python初级第三库（人工智能，web解析，人机交互）

第一章：python必备库-从数据处理到人工智能
第二章：python必备库-从web解析到网络空间
第三章：python必备库-从人机交互到艺术设计第一章
python必备库-从数据处理到人工智能
一、概述
1.1 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理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：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库之数据分析Python库之数据可视化Python库之文本处理Python库之机器学习二、Python库之数据分析
2.1 numpyNumpy: 表达N维数组的最基础库，http://www.numpy.orgPython接口使用，C语言实现，计算速度优异Python数据分析及科学计算的基础库，支撑Pandas等提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能2.2 pandasPandas: Python数据分析高层次应用库，http://pandas.pydata.org提供了简单易用的数据结构和数据分析工具理解数据类型与索引的关系，操作索引即操作数据Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发能操作sql、json、pickle、csv、excel、ini等文件Series = 索引 + 一维数据DataFrame = 行列索引 + 二维数据2.3 scipySciPy: 数学、科学和工程计算功能库，http://www.scipy.org提供了一批数学算法及工程数据运算功能类似Matlab，可用于如傅里叶变换、信号处理等应用Python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发三、Python库之数据可视化
3.1 matplotlibMatplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库，http://matplotlib.org提供了超过100种数据可视化展示效果通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果Python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发3.2 SeabornSeaborn: 统计类数据可视化功能库，http://seaborn.pydata.org/提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果主要展示数据间分布、分类和线性关系等内容基于Matplotlib开发，支持Numpy和Pandas3.3 MayaviMayavi：三维科学数据可视化功能库，http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果目前版本是Mayavi2，三维可视化最主要的第三方库支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库四、Python库之文本处理
4.1 PyPDF2PyPDF2：用来处理pdf文件的工具集，http://mstamy2.github.io/PyPDF2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from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileMergermerger = PdfFileMerger()
input1 = open("document1.pdf", "rb")
input2 = open("document2.pdf", "rb")
merger.append(fileobj=input1, pages=(0, 3))
merger.merge(position=2, fileobj=input2, pages=(0, 1))
output = open("document-output.pdf", "wb")
merger.write(output)4.2 NLTKNLTK：自然语言文本处理第三方库，http://www.nltk.org/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from nltk.corpus import treebank
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
t.draw()4.3 Python-docx
Python-docx：创建或更新Microsoft Word文件的第三方库，http://python-docx.readthedocs.io/en/latest/index.html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from docx import Document
document = Document()
document.add_heading('Document Title', 0)
p = document.add_paragraph('A plain paragraph having some ')
document.add_page_break()
document.save('demo.docx')五、Python库之机器学习
5.1 Scikit-learnScikit-learn：机器学习方法工具集，与数据处理相关的第三方库，http://scikit-learn.org/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机器学习最基本且最优秀的Python第三方库5.2 TensorFlowTensorFlow：AlphaGo背后的机器学习计算框架，https://www.tensorflow.org/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，边代表张量应用机器学习方法的一种方式，支撑谷歌人工智能应用import tensorflow as tf
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
res = sess.run(result)
print('result:', res)5.3 MXNetMXNet：基于神经网络的深度学习计算框架，https://mxnet.incubator.apache.org/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六、单元小结
6.1 从数据处理到人工智能Numpy、Pandas、SciPyMatplotlib、Seaborn、MayaviPyPDF2、NLTK、python-docxScikit-learn、TensorFlow、MXNet"霍兰德人格分析雷达图"Matplotlib第二章
python必备库-从web解析到网络空间
一、概述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
二、Python库之网络爬虫
2.1 Requests
Requests: 最友好的网络爬虫功能库，http://www.python-requests.org/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Python最主要的页面级网络爬虫功能库import requests
r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))r.status_code
r.headers['content-type']
r.encoding
r.text2.2 ScrapyScrapy: 优秀的网络爬虫框架，Python数据分析高层次应用库，https://scrapy.org提供了构建网络爬虫系统的框架功能，功能半成品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2.3 pyspiderpyspider: 强大的Web页面爬取系统，http://docs.pyspider.org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重要的网络爬虫类第三方库pyspider: 强大的Web页面爬取系统三、Python库之Web信息提取
3.1 Beautiful SoupBeautiful Soup: HTML和XML的解析库，https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4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3.2 ReRe: 正则表达式解析和处理功能库，https://docs.python.org/3.6/library/re.html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3.3 Python-GoosePython-Goose: 提取文章类型Web页面的功能库，https://github.com/grangier/python-goose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最主要的Web信息提取库from goose import Goose
