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本文目录一览：

• 1、最常用的几个python库
• 2、飞思卡尔的IMX6Q芯片好用吗?有核心板+底板的吗?
• 3、2017年10大流行Python库有哪些
• 4、OpenMediaVault特性
• 5、Python标准库的主要功能有哪些?
• 6、snownlp和nltk什么关系

最常用的几个python库

1、Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。

2、sys：通常用于命令行参数的库 sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。

3、又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。

4、Matplotlib 第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是 建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。Seaborn 利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘 图风格和色彩搭配都具有现代美感。

5、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。

飞思卡尔的IMX6Q芯片好用吗?有核心板+底板的吗?

飞思卡尔的IMX6Q不错，4核运算，最高主频可达2Hz，而且支持高清视频（有高清端口，LCD、LVDS、VGA、HDMI）。虽然说国外的一些开发板都是单板结构，但是国内也有一些不错的厂商开发的核心板+底板的开发平台。这里，推荐天嵌科技的TQIMX6Q_BASEC开发板，比较高的性价比。

飞思卡尔(Freescale)的i.mx6系列CPU适用于智能手机、平板电脑和电子书阅读器。此系列芯片包含了单核心，双核心以及四核心应用处理器，其中的四核心处理器支持高达4个ARM Cortex A9核心，每一个核心的速度可以高达2GHz。二级缓存按照单核、双核、四核分别为256KB、512KB和1MB。

I.MX6Q是飞思卡尔生产的cortex A9四核芯片，相对应的同一世代芯片是三星的EXYNOS 4412芯片。咋看是EXYNOS4412与I.MX6Q两种芯片各有千秋，但是仔细分析，你会发觉I.MX6Q的性价比与适用性会更加好，特别是在图形处理方面比较有优势。

i mx 6非常不错的一款芯片，个人觉得会比前者强。目前nxp官方已经推出了一些更新的imx6系列，性能都有很大的提升，而且价格不算贵。

2017年10大流行Python库有哪些

1、Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。dateutil – Python datetime 模块的扩展。delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。

2、SQLite：轻量级数据库管理系统。内置于Python中，无需单独安装，适合小型项目和数据存储。主要用于嵌入式的场景中。由于SQLite具有无配置、速度快的特点，适用于移动应用及桌面应用等场景。此外，它还支持SQL语言用于数据处理。 MySQL：开源的关系型数据库管理系统。

3、Requests：Requests是Python中常用的库之一，用于HTTP协议的网络爬取和数据提取。它易于学习和使用，因此越来越多的开发者开始尝试使用它。BeautifulSoup：BeautifulSoup是一个功能强大的爬取HTML和XML数据的Python库。

4、NumPy库：NumPy是Python的一个核心库，用于处理大量的数值数据。它提供了多维数组对象以及各种派生对象，如掩码数组和矩阵。NumPy也包含大量用于数学、逻辑运算和线性代数等的函数。由于其高效的内存管理和计算能力，它广泛用于数据分析、机器学习等领域。Pandas库：Pandas是一个强大的数据处理和分析工具。

5、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。

6、个顶级且实用的python库 Dash Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。

OpenMediaVault特性

OpenMediaVault，基于Debian系统，像一颗璀璨的明珠，拥有丰富的特性。它不仅支持卷管理，使数据管理井然有序，还内置RAID技术，确保数据的冗余和安全性。磁盘映像和远程管理功能，让你无论身处何处，都能轻松操控你的存储设备。安装过程极其简便，只需制作一个U盘启动器，引导系统安装。

OpenMediaVault的主要特性包括基于Debian Linux(Squeeze)系统，支持i386和x64架构，核心操作环境为Web方式，方便系统管理。它提供简单易行的系统升级，只需通过Debian软件包即可完成。用户管理是其重要功能，允许有效地管理和控制用户权限。

通过2002年的一台 Acer 台式机来实现，优点：机箱大盘位多；缺点：主板老，BIOS不支持USB引导启动， 功耗高且不静音。omv的分区方案是：ZFS：基于成熟的Oracle技术，拥有最多的特性，集成RAID技术，应该是首选的方案。虽然因为协议问题没有在Debian的主库中，但是仍然可以使用。

是基于FreeNAS0.7开发的一个分支项目，由原FreeNAS系统的开发者发起创建。其特点是稳定、更新及时，对硬件的要求也低很多，能够支持Vbox虚拟机；缺点是教程比较少，如果出现问题个人解决起来比较麻烦。

- 如果是自行组装的NAS，需要安装NAS专用操作系统，如FreeNAS、OpenMediaVault等。 **网络配置**：- 通过Web界面访问NAS的管理界面。- 配置网络设置，如IP地址获取(动态IP或静态IP)、DNS设置等。 **创建存储池和共享文件夹**：-在NAS管理界面中创建存储池，可以选择RAID配置。

Python标准库的主要功能有哪些?

1、Python标准库的主要功能有：文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能。

2、基础功能支持、数据科学支持。基础功能支持：python标准库提供了很多基础功能，例如文件IO、网络编程、数据库交互、数据结构等，这些功能是开发任何应用程序的基础。

3、基础功能支持：python标准库提供了许多基础功能，如文件I或O、网络通信、文本处理、数学运算等，这些功能是许多程序的基础，标准库的存在使得开发者无需从零开始实现这些功能，大大提高了开发效率。

snownlp和nltk什么关系

1、没什么关系吧。 SnowNLP的开发者在GitHub描述中提到是受TextBlobd的启发才写的SnowNLP，而这两个类库的最大区别就是SnowNLP具体实现的时候没有用nltk，主要针对中文文本处理。

2、Snownlp的设计灵感源于TextBlob，但摒弃了NLTK的依赖，内部算法由团队自主研发，保证了中文文本处理的高效性和准确性。库内包含多种实用功能，如：最大匹配与Trie树实现：快速查找与匹配文本中的关键词。 文本断句与TextRank模型：智能地将长篇大论切割成易于理解的段落。

3、SnowNLP（中文的类库）SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。