Python编写桌面助手1.0绿色版

Python编写桌面助手支持,文档,网页,文件夹，帮助你有效的办公，功能非常的强大，同时还能够帮助你有效的整理各类文件。赶紧下载下来试试吧。

Python编写桌面助手说明

在Python中我们有很多种方案来编写桌面图形用户界面程序，譬如内置的Tkinter、强大的PyQt5和PySide2，还有wxPython。借助这些或内置或第三方的模块，我们可以轻松地编写跨平台的桌面图形界面程序。

同时，我们还能直接使用PyInstaller、Nuitka、cx_Freeze等Python第三方程序打包模块，将编写好桌面图形界面程序打包为各个平台的二进制可执行程序文件，比如Windows下的exe程序执行文件。

通常我们会将程序按需打包为单个的exe可执行文件或包含整个文件夹的可执行文件。

Python 的诞生！

Guido van Rossum

1956 年 Guido 出生于荷兰，并于 1982 年在阿姆斯特丹大学获得 数学 和 计算机科学 的硕士学位

毕业后，Guido 去了荷兰阿姆斯特丹的 荷兰国家数学与计算机科学研究中心（CWI） 上班，在 CWI 上班期间，Guido 参与研发了一种高级编程语言 —— ABC，这门语言诞生的目的是为了用于教学工作，想要替代 BASIC，Pascal 等语言。但是在 4、5 年后这个项目因为不太成功被叫停了，ABC 项目组被解散， Guido 被调到另一个叫 Amoeba 的项目组，主要研究基于微内核的分布式系统，这也为后来 Python 的诞生埋下了种子

Python 的诞生

在 Amoeba 项目组工作期间，Guido 觉得用 C 语言写系统管理程序太慢了，而且因为各种原因，很多程序不能在 Bourne shell （version 7 Unix 默认 shell ）中运行，更要命的是 Amoeba的很多基本操作与 Bourne shell 支持的操作有很大区别， Guido 希望有一门语言可以作为 C 语言和 shell 之间的桥梁，以此来解决实际开发中所遇到的问题

在研究了市场上的众多编程语言之后，发现当时并没有一门适合他工作需求的高级编程语言，因此 Guido 通过自己在 ABC 语言的开发经历所取得的灵感，取其精华去其糟粕，设计了一门新的脚本语言（在我看来就是他自己手痒的不行，想自己造）。并在 1989 年圣诞节前后，为自己新设计的脚本语言量身定做了一款解释器（据说 Guido 是为了打发无聊的时间）

Python名字的由来

脚本语言设计好了，解释器也写好了，下面就是该给语言起个名字了。的与其复杂化，不如简单化，Guido 脑海中冒出的第一个念头就是他最喜欢的马戏团的名字 —— Monty Python’s Flying Circus

用一个马戏团的名字来命名一个高端的实验室项目，在 Guido 看来，有一种恰到好处的讽刺意味，况且 Python 这个词刺激又好记，并且马戏团也并不以促进科学发展而闻名，极客们一定会很喜欢（一开口就是老极客了）。这名字起的就是这么随意，也不知道他后来有没有后悔过。可以说 Python 是 Guido 在CWI工作经验的直接产物，一个人所处的工作环境对人的影响真的非常大

Python 的发布

在解决了名字的问题之后，Guido 在 1989 年的 12 月末开始开发 Python，并在 1990 年 1 月有了第一个可用版本，在 2 月 20 日，Guido 在 alt.sources 新闻组正式向全世界发布了 Python （0.9.0版本），协议采用的是当时 X11 项目 所用的 MIT协议，在当时 “开源” 这个概念还没有出现（1997年开源概念被提出来），自此 Python 这门伟大的语言正式进入自己的时代，一直到现在还在影响着我们生活的方方面面，讽刺的是 Guido 在起名字的时候并没有想着 Python 要促进科学发展而闻名

所有的伟大，都来源于一个简单的开始

为什么Python是机器学习的最佳选择？

Python 人工智能项目在各种形式和规模的公司中变得非常流行。以下是 Python 语言非常适合 ML 开发的原因。

如今，大多数公司都在使用 Python 进行 AI 和机器学习。随着预测分析和模式识别变得比以往任何时候都更流行，Python 开发服务是大规模企业和初创公司的优先事项。Python 开发人员的需求量也随之变大——主要是因为使用该语言可以实现相应功能。AI 编程语言需要强大、可扩展和可读性。而 Python 代码在这三方面都能实现。

虽然有其他技术栈可用于基于 AI 的项目，但 Python 已被证明是最好的编程语言。它为人工智能和机器学习（ML）提供了优秀的库和框架，以及计算能力、统计计算和科学计算等。

