5月iOS設(shè)備性能榜：M1 M2依舊是榜單前五
和上個(gè)月一樣，沒(méi)有新品發(fā)布的iOS設(shè)備性能榜的上榜設(shè)備并沒(méi)有什么更替，僅僅只有跑分變化而產(chǎn)生的排名變動(dòng)，剛剛開(kāi)始的蘋(píng)果WWDC2023，推出的產(chǎn)品也依舊是新款Mac Pro、新款Mac Stu
Python作為一門(mén)流行的編程語(yǔ)言，擁有著龐大的生態(tài)系統(tǒng)和豐富的工具庫(kù)，為開(kāi)發(fā)者們提供了無(wú)限可能。在這篇文章中，我們將介紹21個(gè)開(kāi)發(fā)者必備的Python工具，涵蓋了開(kāi)發(fā)、調(diào)試、測(cè)試、性能優(yōu)化和部署等多個(gè)方面。
Jupyter Notebook是一種交互式的開(kāi)發(fā)環(huán)境，它可以在網(wǎng)頁(yè)瀏覽器中編寫(xiě)和運(yùn)行代碼，展示結(jié)果，并添加文本說(shuō)明、圖像和其他元素，支持多種編程語(yǔ)言，包括Python、R和Julia等，但最為常見(jiàn)的用途是作為Python編程的工具。Jupyter Notebook可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)和教育領(lǐng)域。
Pip是Python的包管理工具，用于安裝和管理Python包。它允許用戶輕松地安裝、卸載、更新和管理Python包和其依賴(lài)關(guān)系。Pip可以從Python包索引（PyPI）中下載并安裝成千上萬(wàn)的第三方包，這些包包括用于各種用途的庫(kù)、工具和框架。通過(guò)Pip，開(kāi)發(fā)人員可以快速方便地將所需的包集成到項(xiàng)目中，從而提高開(kāi)發(fā)效率并且降低重復(fù)造輪子的成本。Pip通常隨著Python一起安裝，因此幾乎所有的Python開(kāi)發(fā)環(huán)境都可以直接使用它。
pip install <package_name> Visual Studio Code（VSCode）是由微軟開(kāi)發(fā)的免費(fèi)開(kāi)源的輕量級(jí)代碼編輯器，它支持多種編程語(yǔ)言，包括Python。VSCode具有豐富的擴(kuò)展生態(tài)系統(tǒng)，用戶可以根據(jù)自己的需求安裝各種插件，以擴(kuò)展其功能。對(duì)于Python開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，VSCode提供了豐富的功能，包括代碼補(bǔ)全、調(diào)試支持、集成的終端、Git集成等等。它還支持Jupyter Notebook，使得數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以在同一個(gè)環(huán)境中進(jìn)行代碼編寫(xiě)和實(shí)驗(yàn)。由于其靈活性和豐富的功能，VSCode已成為許多開(kāi)發(fā)者的首選編輯器之一。
Requests是一個(gè)簡(jiǎn)單而優(yōu)雅的Python HTTP庫(kù)，允許發(fā)送HTTP請(qǐng)求并與Web服務(wù)進(jìn)行交互。它提供了一個(gè)高級(jí)接口，用于發(fā)出請(qǐng)求、處理響應(yīng)以及管理cookie和會(huì)話。Requests在諸如網(wǎng)絡(luò)抓取、API交互和從Web服務(wù)中檢索數(shù)據(jù)等任務(wù)中被廣泛使用。
Beautiful Soup是一個(gè)用于解析HTML和XML文檔的Python庫(kù)，它提供了從網(wǎng)頁(yè)中提取數(shù)據(jù)的功能。Beautiful Soup 可以幫助開(kāi)發(fā)者快速解析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，提取所需的信息，并以簡(jiǎn)單直觀的方式進(jìn)行操作。由于其易用性和靈活性，Beautiful Soup 在網(wǎng)絡(luò)抓取和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
Scrapy 是一個(gè)基于 Python 的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)框架，用于快速、高效地構(gòu)建和擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)。它提供了強(qiáng)大的功能，包括異步處理、管道處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。Scrapy 還具有靈活的架構(gòu)，可以輕松處理網(wǎng)頁(yè)解析、數(shù)據(jù)提取和爬取規(guī)則的定義。由于其功能強(qiáng)大且易于擴(kuò)展的特點(diǎn)，Scrapy 成為許多開(kāi)發(fā)者在進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)爬取任務(wù)時(shí)的首選框架。
Python的Web開(kāi)發(fā)框架是一系列工具和庫(kù)的集合，它們幫助開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建Web應(yīng)用程序和網(wǎng)站。這些框架提供了許多功能，如路由處理、模板渲染、數(shù)據(jù)庫(kù)集成、表單處理等，使得開(kāi)發(fā)人員能夠以更高效的方式構(gòu)建功能強(qiáng)大的Web應(yīng)用。
Flask 是一個(gè)輕量級(jí)的 Python Web 開(kāi)發(fā)框架，具有簡(jiǎn)單而靈活的設(shè)計(jì)。它提供了基本的工具和庫(kù)，使得開(kāi)發(fā)者能夠快速構(gòu)建 Web 應(yīng)用程序。Flask 不會(huì)強(qiáng)加太多約束，因此開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)自己的需求選擇適合的擴(kuò)展來(lái)構(gòu)建應(yīng)用。Flask被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建小型至中型的 Web 應(yīng)用，以及構(gòu)建 RESTful API。
