概述
Python有哪些杀手级超厉害框架或库或应用?
首先是Python的库管理工具
工欲善其事必先利其器。在开始使用Python做事情前,安装好库管理工具,能让你事半功倍。pip – Python的包和依赖关系管理工具。用法很简单,安装后直接在命令行打 pip install xxx就得啦。pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。pip-tools = pip-compile + pip-syncconda – 跨平台,Python二进制包管理工具。你也可以用AnacondaCurdling – 管理 Python 包的命令行工具。
然后是Python的IDE(集成开发环境)
由于python是解释性语言,所以需要一个高效的IDE来帮助我们在运行代码前寻找错误。我推荐PyCharm。Pycharm好处太多了,例如:
1.自动补全
2.代码折叠和分割窗口
3.项目代码导航
4.Python重构
5. 支持Django
6.支持Google App引擎
7.集成版本控制
8. …
这里说不完了。有人说PyCharm有点重,启动慢,但我认为,项目复杂时,启动时多花的20秒完全是值得的。我的是Community Edition(CE),免费的。
接下来讲应用:
Python网站制作(Web 框架)
1.Django – Python 界最流行的 web 框架。我2013年时用过,现在已经和以前很不同了。
2.Flask– 一个 Python 微型框架。据说果壳网就是基于Flask框架开发的。
基于Django,也有一些二次开发的框架,例如CMS系统有:
1.django-cms – 一个开源的,企业级 CMS,基于 Django。djedi-cms – 一个轻量级但却非常强大的 2.Django CMS ,考虑到了插件,内联编辑以及性能。
爬虫
1.scrapy – 最流行的网络爬虫框架。
2.pyspider – 一个强大的爬虫系统。
人工智能
这个就是我的专业了。当然,最流行的框架莫过于:
1.Tensorflow。老手可以直接略过了,新手的可以看看。
2.PyTorch。相信也不需要太多介绍了。
3.scikit-learn。又写作sklearn,是一个开源的机器学习工具包。
上面这些大家都很熟悉了。细分到不同领域,还有:
NLP:
NLTK。Natural Language Toolkit(更常见的是NLTK)是一套以Python编程语言编写的用于英语的符号和统计自然语言处理的库和程序。它是由宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的Steven Bird和Edward Loper开发的。
Gensim: 可扩展的统计语义,分析纯文本文档的语义结构,检索语义相似的文档。
TextBlob。功能强大,例如词性标注,名词短语提取,情感分析,n-gram等。
计算机视觉:
OpenCV。是一个基于开源的跨平台的计算机视觉库,可以实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。Opencv可以解决如下领域问题:人机交互、物体识别、图像分区、人脸识别、动作识别、运动追踪。
SimpleCV。其口号是“计算机视觉变得简单”。初学者也能轻松掌握
模型:
XGBoost。kaggle的杀手级模型。其实在前面说到的sklearn里就集成了xgboost等多个模型。
CatBoost。宣称性能更高。
文档生成
用以生成项目文档的库:
Sphinx – Python 文档生成器。
MkDocs – 对 Markdown 友好的文档生成器。
pdoc – 一个可以替换Epydoc 的库,可以自动生成 Python 库的 API 文档。
其他小众框架
imbalanced-learn。我最爱的一个框架,在实际机器学习问题中如果遇到样本不平衡,我就会用这个库。Fuzzywuzzy。这个库的名字听起来有点怪,但是在字符串匹配方面,fuzzywuzzy 非常强。
股票数据获取。Tushare和Baostock都包含齐全的股票数据。
最后介绍一个神器:FuckIt.py 。使用了最先进的技术能够使你的代码不管里面有什么样的错误,你只管 FuckIt,程序就能“正常”执行,兵来将挡水来土掩。
最后
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