Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法。由于Python相对较小，且拥有各式各样的工具，因此比Java和C++等语言更具优势，同时丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务所需的能力。
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。
导读：本文是对Python一些最优的技术特性的快速介绍，以解答初学者关心的问题并消除他们最常见的疑惑。
Python 生态，向来以各种类库齐全而闻名，这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果，宵衣旰食，不眠不休的整理了近千个 Python 库，收藏的同时，给个在看不为过吧！
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
想要学会Python，不仅要学习相关的基础知识和教程，对Python各种工具的熟悉使用才能让你在工作中迅速成长！有很多优秀的开发者前辈，为我们提供了好用的python工具，来帮我们更方便的实现开发想法，下面小U就分享5个好用的python开发工具！
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
PyCharm是一款由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），用于编写、调试和管理Python代码。Python是一种高级编程语言，它是一种通用编程语言，可以用于多种不同的应用程序开发。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
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用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。
申明：感谢原作者的整理与分享，本篇文章分享自：https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
Python 是一种很棒的编程语言。我用它来构建网络应用程序、深度学习模型、游戏和数值计算。然而，Python 的一个方面多年来一直是令人难以忍受的痛苦。那就是碎片化的 Python 包和环境管理生态系统，可以用以下 XKCD 漫画简洁地表示：
调试（Debug）阶段有时是相当具有挑战性及耗时的，Python的一些基本功能可以帮助我们快速调试。除了我们常用的Pycharm，还有哪些不错的工具呢？
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
链接：http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode，Python3只
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
Python的强大之处除了它的简洁易用，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持。今天小编就带你看下Python有哪些常用第三库吧, 知道且用过超过10个的欢迎留言~
在Github上有个awesome-python这么个项目，能获得110k stars只能说知道的人太少了
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
如果你热爱漏洞研究、逆向工程或者渗透测试，我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言。它包含大量实用的库和工具，本文会列举其中部分精华。 网络 Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库 pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库 libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发 dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议 Impacket: 伪
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。随
Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言，你们知道Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系吗？学习一门语言，除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现，才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
今天的文章来源于dloss/python-pentest-tools，本文中列举了123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~ 下面我们就开始吧~ ———————————————————————— 如果你想参与漏洞研究、逆向工程和渗透，我建议你时候用Python语言。Python已经有很多完善可用的库，我将在这里把他们列出来。 这个清单里的工具大部分都是Python写成的，一部分是现有C库的Python绑定，这些库在Python中都可以简单使用。 一些强力工具（pentest frameworks
今天的文章来源于dloss/python-pentest-tools，本文中列举了123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~
在当今软件开发领域，Python已经成为一种广泛应用的高级编程语言。许多开发者习惯使用Python终端作为快速测试、调试和执行脚本的工具。然而，有时候默认的Python终端可能无法满足我们对效率和便捷性的要求。本文将探讨一系列提升Python终端体验的优化技巧和实用工具，帮助开发者更高效地利用这个强大的工具。
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知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
关于Whapa Whapa是一款功能强大的WhatsApp消息解析和取证工具，该工具提供了友好的图形化界面，该工具可以帮助广大研究人员分析Android和iOS设备上WhatsApp的通信数据。该工具的所有组件都采用了Python 3.8开发，并在Linux、Windows和macOS操作系统上进行过完整测试。 需要注意的是，Whapa在Linux操作系统上的性能是Windows系统上的十倍，而且Bug更少。而且Whapa是Tsurugi Linux（数字取证）和BlackArch Linux（渗透测试
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。 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
如果你是第一次接触python的环境管理，那你一定会头晕，因为有太多的环境管理工具包，多到你不知道该选择哪一个作为自己的python环境管理工具。
5 月 13 日，由 ThoughtWorks 主办的 2017 技术雷法峰会在北京召开。 正如官方宣传提到的：“ThoughtWorks 技术雷达” 并非一个客观的行业分析或者报告，也无意成为一份权威的官方文档。由各行各业诸多顶尖技术专家组成的 ThoughtWorks 全球技术委员会（TAB）每年定期讨论全球热门技术的发展现状，并以雷达形式对各类技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到 CIO/CTO 的利益相关者提供参考。而这也是大会名称之所以叫 “雷达” 的意义所在。 13 日上午，Though
预料之内的是，Python 并没有完全「吞噬」R 语言的空间，但这项基于 954 个参与者的投票显示，Python 生态系统在今年已经超越了 R 语言，成为了数据分析、数据科学和机器学习的第一大语言。
一是以MATLAB、SPSS、Excel等为代表的具有界面化操作，且可编程辅助的软件式工具；一是以Python、R、Java等为代表的纯编程分析的程序语言式工具。
Python和Java是软件开发行业中广泛使用的两种编程语言。两者都有自己的优点和缺点，适用于不同类型的项目。Python以其易用性和可读性而闻名，而Java以其健壮性和性能而闻名。
Python是一种高级编程语言，被广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、Web开发等领域。想要学习Python编程，首先需要搭建一个合适的编程环境。本文将为您介绍如何搭建Python编程环境，以便您能够顺利开始学习和使用Python。
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
Python作为一种高级脚本语言，便捷的语法和丰富的库使它成为众多开发者的首选。然而，有时候我们希望保护我们的Python源代码，避免被他人轻易获取和篡改。为了实现这一目标，我们可以采取代码混淆的技术手段。本文将介绍Python代码混淆的现状、优化方法和常用工具。
VS Code 里是不包括 Python 的，所以你首先得安装一个 Python。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
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