Streamlit是一個(gè)用于數(shù)據(jù)應(yīng)用快速開(kāi)發(fā)的Python庫(kù)，它可以讓用戶使用簡(jiǎn)單的Python腳本來(lái)創(chuàng)建交互式的Web應(yīng)用。通過(guò)Streamlit，用戶可以輕松地將數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)化為具有用戶界面的應(yīng)用程序，無(wú)需深入了解前端開(kāi)發(fā)知識(shí)。
FastAPI 是一個(gè)現(xiàn)代的、高性能的 Python Web 框架，專(zhuān)門(mén)用于構(gòu)建 API。它基于 Python 3.7+ 的標(biāo)準(zhǔn)類(lèi)型提示，支持自動(dòng)化的交互式文檔生成，以及對(duì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和輸入/輸出的自動(dòng)化處理。FastAPI 提供了快速、高效的性能，并且易于使用。它是構(gòu)建 Web API 的首選框架之一，特別適用于構(gòu)建高性能的后端服務(wù)。
pandas 是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析工具，提供了快速、強(qiáng)大、靈活和易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使得數(shù)據(jù)處理和分析變得更加簡(jiǎn)單和直觀。它主要提供了兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series和 DataFrame，并且支持各種數(shù)據(jù)操作和處理，如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并、切片、索引等，是Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中不可或缺的工具之一。
NumPy是Python中用于科學(xué)計(jì)算的一個(gè)重要庫(kù)，它提供了多維數(shù)組對(duì)象以及用于數(shù)組操作的大量函數(shù)，還提供了廣播功能、整合 C/C++/Fortran 代碼的工具，以及線性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)生成等功能，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域。
SQLAlchemy是一個(gè)用于Python的SQL工具和對(duì)象關(guān)系映射（ORM）庫(kù)，它提供了靈活且強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)功能，支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)后端，并允許開(kāi)發(fā)者使用 Python 語(yǔ)言來(lái)執(zhí)行各種數(shù)據(jù)庫(kù)操作，包括創(chuàng)建、讀取、更新和刪除（CRUD）等。同時(shí)，SQLAlchemy 還提供了高級(jí)的 ORM 功能，可以將數(shù)據(jù)庫(kù)表映射為 Python 對(duì)象，使得數(shù)據(jù)操作更加直觀和靈活，是Python數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)和數(shù)據(jù)持久化的重要工具。
Dask 是一個(gè)用于并行計(jì)算的靈活的并行計(jì)算庫(kù)，它與 Python 的 NumPy 和 Pandas 庫(kù)兼容，可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過(guò)并行化和分布式計(jì)算來(lái)加速數(shù)據(jù)處理和分析。它提供了類(lèi)似于 NumPy 和 Pandas 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和 API，并且可以在多核 CPU 或分布式計(jì)算框架上運(yùn)行。Dask 的設(shè)計(jì)使得它可以輕松地?cái)U(kuò)展到大規(guī)模計(jì)算集群，適用于需要處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
Matplotlib 是一個(gè)用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化的 Python 庫(kù)，它提供了豐富的繪圖工具和功能，可用于生成各種類(lèi)型的圖表、圖形和可視化。Matplotlib 可以創(chuàng)建線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖等多種圖表，同時(shí)支持自定義圖表樣式、標(biāo)簽、圖例等。作為Python中最流行的數(shù)據(jù)可視化工具之一，Matplotlib被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和報(bào)告生成等領(lǐng)域。
Seaborn 是一個(gè)基于 Matplotlib 的 Python 數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，旨在創(chuàng)建具有吸引力和信息豐富的統(tǒng)計(jì)圖形。它簡(jiǎn)化了創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)圖形的過(guò)程，提供了一些高級(jí)接口，使得繪圖更加簡(jiǎn)單且美觀，同時(shí)支持繪制各種統(tǒng)計(jì)圖形，包括線圖、條形圖、散點(diǎn)圖、箱線圖、熱力圖等，可用于數(shù)據(jù)探索、分析和可視化。Seaborn還提供了對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化分析的功能，使得用戶能夠快速地了解數(shù)據(jù)的特征和分布。
