Python学生常用库
1、五个常用python标准库：sys sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器(interpreter)，也是一个运行在操作系统上的程序。
2、在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3、Matplotlib：用于创建二维图和图形的底层库，有了它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图，它都可以与很多流行的绘图库结合使用。
4、Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：Arrow Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。
Netflix幕后最大功臣是Python!每个数据工具都靠Python构建
信息安全方面使用Python为Netflix实现安全自动化、风险分类、自动修复和漏洞识别等目标。并拥有许多成功的Python开源项目，包括Security Monkey（Netflix最活跃的开源项目）。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至 NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。
Python在全球拥有500万用户，目前被其视为开发人员最常用的编程语言之一。
Pandas（推荐学习：Python视频教程）Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Lightiy代码如何运行怎么运行代码?
1、在上述代码中，`def lightly()：` 表示定义了一个名为 `lightly` 的函数，然后 `pass` 关键字表示函数体为空。这样定义的函数，当被调用时不会执行任何操作，它可以作为一个占位符，以后可以在函数体内添加具体的实现代码。
2、一般的程序员和开发者都会选择集成式开发环境（IDE）来写代码，常见的有 Eclipse， Visual Studio， Visual C++等。除此之外，程序员也会使用 GUI 较简洁的在线版的 IDE 来减少环境适配所需的时间，提高编程效率。
3、pillar_opts： False 使用SLS文件定义Pillar Pillar使用与State相似的SLS文件。Pillar文件放在master配置文件中pillar_roots定义的目录下。
4、已装其它插件的，将下面一行代码写入上述三个txt文件（另起一行），同时运行的插件最好不超过6个，务必保留此行代码。
5、SublimeText。SublimeText是一个代码编辑器也是HTML和散文先进的文本编辑器。HBuilder。
lightgbm算法的python实现是哪一年提出的
最近在研究语义学习的算法，用python来实现非常快。通常新算法先用python来写，验证完成后再转换成其它的语言。
而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法 pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎 SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。
lightgbm与xgboost相比
在评价标准为RMSE的情况下，从预测的精度来看，LightGBM明显优于XGBoost。
）更快的训练速度和更高的效率：LightGBM使用基于直方图的算法。2）更低的内存占用：使用离散的箱子(bins)保存并替换连续值导致更少的内存占用。
非常赞的工作，实现了和XGBoost不一样的搜索策略，所以在算法效果上并不是完全一样。- XGBoost在单机默认是exact greedy，搜索所有的可能分割点。分布式是dynamic histogram，每一轮迭代重新estimate 潜在split candidate。
(1)XGBoost的缺点 在LightGBM提出之前，最有名的GBDT工具就是XGBoost了，它是基于预排序方法的决策树算法。这种构建决策树的算法基本思想是： 这样的预排序算法的优点是能精确地找到分割点。但是缺点也很明显： 首先，空间消耗大。
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