Abbiamo esaminato e confrontato 10.000 librerie open source per Python e scelto le 34 più utili.
Abbiamo suddiviso queste librerie in 8 categorie.
L'articolo è stato tradotto con il supporto di EDISON Software, che , così come .
Python Toolkit
1. : Flusso di lavoro per lo sviluppo in Python riservato agli umani.
2. : Sviluppo di giochi retro in Python.
3. : Framework che facilita la scrittura di test brevi e scalabili per test funzionali complessi.
4. : Semplifica la gestione delle dipendenze e il packaging.
5. : Semplifica i log.
6. : libreria per applicazioni di streaming.
7. : Il Pattern Matching che hai sempre sognato.
8. : Controllo dei tipi performante.
9. , libreria per la gestione di date e orari.
10. : libreria per manipolare schemi Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. : Framework per la linea di comando.
Web
12. : Parsing HTML per umani.
13. : visualizzazione interattiva dei dati nei moderni browser.
14. : veloce, fantastico, asincrono.
15. : Visualizza contenuti HTML in una finestra separata.
16. : Rilevamento e bypass di firewall e sistemi di protezione delle applicazioni web.
17. : framework minimalista e veloce per la creazione di API HTTP.
Terminal
18. : registra le sessioni di lavoro nel terminale come animazione SVG.
19. : registriamo le sessioni del terminale.
20. : strumenti per la riga di comando, genera grafici.
Code Editor
21. : formatter di codice senza compromessi.
22. : editor di codice sperimentale per scrivere algoritmi.
23. : strumento di refactoring a livello di albero sintattico.
Debugging
24. : consente di visualizzare come viene utilizzato il tempo nella tua applicazione senza riavviarla.
25. : debugger grafico che utilizza AST.
26. : debugger simpatico.
Compiler
27. : traduttore da Python 3.7 a JavaScript.
28. : stack di datascience nel browser.
Data Related
29.: validazione dei dati.
30. : framework di programmazione basato su dati per il lavoro con i data pipeline (Web Crawler, Machine Learning, Trading Quantitativo, ecc.).
31. : test comparativi delle prestazioni nelle operazioni con Pandas.
Chart
32. : collezione di script per disegnare figure belle e animare algoritmi.
33. : aiuta i data scientist a creare grafici.
34. : strumento per la rappresentazione geometrica di dati multidimensionali.
P.S.
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Fonte: habr.com
