python可以编写什么软件

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策 *** 作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。

下面我们就来看一下python中常用到的库：

数值计算库：

1 NumPy

支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。

2 SciPy

在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。

3 Pandas

基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地 *** 作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

数据可视化库：

4 Matplotlib

第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。

5 Seaborn

利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

6 ggplot

基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为 *** 作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。

7 Bokeh

跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。

8 Plotly

可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。

9 pygal

与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。

10 geoplotlib

用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。

11 missingno

用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。

web开发库：

12 Django

一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。

13 Socket

一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。

14 Flask

一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。

15 Twisted

一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。

数据库管理：

16 MySQL-python

又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。

17 mysqlclient

完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来 *** 作数据库，安装方式与MySQLdb一致。

18 PyMySQL

纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。

19 SQLAlchemy

一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。

自动化运维：

20 jumpsever跳板机

一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。

支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。

21 Magedu分布式监控系统

一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。

22 Magedu的CMDB

一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。

23 任务调度系统

一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。

24 Python运维流程系统

一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。

GUI编程：

25 Tkinter

一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 80的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。

26 wxPython

一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。

27 PyQt

一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要 *** 作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。

28 PySide

一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。

更多Python知识请关注Python自学网。

Python常用库大全，看看有没有你需要的。

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具

p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。

pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。

Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。

virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。

包管理

管理包和依赖的工具。

pip – Python 包和依赖关系管理工具。

pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。

conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。

Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代理。

warehouse – 下一代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。

devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。

localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。

分发

打包为可执行文件以便分发。

PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。

dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。

Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。

py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。

py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。

pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。

构建工具

将源码编译成软件。

buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。

BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。

fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。

PlatformIO – 多平台命令行构建工具。

PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。

SCons – 软件构建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

imghdr – （Python 标准库）检测类型。

mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。

pathpy – 对 ospath 进行封装的模块。

pathlib – （Python34+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径 *** 作库。

python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。

Unipath- 用面向对象的方式 *** 作文件和目录

watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具

日期和时间

*** 作日期和时间的类库。

arrow- 更好的 Python 日期时间 *** 作类库。

Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

dateutil – Python datetime 模块的扩展。

delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。

moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Momentjs。

PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来 *** 作日期/时间。

pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。

whenpy – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间 *** 作。

文本处理

用于解析和 *** 作文本的库。

通用

chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。

difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。

ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。

fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。

pangupy – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。

pyfiglet -figlet 的 Python实现。

shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。

unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。

xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。

如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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