老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于python 基于谷歌浏览器编程和python调用谷歌浏览器插件的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享python 基于谷歌浏览器编程以及python调用谷歌浏览器插件的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 学Python有前途么
2. 郁闷于Python GUI开发,有没有好的框架
3. 13个最常用的Python深度学习库介绍

一、学Python有前途么

1、首先：Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代，很多不是程序员的人们，利用自己写的简单的小程序，让自己生活变得精彩起来，不管是因为兴趣，还是其他，生活好像变得美好起来，有了一些追求。

2、Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

3、发展前景二：Python Web网站工程师

4、我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。

5、大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。

6、我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。

8、以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，总的来说学习Python是不错的选择。

二、郁闷于Python GUI开发,有没有好的框架

1、作为Python开发者，你迟早都会用到图形用户界面来开发应用。幸运的是，你有很多选择，python wifi GUI编程百科列举了超过30款跨平台框架，以及Pyjamas这样的，基于谷歌Web Toolkit端口的跨浏览器web开发工具。

2、那么如何在众多的Python GUI框架中选择呢？近日Dice的技术专家David Bolton为Python开发者推荐了Windows、Mac和Linux上最好的四款Python3开发工具（Gtk、Qt、Tk和wxWidgets）和五款框架（Kivy、PyQt、gui2Py,libavg以及wxPython）。以下是他的推荐理由：

3、基于MIT授权的Kivy是最热门的Python开发框架之一，基于OPenGL ES 2，支持多平台（包括Android/iOS）原生的多点触摸，是一个围绕主循环的事件驱动型框架，因此非常适合游戏开发。Kivy框架在处理从widgets到动画方面非常强大，如果你准备开发跨平台图形应用，或者仅仅需要一个非常强大的跨平台GUI，Kivy都是非常值得关注的。

4、Qt是一个跨平台的多重授权C++框架，如果你开发的是开源项目，你就可以免费使用Qt，否则你需要购买一个商业版本。Qt存在已经很长时间了，曾经属于诺基亚。Qt是一个非常全面的工具和API库，为业界所广泛使用，支持包括移动在内的多个平台，包括GPS导航仪在内的很多设备都使用了Qt。

5、与Kivy和PyQt相比，PyGUI相对简单，而且只面向Unix、Mac和Windows平台。作为MVC框架，PyGUI的开发理念是能够更好更容易地融入Python生态系统。

6、PyGUI的一个主要目标就是将Python应用与平台底层的GUI代码撇清，让应用能够始终忠实显示平台的原生GUI，如果你想要快速上手学习Python GUI，那么PyGUI就是你的入门选择。

7、与Kivy类似，libavg也采用了OpenGL并支持硬件加速。作为开源软件，Libavg可以运行在linux、Mac OS X和Windows多个平台，功能加大丰富，例如其框架引擎可以处理数以千计的媒体对象（图片、文本、视频和摄像头输出），支持快速视频输出，并提供一个展示文本的markup系统，此外还支持blur、Chromakery等GPU着色效果。

8、虽然wxPython尚未支持Python3，但资深的wxPython拥有成熟系统的教学资料，绝对值得推荐。xwPython基于wxWidgets，是一个C++写成的跨平台GUI库，支持多种文档格式，并提供文本编辑和字处理widgets。关于wxPython更多的介绍，去看看wiki吧。

三、13个最常用的Python深度学习库介绍

1、13个最常用的Python深度学习库介绍

2、如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。

3、在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。

4、这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。

5、这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

6、其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。

7、另外的我只是在一些特别的任务中用过（比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation）。

8、这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库，然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。

9、我想再次重申，这份名单并不详尽。此外，由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域，对卷积神经网络（细胞神经网络）方面的库会关注更多。

10、我把这个深度学习库的列表分为三个部分。

11、第一部分是比较流行的库，你可能已经很熟悉了。对于这些库，我提供了一个通俗的、高层次的概述。然后，针对每个库我详细解说了我的喜欢之处和不喜欢之处，并列举了一些适当的应用案例。

12、第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

13、最后，我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块，你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。

14、提到“深度学习库”就不可能不说到Caffe。事实上，自从你打开这个页面学习深度学习库，我就敢打保票你肯定听说Caffe。

15、Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度学习框架。它是模块化的，速度极快。而且被应用于学术界和产业界的start-of-the-art应用程序中。

16、事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。

17、虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。

18、我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。Caffe完成培训之后，你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件，更好的就直接通过Python或MATLAB的API。

19、虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。

20、主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。更重要的是， Caffe不能用编程方式调整超参数！由于这两个原因，在基于Python的API中我倾向于对允许我实现终端到终端联播网的库倾斜（包括交叉验证和调整超参数）。

21、在最开始我想说Theano是美丽的。如果没有Theano，我们根本不会达到现有的深度学习库的数量（特别是在Python）。同样的，如果没有numpy，我们就不会有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同样可以说是关于Theano和深度学习更高级别的抽象。

22、非常核心的是，Theano是一个Python库，用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano通过与numpy的紧密集成，透明地使用GPU来完成这些工作。

23、虽然可以利用Theano建立深度学习网络，但我倾向于认为Theano是神经网络的基石，同样的numpy是作为科学计算的基石。事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利。

24、不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码。

25、在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。

26、嗯，也许吧。这取决于你是否想摆脱低级别或你的应用是否需要。

27、就个人而言，我宁愿使用像Keras这样的库，它把Theano包装成更有人性化的API，同样的方式，scikit-learn使机器学习算法工作变得更加容易。

28、与Theano类似，TensorFlow是使用数据流图进行数值计算的开源库（这是所有神经网络固有的特征）。最初由谷歌的机器智能研究机构内的Google Brain Team研究人员开发，此后库一直开源，并提供给公众。

