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1.AIGC未来发展前景
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1.1 人工智能相关科研重要性
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1.AIGC未来发展前景
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1.1 人工智能相关科研重要性
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重要的事情说三遍
2.Pyhton编程实战系统班
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3.AIGC应用班
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4.AI 绘画系统班基础进阶
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5.1 简介
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9.第三方扩展包
Python社群提供了大量的功能覆盖众多领域的第三方模块其使用方式与标准库类似。第三方模块可以使用Python/Cython或者C语言编写。软件工具SWIG和SIP英语SIP (software)通过定义接口文件或规定文件的方式可以将C/C编写的程序库包装为Python模块。Python解释器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的编程内。
Python第三方库 Python包索引是公开的软件包在线仓库。pip是官网推荐的以安全方式安装Python应用及其依赖软件包的最流行工具。要安装在整个操作系统范围内共享的Python包现在需要通过操作系统的软件包管理系统。要将特定于应用的依赖包隔离于共享的Python安装可以使用venv或virtualenv创建虚拟环境pipenv能自动为用户项目建立和管理虚拟环境并在安装/卸装软件包的时候向此项目的Pipfile文件增加/移除这个软件包。
9.1 网络服务
Python定义了WSGI标准应用接口来协调HTTP服务器与基于Python的Web编程之间的沟通。比如通过mod_wsgi英语mod_wsgi模块Apache可以运行用Python编写的Web编程。Zope是著名的用Python编写的开源的Web应用服务器。Tornado是用Python语言写成的非阻塞式web服务器也是轻量级的Web框架。
Python对于各种网络协议的支持很完善因此适用于编写服务器软件、网络爬虫等Web开发。用Python编写的一些Web框架有助于轻松地开发和管理复杂的Web编程。著名的第三方Web框架和函数库
DjangoMTV架构的Web开发框架注重组件的重用性和“可插拔性”、快速开发和DRY法则。web2pyMVC架构的全栈Web框架聚焦于快速开发偏好约定优于配置方式。Pyramid极简主义的Web框架不预定持久化方式它是Pylons计划的一部分。Flask微Web框架不要求特定的工具或库。Twisted事件驱动的网络编程框架。它支持多数标准的网络协议包含客户端和服务器并且提供了多种工具适用于编写高性能的服务器软件。Requests适合于常人使用的HTTP库封装了许多繁琐的HTTP功能极大地简化了HTTP请求所需要的代码量。Beautiful Soup用来解析HTML/XML的一个简单易用Python包。uvloop是对内置asyncio事件循环的快速的、直截了当的替代者它用Cython实现并在底层使用了libuv。aiohttp基于asyncio的HTTP客户端和服务器二者。
9.2 图形用户界面
Python本身包含了Tkinter库它是Python的业界标准GUI并被集成进入了IDLE。Tkinter基于了Tcl命令工具能够支持简单的GUI开发。但是为了让所开发的软件运行速度更快并与用户的桌面环境更契合人们一般会选择采用第三方GUI库或框架。著名的第三方GUI库
PyQtQt的Python绑定库由Riverbank Computing公司自从1998年发行采用GPL许可证或商业许可证。PySideQt的Python绑定库由Qt公司自从2009年发行采用LGPL许可证。PyGObject替代了PyGTK它是为Python程序访问基于GObject的库而提供的包装库GObject是GTK、GIO英语GIO (software)和GStreamer等库使用的对象系统。Kivy用于开发多点触控应用软件的开源Python库采用了自然用户界面NUI。WxPythonGUI编程框架wxWidgets的Python包装库它与MFC的架构相似。PySimpleGUI将Tkinter、Qt、WxPython和Remi的GUI框架变换成简单的接口。Gooey将几乎所有Python 3控制台程序用一行代码转变成GUI应用。Dear PyGui快速而强力的具有极小依赖性的GUI工具箱。pywebview轻量级跨平台的对WebView英语WebView构件的包装器允许在其本地GUI窗口中显示HTML内容
9.3 数据科学
重要的数据科学用第三方软件库有
