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      2015年出現的十大流行 Python 庫

      • 發布:Linux培訓
      • 來源:Python運維
      • 時間:2016-01-11 17:33

      Python 編程語言的一大優勢,就在于其豐富的第三方庫。經過過去一年的時間, Python 的世界中又涌現出了哪些優秀的第三方庫呢?在本文中,我將給大家介紹2015年新出現的十大 Python 開發庫。這里比較的范圍,指的是在2015新開發或創建的第三方庫。

      十大Python庫

      1. Keras

      Keras是一個高度模塊化的神經網絡庫,用 Python 語言編寫,可以基于TensorFlow或Theano框架運行。Keras的開發者在設計時,就注重支持快速實驗這一特性。使用Keras庫,可以極大地縮短從想法到實現之間的時間。

      2. yapf

      yapf是一個 Python 文件代碼格式化工具,但與其他類似工具采取了不同的算法。它脫胎于由 Daniel Jasper 開發的 clang-format。大體上來說,這個算法獲取代碼,然后把初始代碼重新編排,即便初始代碼并沒有違背規范,也可使其達到遵循代碼規范的最佳格式。這個理念和 Go 語言中的 gofmt 工具相似,終結關于格式的各種“圣戰”。如果一個項目的代碼庫,無論何時修改,通過 YAPF 優化后,代碼風格可統一,在每次代碼審查中,也就沒有必要爭論風格了。

      YAPF 的終極目標是生成和遵循代碼規范的程序員寫出的一樣的代碼。可幫你減少維護代碼的苦差事。

      3. tqdm

      tqdm(讀音:taqadum)在阿拉伯語中的意思是進展。tqdm可以在長循環中添加一個進度提示信息,用戶只需要封裝任意的迭代器 tqdm(iterator),是一個快速、擴展性強的進度條工具庫。

      Python進度條

      tqdm工作演示:Python進度條

      4. pyvim

      用 Python 語言實現的Vim編輯器。

      用Python實現的Vim編輯器

      用Python實現的Vim編輯器

      5. snake

      Snake用來取代Vim的VimScript進行Vim的插件編程,借由 Python 的強大,讓插件編程如虎添翼。

      6. reverse-geocoder

      用 Python 實現的反向地理信息編碼器(geocoder),性能強,可離線使用。

      7. pyxley

      使用Flask和React.js,快速開發數據面板(dashboard)。在網頁上顯示一個數據面板是與人分享數據科學發現的最直觀方法。對R語言來說有Shiny來簡化數據科學家開發網頁的工作,而Pyxley就相當于 Python 版的Shiny。使用Pyxley不光不用寫HTML、CSS,你還可以加入自己的JavaScript來進行定制。

      Pyxley開發的數據面板

      Pyxley開發的數據面板

      8. pupy

      Pupy是一個遠程管理工具(Administration Tool),開源并且支持多個平臺。Pupy還內置了一個 Python 解釋器,可以從內存中加載 Python 包,訪問遠程 Python 對象。

      9. tomorrow

      Tomorrow為 Python 2.7中的異步代碼提供了神奇的裝飾器語法實現。示例如下:

          import time
          import requests
          from tomorrow import threads
          @threads(5)
          def download(url):
              return requests.get(url)
          if __name__ == "__main__":
              start = time.time()
              responses = [download(url) for url in urls]
              html = [response.text for response in responses]
              end = time.time()
              print "Time: %f seconds" % (end - start)

      10. ibis

      Ibis是Cloudera Labs推出的一個新項目,目前還是預覽版。它試圖解決的就是數據集規模的問題,但對用戶提供的確是單機上 Python 的體驗,而且能夠與現有的 Python 數據生態圈(Pandas、Scikit-learn、Numpy)進行集成。未來它還計劃加入與機器學習和高級分析集成的功能。

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