Python編寫桌面助手1.0綠色版

Python編寫桌面助手支持,文檔,網(wǎng)頁,文件夾，幫助你有效的辦公，功能非常的強(qiáng)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(nèi)置的Tkinter、強(qiáng)大的PyQt5和PySide2，還有wxPython。借助這些或內(nèi)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(jìn)制可執(zhí)行程序文件，比如Windows下的exe程序執(zhí)行文件。

通常我們會將程序按需打包為單個的exe可執(zhí)行文件或包含整個文件夾的可執(zhí)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(xué)獲得 數(shù)學(xué) 和 計算機(jī)科學(xué) 的碩士學(xué)位

畢業(yè)后，Guido 去了荷蘭阿姆斯特丹的 荷蘭國家數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)研究中心（CWI） 上班，在 CWI 上班期間，Guido 參與研發(fā)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(xué)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(diào)到另一個叫 Amoeba 的項目組，主要研究基于微內(nèi)核的分布式系統(tǒng)，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(tǒng)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(rèn) 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(qū)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(fā)中所遇到的問題

在研究了市場上的眾多編程語言之后，發(fā)現(xiàn)當(dāng)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(fā)經(jīng)歷所取得的靈感，取其精華去其糟粕，設(shè)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(jié)前后，為自己新設(shè)計的腳本語言量身定做了一款解釋器（據(jù)說 Guido 是為了打發(fā)無聊的時間）

Python名字的由來

腳本語言設(shè)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(fù)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(tuán)的名字 —— Monty Python’s Flying Circus

用一個馬戲團(tuán)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(tuán)也并不以促進(jìn)科學(xué)發(fā)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�？梢哉f Python 是 Guido 在CWI工作經(jīng)驗的直接產(chǎn)物，一個人所處的工作環(huán)境對人的影響真的非常大

Python 的發(fā)布

在解決了名字的問題之后，Guido 在 1989 年的 12 月末開始開發(fā) 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(fā)布了 Python （0.9.0版本），協(xié)議采用的是當(dāng)時 X11 項目 所用的 MIT協(xié)議，在當(dāng)時 “開源” 這個概念還沒有出現(xiàn)（1997年開源概念被提出來），自此 Python 這門偉大的語言正式進(jìn)入自己的時代，一直到現(xiàn)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(jìn)科學(xué)發(fā)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(jī)器學(xué)習(xí)的最佳選擇？

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

如今，大多數(shù)公司都在使用 Python 進(jìn)行 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著預(yù)測分析和模式識別變得比以往任何時候都更流行，Python 開發(fā)服務(wù)是大規(guī)模企業(yè)和初創(chuàng)公司的優(yōu)先事項。Python 開發(fā)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(xiàn)相應(yīng)功能。AI 編程語言需要強(qiáng)大、可擴(kuò)展和可讀性。而 Python 代碼在這三方面都能實現(xiàn)。

雖然有其他技術(shù)�？捎糜诨�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(jī)器學(xué)習(xí)（ML）提供了優(yōu)秀的庫和框架，以及計算能力、統(tǒng)計計算和科學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)工程師的完美選擇。我們將探討以下內(nèi)容：

為什么使用 Python 軟件進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI

用于 AI 的最佳 Python 庫

結(jié)論

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

為什么使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI？

調(diào)查顯示，Python 現(xiàn)在是繼 C 和 Java 之后的又一門頂級的編程語言。它允許開發(fā)人員為 Python AI項目構(gòu)建強(qiáng)大的后端系統(tǒng)。將 Python 編程語言對機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 開發(fā)有多種好處。讓我們來詳細(xì)了解一下它們。

快速開發(fā)

Python 社區(qū)欣賞這種編程語言的快速原型設(shè)計能力。開發(fā)者可以減少在學(xué)習(xí)復(fù)雜的堆棧上浪費的時間。他們可以快速開始 AI 開發(fā)，并迅速進(jìn)入構(gòu)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(fā)人員不必花費大量時間來編寫復(fù)雜的代碼。除此之外，在 Python 中還有一些用于 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的優(yōu)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(xì)了解它們。

靈活的語言

讓開發(fā)者能夠最大限度的靈活性進(jìn)行 AI 應(yīng)用開發(fā)，是 Python 程序員對這門語言的欽佩之處。用于 機(jī)器學(xué)習(xí)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(jié)果。

有四種不同風(fēng)格的 Python 軟件可以選擇——命令式、面向?qū)ο蟆⒑瘮?shù)式和程序式，所有這些都可以根據(jù)你的 AI 項目減少出錯的可能性。

可讀性

對于大多數(shù)開發(fā)者來說，可讀性是一個改變游戲規(guī)則的因素。機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)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(fā)人員在項目中途加入，他們也可以輕松理解發(fā)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(fā)任何機(jī)器學(xué)習(xí)程序。

可視化選項

數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)算法最重要的部分。處理數(shù)據(jù)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(fā)人員可以構(gòu)建直方圖、圖表和圖，以便更好地理解數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(qū)可以在整個開發(fā)過程中提供支持、一致性和簡單性。Python 編程語言現(xiàn)在正成為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)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(fā)優(yōu)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(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的庫。以下是 6 大 Python 庫，它們通過可讀性和強(qiáng)大的算法使人工智能無縫銜接。

NumPy

如果沒有 NumPy，數(shù)據(jù)科學(xué)將是不完整的。它是一個可以進(jìn)行科學(xué)計算的 Python 軟件包。NumPy 是一個神奇的多維數(shù)組對象庫。它們協(xié)同工作，降低了程序的計算復(fù)雜性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能項目的另一個熱門庫，也是涉及數(shù)學(xué)和工程領(lǐng)域中， Python 程序員科學(xué)和重度計算的首選。它提供了數(shù)值優(yōu)化和集成的例程，對于初學(xué)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(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它是一個用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的完美工具。

Pandas

Pandas 是開源的 Python 軟件包，使程序員能夠?qū)��?shù)據(jù)進(jìn)行操作和分析。它具有高效的數(shù)據(jù)探索和可視化功能，并提供高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多種工具，可用于密切處理多個數(shù)據(jù)集。

Keras

Keras 是一個運行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重點是讓開發(fā)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(fā)的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有庫中最強(qiáng)大的是 Matplotlib。它提供了數(shù)據(jù)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(nèi)快速操作數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示。

這些是 Python和機(jī)器學(xué)習(xí)的6大庫。除此以外，還有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等庫，這些庫會導(dǎo)致AI應(yīng)用的適當(dāng)性能。

結(jié)論

通過上文我們看到了 Python 對機(jī)器學(xué)習(xí)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(fā)過程的頂級 Python 庫和工具。

從本質(zhì)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(shù)據(jù)請求的能力和可擴(kuò)展性。將來還會看到更多 Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)的整合。