pythonwiki

① 盤點python常用的模塊和包

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

相關推薦：《Python視頻教程》

Web框架

1.Tornado

訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題

訪問

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高並發的網路性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

資料庫驅動

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL處理工具

smtplib模塊

發送電子郵件

其他庫暫未分類

1.PyInstaller：

是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。

2.Ipython

一種互動式計算和開發環境

講解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

② python能做什麼

系統編程：提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。
圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
數學處理：NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。
文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
資料庫編程：程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。
網路編程：提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。
Web編程：應用的開發語言，支持最新的XML技術。
多媒體應用：Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。
pymo引擎：PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。
黑客編程：python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。
著名應用：Pylons-Web應用框架
Zope- 應用伺服器
Plone- 內容管理系統
Django- 鼓勵快速開發的Web應用框架
Uliweb- 國人開發的輕量級Web框架
TurboGears- 另一個Web應用快速開發框架
Twisted--Python的網路應用程序框架
Python Wikipedia Robot Framework- MediaWiki的機器人程序
MoinMoinWiki- Python寫成的Wiki程序
flask- Python 微Web框架
Webpy- Python 微Web框架
Bottle- Python 微Web框架
EVE- 網路游戲EVE大量使用Python進行開發
Reddit - 社交分享網站
Dropbox - 文件分享服務
Pylons - Web應用框架
TurboGears - 另一個Web應用快速開發框架
Fabric - 用於管理成百上千台Linux主機的程序庫
Trac - 使用Python編寫的BUG管理系統
Mailman - 使用Python編寫的郵件列表軟體
Mezzanine - 基於Django編寫的內容管理系統系統
Blender - 以C與Python開發的開源3D繪圖軟體

③ 如何搭建python環境

1、說明：windows下設置python環境變數，就是把python的安裝目錄添加到系統path中。2、步驟：1）確定python安裝目錄，根據版本不同安裝目錄也不同，可以在開始菜單中的快捷方式中查看。在python快捷方式上點右鍵，屬性菜單

3、注意事項：如果未出現python結果，則需要檢查路徑是否設置正確，並重新啟動一下計算機即可。

④ python語言是什麼，它可以用來編什麼程序

Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。

• Python 是一種解釋型語言：這意味著開發過程中沒有了編譯這個環節。類似於PHP和Perl語言。

• Python 是互動式語言：這意味著，您可以在一個Python提示符，直接互動執行寫你的程序。

• Python 是面向對象語言:這意味著Python支持面向對象的風格或代碼封裝在對象的編程技術。

• Python 是初學者的語言：Python 對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應用程序開發，從簡單的文字處理到 WWW 瀏覽器再到游戲。

python的使用范圍非常廣泛可以用來爬蟲/機器學習/數據分析/開發網站/自動化測試

⑤ python可以做游戲嗎

首先當然是能的，Github 上面有個項目，裡面集合了不少的Python開發的小游戲,能玩，也適合新手用來練練手，另外PyGame這個網站裡面裡面集合了很多Python開發的小游戲。
圖標Python版本的Flapy Bird, 簡化版，但是感覺更加難玩了。當然你也可以嘗試用Python開發原版的Flapy Bird,涵蓋了顏色圖像等: Flappy Block- 1.0
●小時候經常在手機上玩的一個游戲，也是一款經典的街機游戲，這款游戲進化之後其實就是一個打乒乓的小游戲，這里同樣有一個進化版本，圖形設計的更加好看: Ping Pong，以前初高中在學校很無聊的時候跟同桌或者前後桌玩的游戲，你還記得么同樣一款小時候在小霸 王上玩的游戲: Junk Jungle
●除此之外，一款比較有名基 於Pyhton的戰爭的游戲: Home - TaleWorlds Entertainment
一款看 起來非常有趣的3D游戲: Galcon
●據說是能與Pyhton搭上邊最有名的一款游戲，但好像他的客戶端是用的C++,我試了一下很炸裂: EVE Online - One community. Countless journeys.
●當然還是有很多你想不到的，這里有一個Python Game長長的列表，歡迎品嘗: PythonGames- Python Wiki

