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错别字比较多，请谅解~总的概括：R主要在学术界流行，python(numpy scipy)在工程方便比较实用。R是S（Splus）的开源版本，或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便，有个叫bioconductor的组织，里面有很多生物信息方面可以用的软件包，他们有一套自己维护package系统。Python是个综合语言（这里特指指CPython解释器），numpy scipy是数值计算的扩展包，pandas是主要用来做数据处理（numpy依赖），sympy做符号计算（类似mathematica？）此外还有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如R。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后，功能基本完善，其notebook非常强大（感觉就像mathematica)而且还是基于web，在合作分享方面非常好用。性能：大家都说R慢，特别是CS的人。其实这里主要是两点：一个R里面数组的调用都是用复制的，二是Rscript慢。三是处理大数据慢。如果R用的好的话，R是不太慢的。具体来说就是Rscript用的少，多用命令，跑点小数据。这样的话，实际在跑的都是背后的fortran和C库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠，优化得不能再优化了（指单线程，如果去看源代码挥发先许多莫名的常数，永用了以后精度高速度快！）。比如一个自己编写一个R脚本，loop套loop的那种，那真是想死的心都会有。外加一点，R处理文本文件很慢！Python归根揭底还是个有解释器的脚本语言，而且有致命伤——GIL，但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes挂C库。纯python写个原型，然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和C一个数量级的速度，但是写程序、调试的时间少了很多。并行计算：R v15 之后有了自带的parallel包，用挺轻松的。不过其实就是不停的fork，或者mpi，内存消耗挺厉害的。parSapply，parApply什么的，真是很好用。Python虽然有GIL——并行计算的死敌，但是有multiprocessing(fork依赖) ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比R好点，数据零散的话overhead很多。到了MPI的话，mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破GIL，但是过程中不能调用python的对象。学习曲线：假设什么编程都不会的同学。 R一开始还是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候，学习难度陡增。Python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。扩展资源：基本上新的统计方法都会有R的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站，cran-r 和bioconductor。 所以搞生化的估计R用起来很方便。python的统计计算包们比R少，多很年轻，还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包，用起来的时候要多涨个心眼。画图：R自带的那些工具就挺好用了，然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。python 有matplotlib，画出来效果感觉比R自带的好一些些，而且界面基于QT，跨平台支持。可能是R用得多了，pyplot用起来还是不太顺手，觉得其各个组建的统一性不高。IDE：Rstudio非常不错，提供类matlab环境。（用过vim-r-plugin，用过emacs + ess现在用vim。）windows 下有python(x,y) 还有许多商业的工具。（本人现在的emacs环境还不是很顺手~）建议：如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。R出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。