02 youtube下載工具 命令行運行python代碼(推薦 20 個堪稱神器的命令行工具)

。恰恰相反，Python 的在線社區對用戶需求的響應和商業軟件一樣快。而且，由于Python 完全開放源代碼，提高了開發者的實力，并產生了一個很大的專家團隊。盡管學習研究或改變一個程序語言的實現并不是對每一個人來說都那么有趣，但是當你知道還有源代碼作為最終的幫助和無盡的文檔資源是多么的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商。 

3、可移植 

Python 的標準實現是由可移植的ANSI C 編寫的，可以在目前所有的主流平臺上編譯和運行。例如，如今從PDA 到超級計算機，到處可以見到Python 在運行。Python 可以在下列平臺上運行：

Linux 和UNIX 系統

微軟Windows 和DOS （所有版本）

Mac OS （包括OS X 和Classic ）

BeOS 、OS/2 、VMS 和QNX

實時操作系統，例如，VxWorks 。 Cray 超級計算機和IBM 大型機。 運行Palm OS 、PocketPC 和Linux 的PDA  

運行Windows Mobile 和Symbian OS 的移動電話。

4、功能強大 

從特性的觀點來看，Python 是一個混合體。它豐富的工具集使它介于傳統的腳本語言（例如，Tcl 、Scheme 和Perl ）和系統語言(例如，C、C++ 和Java) 之間。Python 提供了所有腳本語言的簡單和易用性，并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。不像其他腳本語言，這種結合使Python 在長期大型的開發項目中十分有用。 

5、可混合 

Python 程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件"粘接"在一起。例如，Python 的C語言API 可以幫助Python 程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python 程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python 。

例如，將Python 與C或者C++ 寫成的庫文件混合起來，使Python 成為一個前端語言和定制工具。就像之前我們所提到過的那樣，這使Python 成為一個很好的快速原型工具；首先出于開發速度的考慮，系統可以先使用Python 實現，之后轉移至C，根據不同時期性能的需要逐步實現系統。 

6、使用簡單 

運行Python 程序，只需要簡單地鍵入Python 程序并運行就可以了。不需要其他語言（例如，C或C++ ）所必須的編譯和鏈接等中間步驟。Python 可立即執行程序，這形成了一種交互式編程體驗和不同情況下快速調整的能力，往往在修改代碼后能立即看到程序改變后的效果。 

Python 提供了簡潔的語法和強大的內置工具。實際上，Python 曾有種說法叫做"可執行的偽代碼"。由于它減少了其他工具常見的復雜性，當實現相同的功能時，用Python 程序比采用C、C++ 和Java 編寫的程序更為簡單、小巧，也更靈活。 

為什么要學Python？

對于技術人員來說，這算是技術儲備，就算現在用不到它，還是要拿來玩一玩，了解它的特性。

對于一個程序員來說，開拓視野很重要，多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助于你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達，也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程范式，有助于你加深對編程語言的了解。沒有什么壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。

當然對于大部分人來說，比如大學生在學校里學都是為了過這門課，或者跟風趕時髦。我覺得真正感興趣的人是少數吧。

去哪里找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了云上，Github已經成為了管理軟件開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基于Werkzeug  WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用于機器學習的Python模塊，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，并遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合并超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/zulip/zulip ）

相關推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以創建高品質、易維護、數據庫驅動的應用程序。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用于搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，并可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平臺。用戶只需使用簡單命令并提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合并、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.買粉絲/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Re買粉絲gnition

Face Re買粉絲gnition 是一個基于 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_re買粉絲gnition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ageitgey/face_re買粉絲gnition ）

（13）snallygaster

用于掃描HTTP服務器上的機密文件的工具。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用于配置管理，應用程序部署，云配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟件系統，它實現了最先進的目標檢測算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/asciinema/asciinema ）

（17）HTTP

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