python包是什么

MILK 详细介绍

MILK(MACHINE LEARNING TOOLKIT) 是 Python 语言的机器学习工具包。

它主要是在很多可得到的分类比如 SVMS、K-NN、随机森林以及决策树中使用监督分类法，它还可执行特征选择。这些分类器在许多方面相结合，可以形成不同的例如无监督学习、密切关系传播和由 MILK 支持的 K-means 聚类等分类系统。

MILK 关注速度和内存的使用，因此大多数对性能比较敏感的代码都是用 C++ 编写的。为了方便起见，基于 Python 实现了接口。

示例代码

测试对一些 features,labels 数据的分类情况，通过交叉验证测量：

import numpy as npimport milkfeatures = np.random.rand(100,10) # 2d array of features: 100 examples of 10 features eachlabels = np.zeros(100)features[50:] += .5labels[50:] = 1confusion_matrix, names = milk.nfoldcrossvalidation(features, labels)print 'Accuracy:', confusion_matrix.trace()/float(confusion_matrix.sum())如果想要使用分类器，可以创建一个 learner object 并调用它的 train() 方法：

import numpy as npimport milkfeatures = np.random.rand(100,10)labels = np.zeros(100)features[50:] += .5labels[50:] = 1learner = milk.defaultclassifier()model = learner.train(features, labels)# Now you can use the model on new examples:example = np.random.rand(10)print model.apply(example)example2 = np.random.rand(10)example2 += .5print model.apply(example2)特性

支持向量机。使用封装了 pythonesque 的 libsvm solverLASSO 算法K-means 使用的内存小，可有效地对数百万个实例进行集群随机森林自组织地图逐步判别分析特征选择非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法AP(Affinity Propagation)聚类算法下载地址：https://gitee/mirrors/MILK

Python是最广泛使用的语言之一。无论是Web开发，机器学习和AI，甚至是微控制器编程，Python已经发现了它的位置。

本文简要介绍了Python对于初学者的语言。该文章针对绝对的初学者，没有以前的Python经验，尽管一些以前的编程知识将有所帮助，但不一定需要。

我发现最好的学习方法是尝试理解理论，然后自己实现这个例子。记住，除非你练习，你才能会好的掌握编程！在给大家分享之前呢，小编推荐一下一个挺不错的交流宝地，里面都是一群热爱并在学习Python的小伙伴们，大几千了吧，各种各样的人群都有，特别喜欢看到这种大家一起交流解决难题的氛围，群资料也上传了好多，各种大牛解决小白的问题，这个Python群：330637182 欢迎大家进来一起交流讨论，一起进步，尽早掌握这门Python语言。

本文分为以下几个部分：

安装和设置

运行你的第一个程序

条件声明

列表，元组和字典

为什么要学习Python

问题出在这里，为什么你应该学习Python。还有很多其他的编程语言 你甚至可能会学到一些。那么为什么Python，那么特别呢？学习Python有各种各样的原因，其中最重要的已经在下面列出。

容易学习

Python被认为是最适合初学者的语言之一。Python的语法是最简单的。您不必学习复杂的变量类型，使用括号来分组代码块等等。Python建立在初学者的基本原则之上。

高度按需

据Indeed最近的一项调查显示，Python开发人员是美国第二高的付费开发人员。Python的巨大工作潜力可以通过以下事实来估计：在2014年，程序员的平均招聘率下降了5％，但Python开发人员仍然增长了8.7％。

理想的Web开发

与其他Web开发语言（如PHP和ASP.NET）相比，Python的速度更快。此外，Python拥有诸如Django，Flask和Pylons等众多惊人的框架，使Web开发更加简单。像Instagram，Pinterest和The Guardian这样的网站都是基于流行的Django框架。

用于机器学习和AI

Python是机器学习和人工智能操作中使用最广泛的语言。与MATLAB或R相比，像TensorFlow和scikit-learn这样的Python库可以使AI任务变得更简单，以前是数据科学和AI任务中使用最广泛的环境。

