Revisamos y comparamos 10 bibliotecas de código abierto para Python y seleccionamos las 000 más útiles.
Hemos agrupado estas bibliotecas en 8 categorías.
El artículo fue traducido con el apoyo de EDISON Software, que y .
Kit de herramientas de Python
1. : Flujo de trabajo de desarrollo de Python para humanos.
2. : Desarrollo de juegos retro en Python.
3. : un marco que le ayuda a escribir pruebas breves y escalas para pruebas funcionales complejas.
4. : Simplifica la gestión de dependencias y el empaquetado.
5. : simplifica los registros.
6. : Biblioteca para aplicaciones de streaming/streaming.
7. : La combinación de patrones con la que has estado soñando.
8. : Comprobación de tipo eficaz.
9. , una biblioteca para trabajar con horas y fechas.
10. : Una biblioteca para trabajar con circuitos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ).
11. : Un marco para trabajar con la línea de comando.
Webtracking
12. : Análisis de HTML para humanos.
13. : Visualización interactiva de datos en navegadores modernos.
14. : rápido, genial, asincrónico.
15. : muestra contenido HTML en una ventana separada.
16. : Detecta y evita firewalls y sistemas de seguridad de aplicaciones web.
17. : Un marco minimalista y rápido para crear API HTTP.
terminal
18. : grabamos sesiones con el terminal como animación SVG.
19. : grabamos sesiones de terminal.
20. : herramientas de línea de comando, dibuja gráficos.
Editor de código
21. : formateador de código sin concesiones.
22. : editor de código experimental para escribir algoritmos.
23. : una herramienta de refactorización a nivel del árbol de sintaxis.
Depuración
24. : Le permite visualizar en qué está invirtiendo el tiempo su programa sin tener que reiniciarlo.
25. : Depurador gráfico usando AST.
26. : lindo depurador.
Compilador
27. : Traductor de Python 3.7 a JavaScript.
28. : pila de ciencia de datos en el navegador.
Datos relacionados
29.: validación de datos.
30. : Marco de programación basado en datos para el trabajo de canalización de datos (rastreador web, aprendizaje automático, comercio cuantitativo, etc.).
31. : pruebas comparativas de desempeño en operaciones de Pandas.
Tabla
32. : una colección de scripts para dibujar hermosas formas y animar algoritmos.
33. : ayuda a los científicos de datos a crear gráficos.
34. : Una herramienta para la representación geométrica de datos multidimensionales.
PS
Comparta su experiencia con estas bibliotecas o cuéntenos sus hallazgos en 2019.
Fuente: habr.com