❶ 最受欢迎的 15 大 python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，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。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、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库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
❷ 新手关于python日志模块的小问题
因为你没记任何东西啊，你要主动记的。
看我下面的例子
#!/usr/bin/envpython2.7.4
#-*-coding:UTF-8-*-
#Author:Hawker
#Date:2013-6-2
importlogging
importlogging.handlers
#############################################
#logging开始
############################################
logger=logging.getLogger('a.py')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
fh=logging.FileHandler('pa/class.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(fh)
logger.log(logging.DEBUG,"sdfj")
###########################################
#logging结束
###########################################
❸ python的日志,如何做到一天是单独一个日志,并且定期清理
创建以日期为文件的log文件（如：20140911.log），写日志前判断存放日志路径是否存在以当天日期为文件名的文件，如果存在添加日志信息，不存在就创建，在写日志信息。
定期清理亦可以按照此思路来做
❹ 有哪些开源的Python问答系统
以下四款比较常用的问答系统是按照在站长之家的下载次数(截止到2011年10月27日中午)由多到少进行排序的，当然下载次数的多少也是和源码收录的时间相关的。
oASK问答系统
oASK问答系统是一款类似网络知道系统的问题解答系统，用户通过相互提问和解答来达到学习和解惑，适合于企业、医疗、媒体、教育学习等各类网站搭建自己的问答平台。
下载次数：9771
程序大小：1.51MB
oASK问答系统前台
oASK问答系统后台
OASK问答系统是一款ASP的仿网络知道程序，采用ASP+ACCESS架构，系统支持静态生成、支持无限级问题分类、支持站内短信等等，前台功能相对强大，后台管理比较简单，界面设计不佳。
齐博知道系统
齐博知道系统是齐博软件出品的问答系统，支持整合已有论坛，比如:phpwind、discuz、动网PHP论坛等，强大的标签系统是齐博软件最吸引人的地方，齐博知道系统同样也具备了强大的模板标签功能。
下载次数：4029
程序大小：6.57MB
齐博知道系统前台：
齐博知道系统后台：
齐博知道系统功能强大，可以说是一款带有问答模块的CMS，系统安全稳定，强大的标签系统是它最大的特色了。
百姓问专业问答系统
百姓问专业问答系统是一个专业问答平台开源程序，系统本着开源的原则，具有完全免费、使用方便、易学易会、扩展性强的特点，为广大的站长提供很好的创业平台。
下载次数：2215
程序大小：2.65MB
百姓问专业问答系统前台
百姓问专业问答系统后台
百姓问专业问答系统采用 .NET+Access架构，使用方便，易于上手，问答机制和网络知道很相似，不同的是，网络做的是综合问答，而百姓问问答系统针对某一领域内的问题的解答，更具有专业性;使用它可以考虑搭建一个针对某一具体领域的的问答站点，把这一领域的问答做的专业化，标准化，前景也是不错。
Tipask问答系统
Tipask是一款开源、SEO友好、扩展性强、性能卓越的问答系统!Tipask 独特的MVC构架，使得二次开发非常容易，多种接口方便和已有系统整合。
下载次数：2162
程序大小：2.18MB
Tipask问答系统前台
百姓问专业问答系统后台
百姓问专业问答系统采用 .NET+Access架构，使用方便，易于上手，问答机制和网络知道很相似，不同的是，网络做的是综合问答，而百姓问问答系统针对某一领域内的问题的解答，更具有专业性;使用它可以考虑搭建一个针对某一具体领域的的问答站点，把这一领域的问答做的专业化，标准化，前景也是不错。
Tipask问答系统
Tipask是一款开源、SEO友好、扩展性强、性能卓越的问答系统!Tipask 独特的MVC构架，使得二次开发非常容易，多种接口方便和已有系统整合。
下载次数：2162
程序大小：2.18MB
Tipask问答系统前台
Tipask问答系统后台
Tipask问答系统采用PHP+MySQL架构，系统界面简洁、功能强大，支持静态生成，支持UCenter，支持通行证整合，方便和诸多系统整合，支持微博分享等等;Tipask采用MVC模式开发，极易于二次开发。
❺ linux python 日志在哪
现在有test.py程序要后台部署, 里面有输出内容
使用命令:
nohup python -u test.py > test.log 2>&1 &
最后的&表示后台运行
2 输出错误信息到提示符窗口
1 表示输出信息到提示符窗口, 1前面的&注意添加, 否则还会创建一个名为1的文件
最后会把日志文件输出到test.log文件
查看
tail -f test.log如果要实时查看日志文件使用命令
cat test.log查看全部输出使用命令
❻ python 分析系统日志
这个不用做计划任务。直接用tail -f 文件名|grep executing too slow
这样就可以了。然后wc统计行数。
如果你一定要用python做。就使用文件对象中的seek方法，移到上次处理的位置。
❼ 怎么用Python + Flask框架实现Web应用实现日志记录功能
首先做这个学会Flask框架，前端写一个用户注册的页面，当用户提交信息的时候，可以通过表单将数据传到数据库，用一个表把用户信息存起来，通过Flask去获取后台的数据，传回到一个新的页面，展示出来。
❽ php 有没有类似 python 的 sentry 日志收集系统
php 有没有类似 python 的 sentry 日志收集系统
phpserialize 可以作为单纯的 Python 扩展件来使用，不过，通常还是经常应用在 Python 编程环境和 PHP 编程环境相互之间需要进行数据交换时。
phpserialize 安装很简单，在 下载后，解压，然后 # python setup.py install 即可。
phpserialize 使用起来也很简单。
先导入该库： import phpserialize
利用 mps 进行序列化（变量 -> 格式化文本）： phpserialize.mps(vary)
使用 loads 进行反序列化（格式化文本 -> 变量）：phpserialize.loads(formated_string)