与Raspberry Pi合作

Python是Raspberry Pi最流行的编程语言，它是一种用于广泛应用的袖珍微型计算机，如机器人，游戏机，玩具等。简而言之，学习Python，如果你想用Raspberry Pi构建东西。

公司亲爱的

如果我们说Python是所有所有大型企业公司（如谷歌，雅虎，NASA，迪斯尼，IBM等）的宠儿，这并不夸张，这些公司已经将Python纳入其许多应用程序的核心。

大社区

Python拥有最大的在线编程社区之一，并且不断增长。Python拥有第五大Stack Overflow社区和第三大会议社区。最重要的是，它是GitHub中第四大使用的语言，这意味着有大量现有的代码可以学习。

虽然有几种方法来安装Python for Windows，但为了这篇文章，我们将使用Anaconda。这无疑是当前应用最广泛的Python环境。要下载Anaconda，

向下滚动一下，您应该会看到下载选项。选择，Python 3.6如下图所示：

这将会将Anaconda安装程序下载到您的计算机。打开安装程序，您将看到以下选项：

请按照以下步骤进行安装

点击“下一步”按钮。条款和条件将出现，您可以阅读如果您有足够的时间，但您可以单击“我同意”反正。

在下一个窗口中选择所需的安装类型。如果你是Python的绝对初学者，我建议选择“Just me”选项。

接下来，选择安装文件夹（默认是最好的）。

将出现“提前选项”对话框，不保留第一个选项，第二个选中，然后单击“安装”。这在下面的屏幕截图中显示。

现在坐下来喝点咖啡，安装可能需要一些时间。

安装完成后，您将看到消息：

单击“下一步”，然后单击随后的对话框中的“完成”按钮完成安装。

虽然您也可以通过命令行运行Python程序，但通常更适合初学者使用文本编辑器。幸运的是，安装Anaconda后，您也可以安装Jupyter Notebook。“Jupyter笔记本”是一个基于云的应用程序，允许用户创建，共享和管理他们的文档。我们将使用Jupyter在本文中编写我们的Python代码。

要打开Jupyter，您可以进入“开始菜单”，找到“Jupyter Notebook”应用程序。您也可以在应用程序中搜索它。如下所示：

打开“Jupyter Notebook”应用程序。然后，它将在默认浏览器中打开。为了兼容，我建议您将Google Chrome用作默认浏览器，但其他浏览器类型（如Firefox）也可以正常工作。

当您的浏览器中打开应用程序时，您将看到以下页面：

在页面的右侧，您将看到一个选项“新建”。单击该按钮，将出现一个下拉列表。从下拉列表中选择“Python 3”。这将为您打开一个全新的笔记本，看起来像这样：

在这里，您可以轻松地编写，保存和共享您的Python代码。

我们来测试一下，确保一切正常。为此，我们将创建一个将字符串打印到屏幕的简单程序。

在Jupyter笔记本中的文本字段中输入以下代码（如上图截图所示）：

print("Welcome to Python!")

它print确实是什么听起来像，它只是打印一些文本到屏幕。要显示的文本是在print关键字后面的括号内的双引号内输入的。

要在“Jupyter Notebook”中运行代码，只需按“Ctrl + Enter”即可。以上代码的输出应如下所示：

在那里你有它，我们已经成功地执行了我们的第一个Python程序！在接下来的部分中，我们将继续使用Jupyter教授和讨论一些核心的Python功能，从变量开始。

Python变量

简单地说，变量是存储一些数据的内存位置。您可以使用变量来存储值，无论是数字，文本还是布尔值（true / false）值。当您需要在代码中再次使用该值时，您可以简单地使用保存该值的变量。你几乎可以把它们当成一个容器来存储，以供以后使用。

