Python有哪些高大上的項目？
在知乎上看到了C++，Java有哪些高大上的項目的問題，最近在看Python，故此也來問下Python有哪些高大上的項目？
- java有哪些高大上的項目？
- C++ 有哪些高大上的項目？
- 值得看的Python的開源項目有哪些？
- Github上有什麼值得學習，簡單的，易讀的Python項目？
goagent，無疑是給這間封閉的屋子添加了一扇窗，他的作者水平不一定是國內最頂尖的，但卻是最值得我們尊敬的。
PyPy：用Python實現的Python
OpenStack：窮人的雲計算
Open edX
Open edX致力於打造一個強大靈活的大規模開放在線課堂平台。也用來研究學習和遠程教育
算起來，畢業之後最熟悉的應該就是這個項目了
高大上可能算不上吧，技術上並不驚艷，畢竟多是業務邏輯，Open edX用到許多蠻新的開源項目，不過也沒什麼很黑魔法的地方，很集市的一個項目倒是真的。
這個項目對教育界的衝擊可能遠比對開源界大，在我接觸的人中，了解Open edX的願景和進展後，會眼前一亮並熱血沸騰的，多是對教育變革極其興趣的教育界人士，edX可能是唯一一個開放/強大，允許他們自由打造自己的mooc平台的工具，對於他們可能真算得高大上吧
對於技術人員，edX可能並不漂亮，在技術層面的設計和架構考慮的多是實用性。
edX是個很混雜的項目，混用了多語言，多資料庫。開發語言中以Python為主，截止到今天，Python在核心庫占代碼總量的71.6%. 之前用Ruby寫的一些東西，最近也正在用Python重寫，不過這種混雜在挺長的一段時間內估計改觀不大。edX里很能體現出Python優秀的膠水特質
在看完《大教堂與集市》之前，我其實蠻懷疑edX會被複雜度/組織方式壓垮，乍看之下，有種亂糟糟的感覺，並行的分支和並行的輔助項目都不時冒出，有些曇花一瞬，有些活了下來，有些已死，但基因被繼承到其他項目里，活像進化歷程。當然這些都是開源社區的常態。看完《大教堂與集市》，又混跡edX社區，發現這個項目還是很健康的，儘管看起來像個集市，人員來去自由，缺乏秩序。但社區的平行試錯能力和bug反饋解決能力都很強大，是書中所言的那種健康
截止到今天，寫入AUTHORS里的人一共193位，當然我這種只修復過小bug的渣渣也被寫入，可見核心開發者也並不太多。整個社區還算健康吧，反正我挺喜歡的，對pull request的回饋也很及時，讓參與者有被重視的感覺。
在web方面， Open edX應該是個很不小的項目了，定製了基礎框架 django，用mako替換django雞肋的模板，前端業務邏輯很複雜，使用了backbone.js。而js代碼大多用coffeescript寫，css混用Less和Sass來生成，而組件之間的通信採用RESTful
混亂程度，可見一斑， 技術層面估計只有被吐槽的份了，我倒是對它的組織和願景更感興趣。折騰edX，我開始喜歡上集市，並真心相信開源不只是一種信念，它是一種良好/高效的組織方式
edX里有個runtime蠻有趣的，最近社區正準備把課程組件遷移到Xblock，其核心便是runtime，如此一來，課程團隊需要的話，可以根據課程需求去擴展edX，據說這是edx最成功的創新(也許是因為其他部分的平庸囧)，就擴展性而言，非侵入且強大，還真是挺有趣的
在相似項目中，應該算得高大上了吧Pony ORM是我心中高大上的頂峰，官網鏈接 Pony ORM - Use Pure Python to Speak to Your Data
傳統的ORM，需要你使用它提供的.query、.filter、.get之類的函數實現查詢。而Pony ORM另闢蹊徑，直接以generator expression，然後解析AST樹的方式構造SQL語句。
舉個例子：有一個Person表，需要查詢其中age大於20的person。在Pony ORM里只需要
select(p for p in Person if p.age &> 20)
夠黑魔法吧？夠高大上吧？
UPDATE:
是是是我知道這是類LINQ。人家用Python寫了個lisp解釋器，你來湊一句：這跟Schema也沒啥區別嘛。
再UPDATE：Cello ? High Level Programming C PonyORM相當於做了這麼個事情。最高大上的難道不是已經成為 IaaS 事實標準的 OpenStack？
話說 thefuck 到底算不算高大上呢_(:3」∠)_Python作為程序員的寵兒，得到了越來越多人的關注，使用Python進行應用程序開發的越來也多。那麼，Python有哪些高大上的項目？這裡有十個：
1.NuPIC
它是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
2.Hebel
它是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。
而且它還是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
3.MILK
它是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法，它還執行特徵選擇。
這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關係金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
4. Nilearn
它是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
5. Scikit-learn
它是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy
and Scipy。6.PyBrain
它是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
7.Bob
它是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
8.REP
