python开发*有哪些，搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python开发有哪些，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：30 个惊艳的Python开源项目，搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda，论Python的现状及发展，Python的就业情况??。

1.30 个惊艳的Python开源项目

在过去的一年里，Mybridge AI 比较了近15000个开源Python项目，选择了前30名（概率只有0.2%）。这是一个竞争异常激烈的名单，精挑细选了2021年1月到12月之间发布的*开源Python库、工具和应用程序。Mybridge AI 通过考量受欢迎程度、参与度和新近度等指标来评估这些参选项目的质量。这些项目在Github上得星的数量平均为3,707个。开源项目对于程序员来说可能大有裨益。通过阅读源代码并在现有项目之上构建一些东西。是该拿出时间来玩玩过去一年中可能错过的Python项目啦！Python开源项目排行榜*名家庭助理（v0.6+）：开源家庭自动化平台在Python 3上运行[Github上11357颗星]。由Paulus Schoutsen提供第二名Pytorch：强GPU加速Python中的Tensor和动态神经网络[Github上11019颗星]。由Adam Paszke 和pytorch团队其他成员提供第三名Grumpy：一个Python源代码反编译和运行[Github上8367颗星]。由Dylan Trotter和Google的其他成员提供第四名Sanic：异步Python3.5+Web服务器加速[Github上8028颗星]。由Channel Cat和Eli Uriegas提供第五名Python—fire：从任意Python对象中自动生成命令行接口（CLIs）的库[Github上7775颗星]。由David Bieber和来自Google Brain（Google Brain是Google内部用于训练大规模深度神经网络的构架，它为用户提供了方便的API）的其他成员提供第六名spaCy(v2.0)：用Python和Cython实现工业强度的自然语言处理（NLP）[Github上7663颗星]。由Matthew Honnibal提供第七名Pipenv：人类的Python开发工作流[Github上7273颗星]。由Kenneth Reitz提供第八名：简单和高效的Python实现微控制和约束系统[Github上5728颗星]第九名Prophet：生成具有线性或非线性增长的多重季节性的时间序列数据的高质量预测工具[Github上4369颗星]。由Facebook提供第十名SerpentAI：用Python编写的游戏代理框架。帮助创建Ais/Bots，可以玩任意游戏[Github上3411颗星]。由Nicholas Brochu提供第十一名Dash：用纯Python编写的交互的、实时响应的Web应用程序[Github上3281颗星]。由Chris P提供第十二名InstaPy：Instagram Bot. Like/Comment/Follow自动化脚本。[Github上3179颗星]。由TImG提供第十三名Apistar：一个快速的和有表现力的API框架。用于Python[Github上3024颗星]。由Tom Christie提供第十四名Faiss：有效相似性搜索和密集向量集群的库[Github上2717颗星]。由Matthijs Douze和来自Facebook研究院的其他成员提供第十五名：一个与网站自动化交互的Python库[Github上2244颗星]。第十六名Better-：用Python编写的自动地漂亮的和有用的异常处理[Github上2121颗星]。由Qix提供第十七名Flashtext：从句子中提取关键词或替换句子中的关键词[Github上2021颗星]。由Vikash Singh提供第十八名Maya：用Python实现人类的日期时间[Github上1828颗星]。由Kenneth Reitz提供第十九名Mimesis (v1.0)：Python库，有助于为不同的目的以不同的语言生成模拟数据。这些数据在软件开发和测试的不同阶段特别有用[Github上1732颗星]。由Líkið Geimfari 提供第二十名开放式无纸化：扫描、索引和归档所有的纸质文档。一个文档管理系统[Github上1717颗星]。由Tina Zhou提供第二十一名Fsociety：黑客工具包。渗透测试框架[Github上1585颗星]。由Manis Manisso提供第二十二名：实时可视化跟踪Python代码[Github上1577颗星]。由Anastasis 提供第二十三名Hatch：用于Python的现代项目、包和虚拟环境管理器[Github上1537颗星]。由Ofek Lev提供第二十四名Tangent:用纯Python实现源到源的可调试导数[Github上1433颗星]。由Alex Wiltschko和来自Google Brain其他成员提供第二十五名：识别和监控短期股票走势的历史线索的Python程序[Github上1159颗星]。由Anthony Federico提供第二十六名：Python通过收集运行时类型生成静态类型注释的系统[Github上1143颗星]。由Instagram工程组的Carl Meyer提供第二十七名Eel：一个小的Python库，用于制作简单的电子类HTML / js GUI应用程序[Github上1137颗星]。第二十八名Surprise v1.0：建立和分析推荐系统的Python scikit[Github上1103颗星]。第二十九名Gain：获取每个人的Web爬行框架[Github上1009颗星]。由高久力提供第三十名: 一组从PDF文件中提取表的工具，有助于对扫描文档进行数据挖掘[Github上722颗星]。

