2015 年出现的十大流行 Python 库

jopen 8年前

Python编程语言的一大优势,就在于其丰富的第三方库。经过过去一年的时间,Python的世界中又涌现出了哪些优秀的第三方库呢?在本文中,我将给大家介绍2015年新出现的十大Python开发库。这里比较的范围,指的是在2015新开发或创建的第三方库。

1. Keras

Keras是一个高度模块化的神经网络库,用Python语言编写,可以基于TensorFlow或Theano框架运行。Keras的开发者在设计时,就注重支持快速实验这一特性。使用Keras库,可以极大地缩短从想法到实现之间的时间。

2. yapf

yapf是一个Python文件代码格式化工具,但与其他类似工具采取了不同的算法。它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format。大体上来说,这个算法获取代码,然后把初始代码重新编排,即便初始代码并没有违背规范,也可使其达到遵循代码规范的最佳格式。 这个理念和 Go 语言中的 gofmt 工具相似,终结关于格式的各种“圣战”。如果一个项目的代码库,无论何时修改,通过 YAPF 优化后,代码风格可统一,在每次代码审查中,也就没有必要争论风格了。

YAPF 的终极目标是生成和遵循代码规范的程序员写出的一样的代码。可帮你减少维护代码的苦差事。

3. tqdm

tqdm(读音:taqadum, تقدّم)在阿拉伯语中的意思是进展。tqdm可以在长循环中添加一个进度提示信息,用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator),是一个快速、扩展性强的进度条工具库。

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4. pyvim

用Python语言实现的Vim编辑器。

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5. snake

Snake用来取代Vim的VimScript进行Vim的插件编程,借由Python的强大,让插件编程如虎添翼。

6. reverse-geocoder

用Python实现的反向地理信息编码器(geocoder),性能强,可离线使用。

7. pyxley

使用Flask和React.js,快速开发数据面板(dashboard。在网页上显示一个数据面板是与人分享数据科学发现的最直观方法。对R语 言来说有Shiny来简化数据科学家开发网页的工作,而Pyxley就相当于Python版的Shiny。使用Pyxley不光不用写HTML、CSS, 你还可以加入自己的JavaScript来进行定制。

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8. pupy

Pupy是一个远程管理工具(Administration Tool),开源并且支持多个平台。Pupy还内置了一个Python解释器,可以从内存中加载Python包,访问远程Python对象。

9. tomorrow

Tomorrow为Python 2.7中的异步代码提供了神奇的装饰器语法实现。示例如下:

import timeimport requestsfrom 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推出的一个新项目,目前还是预览版。它试图解决的就是数据集规模的问题,但对用户提供的确是单机上Python的体验,而且能够与现有的 Python数据生态圈(Pandas、Scikit-learn、Numpy)进行集成。未来它还计划加入与机器学习和高级分析集成的功能。

参考链接:http://blog.apcelent.com/most-popular-python-library-2015.html

转载自:codingpy.com