它是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。有個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等，並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
9.Pattern
它是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
10.Quepy
它是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架，可以簡單地被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持，並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
就是這些（另：排名不分先後）。
歡迎大家學習與指正。第一反應是ajalt/fuckitpy · GitHub
The Python Error Steamroller
FuckIt.py uses state-of-the-art technology to make sure your Python code runs whether it has any right to or not. Some code has an error? Fuck it.
shadowsocks
Python 優秀項目的列表 ( awesome-python )
vinta/awesome-python · GitHub
pycrumbs/pycrumbs.md at master · kirang89/pycrumbs · GitHubsvaksha/pythonidae · GitHubcheckcheckzz/python-github-projects · GitHubrasbt/python_reference · GitHubEasy-Python以及 awesome-* 系列的列表bayandin/awesome-awesomeness · GitHub1.開源的odoo
1000人以下的erp王可以廢掉大部分的小管理軟體了
用友金蝶的erp都被odoo甩n條街1000人以上erp是sap
1000人以下erp是odoo（當然odoo記錄最高是30w人）小微企業如果odoo能outofbox開箱即用（80～90%的可能） 你就算賺到了2.開源的openstack 雲os
除了閉源的aws azure joyent gce，其它的雲os多是openstack的改寫3.閉源的dropbox
真正跨平台網盤還沒人比dropbox做得更好python發明人也離開google去了dropbox4.豆瓣知乎這些功能性大站
google早期爬蟲都是python的吧其它的都是浮雲了Celery
lisp粉可能覺得這個"項目"高大上? (An ((Even Better) Lisp) Interpreter (in Python))
P.S.. 話說python的特點不就是短平快嗎，何必強求高大上呢..Python作為程序員的寵兒，得到了越來越多人的關注，使用Python進行應用程序開發的越來也多。那麼，Python有哪些高大上的項目?這裡有十個：
1.NuPIC
它是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
2.Hebel
它是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。
而且它還是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
3.MILK
它是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法，它還執行特徵選擇。
這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關係金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
4. Nilearn
它是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn
工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。5. Scikit-learn
它是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient
Boosting，聚類演算法和DBSCAN。也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy。6.PyBrain
它是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
7.Bob
它是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
8.REP
它是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。有個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn,
XGBoost, uBoost等等，並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。9.Pattern
它是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
10.Quepy
它是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架，可以簡單地被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持，並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
就是這些(另：排名不分先後)。
扯淡首先說明下，這篇文章篇幅過長並且大部分是鏈接，因此非常適合在電腦端打開訪問。
