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Python編寫桌面助手支持,文檔,網頁,文件夾，幫助你有效的辦公，功能非常的強大，同時還能夠幫助你有效的整理各類文件。趕緊下載下來試試吧。

Python編寫桌面助手

Python編寫桌面助手說明

在Python中我們有很多種方案來編寫桌面圖形用戶界面程序，譬如內置的Tkinter、強大的PyQt5和PySide2，還有wxPython。借助這些或內置或第三方的模塊，我們可以輕松地編寫跨平臺的桌面圖形界面程序。

同時，我們還能直接使用PyInstaller、Nuitka、cx_Freeze等Python第三方程序打包模塊，將編寫好桌面圖形界面程序打包為各個平臺的二進制可執行程序文件，比如Windows下的exe程序執行文件。

通常我們會將程序按需打包為單個的exe可執行文件或包含整個文件夾的可執行文件。

Python 的誕生！

Guido van Rossum

1956 年 Guido 出生于荷蘭，并于 1982 年在阿姆斯特丹大學獲得數學和計算機科學的碩士學位

畢業后，Guido 去了荷蘭阿姆斯特丹的荷蘭國家數學與計算機科學研究中心（CWI）上班，在 CWI 上班期間，Guido 參與研發了一種高級編程語言 —— ABC，這門語言誕生的目的是為了用于教學工作，想要替代 BASIC，Pascal 等語言。但是在 4、5 年后這個項目因為不太成功被叫停了，ABC 項目組被解散， Guido 被調到另一個叫 Amoeba 的項目組，主要研究基于微內核的分布式系統，這也為后來 Python 的誕生埋下了種子

Python 的誕生

在 Amoeba 項目組工作期間，Guido 覺得用 C 語言寫系統管理程序太慢了，而且因為各種原因，很多程序不能在 Bourne shell （version 7 Unix 默認 shell ）中運行，更要命的是 Amoeba的很多基本操作與 Bourne shell 支持的操作有很大區別， Guido 希望有一門語言可以作為 C 語言和 shell 之間的橋梁，以此來解決實際開發中所遇到的問題

在研究了市場上的眾多編程語言之后，發現當時并沒有一門適合他工作需求的高級編程語言，因此 Guido 通過自己在 ABC 語言的開發經歷所取得的靈感，取其精華去其糟粕，設計了一門新的腳本語言（在我看來就是他自己手癢的不行，想自己造）。并在 1989 年圣誕節前后，為自己新設計的腳本語言量身定做了一款解釋器（據說 Guido 是為了打發無聊的時間）

Python名字的由來

腳本語言設計好了，解釋器也寫好了，下面就是該給語言起個名字了。的與其復雜化，不如簡單化，Guido 腦海中冒出的第一個念頭就是他最喜歡的馬戲團的名字 —— Monty Python’s Flying Circus

用一個馬戲團的名字來命名一個高端的實驗室項目，在 Guido 看來，有一種恰到好處的諷刺意味，況且 Python 這個詞刺激又好記，并且馬戲團也并不以促進科學發展而聞名，極客們一定會很喜歡（一開口就是老極客了）。這名字起的就是這么隨意，也不知道他后來有沒有后悔過。可以說 Python 是 Guido 在CWI工作經驗的直接產物，一個人所處的工作環境對人的影響真的非常大

Python 的發布

在解決了名字的問題之后，Guido 在 1989 年的 12 月末開始開發 Python，并在 1990 年 1 月有了第一個可用版本，在 2 月 20 日，Guido 在 alt.sources 新聞組正式向全世界發布了 Python （0.9.0版本），協議采用的是當時 X11 項目所用的 MIT協議，在當時 “開源” 這個概念還沒有出現（1997年開源概念被提出來），自此 Python 這門偉大的語言正式進入自己的時代，一直到現在還在影響著我們生活的方方面面，諷刺的是 Guido 在起名字的時候并沒有想著 Python 要促進科學發展而聞名

所有的偉大，都來源于一個簡單的開始

為什么Python是機器學習的最佳選擇？

Python 人工智能項目在各種形式和規模的公司中變得非常流行。以下是 Python 語言非常適合 ML 開發的原因。

如今，大多數公司都在使用 Python 進行 AI 和機器學習。隨著預測分析和模式識別變得比以往任何時候都更流行，Python 開發服務是大規模企業和初創公司的優先事項。Python 開發人員的需求量也隨之變大——主要是因為使用該語言可以實現相應功能。AI 編程語言需要強大、可擴展和可讀性。而 Python 代碼在這三方面都能實現。

雖然有其他技術棧可用于基于 AI 的項目，但 Python 已被證明是最好的編程語言。它為人工智能和機器學習（ML）提供了優秀的庫和框架，以及計算能力、統計計算和科學計算等。

