对Python经典好用的第三方库进行整理汇总
- 1.非常有用的转载1:
- 2.较为有用的转载2:
- 3.嵩天老师Python计算生态概览
- 课程[《Python语言程序设计》](https://www.icourse163.org/course/BIT-268001?tid=1206628225)链接,计算生态内容在***第九章***
- 第9章 python计算生态概览
- 9.1 从数据处理到人工智能
- **Python库的数据分析**
- Numpy,最基础的库,用于表达N维数组
- Pandas:Python数据分析高层次应用库
- SciPy:数学、科学和工程计算功能库
- **Python库的数据可视化**
- Matplotlib:高质量的二维数据可视化功能库
- Seaborn:统计类数据可视化功能库
- Mayavi:三维科学数据可视化功能库
- **Python库的文本处理**
- PyPDF2:用来处理pdf文件的工具集
- NLTK:自然语言文本处理第三方库
- **Python库的机器学习**
- Scikit-learn:机器学习方法工具集
- TensorFlow:AlphaGo背后的机器学习计算框架
- MXNet:基于神经网络的深度学习计算框架
- 9.2 实例15:霍兰德人格分析雷达图
- 霍兰德认为:人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系
- 举一反三:
- 9.3 从web解析到网络空间
- Python库之网络爬虫
- Python库之Web信息提取
- Python库之Web网站开发
- Python库之网络应用开发
- WeRoBot:微信公众号开发框架
- aip:百度AI开放平台接口
- MyQR:二维码生成第三方库
- 9.4 从人机交互到艺术设计
- Python库之图形用户界面
- wxPython:跨平台GUI开发框架
- PyGObject:使用GTK+开发GUI的功能库
- Python库之游戏开发
- Panda3D:开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库
- cocos2d:构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架
- Python库之虚拟现实
- Python库之图形艺术
- Quads:迭代的艺术
- ascii_art:ASCII艺术库
- 9.5 实例16:玫瑰花绘制
1.非常有用的转载1:
Python框架、库和软件资源大全(整理篇)
2.较为有用的转载2:
Python系列——常用第三方库
3.嵩天老师Python计算生态概览
课程《Python语言程序设计》链接,计算生态内容在***第九章***
以下是笔记内容
第9章 python计算生态概览
9.1 从数据处理到人工智能
数据表示->数据清洗->数据统计->数据可视化->数据挖掘->人工智能
- 数据表示:采用合适方式用程序表达数据
- 数据清洗:数据归一化、数据转换、异常值处理
- 数据统计:数据的该要理解,数量、分布、中位数等
- 数据可视化:使用直观的方式展示数据的内涵
- 数据挖掘:从数据分析获得知识,产生数据外的价值
- 人工智能:数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策
Python库的数据分析
Numpy,最基础的库,用于表达N维数组
- Python接口使用,C语言实现,计算速度优异
- 支撑Pandas等
Pandas:Python数据分析高层次应用库
- Series = 索引 + 一维数据
- DataFrame = 行列索引+二维数据
SciPy:数学、科学和工程计算功能库
- 类似matlab,可用于傅里叶变换、信号处理等应用
- 主要用于科学计算
Python库的数据可视化
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
- 因此,这个库的子库非常多:matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果
- 一般只需要调用matplotlib.pyplot子库
Seaborn:统计类数据可视化功能库
Mayavi:三维科学数据可视化功能库
Python库的文本处理
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、分隔/整合文件、加密解密等
- 完全Python语言实现,不需要额外依赖,功能稳定
- 如下例子:合并PDF文件
NLTK:自然语言文本处理第三方库
- 提供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
- 最优秀的Python自然语言处理库
Python-docx:创建或更新Microsoft Word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
Python库的机器学习
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
- 最优秀的机器学习第三方库
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
- 将数据流图作为基础,图节点代表运算,边代表张量
- 支持谷歌人工智能应用
MXNet: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
- Python最重要的深度学习计算框架
9.2 实例15:霍兰德人格分析雷达图
霍兰德认为:人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系
- 人格分类:研究型、艺术型、社会型、企业型、传统型、现实型(六个角度)
- 职业:工程师、实验员、艺术家、推销员、记事员、社会工作者
需求:雷达图方式验证霍兰德人格分析
输入:各职业人群结合兴趣的调研数据
绘制霍兰德人格分析雷达图:
- 通用雷达图绘制:matplotlib库
- 专业的多维数据表示:numpy库
- 输出:雷达图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)',\
'企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)'])
data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
[0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
[0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
[0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
[0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