2.搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda

介绍先来介绍下两位主角：Pycharm：目前一款主流的 Python 集成开发环境，它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。总的来说，Pycharm 会极大地提高我们 Python 开发的效率和体验，用过都说好。Anaconda：主要针对 Python 的数据科学整合包，包括有 Numpy，Pandas，Sklearn等。重要的是，自带管理软件 conda，它拥有安装，更新，删除，解决包依赖关系的包管理功能。同时，conda拥有环境管理功能，能创建独立运行环境， 使各项目间包环境和版本互不冲突和影响。另外，Conda 还可以管理包括 Bowtie2，FastQC 等软件环境，甚至 R 包环境。总之，Anaconda 就是我们在编程时的管家，一切麻烦事扔给他，我们只要关注项目本身就行。安装 Pycharm1.网址： Pycharm 放进去，这样会极大的减少项目构建索引，载入导入时间。4.可以根据需要来选择配置，建议全选5.安装6.安装完成后，点击刚刚在桌面上的快捷方式7.同意协议8.数据是否分享，根据情况来看9.选择主题，我这里选择浅色10.根据需要安装插件IdeaVim：vim是Linux系统常用的编辑器，如果之前已经习惯用vim，可以安装R：统计学编程语言，因为学习生物信息的原因，这里选择安装AWS Tookit：是亚马逊云服务的扩增11.激活因为这里安装的是专业版，可以先选择试用。点击Evaluate 安装 Anaconda 1.根据系统选择合适的安装包，这里建议选择 Python 3.7 版本下载 Anaconda 的项目1.*次进入Pycharm，先新建项目，进入配置界面2.配置 Python 解释器为了方便管理，这里 Location 配置项目存放目录，该目录与 Anaconda 在同一目录下。当然，不按照这样的目录结构也可以。3.切换到 Conda ，找到我们刚刚安装 Anaconda 的目录并设置，同时勾选为所有项目应用该配置4.配置完成后，解释器被 Pycharm 识别，点击创建5.*次创建项目，Pycharm 有初始化工作要做，耐心等待即可Anaconda 环境的使用示例0.工作区介绍1.右键项目名，新建 Python 脚本2.输入名字，注意这里不需要添加 .py后缀，回车后创建3.编写脚本import pandas as pd import numpy as np ​ dates = pd.date_range('20210501', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))4.右键脚本名，运行，测试配置是否成功5.运行这个脚本，会自动激活 Mode，界面就像这样：在左下输入df.head()，可以直接在控制台查看数据框内容，也可以在右边点击查看。Conda 环境的使用示例有了 Anaconda 的支持，为什么还要 Conda 环境？前面新建的 Anaconda 环境包含各种数据分析，机器学习等包，可以直接拿来用，并不需要再安装一遍，方便实用。但是，有时候，我们并不需要这么多的包，而是需要特定版本的 Python 或者 Python 包，或是依赖冲突等问题，这就要求有一个独立运行的环境。而 Conda 建立的环境正好满足了这个需求。1.新建包含有 Conda 环境的项目2.查看启用的环境点击 Pycharm 下面的 Termianl 可以直接控制 Windows 的 CMD 命令行（这里不得不吐槽微软的 CMD 和 界面丑还超难用）。如果你的 Pycharm 运行在 Linux 下，这个工具会接管 Shell。可以看到在最前面多了一个 (example) ，这个代表激活的 conda 环境3.查看 conda 环境里有哪些包输入命令 conda list，可以查看我们建立的环境里包含哪些包。学习更多 conda 的包管理，环境管理和渠道管理等技巧可以参考： Anaconda 整合了数以百记的包不同，这里只有几个最基础的 Python 包，之后按需添加即可。4.切换环境点击右下角的 conda 环境名，可以切换环境。这里切换后，代表我们项目目录中所有的脚本都要依赖于这个环境。但是，需要注意，一些老鸟已经会熟练操作 Conda 了，比如像下面这样来切换环境：不幸的是，虽然命令行conda activate base 可以将当前环境 example 切换为 base，但是这里只是将命令行的环境切换了，我们 Pycharm 项目的 conda 环境纹丝不动。所以想切换当前项目的环境，*点击右下角图标5.使用 Conda 环境这里以绘制一张热图为例来简单使用下配置好的环境安装包写代码import random from import pyplot as plt ​ # 准备数据 # 定义横纵坐标 xLabel = ['geneA', 'geneB', 'geneC', 'geneD', 'geneE'] yLabel = ['sample1', 'sample2', 'sample3', 'sample4', 'sample5'] # 定义填充数据 data = [] for i in range(5): temp = [] for j in range(5): k = random.randint(0, 100) temp.append(k) data.append(temp) ​ # 开始作图 fig = plt.figure() # 画布 ax = fig.add_subplot(111) # 坐标刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_(xLabel) ax.set_(yLabel) # 作图 im = ax.imshow(data) # 图例 plt.colorbar(im) plt.show()出图这里同样也可以激活 Mode，可以这么来设置效果是这样的：如果想在 Pycharm 中使用 R 语言，可以参考这篇：在Pycharm 中使用 R 时，效果是这样的：接下来，享受搭建好的环境吧其他使用技巧Pycharm 中安装及使用 Jupyter （图文详解）如何在 Pycharm 中高效使用 R 语言 （图文详解）