⑥ python可以寫軟體么

python當然可以開發軟體，Python的主要用途之一就是軟體開發。
1.基於控制台的應用程序
Python可用於開發基於控制台的應用程序。 例如：IPython。
2.基於音頻或視頻的應用程序
Python在多媒體部分開發，證明是非常方便的。 一些成功的應用是：TimPlayer，cplay等。
3.3D CAD應用程序
Fandango是一個真正使用Python編寫的應用程序，提供CAD的全部功能。
4.Web應用程序
Python也可以用於開發基於Web的應用程序。 一些重要的開發案例是：PythonWikiEngines，Pocoo，PythonBlogSoftware等，如國內的成功應用案例有：豆瓣，知乎等。
5.企業級應用
Python可用於創建可在企業或組織中使用的應用程序。一些實時應用程序是：OpenErp，Tryton，Picalo等。
6.圖像應用
使用Python可以開發圖像應用程序。 開發的應用有：VPython，Gogh，imgSeek等。

⑦ python內置數據類型列表list和字典dict的性能

    我們來討論下python的兩種最重要的內置數據類型列表list和字典dict上，各種操作的復雜度。

list列表數據類型常用操作性能：

1、按索引取值和賦值（v=a[i]，a[i]=v）

由於列表的隨機訪問特性，這兩個操作執行時間與列表大小無關，均為O（1）

2、列表的曾長，可以選擇append()和_add_() "+"

list.append(v)的執行時間O(1)

list = list + [v]，執行時間是O(n+k)，因為新增了一個新的列表，其中k是被加的列表長度

舉例：4種生成前n個整數列表的方法

如圖：

我們可以計算一下這四個函數的耗時，如下

執行結果：

我們可以看到，4種方法運行時間差別很大，test1使用列表連接最慢，而test4使用list range最快，速度相差近200倍。

    如下圖，我們總結下list基本操作的性能如何：

上圖可知pop()從列表末尾移除元素O(1),但是pop(i)從列表中間移除元素要O(n)，為什麼呢？

因為從中部移除元素，要把移除元素後面的元素全部向前挪一位，才保證了列表按索引取值和賦值很快，達到O(1)。

dict數據類型：

    字典和列表不同，dict根據key找到value，而list根據index。

    字典最常用的取值get和賦值set，其性能為O(1),而contain(in)操作判斷字典是否存在某個key，其性能也是O(1)

list和dict的in操作對比：

    設計一個性能試驗，驗證list中檢索一個值，對比dict中檢索一個值的耗時對比。如下程序：

如果如下：

可見list的in操作復雜度為O(n)

PS：大家可以去python官方的演算法復雜度網站看看：

https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

⑧ pbs_python（pbs C語言庫基於python的實現） 功能模塊參數解釋

c = pbs.pbs_connect(pbs.pbs_default())

pbs.pbs_default()  獲得伺服器名稱

pbs_connect()  通過名稱獲得Connection id  id<0 失敗

生成修改作業批處理請求並將其發送到伺服器。

jobid = pbs_submit （ c ， attropl ， script ， destination ， extend ）

c:: 

Connection id

attropl::

(結構體 https://oss.trac.surfsara.nl/pbs_python/wiki/TorqueUsage/DataTypes/Attropl )

設置作業參數。

script::

是作業腳本的路徑名。如果路徑名是相對的，則它將擴展到進程當前工作目錄。輸入：string

destination::

destination參數指定作業的目標。如果destination是空字元串或未指定隊列，則目標將是連接的伺服器上的默認隊列。輸入：string

extend::

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」

jobid:

返回值是一個字元串，它是伺服器分配給作業的job_identifier。

result = pbs.pbs_deljob（c，job_id，extend）

C：：

連接ID

JOB_ID ::

標識要刪除的作業，它以以下形式指定：sequence_number.server

extend：：

參數extend，被重載以達到兩個目的。如果extend包含以下形式的字元串：deldelay = nnnn。它用於控制將SIGTERM和SIGKILL信號發送到正在運行的作業之間的延遲。字元nnnn指定以秒為單位的時間延遲，否則使用管理員建立的默認時間延遲。

result 

如果非零，則發生錯誤

result = pbs.pbs_sigjob（c，job_id，signal，extend）

C：：

連接ID

JOB_ID ::

