34 open source библиотеки Python (2019)

Original author: Mybridge
  • Translation
image

Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные.

image

Мы сгруппировали эти библиотеки в 8 категорий.

EDISON Software - web-development
Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая поисковой оптимизацией и SEO, а также занимается разработкой мобильных приложений Android и iOS.

Python Toolkit


1. Pipenv: Python Development Workflow for Humans.

image

2. Pyxel: Разработка ретро-игр на Python.

image

3. PyTest v3.5: Фреймворк, помогающий писать короткие тесты, и масштабируется для сложных функциональных тестов.

image


4. Poetry: Упрощает dependency management и packaging.

image

5. Loguru: Упрощает логи.

image

6. Faust: библиотека для стриминговых/потоковых приложений.

image

7. Pampy: The Pattern Matching о котором вы мечтали.

image

8. Pyre-check: Performant type-checking.

image

9. Delorean, библиотека для работы со временем и датами.

image

10. Cirq: библиотека для работы с схемами Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).

image

11. Python-nubia: Фреймворк для работы с командной строкой.

image

Web


12. Requests-HTML: HTML Parsing for Humans.

image

13. Bokeh: интерактивная визуализация данных в современных браузерах.

image

14. Vibora: быстро, клёво, асинхронно.

image

15. Pywebview v2.0: Отображаем HTML-контент в отдельном окне.

image

16. WhatWaf: Обнаружение и обход брандмауэров и систем защиты веб-приложений.

image

17. Molten: минималистичный и быстрый фреймворк для создания HTTP API.

image

Terminal


18. Termtosvg: записываем сессии работы с терминалом как SVG-анимацию.

image

19. Asciinema v2.0: записываем терминальные сессии.

image

20. Termgraph: инструменты для командной строки, рисует графики.

image

Code Editor


21. Black: бескомпромиссный code formatter.

image

22. Algojammer: экспериментальный редактор кода для написания алгоритмов.

image

23. Bowler: инструмент рефакторинга на уровне синтаксического дерева.

image

Debugging


24. Py-spy: позволяет визуализировать, на что ваша программа тратит время, не перезапуская программу.

image

25. Birdseye: графический дебаггер, использующий AST.

image

26. Icecream: няшный дебаггер.

image

Compiler


27. Transcrypt: транслятор Python 3.7 to JavaScript.

image

28. Pyodide: datascience-стек в браузере.

image

Data Related


29. Voluptuous: валидация данных.

image

30. Botflow: Data driven programming framework for Data pipeline work (Web Crawler, Machine Learning, Quantitative Trading.etc).

image

31. Fast-Pandas: сравнительные тесты производительности в Pandas операциях.

image

Chart


32. A Tour in the Wonderland of Math with Python: коллекция скриптов для рисования красивых фигур и анимации алгоритмов.

image

33. Chartify: помогает data scientists создавать графики.

image

34. Hypertools v0.5: A инструмент для геометрического представления многомерных данных.

image

P.S.


Поделитесь своим опытом использования данных библиотек или расскажите о ваших находках за 2019 год.
Edison
351.86
Изобретаем успех: софт и стартапы
Share post

Comments 15

  • UFO just landed and posted this here
      +2

      Есть неплохой репозиторий: https://github.com/lk-geimfari/awesomo/blob/master/languages/PYTHON.md
      Кстати, как есть и для других языков.

        0
        20. Termgraph: инструменты для командной строки, рисует графы.

        Наверное, все-таки, графики.
        +2
        FastApi офигенный фреймворк для веб апи вот пример github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql/tree/master/%7B%7Bcookiecutter.project_slug%7D%7D может и в асинхронщину.
        marshmallow, trafaret, pydantic для валидации схемы.
        pipenv уж очень тормозной. poetry побыстрее, но тоже как то не очень и не так популярна. ждем когда запилят __pypackages__ с pyenv этого будет достаточно
          –1

          Ссылка номер 6 ведет на бессмысленную картинку.

          +2
          смысла в этом списке со столь кратким описанием практически нет.
            +1
            Смысл есть. Я например о трансляторе питона в джаваскрипт не знал. А он мне как раз сейчас как то самое яичко к христову дню! Автору респект.
            +1
            Забавно… Сейчас делаю некий довольно интересный проект на питоне и верилоге по воссозданию старого железа на FPGA (хочу выложить в паблик и написать статью на хабре). Только командной строкой обойтись не удалось, в одном месте потребовался GUI. А GUI я люблю делать браузерный. Уже начал ваять его на typescript-е и тут узнал что есть транслятор питона в джаваскрипт! А значит есть возможность сделать на питоне вообще всё! Классно!!! Спасибо огромное за инфу!
              +1
              Нда… Посмотрел, решил всё-таки делать на тайпскрипте. Объект document не импортируется, подсказок IDE следовательно нет. Что неудобно. Но всё равно большое спасибо. Очень интересная подборка библиотек.
                0

                Подборка интересная, да, но описаний не хватает. Пришлось идти по каждой незнакомой ссылке и читать.


