Python工具化

Python工具化相关知识

• 7 款 Python 可视化工具对比

  原文链接Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn，  pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。如果你打算深入学习，可以点这里。探索数据集在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。我们将要
• Python工具 | 7个管理和优化网站资源的 Python 工具

  汇总一些管理、压缩、缩小网站资源的工具在这里供大家各取所需。 1️⃣django-compressor 将链接和内联的 JavaScript 或 CSS 压缩到一个单独的缓存文件中。 它支持 coffeescript，LESS 和 SASS等编译器，并且可以通过自定义处理步骤进行扩展。 Django Compressor 兼容 Django 1.11 及更新版本。 官网 GitHub 2️⃣django-storages 一个针对 Django 的自定义存储后端的工具集合。 官网 GitHub 3️⃣fanstatic 打包、优化，并且把静态文件依赖作为 Python 的包来提供
• Python工具 | 6个将 Python 源码编译成软件的构建工具

  1️⃣buildout 一个用Python编写和扩展的自动化工具，从多个组件来创建，组装和部署应用。 官网 2️⃣BitBake： 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。 官网 3️⃣fabricate： 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。 官网 4️⃣PlatformIO 多平台命令行构建工具。 官网 5️⃣PyBuilder 纯 Python 实现的持续化构建工具。 官网 6️⃣SCons SCons 具有类似于 autoconf,automake和ccache 等编译器缓存的集成功能。 简而言之，SCons 是一种更简单，更可靠，更快捷
• Python开发工具的七种“工具”的介绍

  原文地址为：Python开发工具的七种“工具”的介绍本文主要是对Python开发工具的七种介绍，其中包括， IDLE、 BlackAdder、PythonWorks、Wing IDE、Pythonwin等几种工具的介绍。AD：Python是我们常有的计算机语言，而在Python开发工具中却很少有人知道 Python开发工具中的七种“工具”以下就是几种 Python开发工具的具体介绍，希望你在浏览之后会有所收获。Python开发工具介绍。1 IDLEIDLE是python创初人Guido van Rossum使用python and Tkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装python and Tkinter。 特性：自动缩进，彩色编码，命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。用IDLE执行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序，它会自动调用mainloop。再调用一次mainlo

Python工具化相关课程

• 走进Python量化交易--入门篇 本课程是一门基于Python的量化交易基础学习课程，针对于具备Python编程基础、正准备踏入量化交易行业的人群而开设，课程不仅涉及到对量化交易发展和认识的介绍，也通过详细的案例讲解Python第三方数据分析工具Pandas库在股票数据获取和处理应用方法，以深入浅出的方式帮助大家从基础学习开启Python量化交易之路。

  讲师：袁霄 初级 24638人正在学习

• Python+Django+Ansible Playbook自动化运维项目实战 本课程将带你从项目实践角度出发，围绕自动化资产扫描和发现、Ansible自动化任务执行的内容展开，让运维更简单、更高效，Hold住高薪！【课程代码全新升级，同时提供Python2.7和Python 3.6 两个版本】

  讲师：Jeson 中级 817人正在学习

• Python工程师（全能型） 全新版本覆盖5大热门就业方向：Web全栈、爬虫、数据分析、软件测试、人工智能，零基础进击Python全能型工程师，从大厂挑人到我挑大厂，诱人薪资在前方！

  零基础 10909人正在学习

Python工具化相关教程

• 5. 常用序列化工具 Java 官方的序列化存在很多缺点，因此，开发者们更倾向于使用优秀的第三方序列化工具来替代 Java 自身的序列化机制。Java 官方的序列化主要体现在以下方面：性能问题：序列化后的数据相对于一些优秀的序列化的工具，还是要大不少，这大大影响存储和传输的效率；繁琐的步骤：Java 官方的序列化一定需要实现 Serializable 接口，略显繁琐，而且需要关注 serialVersionUID；无法跨语言使用：序列化的很大一个目的就是用于不同语言来读写数据。下面列举了一些优秀的序列化工具：thrift、protobuf - 适用于对性能敏感，对开发体验要求不高的内部系统。hessian - 适用于对开发体验敏感，性能有要求的内外部系统。jackson、gson、fastjson - 适用于对序列化后的数据要求有良好的可读性（转为 json 、xml 形式）。
• 2. 工具 SQL 优化并不简单，因此我们可以利用一些工具来帮助我们。
• 可视化管理工具之 WeaveScope 随着安装部署的容器增多，依靠 Docker 命令查看管理容器就显得非常麻烦，这时就需要找一款工具来帮助我们完成这些监控的工作。我们希望这个工具最好可以自定义一些监控度量指标，也能够自动搜集、处理容器的信息，最好还带有直观的可视化界面。Weave Scope 就是这样一款一站式的工具。它具有以下特点：直观的图形或表格模式；灵活的过滤和强大的搜索；实时展示应用和容器指标；支持多主机监管，支持 k8s。
• Selenium 自动化测试工具介绍 今天我们来介绍下 Selenium 自动化测试工具并借助该工具完成一个简单的案例，这个案例和笔者的工作相关，也算挺有意思的。
• 5.3 SQL 工具 Pandas 库和 SQL 工具相比较，如果是处理存在数据库中的数据，SQL 相对而言要方便一些，但目前大数据发展性，数据的来源大多数是通过网络爬虫而来，通过 Python 爬虫程序，生成的数据文件一般是 txt、csv 或者 Excel，这时候 SQL 就不太好用了，Pandas 的优势也就提现出来，它不论是数据的读取和导出都很方便，而且 SQL 中有的数据处理功能，都可以由 Pandas 来实现。通过和其他数据处理分析工具的对比，从成本投入、操作复杂度、处理能力等多方面考虑来看，Pandas 成为当下最火的数据处理工具也是当之无愧的。
• Shell常用工具 Linux中有很多非常实用的工具或命令，灵活运用这些工具，可以帮助我们在Shell编程中化繁为简，如虎添翼。可能一个工具或命令就能让原本负责的问题快速解决，本章节我们来一起丰富我们的工具库，日常可以多积累总结，帮助我们更好的编写Shell。

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