在本文中，我们将了解 Python 编程语言的几个方面，使其成为机器学习工程师的完美选择。我们将探讨以下内容：

为什么使用 Python 软件进行机器学习和 AI

用于 AI 的最佳 Python 库

结论

让我们来了解一下为什么开发人员喜欢这种编程语言，而不是 R、Go、Scala 和其他为 AI 项目设计的语言。

为什么使用 Python 进行机器学习和 AI？

调查显示，Python 现在是继 C 和 Java 之后的又一门顶级的编程语言。它允许开发人员为 Python AI项目构建强大的后端系统。将 Python 编程语言对机器学习和 AI 开发有多种好处。让我们来详细了解一下它们。

快速开发

Python 社区欣赏这种编程语言的快速原型设计能力。开发者可以减少在学习复杂的堆栈上浪费的时间。他们可以快速开始 AI 开发，并迅速进入构建人工智能算法和程序的阶段。

由于 Python 代码与英文相似，所以它易于阅读和编写。开发人员不必花费大量时间来编写复杂的代码。除此之外，在 Python 中还有一些用于 AI 和机器学习（ML）的优秀库和框架，可以帮助简化这个过程。我们将在文章后面详细了解它们。

灵活的语言

让开发者能够最大限度的灵活性进行 AI 应用开发，是 Python 程序员对这门语言的钦佩之处。用于 机器学习的 Python 允许你选择 OOPS 或基于脚本的编程，并且可以在不完全重新编译 Python 代码的情况下快速查看结果。

有四种不同风格的 Python 软件可以选择——命令式、面向对象、函数式和程序式，所有这些都可以根据你的 AI 项目减少出错的可能性。

可读性

对于大多数开发者来说，可读性是一个改变游戏规则的因素。机器学习开发的 Python 语法就像英语一样。你不必长期陷入于理解这门语言。

如果有开发人员在项目中途加入，他们也可以轻松理解发生了什么。在 Python 中引起混乱、错误和冲突的几率也较低，能够迅速开发任何机器学习程序。

可视化选项

数据是机器学习、人工智能和深度学习算法最重要的部分。处理数据需要大量的可视化，以确定模式并理解所有变量和因素。为此，Python 软件包是最好的。

开发人员可以构建直方图、图表和图，以便更好地理解数据将如何相互作用和共同工作。还有一些 API 可以让你勾勒出清晰的数据报告，从而使可视化过程变得更加简单。

除此之外，还有一个令人惊叹的 Python 社区可以在整个开发过程中提供支持、一致性和简单性。Python 编程语言现在正成为机器学习开发的常见语言，在这个过程中也有一些库促使了这成为可能。让我们来看看一些针对 AI 开发优秀的 Python 库。

Python 用于 AI 和 ML 的 6 大库和框架

Python 编程语言最棒的地方是有大量的机器学习开发的库。以下是 6 大 Python 库，它们通过可读性和强大的算法使人工智能无缝衔接。

NumPy

如果没有 NumPy，数据科学将是不完整的。它是一个可以进行科学计算的 Python 软件包。NumPy 是一个神奇的多维数组对象库。它们协同工作，降低了程序的计算复杂性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能项目的另一个热门库，也是涉及数学和工程领域中， Python 程序员科学和重度计算的首选。它提供了数值优化和集成的例程，对于初学者来说非常友好。

Scikit-Learn

这个库建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于监督和无监督学习。它是一个用于数据挖掘和数据分析的完美工具。

Pandas

Pandas 是开源的 Python 软件包，使程序员能够对数据进行操作和分析。它具有高效的数据探索和可视化功能，并提供高级数据结构和多种工具，可用于密切处理多个数据集。

Keras

Keras 是一个运行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重点是让开发者快速实验人工智能。这个库的用户体验比 TensorFlow 好得多——因为它是用 Python 开发的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有库中最强大的是 Matplotlib。它提供了数据可视化和探索的功能，以及图表、直方图和散点图等，以定制 Python AI 项目。Matplotlib 有助于在更短的时间内快速操作数据进行可视化展示。

这些是 Python和机器学习的6大库。除此以外，还有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等库，这些库会导致AI应用的适当性能。

结论

通过上文我们看到了 Python 对机器学习的好处，以及为什么它对 AI 很重要。我们还看了简化 Python AI 开发过程的顶级 Python 库和工具。

从本质上讲，Python 是人工智能的一种特殊编程语言。它具有同时处理海量数据请求的能力和可扩展性。将来还会看到更多 Python 和机器学习的整合。