Python中有五种不同的核心数据类型：

数字

字符串

名单

元组

字典

在本节中，我们将只会看看数字和字符串，并将在本文后面的各自部分进一步介绍。

变量的数字类型存储数字数据。看下面简单的例子：

Python中有四种不同的数据类型：

整数，如真正的全价值数字：10

长整型，最后为“L”，值为1024658L

这些也可以十六进制和八进制形式使用

浮点数据，数字用小数表示：3.14159

复数数据，用于表示复数类型：2 + 3j

字符串用于在Python中存储文本数据。看下面的例子：

Python中的运算符

编程中的运算符是允许您操作操作数来执行特定功能的结构。它们与现实生活中的运算符非常相似，例如算术运算符，例如加法，减法，大于，小于，和/或运算符等。

Python中有七种类型的运算符：

算术运算符

逻辑运算符

作业经营者

比较运算符

按位运算符

身份运营商

会员运营商

在这篇文章中，我们将保持简单，仅研究前四名运营商。其他运营商超出了本文的范围。

算术运算符对操作数执行加法，减法，乘法，除法和指数函数等数学运算。算术函数的细节已在下表中给出：

您可能还记得在“数字”数据变量部分中先前看到算术加法运算符的一个例子。在Python中，加法运算符可以应用于任何类型的数字，甚至字符串。

Python支持的逻辑运算符可以帮助您执行简单的布尔代数如下：

假设o1和o2有价值观True和False分别。

操作者

功能

例

和

所有条件都返回true

(o1 and o2) 是假的

要么

如果任何条件为真，则返回true

(o1 or o2) 是真的

不

返回实际逻辑状态的相反

Not(o1) 是假的

以下代码有助于以上例解释上述操作符：

以上代码的输出是：

赋值操作符允许您给变量赋予一个值，这可能是操作的结果。下表包含一些Python中最广泛使用的赋值运算符：

分配

将右侧的值分配给左侧的变量

r = n1 + n2分配的值n1 + n2成r

添加和分配

添加操作数并将结果分配给左侧的变量

n1 += n2 是相同的n1 = n1 + n2

减去和分配

从左侧减去右侧的操作数，并将结果分配给左侧

n1 -= n2 手段 n1 = n1 - n2

乘以分配

将两个操作数相乘并将结果分配给左边的一个

n1 *= n2 手段 n1 = n1 * n2

划分和分配

划分两个操作数，并将结果分配给左边的一个

n1 /= n2 手段 n1 = n1 / n2

模数和分配

通过将左操作数除以右边来获取模数，并将结果分配给左边的操作数

n1 %= n2 手段 n1 = n1 % n2

指数和分配

将右操作数指向左侧，并将值分配给左侧

n1 **= n2 手段 n1 = n1 ** n2

看看下面的例子来看看一些赋值操作符的操作：

以上代码的输出将是：

6 2 8 2 .0

意在最后一个操作中我们得到一个浮点数作为结果，而在所有prevoius操作中我们得到整数numberes。这是因为这是我们示例中唯一可以将两个整数转换为浮点数的数学运算。

比较运算符用于比较两个或多个操作数。Python支持以下比较运算符：

假设n1是10，n2在下表中是5。

==

True如果两个操作数彼此相等，则返回

(n1 == n2) 不是真的

！=

返回true的两个操作数不相等

(n1 != n2) 是真的

>

如果左操作数大于右操作数，则返回true

(n1 > n2) 是真的

<

如果左操作数小于右操作数，则返回true

(n1< n2) 不是真的

>=

如果左操作数等于或大于右操作数，则返回true

(n1 >= n2) 是真的

<=

如果左操作数等于或小于右操作数，则返回true

(n1 =< n2) 不是真的

考虑下面比较运算符的简单例子：

条件语句用于根据特定条件选择要执行的代码块。假设在医院管理系统中，您想要实施一项检查，65岁以上的患者可以接受优先治疗，而其他患者则不能接受有条件的陈述。

有四种类型的条件语句：

“if”语句

“if / else”语句

“if / elif”语句

嵌套“if / else”语句

基本上，第二类和第三类只是第一种语句类型的扩展。

如果声明

密切注意条件语句的语法。在大多数其他编程语言中，如果“if”条件返回为真，则要执行的代码块被括在括号内。在Python中，您必须在“if”条件之后使用冒号，然后如果条件为true，则必须缩进要执行的代码。