在本文中，我們將了解 Python 編程語言的幾個方面，使其成為機器學習工程師的完美選擇。我們將探討以下內容：

為什么使用 Python 軟件進行機器學習和 AI

用于 AI 的最佳 Python 庫

結論

讓我們來了解一下為什么開發人員喜歡這種編程語言，而不是 R、Go、Scala 和其他為 AI 項目設計的語言。

為什么使用 Python 進行機器學習和 AI？

調查顯示，Python 現在是繼 C 和 Java 之后的又一門頂級的編程語言。它允許開發人員為 Python AI項目構建強大的后端系統。將 Python 編程語言對機器學習和 AI 開發有多種好處。讓我們來詳細了解一下它們。

快速開發

Python 社區欣賞這種編程語言的快速原型設計能力。開發者可以減少在學習復雜的堆棧上浪費的時間。他們可以快速開始 AI 開發，并迅速進入構建人工智能算法和程序的階段。

由于 Python 代碼與英文相似，所以它易于閱讀和編寫。開發人員不必花費大量時間來編寫復雜的代碼。除此之外，在 Python 中還有一些用于 AI 和機器學習（ML）的優秀庫和框架，可以幫助簡化這個過程。我們將在文章后面詳細了解它們。

靈活的語言

讓開發者能夠最大限度的靈活性進行 AI 應用開發，是 Python 程序員對這門語言的欽佩之處。用于機器學習的 Python 允許你選擇 OOPS 或基于腳本的編程，并且可以在不完全重新編譯 Python 代碼的情況下快速查看結果。

有四種不同風格的 Python 軟件可以選擇——命令式、面向對象、函數式和程序式，所有這些都可以根據你的 AI 項目減少出錯的可能性。

可讀性

對于大多數開發者來說，可讀性是一個改變游戲規則的因素。機器學習開發的 Python 語法就像英語一樣。你不必長期陷入于理解這門語言。

如果有開發人員在項目中途加入，他們也可以輕松理解發生了什么。在 Python 中引起混亂、錯誤和沖突的幾率也較低，能夠迅速開發任何機器學習程序。

可視化選項

數據是機器學習、人工智能和深度學習算法最重要的部分。處理數據需要大量的可視化，以確定模式并理解所有變量和因素。為此，Python 軟件包是最好的。

開發人員可以構建直方圖、圖表和圖，以便更好地理解數據將如何相互作用和共同工作。還有一些 API 可以讓你勾勒出清晰的數據報告，從而使可視化過程變得更加簡單。

除此之外，還有一個令人驚嘆的 Python 社區可以在整個開發過程中提供支持、一致性和簡單性。Python 編程語言現在正成為機器學習開發的常見語言，在這個過程中也有一些庫促使了這成為可能。讓我們來看看一些針對 AI 開發優秀的 Python 庫。

Python 用于 AI 和 ML 的 6 大庫和框架

Python 編程語言最棒的地方是有大量的機器學習開發的庫。以下是 6 大 Python 庫，它們通過可讀性和強大的算法使人工智能無縫銜接。

NumPy

如果沒有 NumPy，數據科學將是不完整的。它是一個可以進行科學計算的 Python 軟件包。NumPy 是一個神奇的多維數組對象庫。它們協同工作，降低了程序的計算復雜性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能項目的另一個熱門庫，也是涉及數學和工程領域中， Python 程序員科學和重度計算的首選。它提供了數值優化和集成的例程，對于初學者來說非常友好。

Scikit-Learn

這個庫建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于監督和無監督學習。它是一個用于數據挖掘和數據分析的完美工具。

Pandas

Pandas 是開源的 Python 軟件包，使程序員能夠對數據進行操作和分析。它具有高效的數據探索和可視化功能，并提供高級數據結構和多種工具，可用于密切處理多個數據集。

Keras

Keras 是一個運行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重點是讓開發者快速實驗人工智能。這個庫的用戶體驗比 TensorFlow 好得多——因為它是用 Python 開發的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有庫中最強大的是 Matplotlib。它提供了數據可視化和探索的功能，以及圖表、直方圖和散點圖等，以定制 Python AI 項目。Matplotlib 有助于在更短的時間內快速操作數據進行可視化展示。

這些是 Python和機器學習的6大庫。除此以外，還有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等庫，這些庫會導致AI應用的適當性能。

結論

通過上文我們看到了 Python 對機器學習的好處，以及為什么它對 AI 很重要。我們還看了簡化 Python AI 開發過程的頂級 Python 庫和工具。

從本質上講，Python 是人工智能的一種特殊編程語言。它具有同時處理海量數據請求的能力和可擴展性。將來還會看到更多 Python 和機器學習的整合。

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