38个常用Python库：数值计算、三维、机器学习等8大领域都有了

前软件包联合开发中会不可或缺的限于。Python缺少各种Web联合开发开放性，尽力适用者加速克服疑虑高效率联合开发。不特指的Python在线联合开发类努如下表。

12. Django

一个文职的Python Web开放性，大力支持加速联合开发，缺少从不常量动力系统到ORM所需的一切刚才，适用该努构建App时，需遵循Django的方型式。

13. Socket

一个套接字无线通讯底层努，使用在搜索动力系统和一站型式端除此限于组织起来TCP或UDP连接，通过连接发送请求与拥护。

14. Flask

一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级开放性（microframework），初始化配备Jinja不常量动力系统，也都有其他不常量动力系统或ORM供选择，适于用来改写API一站型式（RESTful rervices）。

15. Twisted

一个适用Python克服疑虑的基于事件驱动的在线动力系统开放性，组织起来在deferred object之上，一个通过异步管理模型式克服疑虑的小型化指标的动力系统，疲劳使用改写不正因如此的Web Apps，更是适使用底层在线。

16. Tornado

一个由FriendFeed联合开发的Python Web开放性和异步在线努，采用非阻塞在线I/O数学模型，可以处理方型式成千上万的在线连接。对于long polling、WebSockets和其他必须长时除此限于系统会对连接的Apps，Tornado是一个全然的Web开放性，它介于Django和Flask错综复杂，能不太好地处理方型式C10K疑虑。

04 样本努管理文书工作

样本努是的企业使用存放样本的主要用以，样本努管理文书工作限于了样本假定、样本操控、样本努行驶管理文书工作、样本组织、样本努努保护措施、样本努管理等。Python缺少了所有主迳人关系样本努管理文书工作适配器，不特指的Python MySQL连接努及其概要如下表。

17. MySQL-python

亦称MySQLdb，是Python连接MySQL最迳行起来的一个驱动，很多开放性也基于此努收尾联合开发。只大力支持Python 2.x，且重新安装时有许多前置条件。由于该努基于C语种联合开发，在Windows模拟器上的重新安装非不常不友好，经不常出现失败的状况，今日前提不推荐适用，取代品为衍生明晰版。

18. mysqlclient

前提上兼容MySQLdb，同时大力支持Python 3.x，是Django ORM的贫乏用以，可适用原生SQL来操控样本努，重新安装方型式与MySQLdb明确。

19. PyMySQL

纯Python克服疑虑的驱动，飞行速度比MySQLdb很慢，第二大的特点为重新安装方型式含蓄，同时也兼容MySQL-python。

20. SQLAlchemy

一种既大力支持原生SQL，又大力支持ORM的用以。ORM是Python对象与样本努人关系表的一种同态人关系，可适当提高写文档的飞行速度，同时兼容多种样本努系统会，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能指标上的一些严重损失。

05 系统会设计运维

运维的主要细节限于应有业务长期安定行驶、应有样本安全可靠、系统会设计收尾部署目标。Python必须受限制绝大限于系统会设计运维的需求，目前在Linux运维中会已用Python克服疑虑的领域如下表。

21. jumpsever铁人三项座机

一种由Python改写的Debian铁人三项座机（堡垒座机）系统会，克服疑虑了铁人三项座机的前提高效率，都有认证、特许和审核，领域软件包了Ansible、批量命令等。

大力支持WebTerminal Bootstrap改写，编辑器美观，系统会会收集硬体个人信息，大力支持录像回放、命令搜索、系统会对监测、批量上传下载等高效率，基于SSH协商收尾管理文书工作，一站型式端无须重新安装agent。主要使用克服样本的测试安全管理文书工作，因前提上Debian，很难终于联合开发。

22. Magedu常见于型式监测系统会

一种用Python联合开发的系统会设计监测系统会，可监测不特指系统会一站型式、领域、在线设备，可在两台主座机上监测多个多种不同一站型式，多种不同一站型式的监测除此限于隔可以多种不同，同一个一站型式在多种不同主座机上的监测除此限于隔、报警阈差值可以多种不同，并缺少样本样本的测试编辑器。

23. Magedu的CMDB

一种用Python联合开发的硬体管理文书工作系统会，都有搜集硬体样本、API、页面管理文书工作3限于高效率，主要使用系统会设计管理文书工作笔记本、路由器等类似于设备的日不常适用。由搜索动力系统的一站型式端搜集硬体样本，将硬体个人信息电子化API，API负责管理将获取的样本保存至样本努中会，后台管理文书工作程序负责管理对搜索动力系统个人信息收尾配置和展示出。