標識要通知哪個作業，它以以下形式指定：sequence_number.server

signal：：

如果信號名稱不是執行主機上識別的信號名稱，則不發送信號並返回錯誤。如果作業未處於運行狀態，則不發送信號並返回錯誤

extend：：

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」'

result

如果非零，則發生錯誤。

result = pbs.pbs_holdjob（c，job_id，hold_type，extend）

C：：

連接ID

JOB_ID ::

標識要將哪個作業置於保留狀態，它以以下形式指定：sequence_number.server

hold_type ::

參數hold_type包含要應用的保持類型。可能的值是（默認為'u'）：

「u」：可供作業所有者，批處理操作員和批處理管理員使用。

「o」：批處理操作員和批處理管理員可用。

「s」：僅適用於批處理管理員。

extend：：

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」

result

如果非零，則發生錯誤。

result = pbs.pbs_rescrelease（c，resource_id）

C：：

連接ID

RESOURCE_ID：

資源處理

result

如果非0則發生錯誤

qrerun：重新運行作業（pbs_rerunjob）

result = pbs.pbs_rerunjob（c，job_id，extend）

如果作業被標記為不可重新運行，則請求將失敗並返回錯誤。

C：：

連接ID

JOB_ID ::

標識要重新運行的作業以表格形式指定：sequence_number.server

extend：：

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」

result

如果非0則發生錯誤

result = pbs.pbs_movejob（c，job_id，destination，extend）

發出批處理請求以將作業移動到新目標。作業將從當前隊列中刪除，並在新隊列中實例化。

C：：

連接ID。

JOB_ID ::

確定要移動的作業; 它以下面的形式指定：sequence_number.server

destination：：

指定作業的新目標。它被指定為：[queue] [@ server]。如果destination ='NULL'，則目標將是當前伺服器上的默認隊列。如果destination指定隊列但不指定伺服器，則目標將是當前伺服器上的命名隊列。如果destination指定伺服器但不指定隊列，則目標將是指定伺服器上的預設隊列。如果destination指定隊列和伺服器，則目標是該伺服器上的該隊列。

extend：：

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」

result

如果非0則發生錯誤

result = pbs.pbs_alterjob（c，job_id，attrl，extend）

生成修改作業批處理請求並將其發送到伺服器

C：：

連接ID

JOB_ID ::

標識要更改的作業，它以以下形式指定：sequence_number.server

attrl  ::

https://oss.trac.surfsara.nl/pbs_python/wiki/TorqueUsage/DataTypes/Atrrl

是必須更改或添加的資源列表。作業的某些屬性可能會也可能不會根據作業的狀態而改變，請參閱man qalter

extend：：

參數extend保留用於實現定義的擴展。現在extend =「NULL」

result

如果非0則發生錯誤

⑨ 格物維基 為什麼選擇python

tomz說：
python語言簡單，有豐富的數據類型，完備的面向對象的結構，規則表達式等各種方便編程的模塊。python邏輯是程序做的多，人做的少，界面友好，容易上手，功能豐富。
關於性能，現在cpu很強大了，除了很大的程序和系統程序，沒必要關注性能。
關於功能，如果不是編寫系統程序和貼近系統的程序，沒必要使用操作系統特別提供的功能。
python強大的擴展能力使得python的學習不會浪費，python經過簡單的處理能使用各種的c和c++庫，也可被c調用。python可以使用java的類，也可以被java調用。python可以提高java和c的變成效率，java和c可以補充python的功能上的不足。python可以和tcl直接交互，這是內置的功能。