[0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]])
data_labels = ('艺术家','实验员','工程师','推销员','社会工作者','记事员')
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
fig = plt.figure(facecolor="white")
plt.subplot(111, polar=True)
plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1, alpha=0.2)
plt.fill(angles,data, alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels)
plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)
legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')
plt.grid(True)
plt.savefig('holland_radar.jpg')
plt.show()
举一反三:
- 编程的目标感:寻找感兴趣的目标,寻觅之
- 编程的沉浸感:寻找可实现的方法,思考之
- 编程的熟练度:练习、练习、再练习,熟练之
9.3 从web解析到网络空间
Python库之网络爬虫
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
Scrapy:优秀的网络爬虫框架,可以构建专业的网络爬虫系统
- 提供了构建网络爬虫系统的框架功能,功能半成品(框架)
- 框架可以理解为功能的半成品
- 已经将很多的基础功能已经完成,只需用户进行扩展开发或者额外配置,就可以形成用户功能特定的系统
- 支持批量和定时网页爬取、提供数据处理流程等
- 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,进一步了解之后可以形成完整的网页爬取系统
- 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库之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
解析web信息无需还原其设计格式,需要用到正则表达式库:
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
- 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/视频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
Python库之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)
Pyramid:规模适中的Web应用框架
- 规模适中,适合快速构建并适度扩展类应用
- 产品级别应用框架,起步简单可扩展性好
FLask最简单构建web系统的应用框架
- 特点:简单、规模小,快速
- 适用于建立几个页面的网站
Django>Pyramid>FLask
Python库之网络应用开发
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
- 建立微型机器人的重要技术手段
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应用最主要的方式
MyQR:二维码生成第三方库
- 提供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
9.4 从人机交互到艺术设计
Python库之图形用户界面
GUI:图形用户界面
PyQt5:Qt开发框架的Python接口
- Qt框架早年由诺基亚公司开发的开源的图形用户界面系统
- 非常成熟
- 提供了创建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
- 完备的跨平台系统,背后有成熟的工业链条
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关系,操作索引即操作数据
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
Python库之游戏开发
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
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
- 由迪士尼和卡尼吉梅隆大学共同开发
- 相当的优秀、相当的好用
cocos2d:构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架
- 提供OpenGL的游戏开发图形渲染功能
- 支持GPU加速,采用树形结构分层管理游戏对象类型
- 适用于2D专业级游戏开发
Python库之虚拟现实
VR Zero: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
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为PRi,或者RasPi/RPI,是为学习计算机编程教育而设计,只有信用卡大小的微型电脑,其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布,我们也将可以用上运行windows的树莓派)
pyovr:Oculus Rift的Python开发接口
- 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,具有一定的通用性
Python库之图形艺术
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
9.5 实例16:玫瑰花绘制
举一反三
- 艺术:思想优先,编程是手段
- 设计:想法和编程同等重要
- 工程:编程有限,思想次之(不强调方法的新旧,而在于能够解决工程实际问题)
编程不重要,思想才重要:
- 认识自己:明确自己的目标,有自己的思想(想法)
- 方式方法:编程只是手段,熟练之,未雨绸缪为思想服务
- 为谁编程:将自身发展与祖国发展相结合,创造真正价值
Python未来之路在哪里
- Python Everyewhere,Python无处不在
- Python Only Not Enough,只有Python可以但不足够
- 想成为专业的程序员还需要学习其他编程语言
- 跟Python对接的C语言
- web上展示前端的HTML,CSS,JavaScript语言
- 综合其他语言Python才能发挥更大能量
- Python EcoSystem,Python计算生态将成为编程主流