题外话，个人经验：我首先用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把我所以线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）后来用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。整理好之后开始尝试用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点蛋疼，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用多了。
根据我的使用经验，我认为一般性的科研可以使用numpy工具链做为主力。首先，在写矩阵计算相关的语句时，numpy的语法几乎能逼近MATLAB的简洁程度，而其他语言相对来说稍微“难看、难写”一些。其次，当程序不仅仅涉及到科学计算时，用Python就可以大发神威了。比如我自己遇到的一个实际问题：需要对点云进行一些非常复杂的优化操作，之后需要画出三维图且支持一些拉近拉远转视角的操作，并且还要做出一个不错的界面方便调整参数、载入数据等等。看到画三维点云的第一反应就是用OpenGL，但是使用C/C++写那些非常繁杂的数值优化...用MATLAB可以很舒服、很便捷地写出优化部分的代码，但是直接画大规模的三维点云的速度，以及它那令人忧伤的GUI...那Python就行吗？是的。在数值计算方面，Numpy/Scipy，以及强大的机器学习包scikit.learn，让这个过程十分惬意。在画三维点云方面，PyOpengl包完全就是OpenGL的Python封装，速度非常快，而且语法几乎同OpenGL一样。最后，使用PyQt写出基于Qt的GUI，这至少是一个标准的完备的GUI包，外观功能都不错。最后的最后，这个程序不需改动就可以跨平台运行，只要Linux/Windows用户按照标准过程安装了相应的包就可以使用，不用折腾本地编译之类的事情。还有一个问题是速度。Windows下使用python(x,y)、Linux下源里默认安装方法的Python链接的都是较慢的Blas/Lapack库，而MATLAB默认链接MKL，所以矩阵计算速度会慢非常多。但是至少在Linux下是很容易让Numpy链接上MKL的，这样的Numpy计算速度与MATLAB几乎相同，所以速度不是严重的问题。也许C++能在循环上秒杀Python，但是如果你涉及到矩阵计算，用的普通的BLAS/LAPACK库，那么在核心的某几步上会慢成渣，从而在总的速度上被Python超越，得不偿失。当然你也可以让C++程序链接上MKL库，但要移植到别的平台又是一番折腾。最后就是开发环境，个人推荐Eclipse的Pydev，用起来几乎同MATLAB一样，尤其是调试和看变量值方面。在统计问题方面，用R写起来最舒服，因为包全，这一点Python或者C比不上。而且R也能链接MKL大大加快速度。还有就是，如果你要写统计方面的论文，那论文里的代码用R似乎会“显得”你更“专业”一些。上学期有流形学习课，我用scikit.learn包，几乎每次只改一句话就能提交作业（把LLE变成ISOMAP什么的）。还有一门统计学习课，让我深刻感觉到R就是用来写老师布置的ESL后面的那些编程题的，因为那些方法的作者，以及这本书的作者，写的就是R的包。至于大规模计算、实际的大型工程问题，我没有经验，所以不能提供更多信息了。补充：如果觉得自己链接MKL库编译Numpy和R麻烦的话，Python可以使用Canopy(就是之前的EPD)，R可以使用Revolution R，都是一些商业公司帮配置好的完整发行版，链接了MKL库并支持其他一些特性（例如自带IDE等）。前者各平台都有，后者仅限Windows平台。再补充：之前我写过两篇博文讲链接MKL库的方法。NumPy链接MKL请见，R链接MKL请见。
个人现状：使用 R，学习 Python，关注 Julia。
爱折腾/vim emacs换来换去/mac linux换来换去Web压力测试工具Pylot安装使用教程
1、什么是Pylot？
Pylot是一个免费的开源工具，用于测试Web服务的性能和可扩展性。它运行HTTP负载测试，这是有用的容量规划，基准，分析和系统调整。
Pylot产生并发负载（HTTP请求），验证服务器的响应，并制作报告的度量。测试套件的执行和监测，从一个GUI或shell /控制台。
Pylot基于Python开发，和著名的Apache压力测试工具ab一样，默认在命令行运行，也可以通过参数触发GUI界面，当然前提是安装了wxPython的。
2、Pylot如何工作?
