Reddit - 社交分享网站，最早用Lisp开发，在2005年转为python
Dropbox - 文件分享服务
豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
Django - 鼓励快速开发的Web应用框架
Fabric - 用于管理成百上千台Linux主机的程序库
EVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
Blender - 以C与Python开发的开源3D绘图软件
BitTorrent - bt下载软件客户端
Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本后自带的图形化包管理器
YUM - 用于RPM兼容的Linux系统上的包管理器
Civilization IV - 游戏《文明4》
Battlefield 2 - 游戏《战地2》
Google - 谷歌在很多项目中用python作为网络应用的后端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作为开发语言
NASA - 美国宇航局，从1994年起把python作为主要开发语言
Industrial Light &Magic - 工业光魔，乔治·卢卡斯创立的电影特效公司
Yahoo! Groups - 雅虎推出的群组交流平台
YouTube - 视频分享网站，在某些功能上使用到python
Cinema 4D - 一套整合3D模型、动画与绘图的高级三维绘图软件，以其高速的运算和强大的渲染插件著称
Autodesk Maya - 3D建模软件，支持python作为脚本语言
gedit - Linux平台的文本编辑器
GIMP - Linux平台的图像处理软件
Minecraft: Pi Edition - 游戏《Minecraft》的树莓派版本
MySQL Workbench - 可视化数据库管理工具
Digg - 社交新闻分享网站
Mozilla - 为支持和领导开源的Mozilla项目而设立的一个非营利组织
Quora - 社交问答网站
Path - 私密社交应用
Pinterest - 图片社交分享网站
SlideShare - 幻灯片存储、展示、分享的网站
Yelp - 美国商户点评网站
Slide - 社交游戏/应用开发公司，被谷歌收购
星空是无数人梦寐以求想了解的一个领域，远古的人们通过肉眼观察星空，并制定了太阴历，指导农业发展。随着现代科技发展，有了更先进的设备进行星空的探索。本实验获取了美国国家航空航天局（NASA）官网发布的地外行星数据，研究及可视化了地外行星各参数、寻找到了一颗类地行星并研究了天体参数的相关关系。
输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 设置全局字号，去除图例边框，去除右侧和顶部坐标轴。
本数据集来自 NASA，行星发现是 NASA 的重要工作之一，本数据集搜集了 NASA 官网发布的 4296 颗行星的数据，本数据集字段包括：
导入数据并查看前 5 行。
截至 2020 年 10 月 22 日 全球共发现 4296 颗行星，按年聚合并绘制年度行星发现数，并在左上角绘制 NASA 的官方 LOGO 。
从运行结果可以看出，2005 年以前全球行星发现数是非常少的，经计算总计 173 颗，2014 和 2016 是行星发现成果最多的年份，2016 年度发现行星 1505 颗。
对不同机构/项目/计划进行聚合并降序排列，绘制发现行星数目的前 20 。
2009 年至 2013 年，开普勒太空望远镜成为有史以来最成功的系外行星发现者。在一片天空中至少找到了 1030 颗系外行星以及超过 4600 颗疑似行星。当机械故障剥夺了该探测器对于恒星的精确定位功能后，地球上的工程师们于 2014 年对其进行了彻底改造，并以 K2 计划命名，后者将在更短的时间内搜寻宇宙的另一片区域。
对发现行星的方式进行聚合并降序排列，绘制各种方法发现行星的比例，由于排名靠后的几种方式发现行星数较少，因此不显示其标签。
行星在宇宙中并不会发光，因此无法直接观察，行星发现的方式多为间接方式。从输出结果可以看出，发现行星主要有以下 3 种方式，其原理如下：
针对不同的行星质量，绘制比其质量大（或者小）的行星比例，由于行星质量量纲分布跨度较大，因此采用对数坐标。
从输出结果可以看出，在已发现的行星中，96.25% 行星的质量大于地球。（图中横坐标小于 e 的红色面积非常小）
通过 sns.distplot 接口绘制全部行星的质量分布图。
从输出结果可以看出，所有行星质量分布呈双峰分布，第一个峰在 1.8 左右（此处用了对数单位，表示大约 6 个地球质量），第二个峰在 6.2 左右（大概 493 个地球质量）。
针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的公转周期和质量的关系。
从输出结果可以看出：径向速度（Radial Velocity）方法发现的行星在公转周期和质量上分布更宽，而凌日（Transit）似乎只能发现公转周期相对较短的行星，这是因为两种方法的原理差异造成的。对于公转周期很长的行星，其运行到恒星和观察者之间的时间也较长，因此凌日发现此类行星会相对较少。而径向速度与其说是在发现行星，不如说是在观察恒星，由于恒星自身发光，因此其观察机会更多，发现各类行星的可能性更大。
针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的距离和质量的关系。
从输出结果可以看出，凌日和径向速度对距离较为敏感，远距离的行星大多是通过凌日发现的，而近距离的行星大多数通过径向速度发现的。原因是：近距离的行星其引力对恒星造成的摆动更为明显，因此更容易观察；当距离较远时，引力作用变弱，摆动效应减弱，因此很难借助此方法观察到行星。同时，可以观察到当行星质量更大时，其距离分布相对较宽，这是因为虽然相对恒星的距离变长了，但是由于行星质量的增加，相对引力也同步增加，恒星摆动效应会变得明显。
