Backend-EntwicklungPython-TutorialTop-Python-Open-Source-Projekte, die Sie in 5 nicht verpassen sollten
Python behauptet weiterhin seine Dominanz als eine der beliebtesten Programmiersprachen im Jahr 2025, mit einem florierenden Ökosystem von Open-Source-Projekten, die sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen richten. Von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bis hin zu Webentwicklung und Automatisierung zeigen diese Projekte die Vielseitigkeit der Sprache. Werfen wir einen tiefen Blick auf einige der besten Python-Open-Source-Projekte, die Sie dieses Jahr auf keinen Fall verpassen sollten. Ja, wir werden ein paar Memes hinzufügen, um es interessant zu halten. ?
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FastAPI
Wenn Sie APIs in Python erstellen, ist FastAPI immer noch ein Game-Changer. Es ist bekannt für seine Blitzgeschwindigkeit, die Unterstützung von Typhinweisen und die automatische interaktive API-Dokumentation und ist ein Framework der Wahl für Entwickler, die Wert auf Geschwindigkeit und entwicklerfreundliches Design legen.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Kontinuierliche Updates machen es leistungsfähiger und skalierbarer.
- Geeignet für kleine Projekte und Anwendungen auf Unternehmensebene.
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PyTorch
Liebhaber des maschinellen Lernens, freut euch! PyTorch ist nach wie vor führend im Bereich der ML-Frameworks. Mit seinem intuitiven Design, der starken Community-Unterstützung und den jüngsten Fortschritten im verteilten Computing macht PyTorch die Implementierung modernster Modelle einfacher denn je.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Erweiterte Tools zur Modelloptimierung und -bereitstellung.
- Nahtlose Integration mit dem wachsenden Ökosystem der MLops-Tools.
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Pandas 2.0
Die Datenorganisation ist jetzt noch besser. Mit der Veröffentlichung von Pandas 2.0 bringt die Bibliothek Geschwindigkeitsverbesserungen und neue Funktionen, um riesige Datenmengen effizienter zu verarbeiten.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Bessere Unterstützung für moderne Datentypen.
- Verbesserte Integration mit cloudbasierten Speichersystemen.
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Django 5.0
Für Webentwickler ist Django 5.0 eine modernisierte Version des klassischen Web-Frameworks. Es schafft ein Gleichgewicht zwischen Stabilität und Innovation und sorgt für ein reibungsloseres Entwicklererlebnis, während gleichzeitig die charakteristische „Batterie inklusive“-Philosophie beibehalten wird.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Unterstützt moderne Python-Funktionen wie Mustervergleich.
- Erweiterte asynchrone Funktionalität für verbesserte Skalierbarkeit.
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Reich
Verschönern Sie Ihr Terminal wie nie zuvor mit Rich. Mit dieser Bibliothek können Sie Ihren Python-Skripten ganz einfach auffällige, farbenfrohe und interaktive Ausgaben hinzufügen.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Mehr Anpassungsoptionen für Dashboards und CLI-Tools.
- Die Unterstützung für Echtzeit-Datenvisualisierung nimmt weiter zu.
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Streamlit
Datenwissenschaftler, freut euch! Streamlit dominiert weiterhin als einfachste Möglichkeit, interaktive Dashboards und Anwendungen zu erstellen.
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
- Weitere Plugins und Integrationen für eine nahtlose Datenvisualisierung.
- Bessere Bereitstellungsoptionen für Cloud- und Edge-Umgebungen.
Projekte, die Aufmerksamkeit verdienen
- Airflow 3.0: Orchestrieren Sie Ihren Workflow wie ein Profi.
- Poetry: Immer noch das beste Tool für das Python-Abhängigkeitsmanagement.
- JupyterLab 4.0: Das unverzichtbare Tool für interaktive Datenexploration und Notizbücher.
Fazit
Das Open-Source-Ökosystem von Python ist im Jahr 2025 wohlhabender als je zuvor. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Webentwickler oder Automatisierungsbegeisterter sind, es gibt keinen Mangel an Tools, mit denen Sie Ihre Arbeit effizienter und angenehmer gestalten können. Tauchen Sie ein in diese Projekte, tragen Sie zur Community bei und reiten Sie auf der Python-Welle!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop-Python-Open-Source-Projekte, die Sie in 5 nicht verpassen sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Wie können Sie Elemente an eine Python -Liste anhängen?May 04, 2025 am 12:17 AMToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci
Wie erstellt man eine Python -Liste? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:16 AMTocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS
Diskutieren Sie reale Anwendungsfälle, in denen eine effiziente Speicherung und Verarbeitung numerischer Daten von entscheidender Bedeutung ist.May 04, 2025 am 12:11 AMIn den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.
Wie erstellt man ein Python -Array? Geben Sie ein Beispiel an.May 04, 2025 am 12:10 AMPythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.
Was sind einige Alternativen zur Verwendung einer Shebang -Linie, um den Python -Dolmetscher anzugeben?May 04, 2025 am 12:07 AMZusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.
Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AMForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz
Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AMInpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.
Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?May 03, 2025 am 12:06 AMInpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.
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