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2020年優(yōu)秀10款Python工具包,個個都是精品

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2020已經(jīng)過去,在過去的一年里,又有非常多優(yōu)秀的Python庫涌現(xiàn)出來。相對于numpy、TensorFlow、pandas這些已經(jīng)經(jīng)過多年維護、迭代,對于大多數(shù)Python開發(fā)者耳熟能詳?shù)膸觳煌?/div>

 2020已經(jīng)過去,在過去的一年里,又有非常多優(yōu)秀的Python庫涌現(xiàn)出來。

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相對于numpy、TensorFlow、pandas這些已經(jīng)經(jīng)過多年維護、迭代,對于大多數(shù)Python開發(fā)者耳熟能詳?shù)膸觳煌?/p>

今天要給大家介紹的是誕生于2020年的新鮮Python庫,而且,本文介紹的這10個Python庫一直都受到非常好的維護。

廢話不多說,下面開始本文的正式內(nèi)容!

1. Typer

 

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或許,你并非經(jīng)常編寫 CLI 應(yīng)用程序,但是當(dāng)你編寫時,有可能會遇到很多障礙。

繼FastAPI的巨大成功之后,tiangolo用同樣的原則為我們帶來了Typer[1]:一個新的庫,它能讓你利用Python 3.6+的類型提示功能來編寫命令行接口。

這個設(shè)計確實讓Typer脫穎而出。除了確保你的代碼是正確的文檔,你還可以通過小小的改動得到一個帶有驗證的CLI接口。

而且通過使用類型提示,你可以在你的Python編輯器中獲得自動完成(比如VSCode),這將提高你的工作效率。

為了增強它的功能,Typer在另外一款非常知名的CLI工具Click的基礎(chǔ)之上做了很多優(yōu)化和改善。這意味著它可以利用它的所有優(yōu)點、社區(qū)和插件,同時以較少的模板代碼開始簡單的工作。

2. Rich

 

2020年最強10款Python工具包,個個都是精品

 

順著CLI的話題,在使用終端時,往往是單調(diào)的白色,這非常不利于分辨和閱讀。

你想給你的終端輸出添加色彩和與眾不同的風(fēng)格嗎?打印復(fù)雜的表格?顯示漂亮的進度條?Markdown?Emojis?

Rich[2]都能滿足你的要求。

請看示例截圖,了解一下它的功能。

3. Dear PyGui

 

2020年最強10款Python工具包,個個都是精品

 

雖然,正如我們所看到的,終端應(yīng)用可以很好看,但有時這還不夠,你需要一個真正的GUI。

為此,Dear PyGui[3]應(yīng)運而生,它是流行的Dear ImGui C++項目的Python移植。

Dear PyGui利用了在視頻游戲中流行的所謂即時模式范式。

這意味著動態(tài)GUI是一幀一幀獨立繪制的,不需要持久化任何數(shù)據(jù)。這使得這個工具與其他Python GUI框架有著本質(zhì)上的區(qū)別。

它具有很高的性能,并使用計算機的GPU來促進高動態(tài)界面的構(gòu)建,這在工程、模擬、游戲或數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中是經(jīng)常需要的。

4. PrettyErrors

 

2020年最強10款Python工具包,個個都是精品

 

這是一個讓你覺得:"怎么以前沒有人想到它?"的Python庫。

PrettyErrors[4]只做了一件事,而且做得很好。

在支持彩色輸出的終端中,它將混亂的報錯信息轉(zhuǎn)化為更適合我們?nèi)祟惖难劬斫馕龅臇|西。

不再苦苦掃描整個屏幕,定位報錯信息......現(xiàn)在你可以一目了然地找到它。

5. Diagrams

 

 

我們程序員喜歡解決問題和編碼。

但有時,作為非常需要的項目文檔的一部分,我們需要向其他同事解釋復(fù)雜的架構(gòu)設(shè)計。

傳統(tǒng)上,我們已經(jīng)求助于GUI工具,我們可以在圖表和可視化上下功夫,把它放在演示和文檔中。

但這不是唯一的方式。

Diagrams[5]可以讓你不用任何設(shè)計工具,直接在Python代碼中繪制云系統(tǒng)架構(gòu)。

只需要幾行代碼,就可以繪制一幅亮眼的架構(gòu)圖。

6. Hydra and OmegaConf

在做機器學(xué)習(xí)項目的研究和實驗時,總有無數(shù)的設(shè)置需要嘗試。

在一些應(yīng)用中,配置管理變得非常復(fù)雜。如果有一種結(jié)構(gòu)化的方式來處理這種復(fù)雜性,會極大的提高開發(fā)效率。

Hydra[6]是一個工具,它允許你以可組合的方式構(gòu)建配置,并從命令行或配置文件中覆蓋某些部分。

 

