34个最优秀好用的Python开源框架

2019 年 3 月 1 日 专知

【导读】 人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展,迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架,今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。


下面是从2018年中近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架,它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类,分布情况如下图:

Python ToolKit

  • Pipenv - 人类的Python开发工作流程

  • Pyxel - 一个复古的Python游戏开发环境


  • PyTest v3.5 - Python框架,可以轻松编写小型测试,然后进行扩展以支持复杂的功能测试



  • Poetry - Python依赖和包管理框架

  • Loguru - Python日志框架

  • Faust - Python流应用开发库


  • Pampy - Python的模式匹配框架


  • Pyre-check - Python高性能的类型检查框架

  • Delorean,Time Travel Made Easy - Python时间处理库

  • Cirq - 用于创建、编辑和调用Noisy Intermediate Scale QuanTum (NISQ)电路的python框架

  • Python-nubia - Python命令行和交互式shell框架


Web

  • Request-HTML - Python的HTML解析库

  • Bokeh - Python的可视化库,可以在Web浏览器上优美地展示数据


  • Vibora - 快速且异步的Python Web框架


  • Pywebview - 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器,允许在其专用窗口中显示HTML内容

  • WhatWaf - 检测并且绕过Web应用程序防火墙和保护系统

  • Molten - 一个轻量级的、可扩展的、高效且快速的构建HTTP API的Python框架

Terminal

  • Termtosvg - Python实现,可将终端会话记录为SVG动画

  • Asciinema v2.0 - 终端会话记录库

  • TermGraph - 可以在终端中绘制基本的图

Code Editor

  • Black - 优秀的Python代码格式化库

  • Algojammer - 使用Python实现算法时,用户实验和验证算法概念的代码编辑器

  • 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,同时保证生成的代码可以编译和运行

Code Editor

  • Py-spy - Python程序的采样分析器。 它允许您可视化Python程序花费的时间,而无需重新启动程序或以任何方式修改代码

  • Birdseye - 基于语法树的快速、方便、表达式为中心的图形化代码调试器

  • Icecream - 友好的代码调试器


Compiler

  • Transcrypt - Python实现的JS编译器

  • Pyodide - 编译成WebAssembly的Python科学堆栈库


Data Related

  • Voluptuous - Python实现的数据验证库

  • Botflow - Python实现的用于数据Pipline的数据驱动编程框架

  • Fast-Pandas - 针对不同的dataframe大小,为pandas的数据操作设置不同的操作基准


Chart

  • A Tour in the Wonderland of Math with Python - 一组python脚本,用于绘制美丽的数字和动画有趣的数学算法

  • Chartify - 高效的数据表格绘制Python库

  • Hypertools v0.5 - 用于获取高维数据几何含义的Python工具库

参考链接:https://medium.mybridge.co/34-amazing-python-open-source-libraries-for-the-past-year-v-2019-93d6ee11aceb

https://github.com/Mybridge/amazing-python-2019


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