内容简介:在过去的一年里,本文作者比较了近一万个开源 Python 库,并从中选出了 34 个最有用的工具。它们在GitHub上的平均:star:️数量是 3293,包括 Python 工具、Web、终端、代码编辑器、编译器等。这些开源Python库被分为 8 个类别,如下图所示。
在过去的一年里,本文作者比较了近一万个开源 Python 库,并从中选出了 34 个最有用的工具。它们在GitHub上的平均:star:️数量是 3293,包括 Python 工具、Web、终端、代码编辑器、编译器等。
这些开源Python库被分为 8 个类别,如下图所示。
-
测试版本的内容目录参见GitHub(https://github.com/Mybridge/amazing-python-2019) (https://github.com/Mybridge/amazing-python-2019%EF%BC%89)
-
过去一年令人惊喜的机器学习项目(v.2019),参见这里(https://medium.mybridge.co/amazing-machine-learning-open-source-tools-projects-of-the-year-v-2019-95d772e4e985)
-
过去一年30个优秀的Python项目(v.2018),参见这里(https://medium.mybridge.co/30-amazing-python-projects-for-the-past-year-v-2018-9c310b04cdb3)
开源库可以加快你开发软件的速度。抽出足够的时间来玩转一下过去一年优秀的开源Python库吧。
推荐学习
-
A)初学者:The Python Bible™ |Everything You Need to Program in Python [57140 推荐,评分4.6/5]。(http://bit.ly/2Dci974)
-
B)深度学习:PythonTensorFlow深度学习完全指南 [53664 推荐,评分4.5/5] (http://bit.ly/2EatVy7)
No.1
Pipenv: 为人类提供的Python开发流程[Github 15710星](https://github.com/pypa/pipenv?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 2
Pyxel: Python复古游戏开发环境[GitHub4884星](https://github.com/kitao/pyxel?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 3
PyTest v3.5: 可以轻松编写小测试的Python框架,不过还需要扩展以支持复杂功能的测试。[GitHub 3631星](https://github.com/pytest-dev/pytest?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 4
Poetry: Python依赖关系管理,并且让封装更加容易。[GitHub3228星](https://github.com/sdispater/poetry?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 5
Loguru: 让Python日志变得简单(傻瓜式)。[GitHub 3048星](https://github.com/Delgan/loguru?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 6
Faust:用Python构建流式应用的库。[GitHub 2733星](https://github.com/robinhood/faust?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 7
Pampy: 你梦寐以求的用于Python的模式匹配。[GitHub 2399星](https://github.com/santinic/pampy?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 8
Pyre-check:高效的Python拼写检查。[GitHub 2242星](https://github.com/facebook/pyre-check?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 9
Delorean, Time Travel Made Easy: 用来清理在处理日期时间时出现的不便事实的Python库。[GitHub1502星](https://github.com/myusuf3/delorean?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 10
Cirq:用于创建、编辑和激活嘈杂中型量子(NISQ)电路的Python框架。[GitHub 1394星](https://github.com/quantumlib/Cirq?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 11
Python-nubia: 一个命令行交互式 shell 框架。[GitHub 1032星](https://github.com/facebookincubator/python-nubia?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 12
Requests-HTML: 适合人类的HTML解析(使用Python 3)[GitHub 8995星](https://github.com/kennethreitz/requests-html?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 13
Bokeh:一个交互式的Python可视化库,它能够在现代web浏览器中实现漂亮且有意义的数据视觉展现。[GitHub 8943星](https://github.com/bokeh/bokeh?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 14
Vibora: 快速、异步并且迷人的Pythonweb框架。[GitHub 4665星](https://github.com/vibora-io/vibora?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 15
Pywebview v2.0: 围绕webview组件的轻量级跨平台本机wrapper,它允许在自己专用的窗口显示HTML内容。[GitHub 1208星](https://github.com/r0x0r/pywebview?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 16
WhatWaf: 检测并绕过web应用防火墙和防护系统。[GitHub 995颗星](https://github.com/Ekultek/WhatWaf?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 17
Molten:用Python 3.6以及更高版本Python构建HTTP API的最小、可扩展、快速、高效框架。[GitHub 796颗星](https://github.com/Bogdanp/molten?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<终端>
No 18
