Question

你已经学习了如何将数据转化为可演示的形式，并且通过互联网传播它。你有很多发布选择，它们有不同的隐私等级和维护需求。你可以为报告搭建一个网站，并创建美丽的图片和图表来讲述故事。有了 Jupyter 的帮助，你可以很容易地分享和演示你写的代码，同时交他们一点 Python 知识。

你同样学习了表 10-1 中列出的库和概念。

表10-1：新的Python和编程概念和库

概念/库	功能
用于绘图的 matplotlib 库	可以使用两个图表库生成简单的图表。你可以为图表使用标签和标题，用更清楚的方式展示数据
用于更复杂图表的 Bokeh 库	允许你轻松地生成更复杂的图表，可以在图表中添加交互式元素
用于 SVG 图形和地图的 pygal 库	pygal 让你能够使用简单的函数传递数据生成 SVG 图片
Ghost 博客平台	基于 Node.js 的博客平台，让你能够在自己的服务器（或挂载在 Ghost 上的平台）上快速地构建一个博客，在自己的网站上分享故事
GitHub Pages 和 Jekyll	一个集成在 GitHub 上的简单发布平台，你可以通过简单地提交代码到仓库中来分享文章和演示文档
Jupyter notebook	一个同其他开发者或同事分享代码的简单方式，同样也是一种使用敏捷开发方法（反复试错）开始开发自己的代码的很好的方式

接下来，我们会学习如何通过网络爬虫和 API 收集更多的数据。你在本章学到的知识会用在今后收集的数据上，所以请继续阅读，学习新的演示技巧。在后面的章节里，你会学得更高级的 Python 数据技术，让你更好地使用 Python 收集、评估、保存和分析数据。你在本章学到的讲故事工具会帮助你更好地进行数据处理，将研究所得分享给听众和全世界。