Python コンピューティング エコシステムを本当に理解していますか?

1 はじめに

Pyhon コンピューティング エコシステムは、Web クローラー、データ分析、テキスト処理、データ視覚化、機械学習、グラフィカル ユーザー インターフェイス、Web 開発、Web アプリケーション開発、グラフィック アート、画像処理、その他の分野をカバーしています。Python コンピューティングのエコロジカル ライブラリについて学びましょう。

2. Web クローラー

Web クローラーは、特定のルールに従ってインターネットから情報を自動的にクロールするプログラムまたはスクリプトであり、オンラインでのデータ収集やプラットフォームへのデータ サポートの提供など、多くのタスクを完了する際の手動作業を置き換えることができます。
Web クローラーには、HTTP リクエスト、Web 情報抽出、Web ページ データ解析などの操作が含まれます。Python コンピューティング エコロジー ライブラリは、 、 、 、 などのライブラリを通じてこれらの操作を強力にサポートします。 これらのrequestsライブラリの機能は次のとおりpython-gooseです。rebeautifulsoup4scrapypyspider

1) requests: Requests は、シンプルで使いやすい HTTP のようなプロトコルを提供し、接続プーリング、SSL (Secure Sockets Protocol)、Cookie をサポートしており、現在 Python の最も重要で機能が豊富な Web クローラー機能です。

2) python-goose: python-goose は、記事およびビデオ タイプの Web ページからデータを抽出するために特別に使用されます。

3) beautifulsoup4: beautifulsoup4 は、HTML、XML、その他の Web ページからデータを抽出するために特別に使用され、データを抽出するための便利な Python スタイルの関数をいくつか提供します。

4) scrapy: Scrapy は、高速で高レベルのバッチ画面スクレイピング、スケジュールされた Web スクレイピング、および構造化スクレイピングをサポートします。

5) pyspider: pyspider は、データベース バックエンド、メッセージ キューイング、優先順位、分散アーキテクチャ、その他の機能をサポートするクローラー フレームワークです。Pyspider は柔軟で便利で、scrapy よりも小規模なデータ スクレイピングに適しています。

3. データ分析

データ分析とは、収集した大量のデータを適切な統計分析手法を用いて集約・分析し、データの役割を最大限に発揮することです。
Python コンピューティング エコシステムは、numpy,pandas,scipyライブラリを通じてデータ分析のサポートを提供します。

1) numpy: Numpy は、n 次元配列の ndarray オブジェクトを提供します。大きな行列は、ndarray オブジェクトを通じて簡単に保存および処理できます。

2) pandas: pandas は構造化データを分析するために numpy をベースに開発されたツールセットで、データマイニングとデータクリーニング機能も提供します。

3) scipy: scipy は、Python プログラミング言語用のオープンソース科学計算ライブラリです。数値積分、最適化、信号処理、線形代数、補間などの科学計算のための多数のアルゴリズムと関数を提供します。scipy は Numpy 上に構築されています。

4. テキスト処理

テキスト処理とは、テキスト コンテンツの分類、テキスト特徴の抽出、テキスト コンテンツの変換など、テキスト コンテンツの処理を指します。Python コンピューティング エコシステムは、jieba、nltk、PyPDF2、python--docxなどのライブラリを提供することにより、テキスト処理分野をサポートします。

1) jieba: jieba は、接頭語辞書に基づいたオープンソースの中国語単語分割ツールです。Jieba は効率的で使いやすく、カスタマイズ可能であり、中国語のテキスト分析と処理の分野で広く使用されています。jieba は、精密モード、完全モード、検索エンジン モードの 3 つの単語分割モードをサポートしています。品詞タグ付けやキーワード抽出などの機能もサポートしており、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズ辞書や最適化モードなどを設定できます。

2) nltk: nltk は、使いやすいインターフェイスと豊富な関数ライブラリ (50 種類以上) を提供し、テキストの分類、タグ付け、解析をサポートし、テキストの分析と自然言語処理を非常に簡単にします。
3) python--docx: python–docx は、Web ファイルを処理するための Python ライブラリで、World ファイルのタイトル、段落、改ページ、画像、テキストなどの情報管理をサポートします。

