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2020年已經(jīng)過去了,，國外的一家專門提供Python服務(wù)的網(wǎng)站Troy Labs，盤點(diǎn)出了2020年發(fā)布的Python庫Top10,。

上榜的有FastAPI的升級(jí)版Typer、將CLI變成彩色的Rich,、基于GUI框架的Dear PyGui,、還有精簡報(bào)錯(cuò)信息的PrettyErrors……總有一款是你想要的。

下面就讓我們一起來看看吧~

1,、Typer

Typer跟FastAPI的原理相同,，都是Python上用來構(gòu)建API服務(wù)的一個(gè)高性能框架。

它是FastAPI的升級(jí)版，不僅能夠準(zhǔn)確地記錄代碼,，還能夠輕松地進(jìn)行CLI驗(yàn)證。

Typer易于學(xué)習(xí)和使用,，不需要用戶閱讀復(fù)雜的教程文檔即可上手,。支持編輯器（如VSCode）代碼自動(dòng)補(bǔ)全，提高開發(fā)人員的開發(fā)效率,，減少bug的數(shù)量,。

其次,，Typer還能配合命令行神器Click使用，就可以利用Click的優(yōu)點(diǎn)和插件,，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能。

開源地址：
https://github.com/tiangolo/typer

2,、Rich

誰規(guī)定CLI界面一定得是黑白的,？它也可以是彩色的,。

Rich API不僅能夠在終端輸出提供豐富的彩色文本和精美的格式，還提供了精美的表格,、進(jìn)度條,、編輯器,、追蹤器,、語法高亮等。如下圖所示,。

它還可以安裝在Python REPL上,，所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以漂亮地輸出或標(biāo)注。

總而言之,，它是彩色的、漂亮的,、強(qiáng)大的,。

Rich兼容性也不錯(cuò),，適用于Linux,，Mac和Windows等多種系統(tǒng),。真彩色/表情符號(hào)可與新的Windows終端一起使用,。

但是請注意,，Rich必須要Python 3.6.1或以上版本,。

開源地址：
https://github.com/willmcgugan/rich

3,、Dear PyGui

如上所示,，雖然終端應(yīng)用程序可以做成很漂亮的樣子,。但是,，你可能還需要一個(gè)真正的GUI,。

Dear PyGui是一個(gè)便于使用,、功能強(qiáng)大的Python GUI框架,。但是它與其他的Python GUI卻有著根本上的不同,。

它使用了即時(shí)模式范式和計(jì)算機(jī)的GPU來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)界面。即時(shí)模式范式在視頻游戲中非常流行，這意味著它的動(dòng)態(tài)GUI不需要保留任何數(shù)據(jù)，而是逐幀獨(dú)立繪制的,。同時(shí)，它還使用GPU來建構(gòu)動(dòng)態(tài)界面,。

Dear PyGui還可以繪圖、創(chuàng)建主題,、創(chuàng)建2D游戲,，還擁有一些小工具,，比如說內(nèi)置文檔,、日志記錄,、源代碼查看器之類的,，這些小工具可以協(xié)助App的開發(fā),。

支持它的系統(tǒng)有：Windows 10（DirectX 11）,，Linux（OpenGL 3）和macOS（Metal）等。

開源地址：
https://github.com/hoffstadt/DearPyGui

4,、PrettyErrors

PrettyErrors是一個(gè)精簡Python錯(cuò)誤信息的工具,，特點(diǎn)是界面十分簡潔友好。

它最顯著的功能是支持在終端進(jìn)行彩色輸出，標(biāo)注出文件棧蹤跡,，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤信息,，過濾掉冗余信息,，提取出關(guān)鍵部分，并且進(jìn)行彩色標(biāo)注,，從而提高開發(fā)者的效率,。

而且它可以不用安裝,，直接被導(dǎo)入項(xiàng)目中使用,，但是需要先配置一些參數(shù),，其導(dǎo)入和配置的參數(shù)如下：

開源地址：
https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors

5、Diagrams

程序員在編程的時(shí)候,，有時(shí)候需要跟同事解釋他設(shè)計(jì)的程序代碼之間復(fù)雜的結(jié)構(gòu)關(guān)系,，然而這不是一兩句話能說清楚的，需要畫表或者做脈絡(luò)圖,。

一般情況下,，程序員使用GUI工具處理圖表，并將文稿進(jìn)行可視化處理,。但是還有更好的方法,，比如說使用Diagrams庫。

Diagrams讓不需要任何設(shè)計(jì)類工具,，直接在Python代碼中繪制云系統(tǒng)結(jié)構(gòu),。它們的圖標(biāo)來自多家云服務(wù)商，包括AWS, Azure, GCP等,。

僅需幾行代碼,，就可以簡單地創(chuàng)造出箭頭符號(hào)和結(jié)構(gòu)圖。

由于它使用Graphviz來渲染圖,，所以還需要先安裝好Graphviz。

開源地址：
https://github.com/mingrammer/diagrams

6,、Hydra and OmegaConf

在做機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的時(shí)候,，需要做一大堆的環(huán)境配置工作。因此,，在一些復(fù)雜的應(yīng)用程序中,，配置管理工作也相應(yīng)變得復(fù)雜。

Hydra可以使配置工作變得簡單,。它能夠從命令行或者配置文件中覆蓋部分出來,，無需維護(hù)相似的配置文件,，用組合的方式進(jìn)行配置，從而加快了實(shí)驗(yàn)運(yùn)行速度,。

