内容选取自彭健教授所著
《母猪营养代谢与精准营养》第十章。
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规模化猪场的数据是十分庞大而复杂的，这对数据统计分析的需求及对数据处理能力，尤其是“海量”数据的处理、挖掘及分析能力提出了更高要求。传统的数据统计分析方式统计效率低，统计周期长，而且不够直观清晰，这已远远不能满足实际需求。而数据统计分析软件可将企业越来越庞大的数据运用到数据统计分析软件中，帮助数据分析师在短时间内完成复杂的数据分析计算过程，输出准确的数据分析结果，提高工作效率。基于畜牧科研中软件使用习惯，统计软件篇内容将连续4期重点介绍SAS、SPSS、R语言和Python语言4款软件的基本情况、功能和特点。读者在学习统计分析软件时，可以根据自己的实际要，选择其中的一到两种软件进行学习并使用。前三期已经分别介绍了SAS、SPSS和R语言软件，本期主要介绍Python的相关信息。
由于Python具有开源免费、语法简洁、兼容性好、数据分析功能强大及框架丰富等优点，因此能够用于Web开发、网络编程、爬虫开发、云计算开发、大数据分析、人工智能、自动化运维、金融分析、科学运算、游戏开发和桌面软件开发等领域。
在Web编程领域，Python是Web开发的主流语言，Python相比于JS、PHP在语言层面较为完备，而且对于同一个开发需求能够提供多种方案。Python在Web方面也有自己的框架，而且库的内容丰富，如django和flask等。可以说用Python开发的Web项目小而精，支持最新的XML技术，而且数据处理的功能较为强大。
在数据分析和处理方面，Python可以利用Scrapy、PyMongo、Hadoop和scikit-learn以及Matplotlib完成爬虫框架、数据存储、机器学习和数据绘图等任务；Pandas也是Python在做数据分析时常用的数据分析包，它可对较为复杂的二维或三维数组进行计算。在人工智能的应用方面，得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力，Python在神经网络和深度学习方面都能够找到比较成熟的包来加以调用。而且Python是面向对象的动态语言，且适用于科学计算，这就使得Python在人工智能方面备受青睐。
第一，Python和R语言一样，同样具有免费和开源性。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。并且Python代码简单易懂，是一种代表着简单主义思想的脚本语言，语法接近英语，这种伪代码的特性是Python语言的最大优点之一。它能够使你专注于去解决实际问题而不必费太多力气去搞明白语言本身。
第二，Python语言的语法简洁，易于理解。Python语言写的程序不需要编译成计算机使用的二进制代码，而是直接从源代码运行程序，省去了编译这个环节。在计算机的内部，Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机内部使用的机器语言来运行。Python程序不需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，只需将Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以正常工作了，这一特性也使得Python程序更加易于移植。
第三，Python语言的可扩展性强。C、C++或者Java语言都可以为Python编写新的模块。同时，也可以与Python直接编译。如果需要一段关键的代码运行的速度更快或者希望不公开某些重要的算法，都可以将这部分程序用C或C++编写，然后在Python的开发环境中使用它们。
第四，Python具有丰富的库，开发代码的效率非常高。Python拥有十分庞大的标准库，它可以用来处理各种工作，比如文档生成、正则表达式、线程、单元测试、数据库、网页浏览器、FTP、电子邮件、WAV文件、XML、HTML、GUI和其他与系统相关的操作。此外，Python有众多的第三方库，如网络协议支持，系统编程，图像处理，Web编程等等。
第五，Python支持多系统和多平台运行操作，从Windows，Linux，Mac到移动终端都可以很好地运行Python。由于Python也是一种脚本式解释型语言，可以解释执行，调试运行极为便捷。
适宜的统计软件能够帮助企业管理者在处理和分析大样本生产数据过程中发挥重要作用。前面四期我们分别重点介绍了SAS、SPSS、R语言和Python四款常用的统计分析软件，分析了他们的基本情况、主要功能和软件使用特点。读者可以根据自己的偏好及使用习惯选择一款加以学习使用即可。下一期我们将重点介绍种猪生产数据的分析方法，敬请大家期待。
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