29、相比于Theano，TensorFlow的主要优点是分布式计算，特别是在多GPU的环境中（虽然这是Theano正在攻克的项目）。

30、除了用TensorFlow而不是Theano替换Keras后端，对于TensorFlow库我并没有太多的经验。然而在接下来的几个月里，我希望这有所改变。

31、Lasagne是Theano中用于构建和训练网络的轻量级库。这里的关键词是轻量级的，也就意味着它不是一个像Keras一样围绕着Theano的重包装的库。虽然这会导致你的代码更加繁琐，但它会把你从各种限制中解脱出来，同时还可以让您根据Theano进行模块化的构建。

32、简而言之：Lasagne的功能是Theano的低级编程和Keras的高级抽象之间的一个折中。

33、如果我必须选出一个最喜欢的深度学习Python库，我将很难在Keras和mxnet中做出抉择——但最后，我想我会选Keras。

34、说真的，Keras的好处我说都说不完。

35、Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库，可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras最主要的用户体验是，从构思到产生结果将会是一个非常迅速的过程。

36、在Keras中架构网络设计是十分轻松自然的。它包括一些state-of-the-art中针对优化（Adam，RMSProp）、标准化（BatchNorm）和激活层（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法。

37、Keras也非常注重卷积神经网络，这也是我十分需要的。无论它是有意还是无意的，我觉得从计算机视觉的角度来看这是非常有价值的。

38、更重要的是，你既可以轻松地构建基于序列的网络（其中输入线性流经网络）又可以创建基于图形的网络（输入可以“跳过”某些层直接和后面对接）。这使得创建像GoogLeNet和SqueezeNet这样复杂的网络结构变得容易得多。

39、我认为Keras唯一的问题是它不支持多GPU环境中并行地训练网络。这可能会也可能不会成为你的大忌。

40、如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。

41、我第二喜欢的深度学习Python库无疑就是mxnet（重点也是训练图像分类网络）。虽然在mxnet中站立一个网络可能需要较多的代码，但它会提供给你惊人数量的语言绑定（C++、Python、R、JavaScript等）。

42、Mxnet库真正出色的是分布式计算，它支持在多个CPU/ GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。

43、它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。

44、有时候你并不需要终端到终端的培养一个卷积神经网络。相反，你需要把CNN看作一个特征提取器。当你没有足够的数据来从头培养一个完整的CNN时它就会变得特别有用。仅仅需要把你的输入图像放入流行的预先训练架构，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然后从FC层提取特征（或任何您要使用的层）。

45、总之，这就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它从头到尾的训练一个模型，但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。当需要评估一个特定的问题是否适合使用深度学习来解决时，我倾向于使用这个库作为我的第一手判断。

46、我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。

47、Keras把 Theano和TensorFlow包装成了更具人性化的API，而nolearn也为Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代码都是与scikit-learn兼容的，这对我来说绝对是个超级的福利。

48、我个人不使用nolearn做卷积神经网络（CNNs），但你当然也可以用（我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs）。我主要用nolearn来制作Deep Belief Networks(DBNs)。

49、DIGITS并不是一个真正的深度学习库（虽然它是用Python写的）。DIGITS（深度学习GPU培训系统）实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序（虽然我认为你可以破解源代码然后使用Caffe以外其他的后端进行工作，但这听起来就像一场噩梦）。

50、如果你曾经用过Caffe，那么你就会知道通过它的终端来定义.prototxt文件、生成图像数据、运行网络并监管你的网络训练是相当繁琐的。 DIGITS旨在通过让你在浏览器中执行这些任务来解决这个问题。

51、此外，DIGITS的用户界面非常出色，它可以为你提供有价值的统计数据和图表作为你的模型训练。另外，你可以通过各种输入轻松地可视化网络中的激活层。最后，如果您想测试一个特定的图像，您可以把图片上传到你的DIGITS服务器或进入图片的URL，然后你的Caffe模型将会自动分类图像并把结果显示在浏览器中。干净利落！

52、说实话，虽然我一直想尝试，但截至目前我的确从来没用过Blocks（这也是我把它包括在这个列表里的原因）。就像许多个在这个列表中的其他库一样，Blocks建立在Theano之上，呈现出一个用户友好型的API。

53、如果让你猜deepy是围绕哪个库建立的，你会猜什么？

54、我记得在前一段时间用过deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8个月我都没有碰它了。我打算在接下来的博客文章里再尝试一下。

55、虽然我从没有主动地使用pylearn2，但由于历史原因，我觉得很有必要把它包括在这个列表里。 Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库（地位类似于scikit-learn），也包含了深度学习算法的实现。

56、对于pylearn2我最大的担忧就是（在撰写本文时），它没有一个活跃的开发者。正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。

57、这本应是一个基于Python的列表，但我想我会把Deeplearning4j包括在这里，主要是出于对他们所做事迹的无比崇敬——Deeplearning4j为JVM建立了一个开源的、分布式的深度学习库。

58、如果您在企业工作，你可能会有一个塞满了用过的Hadoop和MapReduce服务器的储存器。也许这些你还在用，也许早就不用了。

59、你怎样才能把这些相同的服务器应用到深度学习里？

60、事实证明是可以的——你只需要Deeplearning4j。

61、以上就是本文关于13个最常用的Python深度学习库介绍的全部内容

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。