编者按：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。

1.6　Python语言的优势

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，也是人工智能首选的编程语言。因此，基于以下3个原因，本书选择Python语言作为实现机器学习算法的编程语言：

语法清晰，简单易学；
易于操作纯文本文件和非数值型数据；
使用广泛，有大量的开发文档。

1.6.1　可执行伪代码

Python的设计哲学是“优雅”“明确”“简单”。Python具有清晰的语法结构，更加简单易学，大家也把它称做可执行伪代码。Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典和队列等。使用这些数据类型就可以完成很多大型的任务或者系统。此外，大家也可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程或者函数式编程。

Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单、直观。

1.6.2　Python语言使用广泛

Python语言使用相当广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和计算领域，大量的函数库使Python语言得到了广泛应用。例如SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵运算操作，这些函数库不仅增加了代码的可读性，有简单的学习基础的初学者就可以看懂代码的实际功能，还使得代码更加简单明确。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C语言和Fortran语言）编写，提高了相关应用程序的运行效率。

Python还可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以非常容易地绘制2D和3D图形，可视化运行结果，也可以处理科学研究中经常用到的图形。

1.6.3　Python语言特色

Python开发人员会尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内，所以很多人认为Python很慢。不过，根据“二八定律”，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况下，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字和字符串都是对象，并且完全支持继承、重载、派生和多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库（functools和itertools）提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划如Zope、Mnet及BitTorrent，以及Google公司也在广泛地使用它。Python的支持者喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅做简单程序设计任务的语言，如Shell Script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的，但并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++和Cython语言来编写和扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其他需要脚本语言的程序内，因此很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）来使用。在Google公司内部的很多项目中，经常会使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。例如，Google Engine使用C++语言编写性能要求极高的部分模块，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

1.6.4　Python语言的缺点

Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java程序或者C程序效率高，但是可以使用Python调用C语言编译的代码。也就是说，可以同时利用C语言和Python语言的优点，取长补短，逐步地开发机器学习应用程序。例如，可以使用Python语言编写系统程序，然后使用其他工具将Python代码简单地转换成C代码。C++Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。

以上大致介绍了本书选择Python语言实现机器学习算法的原因，下一节将学习Python语言的常用开发工具。

1.7　Python开发工具介绍

Python程序的开发工具很多，也就是通常人们所说的IDE。那IDE是什么？可以简单地将其理解为一个专门写程序的软件，真正的名称叫做集成开发工具。常用的Python IDE主要包括两大类，一类是文本工具类，比如Python自身提供的IDLE，还有一类是集成工具类，主要用于比较大型的程序开发。

Python程序开发用什么工具好呢？初次接触Python的学者，使用IDLE就可以满足基本需求，也可以进行简单的调试。

更强大的IDE还应该有自动提示、完备的调试和语法高亮功能，当然也应该更好地支持缩进功能，尤其对于Python这种强制缩进的语言。自动提示功能是指，输入一个函数会自动提示参数，或者输入一个对象的时候自动提示它的成员函数和成员变量，这些都能大大提高编程效率。当开发大型工程的时候，怎么管理工程就是个问题了。Python也一样，当工程很大的时候，文件也很多，此时不管是管理工程还是调试，使用IDLE显然是不能胜任了。所以下面来介绍一些常见的Python开发工具。

1.7.1　IDLE简介

IDLE是Python自带的、默认的常见、入门级编写工具，适合初学者使用。其主要包括交互式与文件式两种方式。交互式是指可以一句或一段地运行。文件式是指可以像其他编辑器一样，虽然有点“丑陋”，但功能还是很强大的。小型项目使用IDLE十分合适。IDLE是一个Python shell。shell的意思就是“外壳”，基本来说，这是一个通过输入文本与程序交互的途径，可以利用这个shell与Python交互（正是因为这个原因，可以看到窗口的标题栏上显示着Python shell）。IDLE本身还是一个GUI（图形用户界面），所以在“开始”菜单中显示为Python GUI。IDLE图形用户界面如图1-3所示。

图1-3　IDLE图形用户界面

1.7.2　IPython简介

IPython是一个面向对象的Python交互式shell，用了它之后或许你就不想再用自带的Python shell了。IPython支持变量自动补全、自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。IPython图形用户界面如图1-4所示。

图1-4　IPython图形用户界面

1.7.3　PyCharm简介

PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE，是使用比较广泛的Python IDE，其功能十分强大，具备一般编译器的特点，如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等。PyCharm分成了两个系列，专业版（需付费）和社区版（免费），对于学习和部署一般的中小型项目，社区版完全可以满足基本需求。PyCharm图形用户界面如图1-5所示。

图1-5　PyCharm图形用户界面

1.7.4　Jupyter Notebook简介

Jupyter Notebook（此前被称为IPython Notebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。

Jupyter Notebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown。用途包括：数据清理和转换、数值模拟、统计建模和机器学习等。简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码并运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于做及时的说明和解释。Jupyter Notebook图形用户界面如图1-6所示。

图1-6　Jupyter Notebook图形用户界面

1.7.5　Anaconda和Spyder简介

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac OS和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda进行package（包）和environment（环境）的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释conda和Anaconda的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的Python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的Python、众多package和科学计算工具等，所以也称为Python的一种发行版。conda将几乎所有的工具和第三方包都当做package对待，甚至包括Python和conda自身。因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本的Python和各种package并能方便地切换。Anaconda的安装包和环境管理界面如图1-7所示。

图1-7　Anaconda安装包和环境管理界面

Spyder（前身是Pydee）是一个强大的交互式Python语言开发环境，提供了高级的代码编辑、交互测试和调试等特性，支持包括Windows、Linux和OSX系统。和其他的Python开发环境相比，Spyder最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。安装了Anaconda后会同时集成Spyder开发工具。Spyder图形用户界面如图1-8所示。

图1-8　Spyder图形用户界面

下面是以上介绍的5种常用Python开发工具的特点总结，如表1-1所示。

表1-1　5种Python开发工具特点总结

开发工具	特点
IDLE	1.智能缩进，调用提示，自动完成等功能； 2.适用于入门的学习者及小型项目
IPython	1.支持变量自动补全、自动缩进，支持bash shell命令； 2.内置许多实用功能和函数； 3.可以进行科学计算和交互可视化
PyCharm	1.编码协助； 2.项目代码导航； 3.用户可使用其编码语法，错误高亮，智能检测，以及一键式代码快速补全建议； 4.集成的单元测试
Jupyter Notebook	1.编程时具有语法高亮、缩进、Tab键补全的功能； 2.可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果； 3.以富媒体格式展示计算结果； 4.支持使用LaTeX编写数学性说明
Anaconda&Spyder	1.包括Python和很多常见的软件库； 2.含有包管理器conda； 3.适用于企业级大数据分析的Python工具； 4.在数据可视化、机器学习和深度学习等多方面都有应用； 5.完全开源和免费

根据表1-1中的比较可知，Anaconda&Spyder更加简洁，功能更强大，适用于初学者，所以本书主要使用Anaconda&Spyder作为实例程序的开发工具，具体的安装及详细介绍将在下章中讲解。

图书简介：https://item.jd.com/12623592.html?dist=jd

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Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具