生物信息实用语言

一：python–life is short,I use python

维基百科对python的介绍是：Python是一种面向对象、解释型的计算机程序语言。它包含了一组功能完备的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简单，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。
我接触python的原因是在学习Perl语言的时候，老师时不时就会讲python不用声明变量，好方便的说；python不用花括号用Tab，好方便的说；python写代码可以调用大量的库，好方便的说。python被老师说的如此玄乎，我作为一个小萌新当然要去学学咯。
作为一个pythoner我的学习之路是这样的：语法-结构-爬虫（之后想继续学习数据分析）。因为专业不是计算机，再加上数学太low，就没去触碰算法。那现在就让我这个“过来人”介（mai）绍（nong）一下python吧。

1.1一行代码实现变量值互换

    a, b = 1, 2; a, b = b, a
    
    
      
    

1.2 斐波那契数列

    fibs=[0,1]
    n=input(">Please enter the number you want")
    for i in range(n-2):
    fibs.append(fibs[-2]+fibs[-1])
    print fibs
    #append函数：在数组末尾加上另一个数
    
    
      
      
      
      
      
      
    

1.3 python常用库

urllib/urllib2/request —–爬虫请求URL需要
re —–提供正则表达式需求
numpy / scipy —–科学计算
matplotlib/ggplot2 —– 画图
scrapy/django/flask —–爬虫框架
pip —–包管理

1.4 python可以做的事

其实学了这么久，不是说什么东西就是非得去做一件事，不是说Java做软件开发就不能做数据分析，python做数据分析就不能做游戏开发。只能说尺有所短寸有所长。
爬虫：python有 scrapy/django/flask等开源爬虫框架，很是方便。进行网络请求时也十分简单。
数据分析：python有Numpy/Pandas等科学计算包，数据可视化采用Python上最常用的Matplotlib及Seaborn。
so on。

1.5 python学习引导

https://www.python.org/ python官网
http://python.usyiyi.cn/ python有关的中文 文档（英文不好同学的福音）
http://www.liaoxuefeng.com/ 廖雪峰老师官网
https://www.codeschool.com/
书籍： 《python基础教程》
《Python网络数据采集》

1.6 python总结

使用python的原因其实也就2点：1代码简单优雅，2有众多前辈大牛在丰富这门语言，站在巨人的肩膀上，会看的更远。对了，python通常分为2.x和3.x版本区别，2.x用的人多，但是最终一定将会转到3.x版本阵营。

二：perl

维基百科对Perl的介绍是：Perl是高级、通用、解释型、动态的程序语言家族。Perl语言的应用范围很广，除CGI以外，Perl被用于图形编程、系统管理、网络编程、金融、生物以及其他领域。由于其灵活性，Perl被称为脚本语言中的瑞士军刀。
缺点：许多Perl程序的代码令人难以阅读（符号多的让人痛苦），实现相同功能的程序代码长度可以相差十倍百倍，这就令程序的维护者（甚至是编写者）难以维护。
Perl擅长于文本处理和系统管理，不适合于实时嵌入式系统编程、操作系统底层开发（比如驱动程序开发）、复杂的多线性共享内存应用以及极度大的应用。

2.1 基本输出

    $phrase = "Howdy, world!\n"; 
       print $phrase; 
       ##看到了么，Perl要在每一个变量前加一个$，还有熟悉的C语言\n.
    
    
      
      
      
    

2.2 正则–从纯文本中查找URL的框架（部分）

    (ftp|https?)://[-\w]+(\.\w[-\w]*)+  
||

       (?i: [a-z0-9] (?:[-a-z0-9]*[a-z0-9])? \. )+  
    
       (?-i: com\b  
    | edu\b  
    | biz\b  
    | gov\b  
    | in(?:t|fo)\b  
    | mil\b  
    | net\b  
    | org\b  
    | [a-z][a-z]\b  
    #反正我是看的晕了过去。。。
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    

2.3 bioperl

对于我们做生物信息的，bioperl比perl更专业，更有针对性，bioperl拥有进行生物数据处理和分析的众多模块。

2.4 Perl学习引导

http://www.perlchina.org/ perl学习官网
http://www.runoob.com/perl/perl-tutorial.html
书籍：《learn perl》

三：R

维基百科对R的介绍是：R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R内置多种统计学及数字分析功能。R的功能也可以通过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计）功能。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件GNU Octave和商业软件MATLAB。

3.1 R语言赋值方式

    fruit <- c("orange", "banana", "apple", "peach")
    派<-3.1415926
    
    
      
      
    

3.2 统计函数

3.3 高级绘图

喜欢使用R，并无聊的时候打开Rstudio玩一会儿就是因为R的绘图。各种玩不腻。。
plot()是一个通用基本函数。如果x，y是向量，plot(x,y)生成一幅y对x的散点图；如果x是一个时间序列，这个命令生成一个时间序列图；
tape参数：
type= 参数type=控制所生成图形的类型：
type=”p” 绘制单独的点（默认值）
type=”l” 绘制线
type=”b” 绘制由线连接的点（both）
type=”o” 将点绘在线上
type=”h” 绘制从点到零轴的垂线（high-density）

3.4 ggplot2

ggplot2一定要单拿出来说一下，ggplot2的逻辑其实是真正实现了一个图层叠加的概念：一句语句代表一张图，然后再有最小的单元图层。
从知乎拿来一个栗子：

    x <- rnorm(100,14,5) 
      y <- x + rnorm(100,0,1)
      ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) +  #开始绘图  
     geom_point(color = "darkred") +  #添加点                           annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T,label = "x[1] == x[2]") #添加注释
    
      
      
      
      
    

ggplot2作图的特点是层次清晰，图简洁美观，自由度高。当别人使用hist（），plot（）这种基本函数的时候，ggplot2就显现出了自己的B格。

3.5 R常用包

ggplot2 作图
biostrings 基因序列数据分析
htmltools Tools for HTML
plotly 作图
twitteR Twitter爬数据
MASS: 经典的统计方法，包括各种估计和检验方法
e1071 机器学习–提供R和LIBSVM的接口

3.6 R学习引导

https://www.codeschool.com/
书籍：《R语言实战》

今天就介绍下这三种语言，时间紧迫，还在期末考做这期推送也是胆大。码字辛苦，望各位同学海涵。下一期将会推送生物信息常用的工具：代码编辑器，IDE之类。如果喜欢的话，就点一下关注吧。