python與生物信息學

❶ 處理生物信息學上的問題用perl好呢還是python好呢糾結要學哪個

python好，網上了解很多學生物信息的就是用python

❷ 生物信息學應用，學perl還是學python更好

perl吧，僅僅應用到生物學的話學點簡單的就好，perl就很簡單

❸ 常用的生物信息學python庫有哪些

常用的生物信息學python庫：
Tkinter
Python默認的圖形界面介面。Tkinter是一個和Tk介面的Python模塊，Tkinter庫提供了對Tk API的介面，它屬於Tcl/Tk的GUI工具組。
PyGTK
用於python GUI程序開發的GTK+庫。GTK就是用來實現GIMP和Gnome的庫。
PyQt
用於python的Qt開發庫。QT就是實現了KDE環境的那個庫，由一系列的模塊組成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300個類和超過5750個的函數和方法。PyQt還支持一個叫qtext的模塊，它包含一個QScintilla庫。該庫是Scintillar編輯器類的Qt介面。
wxPython
GUI編程框架，熟悉MFC的人會非常喜歡，簡直是同一架構（對於初學者或者對設計要求不高的用戶來說，使用Boa Constructor可以方便迅速的進行wxPython的開發）
PIL
python提供強大的圖形處理的能力，並提供廣泛的圖形文件格式支持，該庫能進行圖形格式的轉換、列印和顯示。還能進行一些圖形效果的處理，如圖形的放大、縮小和旋轉等。是Python用戶進行圖象處理的強有力工具。
Psyco
一個Python代碼加速度器，可使Python代碼的執行速度提高到與編譯語言一樣的水平。
xmpppy
Jabber伺服器採用開發的XMPP協議，Google Talk也是採用XMPP協議的IM系統。在Python中有一個xmpppy模塊支持該協議。也就是說，我們可以通過該模塊與Jabber伺服器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用於多媒體操作的python模塊。它提供了豐富而簡單的介面用於多媒體處理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超級GUI組件集，一個在python中利用Tkinter模塊構建的高級GUI組件，每個Pmw都合並了一個或多個Tkinter組件，以實現更有用和更復雜的功能。
PyXML
用Python解析和處理XML文檔的工具包，包中的4DOM是完全相容於W3C DOM規范的。它包含以下內容：
xmlproc: 一個符合規范的XML解析器。Expat: 一個快速的，非驗證的XML解析器。還有其他和他同級別的還有 PyHtml PySGML。
PyGame
用於多媒體開發和游戲軟體開發的模塊。
PyOpenGL
模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，通過該模塊python程序員可在程序中集成2D和3D的圖形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一個擴展庫，主要用於處理任意維數的固定類型數組，簡單說就是一個矩陣庫。它的底層代碼使用C來編寫，所以速度的優勢很明顯。SAGE是基於NumPy和其他幾個工具所整合成的數學軟體包，目標是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 這類工具。
MySQLdb
用於連接MySQL資料庫。還有用於zope的ZMySQLDA模塊，通過它就可在zope中連接mysql資料庫。
Sqlite3
用於連接sqlite資料庫。

Python-ldap
提供一組面向對象的API，可方便地在python中訪問ldap目錄服務，它基於OpenLDAP2.x。
smtplib
發送電子郵件。
ftplib
定義了FTP類和一些方法，用以進行客戶端的ftp編程。如果想了解ftp協議的詳細內容，請參考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python介面，通過該模塊可以使用GPU實現並行計算。

❹ 生物信息學編程，選Python語言可行嗎

python對於業餘人士，特別是科研人員來說，非常好。目前看來，幾乎是最好的語言。

不過，這個要看你們學校里，或者是科研單位上用什麼語言。

比如你們學校里流行java或者是C語言，那麼你用python編程可能就有不合群的感覺。

不過國外的大學里，大部分都將python作為一個基本工具來用的。幾乎每個教授都在用它做教學科研。

❺ 搞生物信息學，學VB還是Python好或其他語言

建議學習Python，Python 具有簡單易學、代碼規范、語法簡單、可移植性強、支持多平台、類庫豐富等優點。另外，Python的社區支持要非常好，網路資源更加豐富。
生物信息學一般需要處理大量的文本、數據，Python提供便捷的數據結構來處理文件、字元串等，提高你的編程效率。
Good luck!

❻ 都哪些專業需要學習和用到python

1、web開發：Python擁有非常完善與web伺服器交互的庫，大量的免費網頁模板，相對於更具有優勢，同時還具有非常優秀的Django框架，功能齊全。目前國內的豆瓣網、果殼網等，國外的Google、YouTube等都採用Python作為部分功能的開發。
2、系統運維：在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等。在很早之前都是通過shell腳本來進行自動化操作，但是shell編程能力比較弱，可以實現的功能庫很少，Python作為膠水語言，可以進行集成，對各類工具可以進行二次開發。
3、游戲開發：Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。由於Python腳本化的優點所在，類似於游戲劇本，在邏輯上更加靈活一些，修改起來也是非常方便的。其中pygame是非常出名的。
4、爬蟲工作：在進行爬蟲方面工作的時候，Python可謂是獨占優勢，Python擁有非常豐富的庫，可以訪問文檔的介面，還可以進行更好的後期快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域上，Python可以做到無縫對接c++，支持支持Qt和GTK。
6、數據分析：Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
7、人工智慧：Python人工智慧的首選語言，使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

❼ Perl，R，Python在生物信息學中是怎樣的角色

應該說Python/Perl是相互替代的腳本語言，但個人推薦用Python, 雖然很多老的生物信息軟體是用Perl,Python學習曲線好，功能也更強大，是發展趨勢。這兩個語言主要是做數據預處理、文本處理和格式轉換、對演算法效率要求不高的分析軟體開發，系統管理和pipeline搭建等工作。R語言主要的優勢是大量的統計包的支持，數據統計分析中非常常用。Python和R有良好的介面。關於繪圖很多人用R,其實Python的Matplotlib的繪圖效果比它漂亮很多，也更強大。對pipeline的搭建shell編程更適合，是一個不可缺少的技能。與資料庫相關的工作需要用到SQL， Linux : 操作系統，是基礎。 生物信息對Linux的要求其實並不高，並不是要做系統開發者或管理員，只需要會用就行。復制粘貼、處理數據、安裝軟體等。生物信息軟體：標准數據分析。 生物信息學的數據格式已經基本標准化，大部分工作可以直接用軟體完成。Perl和Python：處理個性化問題、軟體之間的對接。 這兩門語言至少應該熟練掌握一門自己寫程序用，另外一門要能看得懂。 寫點小腳本感覺差別不大，但是perl寫大程序不合適。 很多人認為python是趨勢，但至少截止目前更多生信軟體是用perl寫的。 所以，如果剛開始學，建議主打python, 看懂perl。R ：數據處理、統計、繪圖、數據分析。 R語言的數據結構跟其他語言差異較大、而且總感覺語法比較散，不好記。但是R的軟體包卻異常強大。數據處理的reshape2, dplyr；繪圖的ggplot2；還有Bioconctor里的幾千個包。不得不會。

❽ python的應用領域有哪些

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2. 網路編程
網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
9. 游戲開發
在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！