python与生物信息学

❶ 处理生物信息学上的问题用perl好呢还是python好呢纠结要学哪个

python好，网上了解很多学生物信息的就是用python

❷ 生物信息学应用，学perl还是学python更好

perl吧，仅仅应用到生物学的话学点简单的就好，perl就很简单

❸ 常用的生物信息学python库有哪些

常用的生物信息学python库：
Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。

Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

❹ 生物信息学编程，选Python语言可行吗

python对于业余人士，特别是科研人员来说，非常好。目前看来，几乎是最好的语言。

不过，这个要看你们学校里，或者是科研单位上用什么语言。

比如你们学校里流行java或者是C语言，那么你用python编程可能就有不合群的感觉。

不过国外的大学里，大部分都将python作为一个基本工具来用的。几乎每个教授都在用它做教学科研。

❺ 搞生物信息学，学VB还是Python好或其他语言

建议学习Python，Python 具有简单易学、代码规范、语法简单、可移植性强、支持多平台、类库丰富等优点。另外，Python的社区支持要非常好，网络资源更加丰富。
生物信息学一般需要处理大量的文本、数据，Python提供便捷的数据结构来处理文件、字符串等，提高你的编程效率。
Good luck!

❻ 都哪些专业需要学习和用到python

1、web开发：Python拥有非常完善与web服务器交互的库，大量的免费网页模板，相对于更具有优势，同时还具有非常优秀的Django框架，功能齐全。目前国内的豆瓣网、果壳网等，国外的Google、YouTube等都采用Python作为部分功能的开发。
2、系统运维：在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等。在很早之前都是通过shell脚本来进行自动化操作，但是shell编程能力比较弱，可以实现的功能库很少，Python作为胶水语言，可以进行集成，对各类工具可以进行二次开发。
3、游戏开发：Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。由于Python脚本化的优点所在，类似于游戏剧本，在逻辑上更加灵活一些，修改起来也是非常方便的。其中pygame是非常出名的。
4、爬虫工作：在进行爬虫方面工作的时候，Python可谓是独占优势，Python拥有非常丰富的库，可以访问文档的接口，还可以进行更好的后期快速处理。
5、桌面软件：在Windows系统桌面开发领域上，Python可以做到无缝对接c++，支持支持Qt和GTK。
6、数据分析：Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
7、人工智能：Python人工智能的首选语言，使用python是因为CPython和底层原因的融合使得开发起来更加方便。

❼ Perl，R，Python在生物信息学中是怎样的角色

应该说Python/Perl是相互替代的脚本语言，但个人推荐用Python, 虽然很多老的生物信息软件是用Perl,Python学习曲线好，功能也更强大，是发展趋势。这两个语言主要是做数据预处理、文本处理和格式转换、对算法效率要求不高的分析软件开发，系统管理和pipeline搭建等工作。R语言主要的优势是大量的统计包的支持，数据统计分析中非常常用。Python和R有良好的接口。关于绘图很多人用R,其实Python的Matplotlib的绘图效果比它漂亮很多，也更强大。对pipeline的搭建shell编程更适合，是一个不可缺少的技能。与数据库相关的工作需要用到SQL， Linux : 操作系统，是基础。 生物信息对Linux的要求其实并不高，并不是要做系统开发者或管理员，只需要会用就行。复制粘贴、处理数据、安装软件等。生物信息软件：标准数据分析。 生物信息学的数据格式已经基本标准化，大部分工作可以直接用软件完成。Perl和Python：处理个性化问题、软件之间的对接。 这两门语言至少应该熟练掌握一门自己写程序用，另外一门要能看得懂。 写点小脚本感觉差别不大，但是perl写大程序不合适。 很多人认为python是趋势，但至少截止目前更多生信软件是用perl写的。 所以，如果刚开始学，建议主打python, 看懂perl。R ：数据处理、统计、绘图、数据分析。 R语言的数据结构跟其他语言差异较大、而且总感觉语法比较散，不好记。但是R的软件包却异常强大。数据处理的reshape2, dplyr；绘图的ggplot2；还有Bioconctor里的几千个包。不得不会。

❽ python的应用领域有哪些

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！