Plotly是一個(gè)用于創(chuàng)建交互式可視化的 Python 圖表庫(kù)，它提供了豐富的圖表類(lèi)型和交互功能，適用于創(chuàng)建各種復(fù)雜的圖表和數(shù)據(jù)可視化。通過(guò) Plotly，用戶可以創(chuàng)建交互式圖表、熱圖、3D圖形、地理地圖可視化等，并可以在 Web 應(yīng)用程序中進(jìn)行嵌入和展示。Plotly 還允許用戶創(chuàng)建動(dòng)態(tài)和實(shí)時(shí)更新的圖表，使得數(shù)據(jù)的交互式探索變得更加直觀和有趣，在數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)分析和報(bào)告展示等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
Pandas-Profiling 是一個(gè)用于生成數(shù)據(jù)報(bào)告的 Python 庫(kù)，它能夠自動(dòng)生成關(guān)于數(shù)據(jù)集的詳盡統(tǒng)計(jì)信息和可視化摘要。通過(guò) Pandas-Profiling，用戶可以輕松地了解數(shù)據(jù)的基本特征、分布、相關(guān)性和缺失值等情況，同時(shí)生成各種圖表和摘要信息，如直方圖、散點(diǎn)圖、相關(guān)矩陣等。這使得數(shù)據(jù)分析人員能夠更快速地對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步的探索和理解。Pandas-Profiling 能夠幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和潛在問(wèn)題，為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和處理提供了有價(jià)值的參考依據(jù)。
Scikit-learn 是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的 Python 庫(kù)，它提供了簡(jiǎn)單而高效的工具用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。Scikit-learn 包含了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維和模型選擇等。此外，它還提供了豐富的功能，如特征提取、特征選擇、模型評(píng)估和模型優(yōu)化等。Scikit-learn是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中不可或缺的工具之一，被廣泛應(yīng)用于實(shí)際的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)建模中。
Keras 是一個(gè)用于構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，它能夠在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 等后端上運(yùn)行。Keras 具有簡(jiǎn)單、直觀的接口，使得用戶能夠快速構(gòu)建和實(shí)驗(yàn)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Keras 支持快速的原型設(shè)計(jì)和模塊化構(gòu)建，同時(shí)提供了豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和模型組件，使得用戶能夠輕松地搭建復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。
PyTorch 是一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架，具有靈活的設(shè)計(jì)和易用的接口，適用于構(gòu)建各種深度學(xué)習(xí)模型。作為一個(gè)功能強(qiáng)大且靈活的工具，PyTorch 提供了張量計(jì)算和自動(dòng)微分的功能，可用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、進(jìn)行模型訓(xùn)練和推斷。PyTorch 還支持 GPU 加速計(jì)算，能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，它提供了豐富的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)功能，包括圖像處理、特征檢測(cè)、對(duì)象識(shí)別、攝像頭標(biāo)定、運(yùn)動(dòng)跟蹤等。OpenCV 支持多種編程語(yǔ)言，包括 Python、C++ 和 Java 等，因此在不同的平臺(tái)和系統(tǒng)上都得到了廣泛的應(yīng)用。作為一個(gè)功能強(qiáng)大而靈活的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，OpenCV 在圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-35570-0.html開(kāi)發(fā)者必備21個(gè)Python工具
聲明：本網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容旨在傳播知識(shí)，若有侵權(quán)等問(wèn)題請(qǐng)及時(shí)與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權(quán)所有 sitemap.xml
違法及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號(hào)
津公網(wǎng)安備 12010102000574號(hào)