                О трансляторе Python в Javascript уже узнал до этого, впрочем: автор делал доклад на PyCon USA 2019, смотрел запись. В принципе уже из записи стало понятно, что пока это не годится для использования в production.


                А для себя учу Elm для frontend задач, ибо не люблю Javascript. Сколько не пытаюсь, никак не могу заставить себя его полюбить.

                  0
                  Ну с джаваскриптом Вы не одиноки :))) Не хочу затевать флуд, флейм и холивар, но IMHO гадство редкостное. А с трансляцией питона в джаваскрипт — не знаю. Мне показалось что transcrypt вполне годен. Жаль только туда не добавили какие-то фейковые питоньи классы, якобы для работы с DOM (а на самом деле исключительно чтобы за них цеплялась IDE). По-моему уж это-то сделать легко! Хотя в принципе наверно лучше написать транслятор тайпскриптовских ts.d в фейковые питоньи классы.
                  Кстати почему именно Elm ??? Штука по-моему далеко не мейстримная. Мне самому из заменителей джаваскрипта больше всего понравилась scala.js. Увы, для scala нет вменяемой IDE. JetBrains Idea мне не нравится. Тяжелая, тормозная и неуклюжая. Зато очень нравится питонья WingIde. Легкая, шустрая, великолепно документированная! И очень хотелось бы припахать её для веб-дизайна тоже. Тем более в тех случаях когда мне требуется GUI, я предпочитаю делать его в браузере. Так что хоть веб-дизайн далеко не основное чем я занимаюсь (я в основном железячник), заниматься этим приходится хоть не часто, но всё-таки регулярно.
                    0
                    Ну с джаваскриптом Вы не одиноки :))) Не хочу затевать флуд, флейм и холивар, но IMHO гадство редкостное.

                    Я не стал так откровенно писать, потому что за это легко можно получить минус в карму. Есть три священных столпа, которые на Хабре опасно критиковать: политика (критиковать либеральную политику), PHP (в статьях про PHP) и Javascript (в статьях про Javascript). Минусы в карму гарантированы.


                    Кстати почему именно Elm ??? Штука по-моему далеко не мейстримная. Мне самому из заменителей джаваскрипта больше всего понравилась scala.js.

                    Во-первых, я не знаком со Скалой. Никогда на ней не писал, и слышал множество противоречивых отзывов. Одни отзываются очень хорошо, другие критикуют.
                    Во-вторых, в данном случае я просто решил наконец сделать какой-нибудь pet-проект, впервые лет за 10-15, и захотелось для фана что-то совсем необычное.
                    В-третьих, я смотрел некоторые доклады по Elm на YouTube, и докладчики показывают графики роста популярности Elm, которая растет вполне себе за популярностью React. Не знаю, какая была методика измерения популярности, но график меня впечатлил. Такими темпами, Elm скоро станет мейнстримом.


                    JetBrains Idea мне не нравится. Тяжелая, тормозная и неуклюжая. Зато очень нравится питонья WingIde. Легкая, шустрая, великолепно документированная!

                    Ох, я помню, что первое время мне тоже было тяжело привыкнуть к идее за ее монструозность. Но те возможности, которые она предоставляет, превосходят абсолютно все остальные IDE. Я ничего сравнимого не видел. Имею в виду именно понимание идеей кода. Она отлавливает столько ошибок еще на этапе написания.


                    А скорость они постоянно улучшают. С каждым релизом она становилась все быстрее и на современном железе последние версии работают быстро. У меня есть ноутбук 5-летней давности: Core i5/12 Гб RAM. Не испытывал особых проблем с производительностью в Idea на нем. Недавно переключился на ноутбук с Core i7, тут вообще все летает.

              0
              Зашел глянуть что интересного могут дать либы на питон, а тут просто по пол строчки описания и картинки, это разве тянет на статью?
              Да можно выбрать нужное направление и погуглить про либу, но какая это статья, если приходится гуглить еще.

              Only users with full accounts can post comments. Log in, please.