1. tensorlab 支持python介面嗎
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環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。
Slug化
awesome-slugify – 一個 Python slug 化庫，可以保持 Unicode。
python-slugify – Python slug 化庫，可以把 unicode 轉化為 ASCII。
unicode-slugify – 一個 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依賴 Django 。
解析器
phonenumbers – 解析，格式化，儲存，驗證電話號碼。
PLY – lex 和 yacc 解析工具的 Python 實現。
Pygments – 通用語法高亮工具。
pyparsing – 生成通用解析器的框架。
python-nameparser – 把一個人名分解為幾個獨立的部分。
python-user-agents – 瀏覽器 user agent 解析器。
sqlparse – 一個無驗證的 SQL 解析器。
特殊文本格式處理
一些用來解析和操作特殊文本格式的庫。
通用
tablib – 一個用來處理中表格數據的模塊。
Office
Marmir – 把輸入的Python 數據結構轉換為電子表單。
openpyxl – 一個用來讀寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的庫。
python-docx – 讀取，查詢以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。
unoconv – 在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之間進行轉換。
XlsxWriter – 一個用於創建 Excel .xlsx 文件的 Python 模塊。
xlwings – 一個使得在 Excel 中方便調用 Python 的庫（反之亦然），基於 BSD 協議。
xlwt / xlrd – 讀寫 Excel 文件的數據和格式信息。
relatorio – 模板化OpenDocument 文件。
PDF
PDFMiner – 一個用於從PDF文檔中抽取信息的工具。
PyPDF2 – 一個可以分割，合並和轉換 PDF 頁面的庫。
ReportLab – 快速創建富文本 PDF 文檔。
Markdown
Mistune – 快速並且功能齊全的純 Python 實現的 Markdown 解析器。
Python-Markdown – John Gruber』s Markdown 的 Python 版實現。
YAML
PyYAML – Python 版本的 YAML 解析器。
CSV
csvkit – 用於轉換和操作 CSV 的工具。
Archive
unp – 一個用來方便解包歸檔文件的命令行工具。
自然語言處理
用來處理人類語言的庫。
NLTK – 一個先進的平台，用以構建處理人類語言數據的 Python 程序。
jieba – 中文分詞工具。
langid.py – 獨立的語言識別系統。
Pattern – Python 網路信息挖掘模塊。
SnowNLP – 一個用來處理中文文本的庫。
TextBlob – 為進行普通自然語言處理任務提供一致的 API。
TextGrocery – 一簡單高效的短文本分類工具，基於 LibLinear 和 Jieba。
文檔
用以生成項目文檔的庫。
Sphinx – Python 文檔生成器。
awesome-sphinxdoc
MkDocs – 對 Markdown 友好的文檔生成器。
pdoc – 一個可以替換Epydoc 的庫，可以自動生成 Python 庫的 API 文檔。
Pycco – 文學編程（literate-programming）風格的文檔生成器。
配置
用來保存和解析配置的庫。
config – logging 模塊作者寫的分級配置模塊。
ConfigObj – INI 文件解析器，帶驗證功能。
ConfigParser – (Python 標准庫) INI 文件解析器。
profig – 通過多種格式進行配置，具有數值轉換功能。
python-decouple – 將設置和代碼完全隔離。
命令行工具
用於創建命令行程序的庫。
命令行程序開發
cement – Python 的命令行程序框架。
click – 一個通過組合的方式來創建精美命令行界面的包。
cliff – 一個用於創建命令行程序的框架，可以創建具有多層命令的命令行程序。
clint – Python 命令行程序工具。
colorama – 跨平台彩色終端文本。
docopt – Python 風格的命令行參數解析器。
Gooey – 一條命令，將命令行程序變成一個 GUI 程序。
python-prompt-toolkit – 一個用於構建強大的互動式命令行程序的庫。
生產力工具
aws-cli – Amazon Web Services 的通用命令行界面。
bashplotlib – 在終端中進行基本繪圖。
caniusepython3 – 判斷是哪個項目妨礙你你移植到 Python 3。
cookiecutter – 從 cookiecutters（項目模板）創建項目的一個命令行工具。
2. 北大青鳥有web前端課程嗎
有啊，怎麼會沒有？幾乎所有的it培訓班都開設了web前端課程呀，這沒有什麼稀奇的啊，這是培訓班的標配。
3. Org-mode，reST，Markdown 各有什麼優缺點
幾種都用過，都不精通，拋磚引玉說下我的感受:
Markdown
優點:
格式簡單，即使在純文本模式下也很易讀。
應用廣泛。在 GitHub, Reddit, StackOverflow 等一大批網站的影響下，在互聯網上應用很廣。
工具和庫的支持很好。無論是編輯、轉換還是和其它庫的集成，Markdown無疑在三種中是最好的。
缺點:
不支持復雜的格式（如表格等）。
有太多不兼容的方言。由於原始的Markdown支持的格式有限，所以出現了很多不同的擴展，這些擴展之間的不兼容性是一個問題。GitHub 等幾個公司准備制定一個統一的標准，希望這種情況能有所好轉。
reST
優點:
表達能力強。如果要寫書、文檔等復雜格式的內容，reST 無疑是一個很好的選擇。
和Python語言的結合較好。如果你是Python程序員，reST也是文檔的首選。
有Sphinx這個很棒的工具支持，不但能轉化成html、PDF等各種格式，還支持python、javascript、C++等編程語言，並且有很多的擴展。
缺點:
格式過於復雜。reST純文本的可讀性不如Markdown和Org.