本文內容摘自 Github 上有名的 Awesome Python。這是由 vinta 在 14 年發起並持續維護的一個項目。
Awesome Python 涵蓋了 Python 的方方面面，主要有 Web框架、網路爬蟲、網路內容提取、模板引擎、資料庫、圖片處理、數據可視化、文本處理、自然語言處理、機器學習、日誌、代碼分析等。學會這些庫，保證你在 Python 方面會有質的飛躍。
以下內容是我基於 Awesome Python 和部分中文文檔做出的翻譯和歸納，由於內容過多，這篇只是歸納的第一部分，後續會持續更新。每個條目由 庫名 + 裝逼名言 + 鏈接 組成。
管理面板 ( Admin Panels)
Admin 面板的開源庫
- Ajenti - 你的伺服器應該擁有的管理面板
https://github.com/ajenti/ajenti
- django-suit - Django管理面板的替代品（非營利組織可免費使用）
http://djangosuit.com/
- django-xadmin - 擁有很多不錯功能的 Django Admin 替代品
https://github.com/sshwsfc/xadmin
- flask-admin - 一個簡單可擴展的 Flask 管理界面框架
https://github.com/flask-admin/flask-admin
- flower - 一個 Celery 集群的實時監控和網頁管理工具
https://github.com/mher/flower
- Grappelli - Django 管理面板的一個非常騷氣的皮膚
http://grappelliproject.com/
- Wooey - Django的一個應用，可為 Python 腳本自動創建網頁 UI
https://github.com/wooey/wooey
演算法和設計模式 (Algorithms and Design Patterns)Python 實現的一些演算法和設計模式
- algorithms - 一個 Python 的演算法模塊
https://github.com/nryoung/algorithms
- PyPattyrn - 一個實現了常見設計模式的簡單且有效的 Python 庫
https://github.com/tylerlaberge/PyPattyrn
- python-patterns - Python 設計模式的匯總
https://github.com/faif/python-patterns
- sortedcontainers - 高效的，純 Python 實現的 SortedList、SortedDict 和 SortedSet 類型。
http://www.grantjenks.com/docs/sortedcontainers/
反垃圾技術 ( Anti-spam )一些與垃圾郵件對抗的庫
- django-simple-captcha - 一個簡單、高效、可定製的 Django App，可以給任意 Django 表單添加驗證碼
https://github.com/mbi/django-simple-captcha
- django-simple-span-blocker - 簡單的垃圾郵件屏蔽組件
https://github.com/moqada/django-simple-spam-blocker
資源管理器 ( Asset Management ) 管理、壓縮、減小網站資源的工具
- django-compressor - 壓縮鏈接和內聯的 JavaScript 或者 CSS 到單獨的緩存文件中
https://github.com/django-compressor/django-compressor
- django-pipeline - Django 的資源打包庫
https://github.com/jazzband/django-pipeline
- django-storages - Django 的自定義存儲後端的工具集合
https://github.com/jschneier/django-storages
- fanstatic - 打包、優化並且將靜態文件依賴作為 Python 的包來提供
http://www.fanstatic.org/en/latest/
- fileconveyor - 用於檢測和同步文件到 CDN、S3 和 FTP 的守護程序
http://wimleers.com/fileconveyor
- flask-assets - 可以幫助你將網頁資源集成到 Flask App 中
https://github.com/miracle2k/flask-assets
- jinja-assets-compressor - 一個 Jinja 的擴展程序，用來編譯和壓縮你的資源
https://github.com/jaysonsantos/jinja-assets-compressor
- webassets - 對你的靜態資源進行打包、壓縮、管理，並生成獨一無二的緩存 URL
https://github.com/miracle2k/webassets
音頻 ( Audio )一些用來控制音頻的庫
- audiolazy - Python 的 DSP （數字信號處理） 包
https://github.com/danilobellini/audiolazy
- audioread - 交叉庫（GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg）音頻解碼
https://github.com/beetbox/audioread
- beets - 一個音樂庫管理工具以及 MusciBrainz 標籤添加工具
http://beets.io/
- ncmbot - 網易雲音樂的 Python Api 庫
http://xiyoumc.0x2048.com/ncmbot
- dejavu - 音頻指紋提取和識別
https://github.com/worldveil/dejavu
- eyeD3- 一個用來操作音頻文件的工具，包含 ID3 元文件的 MP3 文件
http://eyed3.nicfit.net/