5. データの視覚化

データビジュアライゼーションとは、データを視覚的に表現することを研究する科学技術であり、情報伝達の美的形式を考慮しながら、データ情報を効果的に伝達する美的形式を指します。Python コンピューティング エコシステムは、主にmatplotlib,seaborn,mayaviPython などのライブラリを通じてデータ視覚化の分野のサポートを提供します。
1) matplotlib: matplotlib は、何百ものグラフィック データ表示を提供します。matplotlib には一連の描画関数が含まれており、開発者は少量のコードを記述するだけでビジュアル チャートを生成できます。

2) seaborn: seaborn は matplotlib に基づいたより高度なカプセル化であり、numpy と pandas をサポートし、matplotlib よりも呼び出しが簡単で、豊富な効果を備えています。

3) mayavi: Mayavi は、グラフィックの視覚化とグラフィック操作の処理のための mlab モジュールを含むビジュアル 3D Python 描画ライブラリであり、numpy をサポートしています。

6. グラフィカルユーザーインターフェース

グラフィカル ユーザー インターフェイスとは、グラフィカルに表示されるコンピューターのユーザー インターフェイスを指し、ユーザーはマウスやキーボードなどの入力デバイスを使用して画面上のアイコンやメニュー オプションを操作できます。コマンドの選択、ファイルのロード、プログラムの開始、またはその他の日常的なタスクの実行。Python コンピューティング エコシステムは、PyQt5, wxPython, PyGObjectライブラリを通じてグラフィカル ユーザー インターフェイスのサポートを提供します。

1 ）PyQt5: PyQt5 は、Python と強力な GUI ライブラリ --Qt の統合であり、300 を超えるクラス、6000 の関数とメソッドを備えた Qt 開発フレームワークの Python インターフェイスを提供します。

2) wxPython: wxPython は、クロスプラットフォーム WxWidgets の Python バージョンです。ライブラリはオープンソースでクロスプラットフォームをサポートしており、Python 開発者は完全かつ完全に機能するグラフィカル ユーザー インターフェイスを作成できます。

3) PyGObject: PyGObject は、Linux で最も有名なグラフィック ライブラリである GTK3+ にバインドされており、このライブラリは使いやすく、機能が強力で、設計が柔軟で、優れた設計コンセプトと拡張性を備えています。

7. 機械学習

機械学習は、コンピューター プログラムとアルゴリズムを使用して、コンピューターがデータから知識とスキルを取得し、それらの知識とスキルを使用して特定のタスクを自律的に実行できるようにする人工知能 (AI) のアプリケーションです。従来の人工知能の方法と比較して、機械学習はより自動化および効率的であり、大規模なデータを迅速に処理できます。
Python コンピューティング エコシステムは、主にscikit-learn,tensorfow,mxnetライブラリを通じて機械学習分野のサポートを提供します。

1) scikit-learn: scikit-learn は、分類、回帰、クラスタリング、データ次元削減、モデル選択、およびデータ前処理をサポートします。

2) tensorfow: TensorFlow は、Google がオープンソース化した深層学習フレームワークであり、ユーザーはニューラル ネットワークを構築およびトレーニングすることでさまざまな問題を解決できます。TensorFlow は C++ で書かれており、Python、C++、Java、Go、Swift などのさまざまなプログラミング言語のインターフェイスをサポートしています。そのため、TensorFlow を使用すると、さまざまなアプリケーション シナリオでディープ ラーニング開発を簡単に実行できます。TensorFlow のコア コンポーネントは Tensor です。これは、画像、音声、テキストなどの複雑な入力データをテンソルとして表現できる多次元配列データ構造であり、計算プロセス中に変換および操作できます。テンソルに加えて、TensorFlow には次の重要な概念も含まれています。

Operation：即可计算的操作，例如加减乘除、卷积、激活函数等等。
Graph：操作和数据之间的依赖关系，以及操作的执行顺序，即一个由节点和边组成的计算图。
Session：操作的执行环境，包含了所需的计算资源和执行方式。

3) mxnet: mxnet は、マルチマシン、マルチノード、マルチ GPU コンピューティングをサポートする軽量の分散ポータブル深層学習ライブラリであり、自動運転、音声認識などの分野にスケーラブルなニューラル ネットワークと深層学習コンピューティング機能を提供します。

