导读

Python作为一种设计精良的编程语言，如今已在众多领域得到广泛应用。得益于其强大的第三方库，Python在数据挖掘、机器学习、Web开发等多个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，以下是常用的几个库：

1. NumPy

NumPy支持多维数组与矩阵运算，也提供了丰富的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持多种数值类型，最重要的是其n维数组类型ndarray，可以高效地处理同一类型的数据集合。

2. SciPy

SciPy在NumPy的基础上增加了许多科学计算中的常用库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波等操作，并支持C语言加速计算。

3. Pandas

Pandas是一种基于NumPy的数据处理工具，专为解决数据分析任务而设计。它提供了高效的操作大型数据集所需的工具及大量的快速便捷处理数据的方法，尤其适合时间序列分析，支持多种数据结构，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它。它可以方便地获得数据的大致信息，功能强大但使用起来较为复杂。

5. Seaborn

Seaborn利用Matplotlib，用简短的代码生成美观的图表。它默认的绘图风格和颜色搭配更具现代感。

6. ggplot

ggplot基于R的ggplot2库，采用《图像语法》中的概念，允许通过叠加不同图层来制作图表。不过它更适合制作简单的图表，而非复杂的个性化图表。

7. Bokeh

Bokeh同样基于《图形语法》的概念，但完全基于Python而非R。Bokeh支持交互式图表，可以生成可直接用于网页的图表，支持数据流和实时数据。

8. Plotly

Plotly可以用于交互式图表的生成，提供了许多其他库较少提供的图表类型，如等值线图、树形图和三维图。

9. pygal

pygal也是一种生成交互式图表的库，支持将图表导出为SVG格式，风格美观，只需几行代码即可生成精美的图表。

10. geoplotlib

geoplotlib用于生成地图和地理相关数据的图表，可以生成多种地图，如等值区域图、热力图、点密度图等。

11. missingno

missingno通过图像的方式快速评估数据缺失情况，可以根据数据的完整度进行排序或过滤，或根据热度图或树状图进行修正。

Web开发

Web应用开发是目前软件开发中非常重要的一部分。Python提供了多种Web开发框架，以下是常用的几个库：

12. Django

Django是一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供了从模板引擎到ORM所需的所有工具。使用Django构建应用时需要遵循其特定的方式。

13. Socket

Socket是一个底层的套接字通信库，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是一个轻量级的Python框架，基于Werkzeug和Jinja 2，支持多种模板引擎或ORM，适合用于编写API服务。

15. Twisted

Twisted是一个基于事件驱动的网络引擎框架，基于Deferred对象实现高性能引擎，适用于底层网络开发。

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。它适合用于长时间实时连接的应用，如长轮询、WebSocket等。

数据库管理

数据库是企业存放数据的主要工具，Python提供了所有主流的关系数据库管理接口。以下是常用的几个库：

17. MySQL-python

MySQL-python（又称MySQLdb）是最流行的Python MySQL驱动，支持Python 2.x，但安装时有许多前置条件。由于基于C语言开发，在Windows平台上安装困难，现已不再推荐使用。

18. mysqlclient

mysqlclient完全兼容MySQLdb，同时支持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是一个纯Python实现的驱动，速度较慢，但安装简便，同时兼容MySQL-python。

20. SQLAlchemy

SQLAlchemy是一种既支持原生SQL又支持ORM的工具，可以有效提高编码速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价是性能上的一些损失。

自动化运维

运维主要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可以满足大多数自动化运维的需求，以下是一些实际应用：

21. JumpServer

JumpServer是一款由Python编写的开源跳板机系统，实现了认证、授权和审计功能，集成了Ansible、批量命令等。支持Web终端Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能。

22. Magedu监控系统

Magedu监控系统是一款用Python开发的自动化监控系统，可以监控常用系统服务、应用、网络设备。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、报警阈值也可以不同，并提供数据可视化界面。

23. 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、页面管理三个部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。通过服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。

24. 任务调度系统

任务调度系统是一种由Python开发的系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可以通过网络通信完成这项工作。

25. 运维流程系统

运维流程系统是一种用Python编写的调度和监控工作流的平台，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、维护和周期性地调度运行工作流，包括数据存储、增长分析、邮件发送、A/B测试等跨多部门的用例。

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。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，可以在大多数UNIX平台下使用，也可以在Windows和Macintosh系统中使用。Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并在绝大多数平台中良好运行。

27. wxPython

wxPython是一款开源的跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和模块，允许程序员方便地创建功能齐全的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和商业许可证。

29. PySide

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

机器学习

Python作为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。以下是常用的机器学习库：

30. Scikit-Learn

Scikit-Learn是专门为机器学习构建的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、算法与可视化算法等一系列接口。它集成了大量分类、回归和聚类的算法，如支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、Gradient Boosting、K-means和DBSCAN等。

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，相比Scikit-Learn库，其功能提升了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，比深度学习更接近人类大脑的运转结构。HTM算法基于人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运作原理。NuPIC可用于预测及异常检测，适用范围广泛。

34. Milk

Milk（Machine Learning Toolkit）是Python中的一个机器学习工具包，注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是用C++编写的，提供了Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树，也支持无监督学习算法，如K-means和近邻传播。

深度学习

深度学习作为机器学习的一个分支，近年来发展迅速。Python因其易用性和可扩展性，成为了许多深度学习框架的首选。以下是常用的深度学习库：

35. Caffe

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个以表达式、速度和模块化为核心特性的深度学习框架，具有清晰、可读性高和快速的特点，在视频、图像处理方面应用广泛。

36. Theano

Theano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，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，专门用于大规模神经网络训练的计算。

37. TensorFlow

TensorFlow是一个高级的机器学习库，其核心代码用C++编写，并支持自动求导，使得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，也无需经过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化了线上部署的复杂度。

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专精于深度学习，提供了迄今为止最方便的API，用户只需将高级模块拼在一起即可设计神经网络，大大降低了编程和理解的复杂度。Keras同时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上计算切换到GPU加速无需任何代码更改。

关于作者

李明江

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

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10年的大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术完成的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。

本文摘编自《Python3智能数据分析快速入门》，经出版方授权发布。

编辑：王菁

校对：林亦霖

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