由于没有括号，Python被广泛认为是比许多其他语言更清晰的语言。使用缩进来指定范围，它有自己的利弊。

在上面的例子中，我们有一个age值为67 的变量。我们检查是否age大于65，如果这个条件返回true，那么我们打印一个消息告诉用户他/她有资格获得优先处理。请注意，此消息是缩进的，它告诉我们，在真实条件后执行的代码。最后，我们只需在屏幕上打印感谢信息。此代码的输出将是：

您有资格获得 优先处理。 感谢您对您的光临

现在让我们将age变量的值设置为55，看看差异。

上面的输出如下所示：

感谢您对您的光临

请注意，这一次病情没有恢复正常，因此告诉患者他有资格获得优先治疗的声明不会印在屏幕上。只有问候才出现，因为它们不在“if”语句的内部（缩进）内。

如果/ Else声明

如果“if”语句返回false，则使用“if / else”语句来指定执行的替代路径。看下面的例子：

使用这种方法我刚才描述过，我们可以重写前面的例子，看起来像这样：

该代码将产生与上一个示例相同的输出。

嵌套如果Else声明

嵌套的“if / else”语句用于实现嵌套条件（即另一条件下的条件）。请考虑以下示例：

在这里，我们有一个外部条件，如果age大于或等于65，那么检查病人是否有保险。如果患者有保险，保险公司将在以后付款，否则患者必须提前支付。

循环

迭代语句或更常见的循环用于重复执行一段代码。考虑是否必须在屏幕上打印100人的名字。您将需要编写100个打印语句，或者您必须在一个打印语句中使用数百个转义字符。如果你必须重复执行这个任务，你必须编写数十万繁琐的代码行。更好的方法是使用循环。

Python中有两种主要的循环类型：

而循环

请记住，您可以像我们对条件语句一样嵌套循环，但是我们不会在这里进行。

For循环

“for循环”用于遍历元素集合。循环继续执行，直到集合中的所有元素都被遍历为止。看一下for循环的简单例子：

上面的例子简单地打印了每个项目的产品nums和5.这里我们有一个nums包含1到10的整数的列表。不用担心，我们将在后面的部分详细研究。现在，只要将其视为一个元素的集合，在这种情况下就是数字。

要注意上面的代码。它遵循以下语法：

While循环

“while循环”与“for循环”不同，因为它在一定条件保持返回true的同时继续执行。在while循环的每次迭代之后，重新评估该条件。当条件最终返回false时，while循环停止执行并退出。

看下面的例子：

这里循环将继续执行，直到值x变为负值。该x变量的初始值50，并通过我们5.递减它在每次迭代期间于是，经过10次迭代的值将变为负，然后循环将停止执行。

输出将如下所示：

虽然循环对于您还不知道需要多少次迭代的时间有好处。For循环迭...

在Python环境中已经有很多成熟的包，可以通过安装这些包来扩展我们的程序。

例如，很多时候Python开发人员都会去PyPI网站去查找自己想要使用的包，然后进行安装。PyPI （ Python Package Index）是获得第三方 Python 软件包以补充标准库的一个站点。

在安装Python包的过程中，经常涉及到distutils、setuptools、distribute、setup.py、easy_install、easy_install和pip等等。

突然对Python的包管理凌乱了，这些工具关系是什么，应该怎么去选择使用？

下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容。

Python包管理工具

这么多的Python包管理工具，刚开始接触Python时会有点不知如何选择。其实，当查过Python的官方文档之后，慢慢就理清了这些工具之间的关系了，也就没有这么混乱了。