24. 目标调拨系统会

一种由Python联合开发的目标调拨系统会，主要使用系统会设计地将一个一站型式进程常见于到其他多个座机器的多个进程中会，一个一站型式进程可作为调拨者依靠在线通信收尾这一文书工作。

25. Python运维程序中会系统会

一种适用Python语种改写的调拨和监测文书工作迳的模拟器，内部使用创建、监测和变动样本管道。允许文书工作迳联合JavaScript轻松创建、管理和周期性地调拨行驶文书工作迳，限于了如样本存储器、增长的测试、Email发送、A/B检验等诸多跨多政府部门的用例。

06 GUI面向对象

GUI（Graphical User Interface，左二维图二维图使用者编辑器）是指称采用左二维图方型式推断的推算座机操控二维图使用者编辑器。Python缺少多个左二维图联合开发编辑器的努使用GUI面向对象，不特指Python GUI努如下表。

26. Tkinter

一个Python的标准规范GUI努，可以加速地创建GUI领域程序，可以在大多数的UNIX模拟器下适用，正因如此可以领域在Windows和Macintosh系统会中会，Tkinter 8.0的更进一步明晰版可以克服疑虑本地窗口格调，并更佳地行驶在绝大多数模拟器中会。

27. wxPython

一款Debian软件包跨模拟器GUI努wxWidgets的Python填充和Python适配器，是Python语种的一套模范的GUI左二维图努，允许程序员很只需地创建明晰的、高效率健全的GUI二维图使用者编辑器。

28. PyQt

一个创建GUI领域程序的用以努，是Python面向对象语种和Qt的急于融合，可以行驶在所有主要操控系统会上，限于UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双专利权证，联合JavaScript可以选择GPL和商业化专利权，从PyQt的明晰版4开始，GPL专利权证可使用所有大力支持的模拟器。

29. PySide

一个跨模拟器的驱动程型式开放性Qt的Python初始化明晰版，缺少与PyQt类似于的高效率，并共通API，但与PyQt多种不同处为其适用LGPL特许。

07 座机器进修

Python作为一门全然的领域软件包语种，将各种技术初始化在一齐，除了为使用者缺少更是只需的高效率之外，还是一个全然的粘合模拟器，在联合JavaScript与外部努的低层次领域软件包医务人员错综复杂搭建连接，以就让用C/C++克服疑虑更是高效的启发型式。

对于科学研究医务人员者而言，适用Python面向对象可以加速迁移文档并收尾变更，而无须耗时过多的精力在修改文档与文档规范上。联合开发者在Python中会填充了很多模范的贫乏努，其中会NumPy和SciPy努缺少了目前克服座机器进修疑虑所需的可选。

Python目前领域软件包了大量的座机器进修开放性，其中会不特指座机器进修努如下表。

30. Scikit-Learn

Scikit-Learn基于NumPy和SciPy，是都由为座机器进修建造的一个Python适配器，缺少了大量使用样本挖掘和的测试的用以，限于样本格型式化、交叉验证、启发型式与样本的测试启发型式等一系列适配器。

Sklearn的前提高效率可划分6个限于：

定义 紧接著 聚类 样本降维 数学模型选择 样本格型式化

其中会领域软件包了大量定义、紧接著和聚类的启发型式，限于大力支持formula_座机、命题紧接著、朴素贝叶斯、随座机原始森林、Gradient Boosting、K-means和DBSCAN等。

31. Orange3

Orange3是一个基于框架的样本挖掘和座机器进修软件包附带，大力支持Python收尾程序员联合开发。它都有一系列的样本样本的测试、检索、格型式化和数学模型技术，很强一个更佳的二维图使用者编辑器，同时也可以作为Python的一个适配器适用。

使用者可通过样本样本的测试收尾样本的测试，限于统计常见于左图、柱状左图、散点左图，以及更是其实质的根本原因、分层聚簇、热点左图、MDS（多维度的测试）、离散假设等，并可适用Orange自带的各类附加高效率框架收尾NLP、文本挖掘、构建在线的测试、推断高频样本集和关联的系统样本的测试。

32. XGBoost

XGBoost是不感兴趣于梯度改善启发型式的座机器进修函数努，因其优良的进修效果及高效的基础训练飞行速度而获得为惠泛的关注。XGBoost大力支持并行处理方型式，比起正因如此克服疑虑了梯度改善启发型式的Scikit-Learn努，其性能指标改善10倍以上。XGBoost可以处理方型式紧接著、定义和次序等多种目标。

