Przejrzeliśmy i porównaliśmy 10 000 biblioteka open source dla Pythona i wybraliśmy 34 najbardziej przydatne.
Pogrupowaliśmy te biblioteki w 8 kategoriach.
Artykuł został przetłumaczony przy wsparciu firmy EDISON Software, która , a także .
Python Toolkit
1. : Workflow rozwoju Pythona dla ludzi.
2. : Tworzenie gier retro w Pythonie.
3. : Framework, który ułatwia pisanie krótkich testów oraz skalowanie do bardziej złożonych testów funkcjonalnych.
4. : Ułatwia zarządzanie zależnościami i pakowanie.
5. : Ułatwia tworzenie logów.
6. : Biblioteka do aplikacji strumieniowych.
7. : The Pattern Matching, o którym marzyłeś.
8. : Wydajne sprawdzanie typów.
9. , biblioteka do pracy z czasem i datami.
10. : Biblioteka do pracy z schematami Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. : Framework do pracy z wierszem poleceń.
Web
12. : Parsowanie HTML dla ludzi.
13. : Interaktywna wizualizacja danych w nowoczesnych przeglądarkach.
14. : Szybko, fajnie, asynchronicznie.
15. : Wyświetlanie treści HTML w osobnym oknie.
16. : Wykrywanie i omijanie zapór ogniowych oraz systemów zabezpieczeń aplikacji webowych.
17. : Minimalistyczny i szybki framework do tworzenia HTTP API.
Terminal
18. : Rejestruj sesje terminalowe jako animację SVG.
19. : Rejestruj sesje terminalowe.
20. : Narzędzie do linii poleceń, które rysuje wykresy.
Code Editor
21. : Kompromisowy formatter kodu.
22. : Eksperymentalny edytor kodu do pisania algorytmów.
23. : Narzędzie do refaktoryzacji na poziomie drzewa składniowego.
Debugging
24. : Umożliwia wizualizację, na co twoja aplikacja traci czas, bez ponownego uruchamiania.
25. : Graficzny debugger, który wykorzystuje AST.
26. : Uroczy debugger.
Compiler
27. : Kompilator z Pythona 3.7 do JavaScriptu.
28. : Stos do nauki danych w przeglądarce.
Data Related
29.: Walidacja danych.
30. : Framework programowania opartego na danych do pracy z pipeline'ami danych (Web Crawler, uczenie maszynowe, handel ilościowy itd.).
31. : Testy wydajności w operacjach Pandas.
Chart
32. : Kolekcja skryptów do rysowania pięknych figur i animacji algorytmów.
33. : Pomaga naukowcom danych tworzyć wykresy.
34. : Narzędzie do geometrii wielowymiarowych danych.
P.S.
Podziel się swoimi doświadczeniami w korzystaniu z tych bibliotek lub opowiedz o swoich odkryciach z 2019 roku.
Źródło: habr.com