下面就分别对Python中的包管理工具进行简单的介绍。

distutils

distutils 是 python 标准库的一部分，这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式， 同时为使用者提供方便的安装方式。

我们经常使用的setup.py就是基于distutils实现的，然后通过setup.py就可以进行打包或者安装了。

看一个简单的例子，找一个目录创建三个文件foo.py、bar.py和setup.py，其中setup.py的内容如下：

from distutils.core import setupsetup( name='fooBar', version='1.0', author='Will', author_email='wilber@sh', url='http://cnblogs/wilber2013/', py_modules=['foo', 'bar'],)

然后，在该目录中运行 python setup.py sdist ，会得到以下输出，同时生成了一个"fooBar-1.0.zip"包。

使用者就可以解压缩这个包然后执行 python setup.py install进行安装，然后就可以使用foo、bar这两个模块了：

关于更过如何编写setup.py的内容，请自行参阅Python官方文档中的setupscript部分。

setuptools 和 distribute

setuptools 是对 distutils 的增强，尤其是引入了包依赖管理。我们可以通过ez_setup.py来安装setuptools。

至于distribute，它是setuptools的一个分支版本。分支的原因是有一部分开发者认为 setuptools 开发太慢。但现在，distribute 又合并回了 setuptools 中，所以可以认为它们是同一个东西。

前面看到setup.py可以创建一个压缩包，而setuptools使用了一种新的文件格式（.egg），可以为Python包创建 egg文件。setuptools 可以识别.egg文件，并解析、安装它

easy_install

当安装好setuptools/distribute之后，我们就可以直接使用easy_install这个工具了：

1.从PyPI上安装一个包：当使用 easy_install package 命令后，easy_install 可以自动从 PyPI 上下载相关的包，并完成安装，升级

2.下载一个包安装：通过 easy_install package.tgz 命令可以安装一个已经下载的包

3.安装egg文件：通过 easy_install package.egg 可以安装一个egg格式的文件

通过 easy_install --help 命令可以获取该命令相关的帮助提示：

根据上面的分析，可以看到setuptools/distribute和easy_install之间的关系：

*setuptools/distribute 都扩展了 distutils，提供了更多的功能

*easy_install是基于setuptools/distribute的一个工具，方便了包的安装和省级

pip

pip是目前最流行的Python包管理工具，它被当作easy_install的替代品，但是仍有大量的功能建立在setuptools之上。

easy_install 有很多不足：安装事务是非原子操作，只支持 svn，没有提供卸载命令， 安装一系列包时需要写脚本。pip 解决了以上问题，已经成为新的事实标准。

pip的使用非常简单，并支持从任意能够通过 VCS 或浏览器访问到的地址安装 Python 包：

*安装: pip install SomePackage

*卸载: pip uninstall SomePackage

文章的下面部分就重点介绍一下pip相关的内容。

使用pip

在大家使用Python中，推荐使用pip进行Python包管理，pip的安装和使用都比较方便。

pip安装

pip的安装有两种常用的方式：

1.下载get-pip.py文件，然后执行 python get-pip.py 进行安装（如果没有安装setuptools，那么get-pip.py会帮忙安装）

2.现在pip源码包，然后通过setup.py进行安装

pip常用命令

对于pip，最常用的肯定还是 pip --help ，通过帮助文档，就可以大概知道如何使用命令和参数。

pip常用命令集合：

使用

命令

从PyPI安装软件包

pip install SomePackage

卸载软件包

pip uninstall SomePackage

查看以安装软件包

pip list

查看可升级软件包

pip list --outdated

升级软件包

pip install --upgrade SomePackage

查看软件包安装了哪些文件及路径等信息

pip show --files SomePackage

安装软件包的指定版本号

pip install SomePackage

# latest version

pip install SomePackage==1.0.4

# specific version

pip install 'SomePackage>=1.0.4'