  1. python train_model.py variation=option_a,option_b 
  2.  
  3. ├── variation 
  4. │   ├── option_a.yaml 
  5. │   └── option_b.yaml 
  6. ├── base.yaml 
  7. └── train_model.py 

 

另一款工具,OmegaConf[7]為分層配置系統(tǒng)的基礎(chǔ)提供了一致的API,支持YAML、配置文件、對象和CLI參數(shù)等不同來源。

7. PyTorch Lightning

 

 

每一個能夠提高數(shù)據(jù)科學(xué)團隊生產(chǎn)力的工具都是價值連城的。

沒有理由讓在數(shù)據(jù)科學(xué)項目中工作的人每次都要重新發(fā)明輪子,反復(fù)思考如何更好地組織項目中的代碼,使用一些不太好維護的 "PyTorch boilerplate",或者用潛在的控制權(quán)換取使用更高級別的抽象。

Lightning[8]通過將科學(xué)與工程脫鉤,有助于提高生產(chǎn)力。它有點像TensorFlow的Keras,在某種意義上,它使你的代碼更加簡潔。

然而,它并沒有奪走你的控制權(quán)。它仍然是PyTorch,你可以使用所有常用的API。

這個庫可以幫助團隊利用軟件工程的良好實踐,圍繞組件的組織和明確的責(zé)任,構(gòu)建高質(zhì)量的代碼,可以輕松地擴展到多個GPU、TPU和CPU上進行訓(xùn)練。

這個庫可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)團隊中那些初級成員產(chǎn)生更好的結(jié)果,同時,更有經(jīng)驗的成員也會喜歡它,因為在不放棄控制權(quán)的前提下,提高了整體生產(chǎn)力。

8. Hummingbird

 

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不是所有的機器學(xué)習(xí)都是深度學(xué)習(xí)。很多時候,你的模型由scikit-learn中實現(xiàn)的比較傳統(tǒng)的算法組成(比如隨機森林),或者你使用梯度提升方法,比如流行的LightGBM和XGBoost。

然而,在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在發(fā)生很多變化。像PyTorch這樣的框架正在以令人窒息的速度前進,硬件設(shè)備也在優(yōu)化,以更快的速度和更低的功耗運行張量計算。如果我們能夠利用這些工作,更快、更高效地運行我們的傳統(tǒng)方法,豈不美哉?

這就是Hummingbird[9]的用武之地。

微軟的這個新庫可以將你訓(xùn)練好的傳統(tǒng)ML模型編譯成張量計算。

這很好,因為它可以讓你擺脫重新設(shè)計模型的需要。

截至目前,Hummingbird支持轉(zhuǎn)換到PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM,以及各種ML模型和矢量器。

9. HiPlot

 

2020年最強10款Python工具包,個個都是精品

 

幾乎每一位數(shù)據(jù)科學(xué)家在其職業(yè)生涯的某個階段都曾處理過高維數(shù)據(jù)。

不幸的是,人類的大腦并沒有足夠的能力直觀地處理這種數(shù)據(jù),所以我們必須借助其他技術(shù)。

今年年初,F(xiàn)acebook發(fā)布了HiPlot[10],這是一個幫助發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和模式的庫,使用平行圖和其他圖形方式來表示信息。在他們的發(fā)布博文中解釋了這個概念,但基本上是一種很好的、方便的可視化和過濾高維數(shù)據(jù)的方法。

HiPlot是交互式的,可擴展的,你可以從你的標(biāo)準(zhǔn)Jupyter Notebooks或通過它自己的服務(wù)器使用它。

10. Scalene

 

2020年最強10款Python工具包,個個都是精品

 

隨著Python庫的生態(tài)系統(tǒng)越來越復(fù)雜,我們發(fā)現(xiàn)自己編寫了越來越多的依賴于C擴展和多線程代碼的代碼。

在對比性能時,這就成了一個問題,因為CPython內(nèi)置的剖析工具不能正確處理多線程和本地代碼。

這時,Scalene[11]就來救場了。

Scalene是一個針對Python腳本的CPU和內(nèi)存剖析工具,它能夠正確處理多線程代碼,并區(qū)分運行Python和本地代碼的時間。

你不需要修改你的代碼,你只需要用scalene從命令行運行你的腳本,它就會為你生成一個文本或HTML報告,顯示每行代碼的CPU和內(nèi)存使用情況。

結(jié)語

一款好用的工具,能夠讓開發(fā)者事半功倍。

對于Python這種極度依賴第三方工具包的編程語言更是如此。

因為有了這些優(yōu)秀的工具,才使得Python生態(tài)得以完善和狀態(tài)。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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