作者|依托强大的第三方类库，Python可以在各个领域发挥巨大的作用。1.数值计算数值计算是数据挖掘和机器学习的基础。Python为数值计算提供了多种强大的扩展库。常用的数值计算库如下。1、NumPy支持多维数组和矩阵运算，也提供了大量数组运算的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持的数值类型比Python多，其中定义的最重要的对象是n维数组类型，称为ndarray，用于描述相同类型的元素集合，可以使用从0开始的索引访问集合中的元素。2、SciPy在NumPy库的基础上增加了大量数学、科学和工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等.，它可以使用C语言进行插值处理，信号滤波和加速计算。3.Pandas是一个基于NumPy的工具，为解决数据分析任务而生。融合了大量的库和一些标准的数据模型，提供高效操作大型数据集所需的工具和大量可以快速方便地处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供良好的支持，提供多样化数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。2.数据可视化数据可视化是展示和理解数据的有效手段。常用的Python数据可视化库如下。4.Matplotlib是第一个Python可视化库。还有许多其他库建立在它之上或直接调用。获取数据的一般信息非常方便。它非常强大，但也非常复杂。5.Seaborn使用Matplotlib以简洁的代码创建漂亮的图表。与Matplotlib最大的区别是默认的绘图风格和配色具有现代美感。6.ggplot是基于R的一个库ggplot2，使用了《图像语法》（TheGrammarofGraphics）的概念，让不同的图层叠加完成一张图，不适合制作非常个性化的Image，为了简化操作，牺牲了图像的复杂性。7.和ggplot一样，Bokeh也是基于《图形语法》的概念。与ggplot的不同之处在于它完全基于Python，而不是从R中引用。优势在于它可以用于制作交互式的、网络就绪的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持数据流和实时数据，为不同用户提供三个级别的控制：最高级别的控制用于快速制图，主要用于制作普通图像；中层控制允许开发人员像Matplotlib一样控制图像的基本元素（例如分布图中的点）；最低级别的控制主要供开发人员和软件工程师使用。没有默认值，图表的每个元素都需要定义。8.可以通过Pythonnotebook使用Plotly。和Bokeh一样，它致力于交互式图表的制作，但它提供了几种其他库中很少有的图表类型，例如等高线图、树状图和三维图表。9.pygal与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的交互式图形。与其他两个的主要区别在于图表可以以SVG格式输出。所有的图表都封装成方法，默认的样式也很漂亮。您可以使用几行代码轻松创建漂亮的图表。10.geoplotlib制作地图和地理相关数据的工具箱。它可以用来制作各种地图，例如等高线图、热力图和点密度图。必须安装Pyglet（一种面向对象的编程接口）才能使用它。11.missingno以图像的形式快速评估缺失数据，并可以根据数据的完整性对数据进行排序或过滤，或者根据热图或树状图对数据进行修正。3、Web开发Web应用开发可以说是目前软件开发中最重要的部分。Python提供了多种Web开发框架，帮助用户快速实现功能开发。常用的Python网络开发类库如下。12.Django是一个先进的Pythonweb框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM的一切。使用此库构建应用程序时，必须遵循Django方式。13、Socket一个套接字通信底层库，用于在服务器和客户端之间建立TCP或UDP连接，并通过该连接发送请求和响应。14、Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的Python轻量级框架（microframework），默认自带Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择。适合编写API服务（RESTfulrervices）。15.Twisted是一个用Python实现的事件驱动网络引擎框架，建立在deferredobjects之上，通过异步架构实现的高性能引擎，不适合写常规的WebApp，更适合底层网络。16.Tornado，FriendFeed开发的PythonWeb框架和异步网络库，采用非阻塞网络I/O模型，可以处理数千个网络连接。对于长轮询、WebSockets等需要长期实时连接的App，Tornado是一个理想的web框架。介于Django和Flask之间，可以很好的处理C10K问题。4、数据库管理数据库是企业存储数据的主要工具。数据库管理包括数据定义、数据操作、数据库运行管理、数据组织、数据库保护、数据库维护等，Python提供了所有主流的关系型数据库管理接口。