- id3reader - 一個用來讀取 MP3 原始數據的 Python 庫
https://nedbatchelder.com/code/modules/id3reader.py
- m3u8 - 一個用來解析 m3u8 文件的模塊
https://github.com/globocom/m3u8
- mingus - 一個高級的音樂理論和曲譜包，支持 MIDI 文件和回訪功能
http://bspaans.github.io/python-mingus/
- mutagen - 一個用來處理音頻原始數據的 Python 組件
https://github.com/quodlibet/mutagen
- pyAudioAnalysis- Python 的音頻分析庫，包含：特徵提取、分類、分段和應用
https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis
- pydub - 通過簡單、高 Level 的介面來操作音頻文件
https://github.com/jiaaro/pydub
- pyechonest - Echo Nest API 的 Python 客戶端
https://github.com/echonest/pyechonest
- talkbox- 一個用來處理語音和信號的 Python 庫
http://scikits.appspot.com/talkbox
- TimeSide - 開源的 Web 音頻處理框架
https://github.com/Parisson/TimeSide
- tinytag - 一個用來讀取 mp3 、ogg、flac 以及 Wave 文件原始數據的庫。
https://github.com/devsnd/tinytag
授權一些實現授權方案的庫
OAuth
- Authomatic - 簡單但強大的框架，可以用來做身份驗證和授權
http://peterhudec.github.io/authomatic/
- django-allauth - Django 的 授權程序
https://github.com/pennersr/django-allauth
- django-oauth-toolkit - Django 開發者的禮物， OAuth 2
https://github.com/evonove/django-oauth-toolkit
- Flask-OAuthlib - 供 Flask 使用的 OAuth 1.0/a 和 2.0 的客戶端實現
https://github.com/lepture/flask-oauthlib
- OAuthLib - 通用且完整的 OAuth 請求和簽名邏輯
https://github.com/idan/oauthlib
- python-oauth2- 一個完全測試的抽象介面，用來創建 OAuth 客戶端和服務端
https://github.com/joestump/python-oauth2
- python-social-auth - 一個簡單設置的通用化驗證方式
https://github.com/omab/python-social-auth
- rauth - OAuth 1.0/a 、2.0 和 Ofly 的 Python 庫
https://github.com/omab/python-social-auth
- sanction - 一個炒雞簡單的 OAuth2 客戶端的實現
https://github.com/demianbrecht/sanction
Others
- jose - 針對 JavaScript 對象簽名和加密的草稿
https://github.com/demonware/jose
- PyJWT - JSON Web 令牌草稿的實現01
https://github.com/jpadilla/pyjwt
- python-jws - JSON Web 簽名草稿的實現02
https://github.com/brianloveswords/python-jws
- python-jwt - 一個用來生成和驗證 JSON Web Token 的模塊
https://github.com/davedoesdev/python-jwt
構建工具將源代碼編譯為軟體
- BitBake - 類似於 Linux 的 make-file 的構建工具
http://www.yoctoproject.org/docs/1.6/bitbake-user-manual/bitbake-user-manual.html
- buildout - 從多個組件來創建、組裝和部署應用的構建系統
http://www.buildout.org/en/latest/
- PlatformIO - 多平台構建工具
https://github.com/platformio/platformio-core
- PyBuilder - 純 Python 的可持續化構建工具
https://github.com/pybuilder/pybuilder
- SCons - 軟體構建工具
http://www.scons.org/
CMS 內存管理系統
- django-cms - 一個基於 Django 的開源、企業級的 CMS 系統
https://www.django-cms.org/en/
- djedi-cms - 一個輕量級且非常強大的 Django CMS，考慮到了插件、內聯編輯以及性能
http://djedi-cms.org/
- FeinCMS - 基於 Django 構建的最高級的內容管理系統之一。
http://www.feincms.org/
- Kotti - 基於Pyramid 的高 Level 、Pythonic 的 Web 應用框架
http://kotti.pylonsproject.org/
- Mezzanine - 一個強大的、可持續的、靈活的內容管理平台
http://mezzanine.jupo.org/
- Opps - 一個基於 Django 為雜誌、報紙網站以及大流量門戶網站所設計的 CMS 平台
