【人工智能入门必看的最全Python编程实战（5）】

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1.AIGC未来发展前景

未完持续…

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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4.AI 绘画系统班（基础+进阶）

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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
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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：

Django：MTV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。
web2py：MVC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：

PyQt：Qt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。
PySide：Qt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）。
WxPython：GUI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：

NumPy：Python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：CuPy）：NumPy/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。
TensorFlow：Google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。
PyTorch：Meta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。
JAX：Google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

pegen：Python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-python，PyCUDA提供对CUDA API的Python风格访问。
PyOpenCL：PyOpenCL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。
SQLAlchemy：Python的SQL工具包和采用数据映射器模式的对象关系映射器（ORM）。
Graphene：GraphQL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。
PyFilesystem2：Python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。