8. ウェブ開発

Web 開発とは、デスクトップではなくブラウザに基づいたプログラムの開発を指します。一般的な Python コンピューティング エコシステムはdjango、tornado、flask、などtwistedのライブラリを通じて Web 開発分野のサポートを提供します。

1. django:django は、Python プログラミング言語に基づいて構築された高度な Web フレームワークです。2003 年に誕生し、元々はニュース Web サイト The World Company 用に開発されました。後にオープンソース化され、すぐに多くの開発者が参加して使用するようになりました。これは、さまざまな種類の Web アプリケーションの構築に最適な、豊富な機能とコンポーネントを備えた強力で拡張性の高い Web フレームワークです。

2. tornado: tornado は、FriendFeed によって開始され、オープンソース化された Python ベースの Web サーバーおよびネットワーク アプリケーション フレームワークであり、長時間接続や WebSocket などの通信プロトコルをサポートする軽量の非同期 Web フレームワークです。Tornado の中心的な機能は、ノンブロッキング I/O と、数千の接続を同時に処理できる強力なコルーチン ライブラリであり、効率的で非同期の同時実行 Web フレームワークです。

3. flask: flask はスケーラブルで、通常は小規模な Web サイトの開発に使用されます。

4) twisted: Twisted は、拡張性の高い非同期 I/O プログラミング モデルと複数のプロトコルをサポートする機能を提供する Python 非同期 I/O ネットワーク フレームワークです。Twisted を使用すると、リアルタイム通信アプリケーション、ネットワーク サービス、電子メール サービスなど、同時実行性の高い大規模なネットワーク アプリケーションを構築できます。Twisted は、Python で最も成熟した非同期プログラミング モデルの 1 つであり、Python 開発者にとって非常に貴重なスキルおよびツールです。

9. ゲーム開発

ゲーム開発は 2D と 3D ゲーム開発に分かれており、Python コンピューティング エコシステムはライブラリを通じてゲーム開発をサポートしますpygame。panda3d

1) pygame: pygame は 2D ゲーム開発用に設計された Python サードパーティのクロスプラットフォーム ライブラリです。開発者は pygame を使用してインターフェイスを定義し、グラフィカル ユーザー インターフェイスの作成、グラフィックスと画像の描画、ユーザーのキーボードとマウスの操作などを簡単かつ迅速に実装できます。

2) panda3d: Panda3D は、Python 言語に基づいて開発されたマルチプラットフォーム 3D ゲーム エンジンで、グラフィックス レンダリング、グラフィックス処理、物理エンジン、オーディオ処理などの多くのツールとエンジン テクノロジが統合されています。Panda3D フレームワークの目的は、ゲーム開発者が 3D ゲームを実装しやすくし、エンターテイメント、教育、学習アプリケーションを作成するための使いやすいツールセットを提供することです。

10. Webアプリケーション開発

Web アプリケーション開発とは、Web ベースのアプリケーションの開発を指します。Python コンピューティング エコシステムは、WeRoBot,aip, WyQRPython などのライブラリを通じてネットワーク アプリケーション開発の分野をサポートします。

1) WeRoBot: Python 言語に基づいて開発された WeChat ロボット フレームワークです。WeChat の公開アカウントと個人アカウントのタスクを自動化するさまざまな方法 (自動返信、メッセージの同期など) を提供し、テキスト メッセージ、画像メッセージ、音声メッセージなどの複数のメッセージ タイプをサポートします。WeRoBot フレームワークは使いやすく、開発者が WeChat プラットフォーム上でパーソナライズされたアプリケーションやサービスを開発しやすくするための豊富な API を提供します。

2) aip: aip は、Baidu AI 開発プラットフォームのインターフェイスをカプセル化し、このライブラリを使用してさまざまなネットワーク アプリケーションを迅速に開発できます。たとえば、天気予報、クイッククエリなどです。

3) WyQR: WyQR は QR コードを生成するためのライブラリです。

11. グラフィックアート

グラフィック アートは、シンボルを通じて意味を表現する芸術を指します。Python コンピューティング エコシステムは、Quads,ASCII_art,turtleライブラリを通じてグラフィック アートをサポートします。

