MXNet

2.从WEB网页到网络空间

网络爬虫

Requests：最友好的网络爬虫功能库
提供了简单易用的类HTTP协议网络爬虫功能；支持连接池、SSL、Cookies、HTTP(S)代理等；是python最主要的页面级网络爬虫功能库。

Scrapy:python数据分析高层次应用库
提供了构建网络爬虫系统的框架功能，功能半成品；支持批量和定时网页爬取、提供数据处理流程等；是python最主要且最专业的网络爬虫框架。

pyspider：强大的web页面爬取系统
提供了完整的网页爬取系统构建功能；支持数据库后端、消息队列、优先级、分布式架构等；python重要的网络爬虫类第三方库。
web信息提取

Beautiful Soup：HTML和XML的解析库
提供了解析HTML和XML等web信息的功能；又名beautifulsoup4或bs4，可以加载多种解析引擎；常与网络爬虫库搭配使用，如Scrapy、requests等。

Re:正则表达式解析和处理功能库
提供了定义和解析正则表达式的一批通用功能；可用于各类场景，包括定点的web信息提取；是python最主要的标准库之一，无需安装。

Python-Goose：提取文章类型web页面的功能库
提供了对web页面中文章信息、视屏等元数据的提取功能；针对特定类型web页面，应用覆盖面较广；是python最主要的web信息
web网站开发

Django：最流行的web应用框架
提供了构建web系统的基本应用框架；MTV模式：模型（model）+模板（template）+视图（views）；是python最主要的web应用框架，略微复杂的应用框架。

Pyramid：规模适中的web应用框架
提供了简单方便构建web系统的应用框架；不大不小，规模适中，适合快速构建并适度扩展类应用；是python产品级web应用框架，起步简单扩展性好。

Flask：web应用开发微框架
提供了最简单构建web系统的应用框架；特点是简单、规模小、快速；体积：Django > Pyramid > Flask.

WeRobot:微信公众号开发框架
提供了解析微信服务器消息及反馈消息的功能；建立微信机器人的重要技术手段。
网络应用开发

aip：百度AI开放平台接口
提供了访问百度AI服务的python功能接口；语音、人脸、OCR、NLP、知识图谱、图像搜索等领域；python百度AI应用的最主要方式。

MyQR：二维码生成第三方库
提供了生成二维码的系列功能；基本二维码、艺术二维码和动态二维码。

小结：

网络爬虫:Requests、Scrapy、pyspider;
web信息提取：Beautiful Soup、Re、Python-Goose;
web网站开发：Django、Pyramid、Flask;
网络应用开发：WeRobot、aip、MyQR;

3.从人机交互到艺术设计

图形用户界面

PyQt5：Qt开发框架的python接口
提供；创建Qt5程序的python API接口；Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统，完备GUI；推荐的python GUI开发第三方库。

wxPython：跨平台GUI开发框架
提供了专用于python的跨平台GUI开发框架；理解数据类型与索引的关系，操作索引即操作数据；python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发。

PyGObject：使用GTK+开发GUI的功能库
提供了整合GTK+、WebKitGTK+等库的功能；GTK+：跨平台的一种用户图形界面GUI框架；实例：Anaconda采用该库构建GUI。
游戏开发

PyGame：简单的游戏开发功能库
提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎；理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制；python游戏入门最主要的第三方库。

Panda3D:开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库
一个3D游戏引擎，提供python和C++两种接口；支持很多先进特性：法线贴图、光泽贴图、卡通渲染等；由迪士尼和卡尼基梅隆大学共同开发。

cocos2d：构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架
虚拟现实

VR Zer：在树莓派上开发VR应用的python库
提供大量与VR开发相关的功能；针对树莓派的VR开发库，支持设备小型化，配置简单化；非常适合初学者实践VR开发及应用。

pyovr：Oculus Rift的python开发接口
针对Oculus VR设备的python开发库；基于成熟的VR设备，提供全套文档，工业级应用设备；python+虚拟现实领域探索的一种思路。

Vizard：基于python的通用VR开发引擎
专业的企业级虚拟现实开发引擎；提供详细的官方文档；支持多种主流的VR硬件设备，具有一定通用性。
图形艺术

Quads：迭代的艺术
对图片进行四分迭代，形成像素风；可以生成动图或静图图像；简单易用，具有很高展示度。

ascii_art：ASCII艺术库
将普通图片转为ASCII艺术风格；输出可以是纯文本或彩色文本；可采用图片格式输出。

turtle：海龟绘图体系
简单！