Revisamos e comparamos 10 bibliotecas de código aberto para Python e seleccionamos as 000 máis útiles.
Agrupamos estas bibliotecas en 8 categorías.
O artigo foi traducido co apoio de EDISON Software, que E .
Python Toolkit
1. : Fluxo de traballo de desenvolvemento de Python para humanos.
2. : Desenvolvemento de xogos retro en Python.
3. : Un marco que che axuda a escribir probas curtas e escalas para probas funcionais complexas.
4. : Simplifica a xestión e empaquetado da dependencia.
5. : simplificar rexistros.
6. : Biblioteca para aplicacións de streaming/streaming.
7. : A coincidencia de patróns coa que estabas soñando.
8. : Comprobación de tipo realizado.
9. , unha biblioteca para traballar con horarios e datas.
10. : Unha biblioteca para traballar con circuítos Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. : Un marco para traballar coa liña de comandos.
tea
12. : Análise HTML para humanos.
13. : Visualización interactiva de datos en navegadores modernos.
14. : rápido, fresco, asíncrono.
15. : Mostra o contido HTML nunha ventá separada.
16. : Detecta e evita os firewalls e os sistemas de seguridade de aplicacións web.
17. : Un marco minimalista e rápido para crear API HTTP.
Terminal
18. : gravamos sesións co terminal como animación SVG.
19. : gravamos sesións de terminal.
20. : ferramentas de liña de comandos, debuxa gráficos.
Editor de código
21. : formateador de código intransixente.
22. : editor de código experimental para escribir algoritmos.
23. : unha ferramenta de refactorización a nivel de árbore de sintaxe.
depuración
24. : Permítelle visualizar en que está a dedicar o seu programa sen ter que reiniciar o programa.
25. : Depurador gráfico usando AST.
26. : bonito depurador.
Compilador
27. : Tradutor de Python 3.7 a JavaScript.
28. : pila de ciencia de datos no navegador.
Datos relacionados
29.: validación de datos.
30. : marco de programación baseado en datos para o traballo en pipeline de datos (rastrexador web, aprendizaxe automática, comercio cuantitativo, etc.).
31. : probas comparativas de rendemento nas operacións de Pandas.
Gráfico
32. : unha colección de guións para debuxar formas fermosas e algoritmos de animación.
33. : Axuda aos científicos de datos a crear gráficos.
34. : Unha ferramenta para a representación xeométrica de datos multidimensionais.
PS
Comparte a túa experiencia usando estas bibliotecas ou cóntanos os teus descubrimentos en 2019.
Fonte: www.habr.com