url = 'http://www.elmundo.es/elmundo/2012/10/28/espana/1351388909.html'
g = Goose({'use_meta_language': False,'target_language':'es'})
article = g.extract(url=url)
article.cleaned_text[:150]四、Python库之Web网站开发
4.1 DjangoDjango: 最流行的Web应用框架，https://www.djangoproject.com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)Python最重要的Web应用框架，略微复杂的应用框架4.2 PyramidPyramid: 规模适中的Web应用框架，https://trypyramid.com/提供了简单方便构建Web系统的应用框架不大不小，规模适中，适合快速构建并适度扩展类应用Python产品级Web应用框架，起步简单可扩展性好# 10行左右Hello Word程序
from wsgiref.simple_server import make_server
from pyramid.config import Configurator
from pyramid.response import Responsedef hello_world(request):return Response('Hello World')if __name__ == '__main__':with Configurator() as config:config.add_route('hello', '/')config.add_view(hello_world, route_name='hello')app = config.make_wsgi_app()server = make_server('0.0.0.0', 6543, app)server.serve_forever()4.3 FlaskFlask: Web应用开发微框架，http://flask.pocoo.org提供了最简单构建Web系统的应用框架特点是：简单、规模小、快速Django > Pyramid > Flaskfrom flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/')
def hello_world():return 'Hello, World!'五、Python库之网络应用开发
5.1 WeRoBotWeRoBot: 微信公众号开发框架，https://github.com/offu/WeRoBot提供了解析微信服务器消息及反馈消息的功能建立微信机器人的重要技术手段# 对微信每个消息反馈一个Hello World
import werobot
robot = werobot.WeRoBot(token='tokenhere')@robot.handler
def hello(message):return 'Hello World!'5.2 aipaip: 百度AI开放平台接口，https://github.com/offu/WeRoBot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应用的最主要方式5.3 MyQRMyQR: 二维码生成第三方库，https://github.com/sylnsfar/qrcode提供了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六、单元小结
6.1 从Web解析到网络空间Requests、Scrapy、pyspiderBeautiful Soup、Re、Python-GooseDjango、Pyramid、FlaskWeRobot、aip、MyQR第三章
python必备库-从人机交互到艺术设计
一、概述Python库之图形用户界面Python库之游戏开发Python库之虚拟现实Python库之图形艺术二、Python库之图形用户界面
2.1 PyQt5
PyQt5: Qt开发框架的Python接口，https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt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
2.2 wxPython
wxPython: 跨平台GUI开发框架，https://www.wxpython.org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的关系，操作索引即操作数据Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发import wxapp = wx.App(False)
frame = wx.Frame(None, wx.ID_ANY, "Hello World") frame.Show(True)
app.MainLoop()2.3 PyGObjectPyGObject: 使用GTK+开发GUI的功能库，https://pygobject.readthedocs.io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GUIimport gi
gi.require_version("Gtk", "3.0")from gi.repository import Gtkwindow = Gtk.Window(title="Hello World")
window.show()
window.connect("destroy", Gtk.main_quit)
Gtk.main()三、Python库之游戏开发
3.1 PyGamePyGame: 简单的游戏开发功能库，http://www.pygame.org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Python游戏入门最主要的第三方库3.2 Panda3DPanda3D: 开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库，http://www.panda3d.org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基梅隆大学共同开发3.3 cocos2docos2d: 构建2D游戏和图形界面交互式应用的框架，http://python.cocos2d.org/提供了基于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专业级游戏开发四、Python库之虚拟现实
4.1 VR ZeroVR Zero: 在树莓派上开发VR应用的Python库，https://github.com/WayneKeenan/python-vrzero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4.2 pyvrpyovr: Oculus Rift的Python开发接口，https://github.com/cmbruns/pyovr针对Oculus VR设备的Python开发库基于成熟的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4.3 VizardVizard: 基于Python的通用VR开发引擎，http://www.worldviz.com/vizard-virtual-reality-software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，具有一定通用性五、Python库之图形艺术
5.1 QuadsQuads: 迭代的艺术，https://github.com/fogleman/Quads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5.2 ascii_artascii_art: ASCII艺术库，https://github.com/jontonsoup4/ascii_ar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5.3 turtleturtle: 海龟绘图体系，https://docs.python.org/3/library/turtle.html六、单元小结
6.1 从人机交互到艺术设计PyQt5、wxPython、PyGObjectPyGame、Panda3D、cocos2dVR Zero、pyovr、VizardQuads、ascii_art、turtle

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