常用的PythonMySQL连接库及其介绍如下。17.MySQL-python，又名MySQLdb，是最流行的Python连接MySQL的驱动，很多框架也是基于这个库开发的。仅支持Python2.x，安装有很多先决条件。由于该库是基于C语言开发的，在Windows平台上安装非常不友好，经常会失败。现在基本不推荐使用，替代的是衍生版。18、mysqlclient完全兼容MySQLdb，支持Python3.x。它是DjangoORM的依赖工具，可以使用原生SQL操作数据库。安装方式与MySQLdb一致。19、PyMySQL由纯Python驱动，速度比MySQLdb慢。最大的特点就是安装方法简单，而且还兼容MySQL-python。20.SQLAlchemy是一个同时支持原生SQL和ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表之间的一种映射关系，可以有效提高编写代码的速度，并以牺牲一些性能为代价兼容各种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。5、自动化运维运维的主要内容包括保证业务长期稳定运行，保证数据安全可靠，自动完成部署任务。Python可以满足大部分自动化运维的需求。在Linux运维中用Python实现过的应用如下。21.jumpsever是一个用Python编写的开源跳转服务器（堡垒）系统，实现了跳转服务器的基本功能，包括认证、授权和审计，集成了Ansible和批处理命令。支持WebTerminalBootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持视频播放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议管理，客户端无需安装代理。主要用于解决可视化安全管理问题。因为它是完全开源的，所以很容易再次开发。22.马格都分布式监控系统是用Python开发的自动化监控系统，可以监控常见的系统服务、应用程序和网络设备。可以在一台主机上监控多个不同的服务，不同服务的监控时间间隔可以不同。同一个服务在不同主机上的监控周期和告警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。23.Magedu的CMDB是用Python开发的硬件管理系统，包括硬件数据采集、API、页面管理三个功能。主要用于自动管理笔记本、路由器等常用设备的日常使用。服务器的客户端收集硬件数据并将硬件信息发送给API。API负责将获取的数据保存到数据库中，后台管理程序负责配置和显示服务器信息。24.任务调度系统Python开发的任务调度系统，主要用于将一个服务进程自动分发到其他多台机器的多个进程。一个服务进程可以作为一个调度器，依靠网络通信来完成这项工作。25.Python运维流程系统用Python语言编写的调度监控工作流平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护并定期安排和运行工作流，包括跨多个部门的用例，例如数据存储、增长分析、电子邮件发送和A/B测试。六、GUI编程GUI（GraphicalUserInterface，图形用户界面）是指以图形方式显示的计算机操作用户界面。Python为GUI编程提供了多种图形化开发接口库。常用的PythonGUI库如下。26.Tkinter是Python的标准GUI库，可以快速创建GUI应用程序。它可以在大多数UNIX平台上使用，也可以应用于Windows和Macintosh系统。Tkinter8.0后续版本可以实现本地窗口样式，并且适用于大多数平台。27.wxPython，一个开源软件跨平台GUI库wxWidgetsPython包和Python模块，是一个优秀的Python语言GUI图形库，可以让程序员轻松创建完整且功能齐全的GUI用户界面。28.PyQt，一个用于创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主流操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双重许可，开发者可以选择GPL和商业许可，从PyQt第4版开始，GPL许可适用于所有支持的平台。29.PySide是Qt的Python绑定版本，是一个跨平台的应用框架，提供与PyQt相似的功能，兼容API，但使用LGPL授权与PyQt不同。7.机器学习作为一种理想的集成语言，Python将各种技术结合在一起。除了为用户提供更便捷的功能外，也是一个理想的绑定平台。在开发人员和外部库之间的低级别建立集成商之间的连接，以在C/C++中实现更高效的算法。对于研究人员来说，使用Python编程可以快速迁移代码并进行更改，而无需花费太多精力修改代码和代码规范。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，其中NumPy和SciPy库提供了解决机器学习问题所需的标准配置。Python目前集成了大量的机器学习框架，常用的机器学习库如下。