你开始在一个XML文件(testcases.xml)中定义你的测试用例。测试用例是验证你指定的请求（URL，Method，Body等）。可以验证服务器响应的正则表达式匹配的内容，HTTP状态码。您可以通过调整负载的工作量控制GUI或命令行设置，然后再开始测试运行（数目的代理，请求的时间间隔，上升时间，测试时间）。这些设置，您可以根据不同的负载情况下的模型试验。在运行加载的情况下，并传递到负载产生引擎。代理调度和运行，同时发送HTTP请求到你的web服务。它在执行过程中生成实时的统计和错误报告，通过这个报告可以很方便的进行监控。
3、Pylot应用场景
开发人员，测试人员和性能工程师需要测试和调整他们的Web服务的性能和可扩展性。也可以使Python程序员集成到更大的测试套件。使用这个工具可以使你更加熟悉HTTP，XML和性能测试。
4、产品特点
HTTP和HTTPS（SSL）支持
多线程负载生成器
自动cookie处理
响应验证与正则表达式
执行/监控控制台
结果报告和图形
定制的timer
外壳/控制台模式
5、入门指南
控制台和阻塞模式
控制台和隔离模式运行在所有平台上的Python 2.5 +可以安装。视窗XP，Vista中，Ubuntu 8.04/8.10，华硕Eee PC，Mac的OS测试。
Pylot，GUI将运行在所有平台上支持Python和wxWidgets。大多被开发的GUI测试在Windows，但Linux和Mac看起来体面。应用程序代码是纯Python和使用一个跨平台的工具包。
第1步：下载并解压缩最新的Pylot发布
获取最新版本：下载Pylot
第2步：安装Python 2.5 +
获取安装程序从这里开始：
第3步：安装wxPython（可选 - 用于GUI模式）
从这里获取安装程序：
第4步：安装numpy的（可选 - 用于报告以图表）
从这里获取安装程序：
第5步：安装matplotlib的（可选 - 用于报告以图表）
从这里获取安装程序：
第6步：运行Pylot
& python run.py -G
控制台和阻塞模式 - 命令行选项：
用法：run.py [选项] ARGS-A， - 代理= NUM_AGENTS的代理数量-D， - 持续时间：测试时间以秒为单位-r时， - 斜坡上升=斜坡上升：斜坡上升在几秒钟内-I， - 间隔=间隔：间隔时间（以毫秒为单位）-X - XMLFILE = TEST_CASE_XML：测试的情况下，XML文件-O， - OUTPUT_DIR = path：输出目录-N， - = testname代表：姓名测试-L， - log_msgs：日志消息-B， - 阻塞：阻塞模式-G， - GUI：启动GUI-P， - 端口PORT：XML-RPC监听端口
远程启动Pylot：
Pylot包含一个XML-RPC服务器，可以启动，这样你就可以开始测试与远程客户端。
配置选项：
“的文件/核心/ config.py的包含了一些全局配置选项。您可以设置某些defauls和改变某些行为。如果在命令行上指定这些选项是覆盖。
AGENTS = 1DURATION = 60 # secsRAMPUP = 0 # secsINTERVAL = 0 # millisecsTC_XML_FILENAME = 'testcases.xml'OUTPUT_DIR = NoneTEST_NAME = NoneLOG_MSGS = FalseGENERATE_RESULTS = TrueSHUFFLE_TESTCASES = False # randomize order of testcases per agentWAITFOR_AGENT_FINISH = True # wait for last requests to complete before stoppingSMOOTH_TP_GRAPH = 1 # secs. smooth/dampen throughput graph based on an intervalSOCKET_TIMEOUT = 300 # secsCOOKIES_ENABLED = TrueHTTP_DEBUG = False # only useful when combined with blocking mode BLOCKING = False # stdout blocked until test finishes, then result is returned as XMLGUI = False
步骤1：创建测试案例
测试案例名为“testcases.xml”的，或在命令行上指定一个不同的XML文件中声明一个XML文件。这是的格式测试引擎可以理解的。
使用下面的语法定义一个测试例。只有URL元素是必需的。