Termtosvg: 将终端会话录制成用Python写的SVG动画。[GitHub 7522 颗星](https://github.com/nbedos/termtosvg?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 19
Asciinema v2.0: 使用Python开发的终端会话记录器。[GitHub 6668颗星](https://github.com/asciinema/asciinema?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 20
Termgraph:能够在终端绘制基本图形的Python命令行工具。[GitHub 2005颗星](https://github.com/mkaz/termgraph?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<代码编辑器>
No 21
Black:不妥协的Python代码格式化程序。[GitHub 7629颗星](https://github.com/ambv/black?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 22
Algojammer:用于在Python中写算法的实验性概念验证代码编辑器。[GitHub 2750颗星](https://github.com/ChrisKnott/Algojammer?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 23
Bowler:用于在语法树级别操作Python的重构工具。它可以实现安全、大规模的代码修改,同时保证结果代码的编译和运行。[GitHub 879 颗星](https://github.com/facebookincubator/bowler?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<调试>
No 24
Py-spy: Python程序采样分析器。它可以让你在不用重启或者修改程序的情况下就能够将Python程序的时间都花在哪进行可视化。[GitHub 3479颗星] (https://github.com/benfred/py-spy?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 25
Birdseye: 使用AST的快速、便捷且以表达为中心的图形化Python调试器。[GitHub 1068颗星](https://github.com/alexmojaki/birdseye?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 26
Icecream:甜美顺滑的打印调试器。[GitHub728颗星](https://github.com/gruns/icecream?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<编译器>
No 27
Transcrypt: Python 3.7到JavaScript的编译器——精湛、快速、开放![GitHub 1561颗星](https://github.com/qquick/Transcrypt?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 28
Pyodide:编译成WebAssembly 的Python科学栈。[GitHub 1041颗星](https://github.com/iodide-project/pyodide?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<数据相关>
No 29
Voluptuous:尽管起了Voluptuous(丰满的)这个名字,但这是一个Python数据验证库。[GitHub 1368颗星](https://github.com/alecthomas/voluptuous?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 30
Botflow:用于数据流程工作(如网络爬虫、机器学习、量化交易等等)的Python快速数据驱动编程框架。[GitHub 933颗星](https://github.com/kkyon/botflow?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 31
Fast-Pandas: pandas中针对不同大小数据帧的不同运算基准。[GitHub 798颗星](https://github.com/mm-mansour/Fast-Pandas?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
<图表>
No 32
A Tour in the Wonderland of Math with Python(基于Python的数学仙境之旅): 一组用于绘制漂亮的图像和模拟有趣的数学算法的Python脚本。[GitHub 3172颗星](https://github.com/neozhaoliang/pywonderland?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 33
Chartify: 让数据科学家画图变得更轻松的Python库。[GitHub 1817颗星](https://github.com/spotify/chartify?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
No 34
Hypertools v0.5:用于获取高维数据中的几何思想的Python工具箱。[GitHub 1353颗星](https://github.com/ContextLab/hypertools?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more)
原文链接:https://medium.mybridge.co/34-amazing-python-open-source-libraries-for-the-past-year-v-2019-93d6ee11aceb
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 2018开源代码安全报告:每个代码库平均包含64个漏洞
- 15000个Python开源项目中精选Top30,Github平均star为3707
- 算法 - 最好、最坏、平均复杂度
- Linux 求某一列平均值
- 理解 Linux 的平均负载和性能监控
- 新的网络优化方法:随机权值平均
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Agile Web Development with Rails, Third Edition
Sam Ruby、Dave Thomas、David Heinemeier Hansson / Pragmatic Bookshelf / 2009-03-17 / USD 43.95
Rails just keeps on changing. Rails 2, released in 2008, brings hundreds of improvements, including new support for RESTful applications, new generator options, and so on. And, as importantly, we’ve a......一起来看看 《Agile Web Development with Rails, Third Edition》 这本书的介绍吧!