导读

Python作为一种设计优良的编程语言，已被广泛应用于各个领域。凭借其强大的第三方库，Python在数据挖掘、机器学习等方面发挥着重要作用。

数值计算

数值计算是数据挖掘和机器学习的基础。Python提供了多种强大的扩展库，用于数值计算。以下是常用的数值计算库：

1. NumPy

NumPy支持多维数组和矩阵运算，并提供了大量的数学函数库。它通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持多种数值类型。NumPy中最重要的是ndarray对象，用于表示相同类型的元素集合。

2. SciPy

SciPy在NumPy的基础上增加了许多科学和工程计算中常用的函数，如线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理等。它还可以进行插值处理、信号滤波等操作，并能够利用C语言加速计算。

3. Pandas

Pandas是一种基于NumPy的工具，专为处理数据分析任务而设计。它包含了大量的库和标准数据模型，提供了丰富的数据操作函数和方法，支持时间序列分析，并提供了多种数据结构，如Series、TimeSeries、DataFrame和Panel。

数据可视化

数据可视化是展示和理解数据的有效手段。以下是常用的Python数据可视化库：

4. Matplotlib

Matplotlib是最早的Python可视化库，许多其他库都是基于它或直接调用该库。它可以方便地获取数据的大致信息，功能强大但使用复杂。

5. Seaborn

Seaborn基于Matplotlib，用简洁的代码制作美观的图表。与Matplotlib的主要区别在于默认的绘图风格和色彩搭配更具现代感。

6. ggplot

ggplot是基于R语言的ggplot2库，采用了《图像语法》的概念，允许叠加不同的图层来完成图表。它适用于创建标准化的图像，但在个性化图像方面有所限制。

7. Bokeh

Bokeh基于《图像语法》的概念，完全基于Python而不是R。它适合创建交互式、可直接用于网络的图表。Bokeh支持数据流和实时数据，提供了三种控制级别，分别适用于快速绘图、控制图像基本元素和定制每个元素。

8. Plotly

Plotly可以通过Python notebook使用，致力于创建交互式图表。它提供了其他库很少提供的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。

9. pygal

pygal提供可直接嵌入网页浏览器的交互式图表，主要区别在于可以将图表输出为SVG格式。所有图表都被封装成方法，默认风格也非常美观，几行代码即可生成漂亮的图表。

10. geoplotlib

geoplotlib用于创建地图和地理相关数据的工具箱，可以制作多种地图，如等值区域图、热度图和点密度图。使用前需要安装Pyglet。

11. missingno

missingno通过图像方式快速评估数据缺失情况，可以根据数据的完整度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。

Web开发

Web应用开发是目前软件开发中最重要的部分之一。Python提供了各种Web开发框架，帮助用户快速完成功能开发。以下是常用的Python网络开发库：

12. Django

Django是一个高级的Python Web框架，支持快速开发。它提供了从模板引擎到ORM所需的所有工具，但使用时必须遵循Django的方式。

13. Socket

Socket是一个底层的网络通信库，用于在服务器和客户端之间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求和响应。

14. Flask

Flask是一个轻量级框架，基于Werkzeug和Jinja 2，自带Jinja模板引擎，也支持其他模板引擎或ORM。它适用于编写API服务。

15. Twisted

Twisted是一个基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred对象之上，通过异步架构实现高性能。它不适合编写常规的Web应用，更适合底层网络。

16. Tornado

Tornado是由FriendFeed开发的Python Web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。它适用于长轮询、WebSocket等长时间实时连接的应用。

数据库管理

数据库是企业用于存储数据的主要工具，数据库管理包括数据定义、操作、运行管理、组织、保护和维护等。Python提供了所有主流关系数据库的管理接口。以下是常用的Python MySQL连接库：

17. MySQL-python

MySQL-python（又称MySQLdb）是最流行的Python连接MySQL的驱动，支持Python 2.x。安装时有许多前置条件，且基于C语言开发，安装过程不友好。推荐使用替代品。

18. mysqlclient

mysqlclient完全兼容MySQLdb，支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可以使用原生SQL操作数据库，安装方式与MySQLdb相同。

19. PyMySQL

PyMySQL是纯Python实现的驱动，速度较慢，但安装方式简单，也兼容MySQL-python。

20. SQLAlchemy

SQLAlchemy是一种既支持原生SQL又支持ORM的工具，ORM是一种将Python对象与数据库关系表进行映射的方法，可以提高编码效率，支持多种数据库系统，但性能上有一定损失。

自动化运维

自动化运维包括保障业务长期稳定运行、保障数据安全可靠、自动化完成部署任务。Python可以满足大部分自动化运维需求。以下是目前在Linux运维中已用Python实现的应用：

21. JumpServer跳板机

JumpServer是一种开源的跳板机（堡垒机）系统，实现了认证、授权和审计功能，集成了Ansible、批量命令等。它支持Web终端Bootstrap编写，界面美观，支持录像回放、命令搜索、实时监控等功能，基于SSH协议管理，无需安装代理。

22. Magedu分布式监控系统

Magedu是一种用Python开发的自动化监控系统，可以监控常用系统服务、应用和网络设备。它可以在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。

