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          我心目中最棒的 10 個 Python 庫

          共 4104字,需瀏覽 9分鐘

           ·

          2022-02-28 05:27

          ↑?關(guān)注 + 星標(biāo)?,每天學(xué)Python新技能

          后臺回復(fù)【大禮包】送你Python自學(xué)大禮包


          這篇文章我推薦 10個實用的 python 庫,每一個都是同類庫下的佼佼者,試用過后保準(zhǔn)你會愛上,要學(xué)就學(xué)這樣的庫。

          這里面有FastAPI的升級版Typer、將CLI變成彩色的Rich、基于GUI框架的Dear PyGui、還有精簡報錯信息的PrettyErrors……

          下面就讓我們一起來看看吧~

          # 1、Typer

          Typer跟FastAPI的原理相同,都是Python上用來構(gòu)建API服務(wù)的一個高性能框架。
          它是FastAPI的升級版,不僅能夠準(zhǔn)確地記錄代碼,還能夠輕松地進(jìn)行CLI驗證。
          Typer易于學(xué)習(xí)和使用,不需要用戶閱讀復(fù)雜的教程文檔即可上手。支持編輯器(如VSCode)代碼自動補全,提高開發(fā)人員的開發(fā)效率,減少bug的數(shù)量。
          其次,Typer還能配合命令行神器Click使用,就可以利用Click的優(yōu)點和插件,實現(xiàn)更復(fù)雜的功能。
          開源地址:https://github.com/tiangolo/typer

          # 2、Rich

          誰規(guī)定CLI界面一定得是黑白的?它也可以是彩色的。
          Rich API不僅能夠在終端輸出提供豐富的彩色文本和精美的格式,還提供了精美的表格、進(jìn)度條、編輯器、追蹤器、語法高亮等。如下圖所示。
          它還可以安裝在Python REPL上,所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以漂亮地輸出或標(biāo)注。
          總而言之,它是彩色的、漂亮的、強大的。
          Rich兼容性也不錯,適用于Linux,Mac和Windows等多種系統(tǒng)。真彩色/表情符號可與新的Windows終端一起使用。
          但是請注意,Rich必須要Python 3.6.1或以上版本。
          開源地址:https://github.com/willmcgugan/rich

          # 3、Dear PyGui

          如上所示,雖然終端應(yīng)用程序可以做成很漂亮的樣子。但是,你可能還需要一個真正的GUI。
          Dear PyGui是一個便于使用、功能強大的Python GUI框架。但是它與其他的Python GUI卻有著根本上的不同。
          它使用了即時模式范式和計算機的GPU來實現(xiàn)動態(tài)界面。即時模式范式在視頻游戲中非常流行,這意味著它的動態(tài)GUI不需要保留任何數(shù)據(jù),而是逐幀獨立繪制的。同時,它還使用GPU來建構(gòu)動態(tài)界面。
          Dear PyGui還可以繪圖、創(chuàng)建主題、創(chuàng)建2D游戲,還擁有一些小工具,比如說內(nèi)置文檔、日志記錄、源代碼查看器之類的,這些小工具可以協(xié)助App的開發(fā)。
          支持它的系統(tǒng)有:Windows 10(DirectX 11),Linux(OpenGL 3)和macOS(Metal)等。
          開源地址:https://github.com/hoffstadt/DearPyGui

          # 4、PrettyErrors

          PrettyErrors是一個精簡Python錯誤信息的工具,特點是界面十分簡潔友好。
          它最顯著的功能是支持在終端進(jìn)行彩色輸出,標(biāo)注出文件棧蹤跡,發(fā)現(xiàn)錯誤信息,過濾掉冗余信息,提取出關(guān)鍵部分,并且進(jìn)行彩色標(biāo)注,從而提高開發(fā)者的效率。
          而且它可以不用安裝,直接被導(dǎo)入項目中使用,但是需要先配置一些參數(shù),其導(dǎo)入和配置的參數(shù)如下:
          開源地址:https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors

          # 5、Diagrams

          程序員在編程的時候,有時候需要跟同事解釋他設(shè)計的程序代碼之間復(fù)雜的結(jié)構(gòu)關(guān)系,然而這不是一兩句話能說清楚的,需要畫表或者做脈絡(luò)圖。
          一般情況下,程序員使用GUI工具處理圖表,并將文稿進(jìn)行可視化處理。但是還有更好的方法,比如說使用Diagrams庫。
          Diagrams讓不需要任何設(shè)計類工具,直接在Python代碼中繪制云系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。它們的圖標(biāo)來自多家云服務(wù)商,包括AWS, Azure, GCP等。
          僅需幾行代碼,就可以簡單地創(chuàng)造出箭頭符號和結(jié)構(gòu)圖。
          由于它使用Graphviz來渲染圖,所以還需要先安裝好Graphviz。
          開源地址:https://github.com/mingrammer/diagrams

