Hemos revisado y comparado 10,000 bibliotecas open source para Python y hemos seleccionado las 34 más útiles.
Hemos agrupado estas bibliotecas en 8 categorías.
Este artículo fue traducido con el apoyo de EDISON Software, que , así como .
Python Toolkit
1. : flujo de trabajo de desarrollo de Python para humanos.
2. : desarrollo de juegos retro en Python.
3. : framework que ayuda a escribir pruebas cortas y se escala para pruebas funcionales complejas.
4. : simplifica la gestión de dependencias y el empaquetado.
5. : facilita los registros.
6. : biblioteca para aplicaciones de streaming.
7. : el pattern matching con el que has soñado.
8. : comprobación de tipos eficiente.
9. , biblioteca para trabajar con tiempos y fechas.
10. : biblioteca para trabajar con circuitos Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. : framework para trabajar con la línea de comandos.
Web
12. : análisis HTML para humanos.
13. : visualización de datos interactiva en navegadores modernos.
14. : rápido, genial, asincrónico.
15. : mostramos contenido HTML en una ventana separada.
16. : detección y evasión de cortafuegos y sistemas de protección de aplicaciones web.
17. : framework minimalista y rápido para crear API HTTP.
Terminal
18. : grabamos sesiones de terminal como animaciones SVG.
19. : grabamos sesiones terminales.
20. : herramientas de línea de comandos que dibujan gráficos.
Editor de Código
21. : formateador de código sin compromisos.
22. : editor de código experimental para escribir algoritmos.
23. : herramienta de refactorización a nivel de árbol de sintaxis.
Depuración
24. : permite visualizar en qué gasta tiempo tu programa sin reiniciarlo.
25. : depurador gráfico que utiliza AST.
26. : depurador adorable.
Compilador
27. : transpiler de Python 3.7 a JavaScript.
28. : stack de ciencia de datos en el navegador.
Relacionado con Datos
29.: validación de datos.
30. : framework de programación impulsado por datos para trabajo con pipelines de datos (Web Crawler, Machine Learning, Trading Cuantitativo, etc.).
31. : pruebas de rendimiento comparativas en operaciones de Pandas.
Gráfico
32. : colección de scripts para dibujar figuras hermosas y animar algoritmos.
33. : ayuda a los científicos de datos a crear gráficos.
34. : una herramienta para la representación geométrica de datos multidimensionales.
P.D.
Comparte tu experiencia usando estas bibliotecas o cuéntanos sobre tus hallazgos de 2019.
Fuente: habr.com