Hydra兼容性強(qiáng)，擁有含插件的結(jié)構(gòu),，能夠很好地與開發(fā)者的操作文件融合,。它的插件還可以實(shí)現(xiàn)直接通過命令行，就把代碼發(fā)布到AWS或者其他云端系統(tǒng),。

Hydra也離不開OmegaConf,，兩者關(guān)系密不可分，OmegaConf為Hydra的分層配置系統(tǒng)提供了協(xié)同的API,，二者協(xié)同運(yùn)作可支持YAML,、配置文件、對(duì)象,、CLI參數(shù)等,。

開源地址：
https://github.com/facebookresearch/hydra
https://github.com/omry/omegaconf

7、PyTorch Lightning

PyTorch Lightning也是Facebook的一個(gè)研究成果,。它是一個(gè)輕巧的PyTorch包裝器,，用于高性能AI研究，其最重要的特征是能夠解析PyTorch代碼,，讓代碼研究成分和工程成分的分離,。

它的擴(kuò)展模型可以在任何硬件（CPU,、GPU,、TPU）上運(yùn)行，且容易被復(fù)制,，刪除了大量的文件樣本,，保持了自身的靈活性，運(yùn)行速度快,。

Lightning能夠使DL / ML研究的40多個(gè)部分實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,，例如GPU訓(xùn)練、分布式GPU（集群）訓(xùn)練,、TPU訓(xùn)練等等……

因?yàn)長ightning將可以將文件自動(dòng)導(dǎo)出到ONNX或TorchScript,，所以它適用于進(jìn)行快速推理的AI研究員、BERT或者自監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究團(tuán)隊(duì)等,。

開源地址：
https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning

8,、Hummingbird

Hummingbird是微軟的一項(xiàng)研究成果，它能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的ML模型匯編成張量計(jì)算,，從而不需要設(shè)計(jì)新的模型,。

還允許用戶使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架（例如PyTorch）來加速傳統(tǒng)的ML模型,。

它的推理API跟sklearn范例十分相似,，都可以重復(fù)使用現(xiàn)有的代碼,，但是它是用Hummingbird生成的代碼去實(shí)現(xiàn)的。

Hummingbird還在Sklearn API之后提供了一個(gè)方便的統(tǒng)一推理API,。這樣就可以將Sklearn模型與Hummingbird生成的模型互換,，而無需更改推理代碼。

它之所以被重點(diǎn)關(guān)注,，還因?yàn)樗軌蛑С侄喾N多樣的模型和格式,。

到目前為止，Hummingbird支持PyTorch,、TorchScript,、ONNX和TVM等各種ML模型。

開源地址：
https://github.com/microsoft/hummingbird

9,、HiPlot

由于ML模型變得越來越復(fù)雜,，還有很多超參數(shù)，于是就需要用到HiPlot,。HiPlot是今年3月Facebook發(fā)行的一個(gè)庫，主要用于處理高維數(shù)據(jù),。

Facebook AI通過幾十個(gè)超參數(shù)和10萬多個(gè)實(shí)驗(yàn),，利用HiPlot，來分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。

它是用平行圖和其他的圖像方式,，幫助AI研究者發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的相關(guān)性和模型，是一款輕巧的交互式可視化工具,。

HiPlot與其他可視化工具相比，有其特有的優(yōu)點(diǎn)：

首先,，它的互動(dòng)性強(qiáng),，因?yàn)槠叫袌D是交互式的，所以能夠滿足多種情況下的圖像可視化,。

其次,，它簡單易用，可以通過IPython Notebook或者通過帶有“ hiplot”命令的服務(wù)直接使用,。

它還有具有可擴(kuò)展性,。默認(rèn)情況下，HiPlot的Web服務(wù)可以解析CSV或JSON文件,，還可以為其提供自定義Python解析器,，將實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)換為HiPlot實(shí)驗(yàn),。

開源地址：
https://github.com/facebookresearch/hiplot
參考鏈接：
https://ai./blog/hiplot-high-dimensional-interactive-plots-made-easy

10、Scalene

Scalene是一個(gè)用于Python腳本的CPU和內(nèi)存分析器,，能夠正確處理多線程代碼,，還能區(qū)分Python代碼和本機(jī)代碼的運(yùn)行時(shí)間。

你不需要修改代碼,，只需運(yùn)行Scalene腳本,，它就會(huì)生成一個(gè)文本形式的報(bào)告，顯示出每一行代碼的CPU和內(nèi)存的使用情況,。通過這個(gè)文本報(bào)告,，開發(fā)人員可以提高代碼的效率。

Scalene的速度快,、準(zhǔn)確率高，還能夠?qū)Ω吆哪艿拇a行進(jìn)行標(biāo)注,。

開源地址
https://github.com/emeryberger/scalene

除了以上10個(gè),，還有多個(gè)高性能的Python庫被點(diǎn)名了，例如Norfair,、Quart,、Alibi-detect、Einops……等等,，詳情查看底部鏈接,。

那么，你今年有發(fā)現(xiàn)好用的Python庫嗎,？

如果有的話,，請?jiān)谠u(píng)論區(qū)一起分享一下呀~

參考鏈接：
https:///blog/2020/12/21/top-10-python-libraries-of-2020/

https://www./blog/reasons-why-python-popular-with-developers/

— 完 —

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