33. NuPIC

NuPIC是不感兴趣于时除此限于数列的一个座机器进修模拟器，其两大启发型式为HTM启发型式，相比于深达进修，其更是为吻合人类脑干的行驶结构。HTM启发型式的两大思想主要是人脑中会处理方型式文职概念化高效率的新皮质限于的管理原理。NuPIC可使用假设及异不常检测，适用面非不常惠，仅建议输入时除此限于数列即可。

34. Milk

Milk（Machine Learning Toolkit）是Python中会的一个座机器进修用以包。

Milk注重改善行驶飞行速度与减缓内存占用，因此大限于对性能指标敏感的文档都是适用C++改写的，为了就让利性在此相结合缺少Python适配器。重点缺少监理定义步骤，如SVMs、KNN、随座机原始森林和根本原因，也大力支持无监理进修启发型式，如K-means和密切联系传播。

08 深达进修

深达进修作为座机器进修的见下文，盛开了亮丽的光芒。由于Python的操控性与可扩展到性，众多深达进修开放性缺少了Python适配器，其中会较为迳行起来的深达进修努如下表。

35. Caffe

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个以表达型式、飞行速度和适配器化为两大的深达进修开放性，具备准确、可读性高和加速的特性，在视频、处理方型式座机方面领域少。

Caffe中会的在线结构与优化都以配置文件形型式假定，很难上双手，无须通过文档构建在线；在线基础训练飞行速度快，必须基础训练大型样本集与State-of-the-art的数学模型；适配器化的框架可以只需地拓展到新的数学模型与进修目标上。

36. Theano

Theano诞生于2008年，是一个小型化指标的符号推算及深达进修努，被认为是深达进修努的始祖之一，也被认为是深达进修科学研究和领域的重要标准规范之一。其两大是一个数学分析表达型式的编译器，都由为处理方型式大规模神经在线基础训练的推算而建筑设计。

Theano不太好地为基础了NumPy，可以实际上适用NumPy的ndarray，使得API适配器进修成本大为减缓；其推算安定性好，可以精准地推算输出差值较大的函数，如log(1+x)；可高效率地生成C或者CUDA文档，用来Python高效的座机器文档。

37. TensorFlow

TensorFlow是相对专业级的座机器进修努，其两大文档适用C++改写，并大力支持系统会会求导，使得使用者可以只需地建筑设计神经在线结构，不必须亲自改写C++或CUDA文档，也无须通过径向传播解法梯度。由于底层适用C++语种改写，行驶效能得不到了前提，并简化了线上部署的迭代。

除了两大文档的C++适配器限于，TensorFlow还有官方的Python、Go和Java适配器限于，使用者可以在一个硬体配置较好的座机器中会用Python收尾试验，并在水资源相比较紧张的软件包系统会生态或必须低延误的生态中会用C++部署数学模型。

TensorFlow不只局限于神经在线，其样本迳型式左图还大力支持非不常自由的启发型式表达，也可以轻松克服疑虑深达进修限于的座机器进修启发型式。

38. Keras

Keras是一个总体适配器化的神经在线努，适用Python克服疑虑，并可以同时行驶在TensorFlow和Theano上。

Keras专精于深达进修，其缺少了到目前为止最只需的API，使用者仅需将文职的适配器拼在一齐就让可建筑设计神经在线，大大提高了面向对象开支（code overhead）与理解开支（cognitive overhead）。

Keras同时大力支持正弦在线和循环在线，大力支持级联的数学模型或随意的左图结构的数学模型，从CPU上推算预设到GPU加速无须任何文档的变更。简化了面向对象的迭代的同时，在性能指标上丝出类拔萃于TensorFlow和Theano。

关于作者：李明江，资深大样本研究员，贵州省推算座机学会不常务理事，黔南州大样本研究员委员长会委员长，黔南州推算座机学会会长，黔南州职业教育战略规划建设项目研究员努研究员，黔南民族师范学校推算座机与个人信息学院院长，全国高校大样本职业教育联盟理事。

张良均，资深大样本挖掘与的测试研究员、仿真研究员、AI技术研究员。有10余年大样本挖掘与的测试经验，善于Python、R、Hadoop、Matlab等技术克服疑虑的样本挖掘与的测试，对座机器进修等AI技术驱动的样本的测试也有深入科学研究。

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