Chúng tôi đã xem xét và so sánh 10 thư viện nguồn mở cho Python và chọn ra 000 thư viện hữu ích nhất.
Chúng tôi đã nhóm các thư viện này thành 8 loại.
Bài viết được dịch với sự hỗ trợ của EDISON Software, công ty và .
Bộ công cụ Python
1. : Quy trình phát triển Python cho con người.
2. : Phát triển trò chơi retro bằng Python.
3. : Một framework giúp bạn viết các bài kiểm tra và thang đo ngắn cho các bài kiểm tra chức năng phức tạp.
4. : Đơn giản hóa việc quản lý và đóng gói phụ thuộc.
5. : Đơn giản hóa nhật ký.
6. : Thư viện dành cho các ứng dụng phát trực tuyến/phát trực tuyến.
7. : Sự phù hợp với khuôn mẫu mà bạn hằng mơ ước.
8. : Kiểm tra loại hiệu suất.
9. , một thư viện để làm việc với thời gian và ngày tháng.
10. : Một thư viện để làm việc với các mạch Lượng tử quy mô trung gian ồn ào (NISQ).
11. : Một framework để làm việc với dòng lệnh.
web
12. : Phân tích cú pháp HTML cho con người.
13. : Trực quan hóa dữ liệu tương tác trong các trình duyệt hiện đại.
14. : nhanh, mát, không đồng bộ.
15. : Hiển thị nội dung HTML trong một cửa sổ riêng.
16. : Phát hiện và vượt qua tường lửa và hệ thống bảo mật ứng dụng web.
17. : Một khung tối giản và nhanh chóng để tạo API HTTP.
Thiết bị đầu cuối
18. : chúng tôi ghi lại các phiên với thiết bị đầu cuối dưới dạng hoạt ảnh SVG.
19. : chúng tôi ghi lại các phiên cuối.
20. : công cụ dòng lệnh, vẽ đồ thị.
Code Editor
21. : trình định dạng mã kiên quyết.
22. : trình soạn thảo mã thử nghiệm để viết thuật toán.
23. : Một công cụ tái cấu trúc ở cấp cây cú pháp.
Gỡ lỗi
24. : Cho phép bạn hình dung chương trình của bạn đang dành thời gian vào việc gì mà không cần phải khởi động lại chương trình.
25. : Trình gỡ lỗi đồ họa sử dụng AST.
26. : trình gỡ lỗi dễ thương.
Trình biên dịch
27. : Trình dịch Python 3.7 sang JavaScript.
28. : ngăn xếp khoa học dữ liệu trong trình duyệt.
Dữ liệu liên quan
29.: xác nhận dữ liệu.
30. : Khung lập trình hướng dữ liệu cho công việc Đường ống dữ liệu (Trình thu thập thông tin web, Học máy, Giao dịch định lượng.etc).
31. : các bài kiểm tra hiệu suất so sánh trong hoạt động của Pandas.
Biểu đồ
32. : một bộ sưu tập các tập lệnh để vẽ các hình khối đẹp mắt và các thuật toán hoạt hình.
33. : Giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo biểu đồ.
34. : Một công cụ biểu diễn hình học của dữ liệu đa chiều.
PS
Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn khi sử dụng các thư viện này hoặc cho chúng tôi biết về những phát hiện của bạn trong năm 2019.
Nguồn: www.habr.com