将所有行星的质量和半径对数化处理，绘制其分布并拟合其分布。
由于：
因此，从原理上质量对数与半径对数应该是线性关系，且斜率为定值 3 ，截距的大小与密度相关。
从输出结果可以看出：行星质量和行星半径在对数变换下，具有较好的线性关系。输出 fix_xy 数值可知，其关系可以拟合出如下公式：
拟合出曲线对应的行星平均密度为：
同样的方式绘制恒星质量与半径的关系。
从输出结果可以看出，恒星与行星的规律不同，其质量与半径在对数下呈二次曲线关系，其关系符合以下公式：
同样的方式研究恒星表面重力加速度与半径的关系。
从输出结果可以看出，恒星表面对数重力加速度与其对数半径呈现较好的线性关系：
以上我们分别探索了各变量的分布和部分变量的相关关系，当数据较多时，可以通过 pd.plotting.scatter_matrix 接口，直接绘制各变量的分布和任意两个变量的散点图分布，对于数据的初步探索，该接口可以让我们迅速对数据全貌有较为清晰的认识。
通过行星的半径和质量，恒星的半径和质量，以及行星的公转周期等指标与地球的相似性，寻找诸多行星中最类似地球的行星。
从输出结果可以看出，在 0.6 附近的位置出现了一个最大的圆圈，那就是我们找到的类地行星 Kepler - 452 b ，让我们了解一下这颗行星：
数据显示，Kepler - 452 b 行星公转周期为 384.84 天，半径为 1.63 地球半径，质量为 3.29 地球质量；它的恒星为 Kepler - 452 半径为太阳的 1.11 倍，质量为 1.04 倍，恒星方面数据与太阳相似度极高。
以下内容来自百度百科。 开普勒452b（Kepler 452b） ，是美国国家航空航天局（NASA）发现的外行星， 直径是地球的 1.6 倍，地球相似指数( ESI )为 0.83，距离地球1400光年，位于为天鹅座。
2015 年 7 月 24 日 0：00，美国国家航空航天局 NASA 举办媒体电话会议宣称，他们在天鹅座发现了一颗与地球相似指数达到 0.98 的类地行星开普勒 - 452 b。这个类地行星距离地球 1400 光年，绕着一颗与太阳非常相似的恒星运行。开普勒 452 b 到恒星的距离，跟地球到太阳的距离相同。NASA 称，由于缺乏关键数据，现在不能说 Kepler - 452 b 究竟是不是“另外一个地球”，只能说它是“迄今最接近另外一个地球”的系外行星。
在银河系经纬度坐标下绘制所有行星，并标记地球和 Kepler - 452 b 行星的位置。
类地行星，是人类寄希望移民的第二故乡，但即使最近的 Kepler-452 b ，也与地球相聚 1400 光年。
以下通过行星的公转周期和质量两个特征将所有行星聚为两类，即通过训练获得两个簇心。
定义函数-计算距离
聚类距离采用欧式距离：
定义函数-训练簇心
训练簇心的原理是：根据上一次的簇心计算所有点与所有簇心的距离，任一点的分类以其距离最近的簇心确定。依此原理计算出所有点的分类后，对每个分类计算新的簇心。
定义函数预测分类
根据训练得到的簇心，预测输入新的数据特征的分类。
开始训练
随机生成一个簇心，并训练 15 次。
绘制聚类结果
以最后一次训练得到的簇心为基础，进行行星的分类，并以等高面的形式绘制各类的边界。
从运行结果可以看出，所有行星被分成了两类。并通过上三角和下三角标注了每个类别的簇心位置。
聚类前
以下输出了聚类前原始数据绘制的图像。
比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。
该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。
为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
https://zh.wikipedia.org/wiki/Python%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%9F%BA%E9%87%91%E6%9C%83
https://www.python.org/psf/
https://www.computerworld.com/article/2711690/python-gets-a-big-data-boost-from-darpa.html
https://legacy.python.org/doc/essays/omg-darpa-mcc-position/
https://legacy.python.org/doc/essays/blurb/
https://www.python.org/doc/essays/cp4e/
http://wiki.c2.com/?ComputerProgrammingForEverybody
https://koreauniv.pure.elsevier.com/en/publications/an-analysis-of-the-difficulties-of-elementary-school-students-in-
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.771221/full
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%88%E8%BA%AB%E4%BB%81%E6%85%88%E7%8B%AC%E8%A3%81%E8%80%85
https://gvanrossum.github.io//
http://neopythonic.blogspot.com/2016/04/kings-day-speech.html
https://www.artima.com/intv/guido.html
https://www.htsec.com/jfimg/colimg/upload/20200113/68981578882847978.pdf
