Sinuri at inihambing namin ang 10 open source na library para sa Python at pinili ang 000 na pinakakapaki-pakinabang.
Pinag-grupo namin ang mga aklatang ito sa 8 kategorya.
Ang artikulo ay isinalin sa suporta ng EDISON Software, na At .
Toolkit ng Python
1. : Python Development Workflow para sa mga Tao.
2. : Pag-unlad ng mga retro na laro sa Python.
3. : Isang balangkas na tumutulong sa iyong sumulat ng mga maiikling pagsubok at timbangan para sa mga kumplikadong functional na pagsubok.
4. : Pinapasimple ang pamamahala sa dependency at packaging.
5. : Pasimplehin ang mga log.
6. : Library para sa streaming/streaming na mga application.
7. : Ang Pattern Matching na pinapangarap mo.
8. : Performant type-checking.
9. , isang library para sa pagtatrabaho sa mga oras at petsa.
10. : Isang library para sa pagtatrabaho sa Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) circuits.
11. : Isang balangkas para sa pagtatrabaho sa command line.
web
12. : Pag-parse ng HTML para sa mga Tao.
13. : Interactive na visualization ng data sa mga modernong browser.
14. : mabilis, cool, asynchronous.
15. : Ipakita ang nilalamang HTML sa isang hiwalay na window.
16. : I-detect at i-bypass ang mga firewall at web application security system.
17. : Isang minimalistic at mabilis na balangkas para sa paglikha ng mga HTTP API.
Pandulo
18. : nagre-record kami ng mga session sa terminal bilang SVG animation.
19. : nagre-record kami ng mga terminal session.
20. : command line tool, gumuhit ng mga graph.
Editor ng Code
21. : walang kompromiso na taga-format ng code.
22. : pang-eksperimentong code editor para sa pagsulat ng mga algorithm.
23. : Isang refactoring tool sa antas ng syntax tree.
Pag-debug
24. : Binibigyang-daan kang mailarawan kung ano ang ginugugol ng iyong programa nang hindi kinakailangang i-restart ang program.
25. : Graphical debugger gamit ang AST.
26. : cute na debugger.
tagatala
27. : Python 3.7 sa tagasalin ng JavaScript.
28. : datascience stack sa browser.
Kaugnay ng Data
29.: pagpapatunay ng datos.
30. : Data driven programming framework para sa Data pipeline work (Web Crawler, Machine Learning, Quantitative Trading.etc).
31. : mga pagsubok sa paghahambing sa pagganap sa mga pagpapatakbo ng Pandas.
Tsart
32. : isang koleksyon ng mga script para sa pagguhit ng magagandang hugis at animating algorithm.
33. : Tumutulong sa mga data scientist na gumawa ng mga graph.
34. : Isang tool para sa geometric na representasyon ng multidimensional na data.
PS
Ibahagi ang iyong karanasan sa paggamit ng mga aklatang ito o sabihin sa amin ang tungkol sa iyong mga natuklasan sa 2019.
Pinagmulan: www.habr.com