1) Quads: Quads は、Quadtree と反復演算に基づくグラフィック アート ライブラリです。入力としてグラフィックスを受け取り、入力画像を 4 つの象限に分割し、入力画像の色に応じて各象限に平均色を割り当て、このプロセスを繰り返します。 N回行われます。

2) ASCII_art: アスキーアートは、キーボード文字を使用してグラフィックを表現するアート形式です。ASCII は、数値と文字を照合することにより、文字を一連の数値に変換するエンコーディングです。ASCII 文字テーブルの文字を使用し、並べ替えたり組み合わせたりして画像を表現します。文字の大きさ、幅、形などはさまざまなので、適切な文字を選択し、巧みに配置することで、ユニークで独特な効果を得ることができます。アスキーアートの制作方法は、特定の文字のラッピングと組み合わせを使用して、最終的にグラフィック効果を形成することです。一般的に、アスキーアートを作成するには次の手順があります。

选择并下载所需制作图片
将图片转换为ASCII字符，可以使用Python中的 Pillow 库或者 OpenCV 库实现
利用某种算法将图片转换成由字符构成的文本，并进行灰度映射（将一个RGB到灰度的映射表应用到图像中）
采用适当排版，将字符文本进行排列组合，形成jie朵美观的ASCII图形

3) turtle: Turtle は、線、円、その他の画像を描画するための機能を提供します。これを使用してグラフィックス ウィンドウを作成し、グラフィックス ウィンドウ内で単純な繰り返し操作を通じてインターフェイスやグラフィックスを直感的に描画できます。

12. 画像処理

画像処理とは一般に、圧縮、強調、復元、画像のマッチング、記述、認識などのデジタル画像 (2 次元配列) 処理を指します。

Python コンピューティング エコシステムは、numpy ,scipy,Pillow, OpenCV-Pythonなどを通じて画像処理の技術サポートを提供します。

1) numpy: NumPy は、大次元の配列および行列演算をサポートするために使用される Python 言語の拡張ライブラリです。NumPy は、商用アプリケーションで使用したり、学術界で自由に使用およびリリースしたりできる無料のオープンソース プロジェクトです。NumPy は、Python のネイティブ List よりも高速かつ柔軟で高レベルのツールを提供し、Python のデータ処理能力を大幅に向上させます。NumPyの特徴

处理多维数组：NumPy可以处理任意维度（甚至高达100维）的数组，是Python高性能科学计算和数据分析的基础库。
数组计算：NumPy提供了丰富的数组计算函数，包括各种算术运算、数学函数、线性代数函数、统计函数等，使得数据的处理和分析更加方便和高效。
高效的内存管理：NumPy内部实现了许多内存优化技巧，例如分块算法、内存映射文件等，可有效减少数据结构的复制，使代码运行速度更快。

2) scipy: Scipy は、Python 用のオープンソース科学技術計算ライブラリであり、さまざまなアルゴリズムや関数を含む幅広い機能を備えており、線形代数、非線形最適化、信号処理、画像処理などのタスクに使用されます。Scipy は使用が柔軟で、拡張が容易で、他の科学計算ライブラリとシームレスに統合されており、科学計算、コンピュータ シミュレーション、データ マイニング、最適化のための重要なツールです。

3) Pillow: Pillow は、さまざまな一般的な画像フォーマットをサポートする画像処理ライブラリです。その機能は、画像のズーム、トリミング、調整などの基本的な操作をカバーしており、また、画像の色調整や処理を実行して特殊効果を実現することもできます。Pillow はインストールと使用が簡単で、画像処理、グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 開発、データ視覚化、機械学習などの分野で幅広く使用できます。

4) OpenCV-Python: OpenCV-Python は OpenCV ライブラリの Python インターフェイスであり、シンプルで使いやすい API、多数の関数とアルゴリズム、豊富な画像処理機能、効率的な画像処理機能を備えています。画像処理、コンピュータービジョン、画像およびビデオ分析、機械学習、その他の分野で広く使用でき、開発者が関連アプリケーションを迅速かつ簡単に完成させるのに役立ちます。