NumPyPython的基础性的科学计算软件库它提供了强力的多维阵列对象广播式阵列运算集成C/C和Fortran代码的工具较为有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能。SciPy用于数学、科学和工程的Python软件库它以NumPy的多维阵列作为基本数据结构所包含的模块针对了统计、最优化、数值积分、常微分方程求解、插值、线性代数、傅里叶变换、信号处理、图像处理等。它实现了MATLAB的所有功能。CuPy英语CuPyNumPy/SciPy兼容的GPU加速的阵列库它可在NVIDIA CUDA或AMD ROCm平台上充当其直截了当的替代者来运行现存的NumPy/SciPy代码。matplotlib用于Python和NumPy的绘图英语Plotter库实现类似MATLAB的绘图功能。pandas用于数据分析和数据操纵的软件库它建造在NumPy基础上提供了加标签数据结构“数据帧”和统计函数等。它的缺省绘图后端是matplotlib还可以扩展上第三方绘图英语Plotter后端。Dask英语Dask (software)伸缩范围从笔记本电脑至计算机集群的并行计算库它提供的用户接口镜像了PyData生态系统中pandas、scikit-learn和NumPy的API。
9.3.1 数据可视化
主要的数据可视化软件库及“仪表板”框架有
Bokeh针对现代Web浏览器的交互式数据可视化库它提供了优雅而简明的功能各异的图形构造并跨越大型或流式数据集提供高效的交互性。HoloViz提供了一组Python软件包使得数据可视化更加容易、精确和强力Panel用来为出自任何支持的绘图库的绘图制作应用和仪表板hvPlot用来快速的从数据生成交互式绘图HoloViews用来使所有数据即刻可视化GeoViews用来将HoloViews扩展至地理数据Datashader用来呈现非常巨大的数据集Lumen用来从简单的YAML规定建造数据驱动的仪表板Param用来建立声明式用户可配置的对象Colorcet提供在感知上均匀的颜色映射。Dash将现代用户界面元素如下拉选单、滑动条英语Slider (computing)和图形直接链接至分析型Python代码的框架它基于React、Flask和Plotly英语Plotly公司的Plotly.js。Streamlit迅速将数据脚本转变为可共享Web应用的框架。Voilà将Jupyter Notebook转变为独立的Web应用的框架。VisPy高性能交互式2D/3D数据可视化库它通过OpenGL库利用现代GPU的计算能力来显示非常大的数据集。glumpy用于科学数据可视化的快速、可伸缩且美观的Python库它提供了在NumPy与现代OpenGL之间的自然接口。
9.3.2 机器学习
基础性的机器学习软件库及框架有
scikit-learn机器学习软件库它基于了NumPy、SciPy、轻量级管道库Joblib和线程池控制库threadpoolctl其绘图功能依赖于matplotlib。它提供的功能包括监督学习中的分类和回归无监督学习中的聚类和降维还有模型选择和数据预处理英语Data Preprocessing。PyMC基于从Theano分叉出的PyTensor的概率编程库它用于建立贝叶斯统计模型并使用马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法进行模型拟合。TensorFlowGoogle开发的“端到端”开源机器学习平台它提供了Python API其中实现了Keras API。Keras现在是在TensorFlow 2上建立的深度学习高层API。PyTorchMeta在Torch英语Torch (machine_learning)基础上开发的开源的Python软件包提供了具有强大的GPU加速的张量计算和建立在基于tape的自动微分系统上的深度神经网络。JAXGoogle开发的开源机器学习框架其核心是可任意组合的对数值纯函数的变换它结合了修改版本的针对NumPy的自动微分库Autograd和TensorFlow中的加速线性代数库XLA它使用XLA来在GPU和TPU上编译和运行NumPy程序。
9.4 其他种类
pegenPython的PEG解析器生成器。PeachPy采用高层Python的可移植高效x86-64汇编代码生成器。SymPy支持数学符号运算的软件库用于提供计算机代数系统。SimPy英语SimPy基于由Python生成器函数定义的进程的离散事件模拟框架。PyOpenGL到OpenGL 1.1-4.4和有关API的最常用跨平台Python绑定。ModernGL在OpenGL 3.3核心上的Python包装器它简化了简单图形应用如科学模拟、游戏和用户界面的创建。PyCUDA不同于Nvidia的cuda-pythonPyCUDA提供对CUDA API的Python风格访问。PyOpenCLPyOpenCL提供对OpenCL API的Python风格访问例如光滑粒子流体动力学框架PySPH的性能关键部分用Cython和PyOpenCL实现。Kompute通用Vulkan计算框架针对C和Python。Pillow英语Python Imaging Library是基于Python的图像处理软件库它支持广泛的图形文件格式分叉于已终止的PIL。SQLAlchemyPython的SQL工具包和采用数据映射器模式的对象关系映射器ORM。GrapheneGraphQL框架支持各种数据源如SQLAlchemy、Mongo、Django和定制Python对象等。GQL是常用来与之配合的GraphQL客户端Python库。pypdf能够分割、合并、修剪和转变PDF文件的Python软件库。PyFilesystem2Python的文件系统抽象层将在归档、内存和云端存储等之中的文件和目录像在本地驱动器中一样容易的处置。Fabric经由SSH远程执行shell命令的高层库它产生有用的Python对象作为回馈。Prefect现代工作流程编排框架它易于建造、调度和监控健壮的数据流水线。PyInstaller将Python应用和它的依赖项捆绑成一个单一的包从而不需要安装Python解释器或任何模块就可以运行应用。
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