&case& &url&URL&/url& &method&HTTP METHOD&/method& &body&REQUEST BODY CONTENT&/body& &add_header&ADDITIONAL HTTP HEADER&/add_header& &verify&STRING OR REGULAR EXPRESSION&/verify& &verify_negative&STRING OR REGULAR EXPRESSION&/verify_negative& &timer_group&TIMER GROUP NAME&/timer_group&&/case&
下面是一个例子，最简单的可能的测试案例文件。它包含了一个测试案例，试运行期间，将连续执行。的测试用例包含一个URL下测试的服务。由于身体没有一种方法或定义，它会默认发送一个HTTP GET到这个资源。由于没有验证的定义，它会通过/失败测试案例的基础上的HTTP状态代码（通过，如果状态是&400）。
&testcases& &case& &url&/foo&/url& &/case&&/testcases&
我们可以添加正面和负面的验证。一个积极的验证是在响应主体必须包含一个字符串或正则表达式。负的验证是一个字符串或正则表达式，必须不包含在响应主体。
&case& &url&http://www.goldb.org/foo&/url& &verify&Copyright.*Corey Goldberg&/verify& &verify_negative&Error&/verify_negative&&case&
Cookies是自动处理的。如果收到一个响应的“设置Cookie”头，cookie将被设置在头的后续请求并传回。
例：雅虎搜索的Web服务（REST API）
雅虎提供各种REST Web服务来访问搜索结果。在这个例子中，我将展示如何创建Pylot的REST API进行交互的测试用例。
下面是一个简单的GET请求对服务：
申请一个Pylot测试案例是这样的：
&case& &url&/WebSearchService/V1/webSearch?appid=YahooDemo&query=foo&/url&&/case&
请注意符号（＆）的URL逃脱的代码：“＆”这是becasue的某些字符（“&”和“＆”）是非法的XML文件。由于我们是在一个XML文档definig测试用例，我们必须避开这些符号代码，或将它们放置在一个CDATA部分。
雅虎还允许POST数据块来传递查询参数。在这种情况下，我们还必须改变“内容类型”HTTP头：“应用程序/ x - www的形式，进行了urlencoded”。（Pylot默认为text / xml“）
下面是一个POST请求对服务：
&case& &url&/WebSearchService/V1/webSearch&/url& &method&POST&/method& &body&&![CDATA[appid=YahooDemo&query=webinject]]&&/body& &add_header&Content-type: application/x-www-form-urlencoded&/add_header&&/case&
日期： 2:04:40
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简单三步用TP-Link路由器和本地电脑自建小型Web和FTP服务器方法
& 日 17:43 &
今日心血来潮，玩过Hexo后虽没有决定用它，感觉主题都不好看，但在用hexo server进行预览时却突然想到了能否用外网IP来访问，因为当时我做了一个很有趣的效果，又懒得生成再上传，于是乎，去路由器管理界面找到了当前IP，加上4000端口访问，不能访问。
突然想到同一个局域网里要连好多设备，应该是路由器不知道访问哪个设备吧。 我的路由器是TP-Link的TL-WR340G+，浙江移动6M光纤，于是乎，翻了翻路由器的设置，找到了路由器下的虚拟服务器设置，将21端口和80端口分别映射给内网的FTP服务器和WEB服务器，成功实现外网访问。
想要成功自制Web和FTP服务器也并不有多难，现在家庭上网或者学校上网都会有路由器，不管是用静态IP上网，还是用拨号上网，我们都可以搭建成自己的Web和FTP服务器并被人访问，当然前提是你的电脑处于开机状态。 如果想知道更多的搭建网络服务器的方法，可以看看：
1、安卓手机搭建：
2、强制绑定:
3、压力测试:
简单三步用TP-Link路由器+本地电脑自制小型Web和FTP服务器方法
一、第一步：在本地电脑上架设好Web服务器环境
1、如果你想要在自己的电脑上搭建PHP运行环境，简单的安装一键安装包，复杂一些的就是自己安装各种组件：