          # 6、Hydra and OmegaConf

          在做機器學(xué)習(xí)項目的時候,需要做一大堆的環(huán)境配置工作。因此,在一些復(fù)雜的應(yīng)用程序中,配置管理工作也相應(yīng)變得復(fù)雜。
          Hydra可以使配置工作變得簡單。它能夠從命令行或者配置文件中覆蓋部分出來,無需維護(hù)相似的配置文件,用組合的方式進(jìn)行配置,從而加快了實驗運行速度。
          Hydra兼容性強,擁有含插件的結(jié)構(gòu),能夠很好地與開發(fā)者的操作文件融合。它的插件還可以實現(xiàn)直接通過命令行,就把代碼發(fā)布到AWS或者其他云端系統(tǒng)。
          Hydra也離不開OmegaConf,兩者關(guān)系密不可分,OmegaConf為Hydra的分層配置系統(tǒng)提供了協(xié)同的API,二者協(xié)同運作可支持YAML、配置文件、對象、CLI參數(shù)等。
          開源地址:https://github.com/facebookresearch/hydra,https://github.com/omry/omegaconf

          # 7、PyTorch Lightning

          PyTorch Lightning也是Facebook的一個研究成果。它是一個輕巧的PyTorch包裝器,用于高性能AI研究,其最重要的特征是能夠解析PyTorch代碼,讓代碼研究成分和工程成分的分離。
          它的擴展模型可以在任何硬件(CPU、GPU、TPU)上運行,且容易被復(fù)制,刪除了大量的文件樣本,保持了自身的靈活性,運行速度快。
          Lightning能夠使DL / ML研究的40多個部分實現(xiàn)自動化,例如GPU訓(xùn)練、分布式GPU(集群)訓(xùn)練、TPU訓(xùn)練等等……
          因為Lightning將可以將文件自動導(dǎo)出到ONNX或TorchScript,所以它適用于進(jìn)行快速推理的AI研究員、BERT或者自監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究團(tuán)隊等。
          開源地址:https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning

          # 8、Hummingbird

          Hummingbird是微軟的一項研究成果,它能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的ML模型匯編成張量計算,從而不需要設(shè)計新的模型。
          還允許用戶使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架(例如PyTorch)來加速傳統(tǒng)的ML模型。
          它的推理API跟sklearn范例十分相似,都可以重復(fù)使用現(xiàn)有的代碼,但是它是用Hummingbird生成的代碼去實現(xiàn)的。
          Hummingbird還在Sklearn API之后提供了一個方便的統(tǒng)一推理API。這樣就可以將Sklearn模型與Hummingbird生成的模型互換,而無需更改推理代碼。
          它之所以被重點關(guān)注,還因為它能夠支持多種多樣的模型和格式。
          到目前為止,Hummingbird支持PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM等各種ML模型。
          開源地址:https://github.com/microsoft/hummingbird

          # 9、HiPlot

          由于ML模型變得越來越復(fù)雜,還有很多超參數(shù),于是就需要用到HiPlot。HiPlot是今年3月Facebook發(fā)行的一個庫,主要用于處理高維數(shù)據(jù)。
          Facebook AI通過幾十個超參數(shù)和10萬多個實驗,利用HiPlot,來分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
          它是用平行圖和其他的圖像方式,幫助AI研究者發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的相關(guān)性和模型,是一款輕巧的交互式可視化工具。
          HiPlot與其他可視化工具相比,有其特有的優(yōu)點:
          首先,它的互動性強,因為平行圖是交互式的,所以能夠滿足多種情況下的圖像可視化。
          其次,它簡單易用,可以通過IPython Notebook或者通過帶有“ hiplot”命令的服務(wù)直接使用。
          它還有具有可擴展性。默認(rèn)情況下,HiPlot的Web服務(wù)可以解析CSV或JSON文件,還可以為其提供自定義Python解析器,將實驗轉(zhuǎn)換為HiPlot實驗。
          開源地址:
          https://github.com/facebookresearch/hiplot
          參考鏈接:
          https://ai.facebook.com/blog/hiplot-high-dimensional-interactive-plots-made-easy

          # 10、Scalene

          Scalene是一個用于Python腳本的CPU和內(nèi)存分析器,能夠正確處理多線程代碼,還能區(qū)分Python代碼和本機代碼的運行時間。
          你不需要修改代碼,只需運行Scalene腳本,它就會生成一個文本形式的報告,顯示出每一行代碼的CPU和內(nèi)存的使用情況。通過這個文本報告,開發(fā)人員可以提高代碼的效率。
          Scalene的速度快、準(zhǔn)確率高,還能夠?qū)Ω吆哪艿拇a行進(jìn)行標(biāo)注。
          開源地址
          https://github.com/emeryberger/scalene
          除了以上10個,還有多個高性能的Python庫被點名了,例如Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops……等等,詳情查看底部鏈接。
          那么,你今年有發(fā)現(xiàn)好用的Python庫嗎?
          如果有的話,請在評論區(qū)一起分享一下呀~

          參考鏈接

          https://tryolabs.com/blog/2020/12/21/top-10-python-libraries-of-2020/

          https://www.upgrad.com/blog/reasons-why-python-popular-with-developers/

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