3.论Python的现状及发展，Python的就业情况

在面对职业选择时我们难免纠结、徘徊，不知道去哪能走多远，我们没有办法只考虑当下，无视未来！当下Python工程师正处于人才需求旺盛、供应短缺的时期，工资一路上涨。假如，即便选择了目前火热的Python编程，那你需要先来了解一下Python的现状、发展前景以及Python的就业岗位。本文可以给你些许答案，一起来看看吧！一、Python编程的火热现状Python超越Java夺下冠军，2021年Python前景可期！近日，PYPL发布了5月编程语言指数榜，这个指数原始数据基于Google trends，根据编程语言在Google上的搜索频率(次数)来评估语言的流行度。*的榜单中Python首次超越Java占据榜首位置，Python上个月以22.2%的份额位列第二，本月以22.8%的成绩击败了22.5%的Java，而这也是Python在 PYPL 指数榜中的首次夺冠。榜单详情：下面的走势图也能十分明显地看到Python从2005年前开始就一直保持着上涨的趋势，幅度也是三种语言中*的！二、学习Python编程开发，能从事的工作岗位有哪些？Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，而且从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展空间也很大。Python是一种计算机程序设计语言，又被称为胶水语言，可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如在*里感觉非常难学的C语言，进入社会非常流行的Java语言，以及适合初学者的Basic语言，非常适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。学习Python技术，可以做Python开发工程师、Python高级工程师、Web网站开发工程师、Python自动化测试、Linux运维工程师、Python游戏开发工程师、Python技术经理、Python开发实习等职业选择。据统计，Python人才需求量每日高达5000+，但目前市场上会 Python的程序员少之又少，竞争小，很容易快速高薪就业。从Python开发者薪资的变化趋势来看，目前Python正处于行业爆发初期的风口上。从Python开发者薪资的变化趋势来看，随着工作年限的增长工资成直线增长。从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向，未来发展的空间大。Python在数据分析、数据挖掘、人工智能、web开发等方面都大有发挥之处，再加上人工智能大量依赖数据，数据相关岗位人才的稀缺，Python现在的职位可谓是炙手可热。三、Python编程的发展前景Python在数据分析、后端开发、人工智能、运维、全栈开发等多方面都具有得天独厚的优势。与其他语言相比，Python无论是在就业薪水方面，还是在市场岗位需求方面，都是当之无愧的黑马。5月5日，哈工大宣布正式成立人工智能研究院。由哈工大计算机兼软件院长王亚东教授出任研究院的院长。首批研究员就是高配置，30位中有超过一半以上为正教授职级。自2014年以来，人工智能的发展可以说是突飞猛进。智联招聘发布的*一期《2021人工智能就业市场供需与发展研究报告》称，在过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，近七成AI人才的薪资水平在月薪1万元以上，约有1%的人才月薪在5万元以上。而据调查，人工智能从业人员用得最多的语言就是Python！

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