2、如果你想要在自己的电脑上搭建ASP、.NET等运行环境，这里有两款集成ASP运行环境的软件包，下载安装运行即可在自己的电脑上跑ASP程序：
3、当然你也可以使用Windows自带的IIS组件来搭建网络服务器。IIS是Internet Information Server的缩写，是微软提供的Internet服务器软件，包括WEB、FTP、Mail等等服务器。
4、IIS是Windows操作系统自带的组件，对于Windows XP和Win2000服务器版，如果在安装操作系统的时候没有安装IIS，请打开“控制面板”-&“添加或删除程序”-&“添加/删除Windows组件”-&双击“Internet信息服务”-& 选择“World Wide Web 服务器 ”安装。
5、而对于Windows 7和Windows 8用户来说，可以进入控制面板—程序，点击“打开或者关闭Windows功能”。
6、然后将Internet信用服务下的FTP服务器、Web管理工具、万维网服务等都勾选开通。
7、最后重启电脑，打开http://localhost/就可以看到IIS已经成功运行了。
二、第二步：配置路由器添加端口映射
1、打开路由器设置界面，在“虚拟服务器”里面，便是端口转发功能。
2、把某个端口指定到某个IP的该端口上，比如这样：
3、便是把80端口指定到192.168.1.103的80端口上，也就是我的Linux系统的xampp默认端口上（windows版理论上也可以，只要能通过192.168.1.103：80能成功访问一般都可以）。
4、保存后即可通过外网IP+端口访问了（80端口可省略）。
三、第三步：设置域名DNS解析生效后成功访问
1、不想购买域名的朋友可以申请一个免费的二级域名或者免费顶级域名：
2、现在的付费域名也已经相当地便宜了，且国外的域名也能用支付宝付款：
3、在Dnspod里用A记录解析就能成功访问了，当然如果不是80端口也要在域名后加上端口哦。
4、等DNS生效后，我们就可以使用域名来访问我们刚刚已经架设好的Web服务器了。
四、自建Web服务器问题一：公网IP非固定
1、一般家庭用户上网使用的IP都是共享的，且每次重启路由器或重新连接都会换IP，这样的话每次都要改A记录才能分享给别人，太麻烦了，好在我们可以用花生壳动态DNS来解决这个问题。
2、登陆花生壳官方网站：http://www.oray.net，申请花生壳免费域名，注册完毕后还需要进入花生壳管理中心激活域名。
3、进入到TP-Link路由器的动态DNS设置，在服务提供者选择花生壳，填写自己的账号和密码，登录连接成功。
4、保存并登录后，就能用二级域名访问了，当然，记得把花生壳二级域名作为DNS解析的Cname值，替换刚刚的A记录。
五、自建Web服务器问题二：80端口被禁止
1、就多数情况来说，家庭上网或者公司上网的80端口都被ISP给禁止了，解决的办法之一就是不使用80端口，例如在指定端口时改成81或者82等，这样只要在域名后面加强上端口号就可以访问了。
2、另一个解决办法就是利用端口映射，用户访问的还是默认的80端口，而在内网利用映射技术将访问的80请求全部跳转到自己指定的端口，这样能够很好的解决80端口被封掉又不影响用户正常访问。
3、值得一提的新版的花生壳已经支持端口映射了，安装了花生壳后就可以自己定义映射了。
4、当然，也我们可以采用nat123软件，端口映射无需公网ip,无需路由映射，外网地址80端口映射，外网访问端口自定义。支持内网同一端口绑定多个域名映射：/
5、启用nat123软件，添加端口映射，选择80网站应用，使用自己的域名，并按提示将域名设置由nat123解析。映射成功后，用域名即可正常访问网站。至此，只要不退出nat123服务即可。
六、自建小型Web和FTP服务器小结
1、自己搭建Web服务器需要先在自己的电脑上配置好Web环境，这样外网用户才可以访问，对于不会配置IIS的朋友，可以直接使用文章介绍了Web环境软件一键安装包，WNMP和WAMP环境即可快速搭建。
2、要成功让别人成功访问到自己的Web服务器关键是要解决公网IP地址不固定和80端口被禁止的问题，好在新版的花生壳和nat123软件都已经支持自己添加端口映射，我们只要将80或者21指定到正常的端口就行了。
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.广州英语培训
你的教程很详细的啊
现在这个正是我急需的，谢谢了，以前感觉这个好难，看了这个windows下安装python教程，感觉没那么难！
现在一步一步安装的少啊！
php+mysql语言
.济南网站建设公司
现在网络公司开发网站都用这种语言了么？我们现在用的php+mysql语言，现在已经用的熟练了。
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