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Python的實現，為什么呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可借助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯于數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

4數據分析處理

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。

5服務器運維及其它小工具

Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至買粉絲nan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

更有意思的是，Python社區的開發者們還制作了諸如itchat這樣的開發工具包，你大可以用買粉絲來管理服務器或是各種服務的運行。想想看，一個買粉絲機器人，能夠在出現異常時，又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表，一目了然，而你對它發上簡簡單單一句話，即可完成對服務器的調整。

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6桌面程序

Python也可以用于桌面軟件開發（如sublime text等），甚至移動端開發（參看kivy）。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環境，能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅，可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序，并且能輕松實現跨平臺特性。

7多媒體應用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。

科技公司鐘愛的50款開源工具

大數據

1. Hadoop

Apache主持的這個項目是最廣為人知的大數據工具。眾多公司為Hadoop提供相關產品或商業支持，包括亞馬遜網絡服務、Cloudera、Hortonworks、IBM、Pivotal、Syncsort和VMware。知名用戶包括：阿里巴巴、美國在線、電子港灣、Facebook、谷歌、Hulu、領英、Spotify、推特和雅虎。

支持的操作系統：Windows、Linux和OS X

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2. Hypertable

Hypertable在互聯網公司當中非常流行，它由谷歌開發，用來提高數據庫的可擴展性。用戶包括百度、電子港灣、Groupon和Yelp。它與Hadoop兼容，提供商業支持和培訓。

支持的操作系統：Linux和OS X

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3. Mesos

Apache Mesos是一種資源抽象工具，有了它，企業就可以鼗整個數據中心當成一個資源池，它在又在運行Hadoop、Spark及類似應用程序的公司當中很流行。使用它的企業組織包括：Airbnb、歐洲原子核研究組織（CERN）、思科、Coursera、Foursquare、Groupon、網飛（Netflix）、推特和優步。

支持的操作系統：Linux和OS X

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4. Presto

Presto由Facebook開發，自稱是“一款開源分布式SQL查詢引擎，用于對大大小小（從GB級到PB級）的數據源運行交互式分析查詢。”Facebook表示，它將Presto用于對300PB大小的數據倉庫執行查詢，其他用戶包括Airbnb和Dropbox。

支持的操作系統：Linux

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5. Solr

這種“快若閃電”的企業搜索平臺聲稱高度可靠、擴展和容錯。使用它的公司包括：AT&T、Ticketmaster、康卡斯特、Instagram、網飛、IBM、Adobe和SAP Hybris。

支持的操作系統：與操作系統無關

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6. Spark

Apache Spark聲稱，“它在內存中運行程序的速度比Hadoop MapRece最多快100倍，在磁盤上快10倍。”Spark“支持”的企業組織包括：亞馬遜、百度、Groupon、日立解決方案、IBM、MyFitnessPal、諾基亞和雅虎。

支持的操作系統：Windows、Linux和OS X

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7. Storm

正如Hadoop用來處理批量數據，Apache Storm用來處理實時數據。官方網站上顯示用戶包括：天氣頻道、推特、雅虎、WebMD、Spotify、威瑞信（Verisign）、Flipboard和Klout。

支持的操作系統：Linux

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云計算

8. Cloud Foundry

Cloud Foundry提供用于構建平臺即服務的開源工具。它聲稱“由行業領袖為行業領袖構建”，其支持者包括IBM、 Pivotal、惠普企業、VMware、英特爾、SAP和EMC。

支持的操作系統：Linux

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9. CloudStack

這個交鑰匙IaaS解決方案構成了許多公共云和私有云的基礎。它的用戶極多，包括阿爾卡特－朗訊、蘋果、Autodesk、英國電信、冠群科技、思杰、Cloudera、戴爾、富士通、SAP和韋里遜。

支持的操作系統：與操作系統無關

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10. OpenStack

這種很受歡迎的云計算平臺聲稱，“世界上成百上千個大品牌”每天依賴它。支持者包括：AT&T、Ubuntu、惠普企業、IBM、英特爾、Rackspace、紅帽、SUSE、思科、戴爾、EMC、賽門鐵克及另外許多知名科技公司。

支持的操作系統：與操作系統無關

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11. Scalr

這種云管理平臺備受市場研究公司的好評，它簡化了管理多個云環境的過程。知名用戶包括Expedia、三星、美國宇航局噴氣推進實驗室、埃森哲、索尼和Autodesk。

支持的操作系統：Linux

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容器

12. Docker

Docker在相對新興的容器領域迅速確立起了主導平臺這一地位。科技界的許多大牌公司在構建或提供擴展或使用Docker技術的產品，包括亞馬遜、微軟、IBM、惠普企業、紅帽、Rackspace和Canonical。

支持的操作系統：Windows、Linux和OS X

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輸入標題 內容管理

13. DNN

這款內容管理解決方案之前名為DotNetNuke，承諾構建豐富的交互式網站時，只要花較少的精力，就能收到顯著的成效。用戶包括佳能、時代華納有線電視、德州儀器和美國銀行。

支持的操作系統：Windows

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14. Drupal

Drupal聲稱，98000多個開發人員在為這個極其流行的內容管理系統積極貢獻代碼。支持者包括微軟、Zend、Fastly和New Relic，其內容市場有數百家公司參與其中，它們提供了相關的產品和服務。

支持的操作系統：與操作系統無關

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15. Joomla

Joomla為數百萬個網站提供平臺，其下載量超過了5000萬人次。許多用戶當中就有這些公司：電子港灣、巴諾書店、MTV和標致。

支持的操作系統：與操作系統無關

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16. MediaWiki

MediaWiki以維基百科使用的軟件而出名，它還為百度、Vistaprint、Novell、英特爾和美國宇航局支持網站。它是構建可編輯網頁的不錯選擇，許多企業組織用它來構建內部知識庫。

支持的操作系統：Windows、Linux/Unix和OS X

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數據庫

17. Cassandra

這種NoSQL數據庫由Facebook開發，其用戶包括蘋果、歐洲原子核研究組織（CERN）、康卡斯特、電子港灣、GitHub、

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