作為一款高度靈活和廣泛使用的編程語言,Python擁有無數(shù)寶藏般的庫,它們能極大地增強(qiáng)開發(fā)者的能力,讓繁重的任務(wù)變得輕而易舉。本文筆者總結(jié)了十個(gè)強(qiáng)大的Python庫,建議收藏!
https://github.com/bloomberg/memray
Memray是一款Python內(nèi)存分析器,可以追蹤Python代碼、本地?cái)U(kuò)展模塊以及Python解釋器內(nèi)部的內(nèi)存分配情況。同時(shí),可生成不同類型的報(bào)告,幫助開發(fā)者更直觀查看代碼的內(nèi)存分配,識(shí)別潛在的內(nèi)存泄漏和性能瓶頸。該項(xiàng)目已在Github上已獲得了11K stars,建議收藏!
Pynimate是一個(gè)專注于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化的Python庫,它允許用戶輕松地創(chuàng)建動(dòng)畫圖表,以便更好地理解和展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化。
https://github.com/julrog/nn_vis
nn_vis是一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和渲染的開源項(xiàng)目,可通過雜亂的表示形式深入了解模型的體系結(jié)構(gòu)和參數(shù)。
https://github.com/shap/shap
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一種博弈論方法,用于解釋任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出。
例如,為了了解單個(gè)特征如何影響模型的輸出,可以繪制該特征的SHAP值與數(shù)據(jù)集中所有示例的特征值的關(guān)系。
為了概述哪些特征對(duì)模型最重要,可以繪制每個(gè)樣本的每個(gè)特征的SHAP值。
在使用Python命令或者Python的命令行工具的時(shí)候,一個(gè)痛點(diǎn)是沒有補(bǔ)全。比如python -m后面輸入包名字,就沒有提示,每次想運(yùn)行一個(gè)http server的時(shí)候,都需要搜索一下http服務(wù)的包名。另外,像pip、pipx等命令也沒有提示,使用不太方便。
而argcomplete這個(gè)庫,按tab鍵就可以給Python的命令行添加自動(dòng)補(bǔ)全,簡(jiǎn)直是使用Python的一個(gè)神器。
https://github.com/aleju/imgaug
imgaug是一個(gè)針對(duì)圖像的數(shù)據(jù)增強(qiáng)應(yīng)用庫,可以將有限數(shù)據(jù)集衍生出更多的數(shù)據(jù),以增加樣本數(shù)量、滿足多樣性的數(shù)據(jù)治理行為。
PySimpleGUI是基于Python的圖形界面開發(fā)工具,相較于Python自帶的圖形界面開發(fā)庫Tkinter,第三方圖形界面開發(fā)工具PyQT、WxPython等,其具有基礎(chǔ)要求低、代碼量少、修改方便、涵蓋內(nèi)容多等優(yōu)勢(shì)。
https://github.com/getsentry/sentry
sentry是一款采用C/S模式的實(shí)時(shí)異常監(jiān)控平臺(tái),基于Python實(shí)現(xiàn),提供清晰高效的web管理界面,支持從任何語言、任何應(yīng)用程序發(fā)送事件。
尤其在應(yīng)用服務(wù)開發(fā)領(lǐng)域,成熟的異常監(jiān)控警告必不可少,sentry則可以很好地完成這方面任務(wù)。
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