Ⅰ tensorlab 支持python接口吗
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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）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
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Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/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。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
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。
pangu.py – 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。
Slug化
awesome-slugify – 一个 Python slug 化库，可以保持 Unicode。
python-slugify – Python slug 化库，可以把 unicode 转化为 ASCII。
unicode-slugify – 一个 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依赖 Django 。
解析器
phonenumbers – 解析，格式化，储存，验证电话号码。
PLY – lex 和 yacc 解析工具的 Python 实现。
Pygments – 通用语法高亮工具。
pyparsing – 生成通用解析器的框架。
python-nameparser – 把一个人名分解为几个独立的部分。
python-user-agents – 浏览器 user agent 解析器。
sqlparse – 一个无验证的 SQL 解析器。
特殊文本格式处理
一些用来解析和操作特殊文本格式的库。
通用
tablib – 一个用来处理中表格数据的模块。
Office
Marmir – 把输入的Python 数据结构转换为电子表单。
openpyxl – 一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。
python-docx – 读取，查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。
unoconv – 在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之间进行转换。
XlsxWriter – 一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。
xlwings – 一个使得在 Excel 中方便调用 Python 的库（反之亦然），基于 BSD 协议。
xlwt / xlrd – 读写 Excel 文件的数据和格式信息。
relatorio – 模板化OpenDocument 文件。
PDF
PDFMiner – 一个用于从PDF文档中抽取信息的工具。
PyPDF2 – 一个可以分割，合并和转换 PDF 页面的库。
ReportLab – 快速创建富文本 PDF 文档。
Markdown
Mistune – 快速并且功能齐全的纯 Python 实现的 Markdown 解析器。
Python-Markdown – John Gruber’s Markdown 的 Python 版实现。
YAML
PyYAML – Python 版本的 YAML 解析器。
CSV
csvkit – 用于转换和操作 CSV 的工具。
Archive
unp – 一个用来方便解包归档文件的命令行工具。
自然语言处理
用来处理人类语言的库。
NLTK – 一个先进的平台，用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。
jieba – 中文分词工具。
langid.py – 独立的语言识别系统。
Pattern – Python 网络信息挖掘模块。
SnowNLP – 一个用来处理中文文本的库。
TextBlob – 为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。
TextGrocery – 一简单高效的短文本分类工具，基于 LibLinear 和 Jieba。
文档
用以生成项目文档的库。
Sphinx – Python 文档生成器。
awesome-sphinxdoc
MkDocs – 对 Markdown 友好的文档生成器。
pdoc – 一个可以替换Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。
Pycco – 文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。
配置
用来保存和解析配置的库。
config – logging 模块作者写的分级配置模块。
ConfigObj – INI 文件解析器，带验证功能。
ConfigParser – (Python 标准库) INI 文件解析器。
profig – 通过多种格式进行配置，具有数值转换功能。
python-decouple – 将设置和代码完全隔离。
命令行工具
用于创建命令行程序的库。
命令行程序开发
cement – Python 的命令行程序框架。
click – 一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。
cliff – 一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。
clint – Python 命令行程序工具。
colorama – 跨平台彩色终端文本。
docopt – Python 风格的命令行参数解析器。
Gooey – 一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。
python-prompt-toolkit – 一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。
生产力工具
aws-cli – Amazon Web Services 的通用命令行界面。
bashplotlib – 在终端中进行基本绘图。
caniusepython3 – 判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python 3。
cookiecutter – 从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。
Ⅱ 2017年10大流行Python库有哪些
1、NumPy
NumPy是构建科学计算 stack 的最基础的包。它为 Python 中的 n 维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库还提供了 NumPy 数组类型的数学运算向量化，可以提升性能，从而加快执行速度。
2、SciPy
SciPy 是一个工程和科学软件库， 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。SciPy 库的主
要功能建立在 NumPy 的基础之上，它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。SciPy 的所有子模块中的函数都有详细的文档，这也是一个优势。
3、Pandas
Pandas是一个 Python 包，旨在通过“标记(labeled)”和“关系(relational)”数据进行工作，简单直观。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。
4、Seaborn
Seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map)，可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依赖于它。
5、Bokeh
Bokeh是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化，不过这个库独立于 Matplotlib，它通过现代浏览器以数据驱动文档(D3.js)的风格呈现。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包，专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上，并大量使用其数学操作，是使用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。
7、Theano
Theano 是一个 Python 包，它定义了与 NumPy 类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是经过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满足机器学习的需求。
8、Keras
Keras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。Keras 极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计，足以用于严肃的建模。
9、Gensim
Gensim是一个用于 Python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在 Dirichlet 分配(LDA)等算法，还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec，以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从 API 收集数据，也可以用作通用的爬虫。该库在接口设计上遵循着名的 Don’t Repeat Yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。
Ⅲ 如何交叉编译perl
先下载Perl源码：https://www.perl.org/get.html ， 下载版本是5.10.1
下载Perl交叉编译源码补丁： https://sourceforge.net/projects/perlcross.berlios/files/， 下载版本是：perl-5.10.0-cross-0.3.tar.gz
分别解压连个文件到同一个目录下；
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在ubuntu中安装 perlbrew：
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等待perlbrew安装完毕；
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合并 两个解压出来的perl目录,进入perl-5.10.1的Cross目录中：
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文件内容如下注意加了星号的内容：
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修改perl的config文件
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上面加粗字体表示注意的或者修改的；
修改当前目录（Cross目录）中的Makefile文件：
先改变一下目录内容的权限：
chmod 777 /Cross/*
修改的Makefile文件内容：
make CC=arm-angstrom-linux-gnueabi-gcc ARCH=arm patch
make CC=arm-angstrom-linux-gnueabi-gcc ARCH=arm perl
编译会出错，但是没关系，会在根目录生成perl可执行文件；
Ⅳ 最常用的几个python库
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）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
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Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/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。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
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。
pangu.py – 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。
Ⅳ snownlp和nltk什么关系
没什么关系吧。 SnowNLP的开发者在GitHub描述中提到是受TextBlobd的启发才写的SnowNLP,而这两个类库的最大区别就是SnowNLP具体实现的时候没有用nltk，主要针对中文文本处理。