30.Scikit-LearnScikit-Learn基于NumPy和SciPy。它是专门为机器学习构建的Python模块。它提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法和可视化算法。界面。Sklearn的基本功能可以分为6个部分：分类回归聚类数据降维模型选择数据预处理集成了大量的分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、梯度Boosting、K-means、DBSCAN等31.Orange3Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件，支持Python进行脚本开发。它包括一系列数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有良好的用户界面，也可以作为Python的一个模块使用。用户可以通过数据可视化进行数据分析，包括统计分布图、直方图、散点图以及更深层次的决策树、层次聚类、热图、MDS（多维分析）、线性预测等，并可以使用Orange自带的各种附加功能NLP、文本挖掘、构建网络分析、推断高频数据集和关联规则数据分析的功能组件。32.XGBoostXGBoost是一个专注于梯度提升算法的机器学习函数库，以其优异的学习效果和高效的训练速度受到了广泛关注。XGBoost支持并行处理。与同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库相比，其性能提升了10倍以上。XGBoost可以处理各种任务，例如回归、分类和排名。33.NuPICNuPIC是一个专注于时间序列的机器学习平台。它的核心算法是HTM算法，比深度学习更接近人脑的运行结构。HTM算法的理论基础主要是人脑处理高级认知功能的新皮质部分的工作原理。NuPIC可用于预测和异常检测，应用范围广泛，只需要时间序列输入。34.MilkMilk（机器学习工具包）是Python中的机器学习工具包。Milk专注于提高运行速度和减少内存占用，所以大部分对性能敏感的代码都是用C++编写的，为了方便，在此基础上提供了Python接口。专注于提供SVMs、KNN、RandomForest和DecisionTrees等监督分类方法，也支持K-means、affinitypropagation等无监督学习算法。8.深度学习作为机器学习的一个分支，深度学习大放异彩。由于Python的易用性和可扩展性，很多深度学习框架都提供了Python接口，其中比较流行的深度学习库如下所示。35.CaffeCaffe（ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding）是一个以表达、速度和模块化为中心的深度学习框架。具有清晰、可读性高、速度快等特点。它广泛用于视频和图像处理。Caffe中的网络结构和优化都是以配置文件的形式定义的，使用方便，不需要通过代码搭建网络；网络训练速度快，可以训练大数据集和State-of-the-art模型；模块化组件可以方便地扩展到新的模型和学习任务。36.TheanoTheano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算和深度学习库。它被认为是深度学习库的鼻祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是专门设计用于处理大规模神经网络训练计算的数学表达式编译器。Theano很好的集成了NumPy，可以直接使用NumPy的ndarray，大大降低了API接口的学习成本；计算稳定性好，可以准确计算输出值较小的函数，如log(1+x)；动态生成C或CUDA代码以编译成高效的机器代码。37.TensorFlowTensorFlow是一个比较高级的机器学习库。其核心代码采用C++编写，支持自动推导，使用户无需自己编写C++或CUDA代码，无需反向传播，即可轻松设计神经网络结构。求解梯度。由于底层采用C++语言编写，保证了运行效率，简化了线上部署的复杂度。TensorFlow除了核心代码的C++接口外，还有官方的Python、Go、Java接口。用户可以在硬件配置较好的机器上用Python进行实验，在资源紧张或低延迟的嵌入式环境中用C++部署模型。TensorFlow不局限于神经网络，其数据流图也支持非常自由的算法表达，可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。38.KerasKeras是一个用Python实现的高度模块化的神经网络库，可以在TensorFlow和Theano上运行。Keras专攻深度学习，它提供了迄今为止最方便的API。用户只需要将高级模块组合起来就可以设计神经网络，大大降低了编程开销（代码开销）和理解开销（认知开销）。.Keras同时支持卷积网络和循环网络，支持级联模型或任意图结构的模型，无需任何代码改动即可从CPU上的计算切换到GPU上的加速。在简化编程复杂性的同时，在性能上也不逊色于TensorFlow和Theano。
