Wir haben 10 Open-Source-Bibliotheken für Python überprüft und verglichen und die 000 nützlichsten ausgewählt.
Wir haben diese Bibliotheken in 8 Kategorien eingeteilt.
Der Artikel wurde mit Unterstützung von EDISON Software übersetzt Suchmaschinenoptimierung und SEO, und auch entwickelt mobile Android- und iOS-Anwendungen.
Python-Toolkit
1. Pipenv: Python-Entwicklungsworkflow für Menschen.
2. Pixel: Entwicklung von Retro-Spielen in Python.
3. PyTest v3.5: Ein Framework, das Ihnen hilft, kurze Tests und Skalen für komplexe Funktionstests zu schreiben.
4. Poesie: Vereinfacht die Verwaltung und Paketierung von Abhängigkeiten.
5. Loguru: Protokolle vereinfachen.
6. Faust: Bibliothek für Streaming/Streaming-Anwendungen.
7. Pampy: Der Mustervergleich, von dem Sie schon immer geträumt haben.
8. Scheiterhaufen-Check: Performante Typprüfung.
9. Delorean, eine Bibliothek zum Arbeiten mit Zeiten und Daten.
10 Zirk: Eine Bibliothek für die Arbeit mit Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ)-Schaltkreisen.
11 Python-Nubia: Ein Framework für die Arbeit mit der Befehlszeile.
Web
12 Anfragen-HTML: HTML-Parsing für Menschen.
13 Bokeh: Interaktive Datenvisualisierung in modernen Browsern.
14 Vibora: schnell, cool, asynchron.
15 Pywebview v2.0: HTML-Inhalt in einem separaten Fenster anzeigen.
16 WhatWaf: Erkennen und umgehen Sie Firewalls und Sicherheitssysteme für Webanwendungen.
17 Geschmolzen: Ein minimalistisches und schnelles Framework zum Erstellen von HTTP-APIs.
Terminal
18 Termtosvg: Wir zeichnen Sitzungen mit dem Terminal als SVG-Animation auf.
19 Asciinema v2.0: Wir zeichnen Terminalsitzungen auf.
20 Termgraph: Befehlszeilentools, zeichnet Diagramme.
Code-Editor
21 Schwarz: kompromissloser Codeformatierer.
22 Algojammer: experimenteller Code-Editor zum Schreiben von Algorithmen.
23 Bowler: Ein Refactoring-Tool auf der Ebene des Syntaxbaums.
Fehlerbeseitigung
24 Py-Spion: Ermöglicht Ihnen zu visualisieren, womit Ihr Programm Zeit verbringt, ohne das Programm neu starten zu müssen.
25 Birdseye: Grafischer Debugger mit AST.
26 Icecream: süßer Debugger.
Compiler
27 Transchiffrieren: Python 3.7 zu JavaScript-Übersetzer.
28 Pyodid: Datascience-Stack im Browser.
Datenbezogen
29 wollüstig: Datenvalidierung.
30 Botflow: Datengesteuertes Programmierframework für die Datenpipeline-Arbeit (Web Crawler, maschinelles Lernen, quantitativer Handel usw.).
31 Fast-Pandas: vergleichende Leistungstests im Pandas-Betrieb.
Chart
32 Eine Tour durch das Wunderland der Mathematik mit Python: eine Sammlung von Skripten zum Zeichnen schöner Formen und Animationsalgorithmen.
33 Chartifizieren: Hilft Datenwissenschaftlern beim Erstellen von Diagrammen.
34 Hypertools v0.5: Ein Werkzeug zur geometrischen Darstellung mehrdimensionaler Daten.
PS
Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit diesen Bibliotheken oder erzählen Sie uns von Ihren Erkenntnissen im Jahr 2019.
Source: habr.com