2014glace說：
shell script太舊了，不能用來寫程序。
Perl擅長做伺服器的管理，因為他的字元串處理功能特別強大，同時有全面的變成介面和造作系統相連。看不懂別人寫的什麼。
PHP擅長網頁，因為它可以嵌入在HTML文件並支援各類資料庫。但一離開網頁就不好說了。
Python適合一般的需求，因為它語法簡明，容易維護，有很多模塊可用，容易做出圖形界面，但是速度較Perl慢些。
Tcl/Tk基本變數形態只有字元串，每次算數都是從文字變數字再變文字。
Java太偉大了，工程比較浩大。
Python適合作為一般性程序編寫和系統整合，尤其是在科學和教育領域中。語法整潔，對電腦圖形很好的支援，也有十分快的數學陣列模組。很容易把其他的程式整合在一起，比如你有個幾年前寫的c程式，只要修改很小的部分就可以編譯成python可用的模組。

⑩ Wiki引擎的種類介紹

以下是一些較為著名的Wiki引擎：

MediaWiki
PHP語言開發的wiki引擎，維基網路所使用的引擎。支持繁簡中文。
安裝需求：Apache + PHP + MySQL。IIS + PHP + MySQL亦可執行，但是部份源碼的的參數需要修改（參見meta的說明）
SushiWiki
用C#開發的WikiClone，中文支持較好。
安裝需求：IIS + ASP.Net</span>%20>ASP.Net +（可選的資料庫伺服器）
FlexWiki
微軟的開源產品，開發語言為C#，基於CPL（Common Public License）協議，不支持中文鏈接。
安裝要求：IIS + ASP.Net
JASSWiki
JspWiki 是一套非常容易安裝的系統，支持JSP腳本
安裝需求：JDK + tomcat
OpenWiki2004
是一款非常出色的WIKI引擎，基於ASP開發，而目前ASP的WIKI引擎數量稀少，因此OpenWiki無疑是基於IIS+ASP的伺服器的首選。支持中文（一般）。
安裝需求：IIS + ASP + ODBC
WikkiTikkiTavi
小巧輕快的 Tavi 系統
安裝需求：PHP + MySQL
ChiqChaqWiki
默認給一般人使用的 WikiClone. 支持 utf-8，繁體中文沒問題，但不支持RSS
PersonalWiki
個人使用的 Wiki 系統
OddMuse
使用Perl語言的Wiki系統
TheWikiWay
介紹WikiWiki協作編輯系統的專著
MoinWiki
Python cloned Wiki支持中文版本，可運行在Windows、Linux/BSD/UNIX、OS X等環境下。目前能夠處理英文、德文、繁簡體中文、日文、俄文等約20種語言。
WakkaWiki
十分小巧的基於PHP+MySQL的wiki。由於其小巧簡潔，非常適合基於他進行個性化改進。
CooCooWakka
一個基於 WakkaWiki 的中文改進版，支持簡體和繁體中文。
PmWiki
使用PHP語言開發，容易安裝配置，無需資料庫支持。支持分組及分級（全站、組、單個頁面）讀寫許可權，支持中文及UTF-8編碼，官方不支持中文鏈接。參考PmWiki 簡體中文版。
XOOPSWAKKA
基於Wakka修改的XOOPS Wiki模組，支持簡體中文與繁體中文，並加入了目錄，中文索引，腳注，日歷，文件上傳等新功能。
DokuWiki
這是一個符合標准，簡單易用的維基軟體，主要用來生成說明文件。它的目標是開發團隊，工作小組及小型公司。
UseModWiki
採用Perl語言所開發的維基引擎，曾為維基網路所使用。
Instiki
採用Ruby on Rails框架開發的維基引擎，以安裝簡便和使用方便而著稱。
TWiki
企業內部常用的Wiki，開放源碼系統。
Generic Applications Server
PukiWiki
由YukiWiki所衍生，大多為日文的Wiki網站所使用。
Tiddlywiki
個人使用的筆記型wiki，沒有後端資料庫，無須安裝，盡由單個html網頁檔組成，內核極度輕量化（以kb計算），只要有瀏覽器就可以瀏覽與編輯，適合裝在隨身碟里帶著走。也可以將檔案直接放在網路空間成為網頁，但網路應用時默認不支援遠程內容變更（可以透過外掛取得支援）。
Project forum
是個收費的維基引擎，有免費版本，但功能受限。自帶網路伺服器，安裝簡單。