工具和庫不如Markdown豐富。
Org
優點:
有最好的編輯器支持(如果你用Emacs的話). 在Emacs的org-mode模式下編輯Org非常舒服。
功能強大。除了一般的格式，還支持「文學編程」、GTD 等。並且能夠導出為各種格式。
缺點:
跟Emacs結合緊密。如果你不是一個Emacs用戶，那麼很遺憾你不能享受Org的所有便利（即使vim已經對Org有了基本的支持）。
缺少各種庫的支持。你要是想把Org集成到你的系統里可能沒有那麼容易。
格式復雜。功能的強大往往伴隨著更多要學習的東西。
總結
如果要集成到你的系統里（比如用戶評論），或者寫格式不是太復雜的博客，Markdown也許是合適的選擇。
如果要寫復雜的文檔，或者你是Python程序員，reST 有很大優勢。
如果你是Emacs用戶，或者要嘗試下「文學編程」、GTD這些玩意兒，那麼用org-mode吧!
4. 為什麼很多人反對中文在編程中的使用
並不是很多人反對中文在編程中的應用，因為計算機技術的發展美國處於領先地位，所以編程當然用人家的語言，等到中國領先時可以用中文。
我國計算機領域弱是因為我們起步晚，計算機與1945年誕生，那時候中國還在內戰，後來，文化大革命的十年加劇了中國的落後，還有一點需要強調，計算機技術的發展受到很多標準的制約，比如微軟的操作系統，即使他一時落後，很多人也不會馬上扔掉他，因為很多軟體是基於微軟的操作系統的，沒有了他的系統，這些軟體也無法使用，而遷移整個平台的費用也不少。很多計算機領域的技術標准都由外國人制定，我們處於被動，所以總是被人牽著鼻子走。至於中文編程，cpu的一些核心技術和相關標准全是國外發明製造的），中文編程即使不是其他語言的漢化，他的執行效率也不可能高於英文編程語言，關鍵字用英文還是中文沒有本質區別，中文的優點沒有在編程中體現。至於為什麼很多人反對中文編程，大概是因為前幾年的「漢芯」，「麒麟」事件使人們對搞這方面研究不信任。我的看法是中文編程有他的適用范圍，但靠他來振興國家IT實力，不太現實。
編程最重要的是演算法，還要讀懂操作平台中的一些文件，而這些文件是用英文寫的
所以即使有了漢語編程編程也是很難的
5. 熟練使用文學編程是怎樣一番體驗
這個是《Coders at Work》作者的一篇 essay。
Code is not literature
他訪問過很多成名的程序員。他對系統的閱讀 code 持否定意見。我對「系統的」閱讀的定義是，本身沒有任何目的，希望像消費一本小說那樣消費一個 code base，期待自動的獲得知識。雖然我花過很多時間讀 Linux kernel 和 Lua，但是每次讀一定要給自己定一些探索小問題的目標。我覺得 literate program 並不是為了工程上的，以擴展原有系統為具體目的的閱讀代碼准備的，而是希望 code 成為能夠被「系統化」（文學化）閱讀的東西。這個我持否定態度
6. 熟練使用文學編程是怎樣一番體驗
俺知道 文學化編程是在 2005 年,開始使用 Leo 嘗試進行 文學化編程則是到了 2006 年, 之後,一直盡可能的使用 Leo 作為主要的編輯/編程環境; 其它包含 Emacs/Vim 中都有 文學化編程擴展, 不過, 俺一直沒有用起來,所以,俺的體驗比較偏激; 在 Leo 中俺進行過各種語言的編程包含: - php - css/js - xslt - python - golang - ... # 總體上 對比各種 IDE 或是 subl 中的編程體驗, 簡單的說: > 隨心小累 ## 隨心 - 目錄/文件/模塊/函式/代碼塊/片段/配置/測試數據.... 一切都在一個界面中可以快速編輯 - 保存到哪兒也只是一行聲明的事兒 - 所有代碼的 提綱結構, 就是我對程序的理解, 完全無視所有語法結構,可以任意隨手設定 - 無論何時回到思考場景,上次對程序的思考進展都以 提綱節點樹的形式存在著 - 同時, "混出" 的代碼又完全乾凈, 標準的代碼文本, 不影響任何環境中的運行 ## 小累 - Leo 是 純 Python 編寫的編輯環境, 載入/遷移都有點小麻煩 - 而且沒有很多現代 IDE 的各種自動化功能, 就連語法顏色也無法 0配置的完美表達各種語法單元 - 最累的是和團隊其它成員協同時, 其它人都是線性編輯環境,只有俺是多維表述的 文學化編程
7. 熟練使用文學編程是怎樣一番體驗
文學編程， 我認為是對文學語法及其結構的一種解析。 聽過有個數學系的人，對紅樓夢很喜歡，他對紅樓夢進行數學建模，解析詞法和結構，出了一個論文判斷紅的前八十回與後面是否出自同一個人之手。熱極一時。 後來他怎麼樣了？聽說他被聘請到了