Revisamos e comparamos 10 bibliotecas de código aberto para Python e selecionamos as 000 mais úteis.
Agrupamos essas bibliotecas em 8 categorias.
O artigo foi traduzido com o apoio da EDISON Software, que E .
Kit de ferramentas Python
1. : Fluxo de trabalho de desenvolvimento Python para humanos.
2. : Desenvolvimento de jogos retrô em Python.
3. : uma estrutura que ajuda a escrever testes curtos e escalas para testes funcionais complexos.
4. : simplifica o gerenciamento e o empacotamento de dependências.
5. : simplifique os registros.
6. : Biblioteca para aplicativos de streaming/streaming.
7. : A correspondência de padrões com a qual você sempre sonhou.
8. : Verificação de tipo de desempenho.
9. , uma biblioteca para trabalhar com horários e datas.
10. : Uma biblioteca para trabalhar com circuitos Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. : uma estrutura para trabalhar com a linha de comando.
Web
12. : Análise de HTML para humanos.
13. : Visualização interativa de dados em navegadores modernos.
14. : rápido, legal, assíncrono.
15. : exibe o conteúdo HTML em uma janela separada.
16. : Detecte e ignore firewalls e sistemas de segurança de aplicativos da web.
17. : Uma estrutura minimalista e rápida para a criação de APIs HTTP.
terminal
18. : gravamos sessões com o terminal como animação SVG.
19. : gravamos sessões de terminal.
20. : ferramentas de linha de comando, desenha gráficos.
Editor de código
21. : formatador de código intransigente.
22. : editor de código experimental para escrever algoritmos.
23. : uma ferramenta de refatoração no nível da árvore de sintaxe.
depuração
24. : permite que você visualize em que seu programa está gastando tempo sem precisar reiniciá-lo.
25. : Depurador gráfico usando AST.
26. : depurador fofo.
Compilador
27. : Tradutor de Python 3.7 para JavaScript.
28. : pilha de ciência de dados no navegador.
Dados Relacionados
29.: data de validade.
30. : Estrutura de programação orientada a dados para trabalho de pipeline de dados (Web Crawler, Machine Learning, Quantitative Trading.etc).
31. : testes comparativos de desempenho em operações Pandas.
de cores
32. : uma coleção de scripts para desenhar belas formas e animar algoritmos.
33. : ajuda os cientistas de dados a criar gráficos.
34. : Uma ferramenta para representação geométrica de dados multidimensionais.
PS
Compartilhe sua experiência usando essas bibliotecas ou conte-nos sobre suas descobertas em 2019.
Fonte: habr.com