# minimum version

根据依赖文件安装软件包

pip freeze >requirements.txt

# 使用pip导出依赖文件列表

pip install -r requirements.txt

# 根据依赖文件列表，自动安装对应的软件包

总结

本文介绍了Python的各个包管理工具之间的关系，相信通过这篇文章的介绍，就不会再对distutils、setuptools、distribute、setup.py、easy_install、easy_install和pip等等名词感觉混乱了。

大致了解这些Python包管理工具后，大家应该也清楚了怎么选择和使用。

本文没有涉及如何制作并发布一个Python包，感兴趣的同学可以去Python官网上查查。

前言

pip 是一个Python包管理工具，主要是用于安装 PyPI 上的软件包，可以替代 easy_install 工具。

安装pip

1、源码安装

Python2编译安装的时候没有安装pip，可以直接从官方地址下载就可以了。官方地址：https://pypi.python.org/pypi/pip

下载解压后，进入目录直接运行python安装就可以了

python setup.py install

（PS：Python3编译安装就默认带了pip了）

2、使用包管理软件安装

Linux系统一般都是有自带Python，如果只需要系统自带的Python，直接从系统的包管理器安装可以了。

yum install python-pip

或者

apt-get install python-pip

pip更新

pip可以自己更新自己

pip install -U pip

基本使用

（以django包为例）

1、安装PyPI软件

pip install django

2、查看具体安装文件

pip show --files django

3、查看哪些软件需要更新

pip list --outdated

4、升级软件包

pip install --upgrade django

5、卸载软件包

pip uninstall django

6、安装具体版本软件

pip install django #最新版本

pip install django==1.11.8 # 指定版本

pip install 'django>=1.11.0' # 大于某个版本

7、 Requirements文件安装依赖软件

Requirements文件 一般记录的是依赖软件列表，通过pip可以一次性安装依赖软件包:

pip freeze >requirements.txt

pip install -r requirements.txt

8、 列出软件包清单

pip list

pip list --outdated

9、查看软件包信息

pip show django

10、搜索

pip search django

配置pip

配置文件: $HOME/.pip/pip.conf,

比如使用阿里云的同步镜像：

[global]index-url = http://mirrors.aliyun/pypi/simple/[install]trusted-host=mirrors.aliyun

命令行自动补全

对于bash:

pip completion --bash >>~/.profile

对于zsh:

pip completion --zsh >>~/.zprofile

Python中创建包是比较方便的，只需要在当前目录建立一个文件夹，文件夹中包含一个__init__.py文件和若干个模块文件，其中__init__.py可以是一个空文件，但还是建议将包中所有需要导出的变量放到__all__中，这样可以确保包的接口清晰明了，易于使用。

Python包的目录结构示意图

示例：

包名称：

mypackage（假设包中还有两个子包）

包文件夹中的文件：

__init__.py

module1.py

定义了一个fun1()函数，该函数需要导出

module2.py

定义了一个fun2()函数，一个Class2类

子包：

subpackage1

subpackage2

__init__.py文件内容（未导出子包中的内容）

Python包中的__init__.py文件

Python中创建包是比较方便的，只需要在当前目录建立一个文件夹，文件夹中包含一个__init__.py文件和若干个模块文件，其中__init__.py可以是一个空文件，但还是建议将包中所有需要导出的变量放到__all__中，这样可以确保包的接口清晰明了，易于使用。

Python包的目录结构示意图

示例：

包名称：

mypackage（假设包中还有两个子包）

包文件夹中的文件：

__init__.py

module1.py

定义了一个fun1()函数，该函数需要导出

module2.py

定义了一个fun2()函数，一个Class2类

子包：

subpackage1

subpackage2

__init__.py文件内容（未导出子包中的内容）

Python包中的__init__.py文件