http://opps.github.io/opps/
- Plone - 一個構建於開源應用伺服器 Zope 之上的 CMS 平台
https://plone.org/
- Quokka - 基於 Flask 和 MongoDB 的靈活、可擴展的小型 CMS
http://quokkaproject.org/
- Wagtail - 一個 Django 內容管理系統
https://wagtail.io/
- Widgy - 基於 Django 的最新 CMS 框架
http://mezzanine.jupo.org/
Caching緩存數據的庫
- Beaker - 一個應用在 Web 程序、獨立的Python 腳本和應用程序的緩存和會話庫
https://github.com/bbangert/beaker
- DiskCache - SQLite 和文件支持的緩存後端，具有比 memcached 和 redis 更快的查找
http://www.grantjenks.com/docs/diskcache/
- django-cache-machine - Django 模塊的自動化緩存和時效
https://github.com/django-cache-machine/django-cache-machine
- django-cacheops - 具有自動粒度時間驅動失效的 ORM 緩存
https://github.com/Suor/django-cacheops
- django-viewlet - 具有緩存控制功能的渲染模板組件
https://github.com/5monkeys/django-viewlet
- dogpile.cache - 這是 Beaker 的下一代替代品，由同一作者開發
http://dogpilecache.readthedocs.io/en/latest/
- HermesCache - Python 緩存庫，具有基於標籤的失效和 dogpile effect 保護功能
https://pypi.python.org/pypi/HermesCache
- johnny-cache - Django 應用的一個緩存框架
https://github.com/jmoiron/johnny-cache
- pylibmc - libmemcached 介面的 Python 封裝
https://github.com/lericson/pylibmc
ChatOps Tools用於開發聊天機器人的庫
- Errbot - 用來實現自動聊天工具的，最簡單、最流行的聊天機器人
http://errbot.io/en/latest/
Code Analysis and Linter進行代碼分析、解析和操作代碼庫的組件和工具
代碼分析
- coala - 語言獨立並且易擴展的代碼分析應用
http://coala.io/
- code2flow - 將你的 Python 和 JavaScript 代碼轉換為 DOT(流程圖)的工具
https://github.com/scottrogowski/code2flow
- pycallgraph - 這個庫可以將你的 Python 應用的調用圖進行可視化
https://github.com/gak/pycallgraph
- pysonar2 - Python 的類型推斷和檢索工具
https://github.com/yinwang0/pysonar2
Linter 工具
- Flake8 - 模塊化源代碼檢索工具：pep8、pyflakes 以及 co
https://pypi.python.org/pypi/flake8
- pylama - Pyhton 和 JavaScript 的代碼審查工具
https://github.com/scottrogowski/code2flow
- Pylint - 一個完整的可定製的源代碼分析工具
https://www.pylint.org/
匆匆忙忙，新的一周又開始，希望第一部分的庫能幫助到你的工作。當然，後續會繼續跟新。
閱讀原文是 Awesome Python 的源代碼。
長摁『識別二維碼』，一起進步
生活不止眼前的苟且，還有手下的代碼、
和嘴上的扯淡
——
個人博客: http://xiyoumc.0x2048.com
Github:https://www.github.com/xiyouMc
scapy 一句話組裝各種網路封包
python其實已經觸及到方方面面了，比如openstack，開源雲計算的標杆，比如yuotube，恐龍級的視頻網站，比如django，全功能web框架，比如tornado高性能非同步IO server，比如numpy，科學計算大殺器，相比php和ruby只集中在web領域，python真是瑞士軍刀型的了。PS：python再好也只是工具哦
binux/pyspider · GitHub
A Powerful Spider(Web Crawler) System in Python. Demo Here!
- Write script in python with powerful API
- Python 23
- Powerful WebUI with script editor, task monitor, project manager and result viewer
- Javascript pages supported!
- MySQL, MongoDB, SQLite, PostgreSQL as database backend
- Task priority, retry, periodical, recrawl by age and more
- Distributed architecture
這個時候再跑出來說個web框架，是不是一點都不高大上？？
但是我還是要說我最喜歡的一個：Flask以及其各種附帶的輪子。scikit
openstack啊
推薦閱讀：
※如何運營一個開源項目並取得較大影響力？
※C/C++ 編程有哪些值得推薦的工具？
※你有用了Gentoo就不想用Arch的感覺嗎？
※如果代碼都開源甚至所有技術都開源，那麼人類社會是否能迎來一次質的飛躍？
※閱讀開源項目代碼的意義有哪些？