23. Magedu的CMDB

Magedu的CMDB是一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API和页面管理三部分功能。它主要用于自动化管理笔记本、路由器等设备的日常使用。服务器的客户端采集硬件数据，将信息发送至API，API负责保存数据，后台管理程序负责配置和展示。

24. 任务调度系统

这是一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到多个机器的多个进程中。一个服务进程可以作为调度者，通过网络通信完成这项工作。

25. Python运维流程系统

这是一种用Python编写的调度和监控工作流的平台，用于创建、监控和调整数据管道。它允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性调度运行工作流，包括数据存储、增长分析、邮件发送、A/B测试等跨部门用例。

GUI编程

GUI（图形用户界面）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。Python提供了多个图形开发库用于GUI编程。以下是常用的Python GUI库：

26. Tkinter

Tkinter是Python的标准GUI库，可以快速创建GUI应用程序，支持大多数UNIX平台，同样适用于Windows和Macintosh系统。Tkinter 8.0以后的版本可以实现本地窗口风格，并在大多数平台上运行良好。

27. wxPython

wxPython是Python对wxWidgets库的封装，是Python的一个优秀GUI库，允许程序员方便地创建完整的、功能齐全的GUI用户界面。

28. PyQt

PyQt是一个创建GUI应用程序的工具库，是Python和Qt的成功融合，可以在所有主要操作系统上运行，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可。

29. PySide

PySide是Qt的Python绑定版本，提供与PyQt相似的功能，并兼容API，但使用LGPL授权。

机器学习

Python是一门理想的集成语言，将各种技术结合在一起，除了为用户提供更方便的功能外，还是一个理想的粘合平台。Python在机器学习中扮演着重要的角色，提供了许多优秀的库。

30. Scikit-Learn

Scikit-Learn基于NumPy和SciPy，是一个专门用于机器学习的Python模块，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、算法和可视化算法等。

Scikit-Learn的基本功能分为六部分： - 分类 - 回归 - 聚类 - 数据降维 - 模型选择 - 数据预处理

31. Orange3

Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python脚本开发。它包含了一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。

32. XGBoost

XGBoost是一个专注于梯度提升算法的机器学习库，因其优秀的学习效果和高效的训练速度而受到广泛关注。XGBoost支持并行处理，相较于Scikit-Learn库，其性能提升了10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。

33. NuPIC

NuPIC是一个专注于时间序列的机器学习平台，其核心算法为HTM算法，更接近人类大脑的运行结构。HTM算法基于人类大脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运作原理。NuPIC可用于预测和异常检测，适用范围广泛。

34. Milk

Milk（Machine Learning Toolkit）是一个注重提升运行速度和降低内存占用的Python机器学习工具包。为了提高性能，大部分对性能敏感的代码使用C++编写，提供了Python接口。它重点提供了监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树，也支持无监督学习算法，如K-means和亲和传播。

深度学习

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来取得了显著进展。Python因其易用性和可扩展性，成为众多深度学习框架的首选。以下是较为流行的深度学习库：

35. Caffe

Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心理念的深度学习框架，具有清晰、可读性强和速度快的特点，在视频和图像处理方面应用广泛。

36. Theano

Theano是一个高性能的符号计算和深度学习库，被认为是深度学习库的先驱之一。其核心是一个数学表达式的编译器，专门为大规模神经网络训练的计算而设计。Theano很好地整合了NumPy，可以直接使用NumPy的ndarray，使得API接口的学习成本大大降低。其计算稳定性好，可以精确地计算输入值很小的函数，如log(1+x)。

37. TensorFlow

TensorFlow是一个高阶的机器学习库，其核心代码用C++编写，并支持自动求导，使用户可以方便地设计神经网络结构，无需亲自编写C++或CUDA代码。由于底层使用C++编写，运行效率得到保证，并简化了在线部署的复杂度。

TensorFlow不仅限于神经网络，其数据流图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。

38. Keras

Keras是一个高度模块化的神经网络库，用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。Keras专注于深度学习，提供了迄今为止最方便的API，用户只需将高级模块拼接在一起即可设计神经网络，大大降低了编程开销和认知开销。

Keras支持卷积网络和循环网络，支持级联的模型或任意图结构的模型。从CPU计算切换到GPU加速无需任何代码改动，简化了编程复杂度，同时在性能上毫不逊色于TensorFlow和Theano。

关于作者

李明江，资深大数据专家，贵州省计算机学会常务理事，黔南州大数据专家委员会委员，黔南州计算机学会会长，黔南民族师范学院计算机与信息学院院长，全国高校大数据教育联盟理事。

张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。拥有超过十年的大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析有深入研究。

本文摘编自《Python3智能数据分析快速入门》，经出版方授权发布。

延伸阅读《Python3智能数据分析快速入门》

本书假定读者具备一定的数据分析基础，但缺乏Python和AI基础。为了帮助读者快速掌握智能数据分析所需的技术和方法，书中针对性地讲解了Python和AI中必需要掌握的知识点，内容由浅入深，逐步推进。从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详细，确保所有满足条件的读者都能快速入门。