誰(shuí)是2020年最強(qiáng)Python庫(kù)？年度Top10出爐
整理：蕾師師
轉(zhuǎn)自：量子位
2020年已經(jīng)過去了，國(guó)外的一家專門提供Python服務(wù)的網(wǎng)站Troy Labs，盤點(diǎn)出了2020年發(fā)布的Python庫(kù)Top10。
上榜的有FastAPI的升級(jí)版Typer、將CLI變成彩色的Rich、基于GUI框架的Dear PyGui、還有精簡(jiǎn)報(bào)錯(cuò)信息的PrettyErrors……總有一款是你想要的。
下面就讓我們一起來(lái)看看吧~
1、Typer
Typer跟FastAPI的原理相同，都是Python上用來(lái)構(gòu)建API服務(wù)的一個(gè)高性能框架。
它是FastAPI的升級(jí)版，不僅能夠準(zhǔn)確地記錄代碼，還能夠輕松地進(jìn)行CLI驗(yàn)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(dòng)補(bǔ)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(diǎn)和插件，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能。
開源地址：
https://github.com/tiangolo/typer
2、Rich
誰(shuí)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(yǔ)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(qiáng)大的。
Rich兼容性也不錯(cuò)，適用于Linux，Mac和Windows等多種系統(tǒng)。真彩色/表情符號(hào)可與新的Windows終端一起使用。
但是請(qǐng)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(gè)真正的GUI。
Dear PyGui是一個(gè)便于使用、功能強(qiáng)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(shí)模式范式和計(jì)算機(jī)的GPU來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)界面。即時(shí)模式范式在視頻游戲中非常流行，這意味著它的動(dòng)態(tài)GUI不需要保留任何數(shù)據(jù)，而是逐幀獨(dú)立繪制的。同時(shí)，它還使用GPU來(lái)建構(gòu)動(dòng)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(gè)精簡(jiǎn)Python錯(cuò)誤信息的工具，特點(diǎn)是界面十分簡(jiǎn)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(cuò)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(xiàng)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(shí)候，有時(shí)候需要跟同事解釋他設(shè)計(jì)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(kù)。
Diagrams讓不需要任何設(shè)計(jì)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(lái)自多家云服務(wù)商，包括AWS, Azure, GCP等。
僅需幾行代碼，就可以簡(jiǎn)單地創(chuàng)造出箭頭符號(hào)和結(jié)構(gòu)圖。
由于它使用Graphviz來(lái)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(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的時(shí)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(jiǎn)單。它能夠從命令行或者配置文件中覆蓋部分出來(lái)，無(wú)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(shí)驗(yàn)運(yùn)行速度。
Hydra兼容性強(qiáng)，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(shí)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(yùn)作可支持YAML、配置文件、對(duì)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(gè)研究成果。它是一個(gè)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(kuò)展模型可以在任何硬件（CPU、GPU、TPU）上運(yùn)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(yùn)行速度快。
Lightning能夠使DL / ML研究的40多個(gè)部分實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，例如GPU訓(xùn)練、分布式GPU（集群）訓(xùn)練、TPU訓(xùn)練等等……
因?yàn)長(zhǎng)ightning將可以將文件自動(dòng)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(duì)等。
開源地址：
https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning
8、Hummingbird
Hummingbird是微軟的一項(xiàng)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(jì)算，從而不需要設(shè)計(jì)新的模型。
還允許用戶使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架（例如PyTorch）來(lái)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(shí)現(xiàn)的。
Hummingbird還在Sklearn API之后提供了一個(gè)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(wú)需更改推理代碼。
它之所以被重點(diǎn)關(guān)注，還因?yàn)樗軌蛑С侄喾N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(lái)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(gè)庫(kù)，主要用于處理高維數(shù)據(jù)。
Facebook AI通過幾十個(gè)超參數(shù)和10萬(wàn)多個(gè)實(shí)驗(yàn)，利用HiPlot，來(lái)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(diǎn)：
首先，它的互動(dòng)性強(qiáng)，因?yàn)槠叫袌D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(jiǎn)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(kuò)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(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)換為HiPlot實(shí)驗(yàn)。
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(gè)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(jī)代碼的運(yùn)行時(shí)間。
你不需要修改代碼，只需運(yùn)行Scalene腳本，它就會(huì)生成一個(gè)文本形式的報(bào)告，顯示出每一行代碼的CPU和內(nèi)存的使用情況。通過這個(gè)文本報(bào)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(gè)，還有多個(gè)高性能的Python庫(kù)被點(diǎn)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(kù)嗎？
如果有的話，請(qǐng)?jiān)谠u(píng)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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