年度 Top 10 出炉!!!!2020 年最强 Python 库

年度 Top 10 出炉!!!!2020 年最强 Python 库

2020 年已经过去了,国外的一家专门提供 Python 服务的网站 Troy Labs,盘点出了 2020 年发布的 Python 库 Top10。

 

1、Typer

 

Typer 跟 FastAPI 的原理相同,都是 Python 上用来构建 API 服务的一个高性能框架。

 

它是 FastAPI 的升级版,不仅能够准确地记录代码,还能够轻松地进行 CLI 验证。

 

Typer 易于学习和使用,不需要用户阅读复杂的教程文档即可上手。支持编辑器(如 VSCode)代码自动补全,提高开发人员的开发效率,减少 bug 的数量。

 

其次,Typer 还能配合命令行神器 Click 使用,就可以利用 Click 的优点和插件,实现更复杂的功能。

 

开源地址:

 

https://github.com/tiangolo/typer

 

2、Rich

 

谁规定 CLI 界面一定得是黑白的?它也可以是彩色的。

 

Rich API 不仅能够在终端输出提供丰富的彩色文本和精美的格式,还提供了精美的表格、进度条、编辑器、追踪器、语法高亮等。

 

它还可以安装在 Python REPL 上,所有的数据结构都可以漂亮地输出或标注。

 

总而言之,它是彩色的、漂亮的、强大的。

 

Rich 兼容性也不错,适用于 Linux,Mac 和 Windows 等多种系统。真彩色/表情符号可与新的 Windows 终端一起使用。

 

但是请注意,Rich 必须要 Python 3.6.1 或以上版本。

 

开源地址:

 

https://github.com/willmcgugan/rich

 

3、Dear PyGui

 

如上所示,虽然终端应用程序可以做成很漂亮的样子。但是,你可能还需要一个真正的 GUI。

 

Dear PyGui 是一个便于使用、功能强大的 Python GUI 框架。但是它与其他的 Python GUI 却有着根本上的不同。

 

它使用了即时模式范式和计算机的 GPU 来实现动态界面。即时模式范式在视频游戏中非常流行,这意味着它的动态 GUI 不需要保留任何数据,而是逐帧独立绘制的。同时,它还使用 GPU 来建构动态界面。

 

Dear PyGui 还可以绘图、创建主题、创建 2D 游戏,还拥有一些小工具,比如说内置文档、日志记录、源代码查看器之类的,这些小工具可以协助 App 的开发。

 

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

 

开源地址:

 

https://github.com/hoffstadt/DearPyGui

 

4、PrettyErrors

 

PrettyErrors 是一个精简 Python 错误信息的工具,特点是界面十分简洁友好。

 

它最显著的功能是支持在终端进行彩色输出,标注出文件栈踪迹,发现错误信息,过滤掉冗余信息,提取出关键部分,并且进行彩色标注,从而提高开发者的效率。

 

而且它可以不用安装,直接被导入项目中使用,但是需要先配置一些参数,其导入和配置的参数如下:

 

开源地址:

 

https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors

 

5、Diagrams

 

程序员在编程的时候,有时候需要跟同事解释他设计的程序代码之间复杂的结构关系,然而这不是一两句话能说清楚的,需要画表或者做脉络图。

 

一般情况下,程序员使用 GUI 工具处理图表,并将文稿进行可视化处理。但是还有更好的方法,比如说使用 Diagrams 库。

 

Diagrams 让不需要任何设计类工具,直接在 Python 代码中绘制云系统结构。它们的图标来自多家云服务商,包括 AWS, Azure, GCP 等。

 

仅需几行代码,就可以简单地创造出箭头符号和结构图。

 

由于它使用 Graphviz 来渲染图,所以还需要先安装好 Graphviz。

 

开源地址:

https://github.com/mingrammer/diagrams

 

6、Hydra and OmegaConf

 

在做机器学习项目的时候,需要做一大堆的环境配置工作。因此,在一些复杂的应用程序中,配置管理工作也相应变得复杂。

 

Hydra 可以使配置工作变得简单。它能够从命令行或者配置文件中覆盖部分出来,无需维护相似的配置文件,用组合的方式进行配置,从而加快了实验运行速度。

 

Hydra 兼容性强,拥有含插件的结构,能够很好地与开发者的操作文件融合。它的插件还可以实现直接通过命令行,就把代码发布到 AWS 或者其他云端系统。

 

Hydra 也离不开 OmegaConf,两者关系密不可分,OmegaConf 为 Hydra 的分层配置系统提供了协同的 API,二者协同运作可支持 YAML、配置文件、对象、CLI 参数等。

 

开源地址:

https://github.com/facebookresearch/hydra

https://github.com/omry/omegaconf

 

7、PyTorch Lightning

 

PyTorch Lightning 也是 Facebook 的一个研究成果。它是一个轻巧的 PyTorch 包装器,用于高性能 AI 研究,其最重要的特征是能够解析 PyTorch代码,让代码研究成分和工程成分的分离。

 

它的扩展模型可以在任何硬件(CPU、GPU、TPU)上运行,且容易被复制,删除了大量的文件样本,保持了自身的灵活性,运行速度快。

 

Lightning 能够使 DL / ML 研究的 40 多个部分实现自动化,例如 GPU训练、分布式 GPU(集群)训练、TPU 训练等等……

 

因为 Lightning 将可以将文件自动导出到 ONNX 或T orchScript,所以它适用于进行快速推理的 AI 研究员、BERT 或者自监督学习的研究团队等。

 

开源地址:

https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning

 

8、Hummingbird

 

Hummingbird 是微软的一项研究成果,它能够将已经训练好的 ML 模型汇编成张量计算,从而不需要设计新的模型。

 

还允许用户使用神经网络框架(例如 PyTorch)来加速传统的 ML 模型。

 

它的推理 API 跟 sklearn 范例十分相似,都可以重复使用现有的代码,但是它是用 Hummingbird 生成的代码去实现的。

 

Hummingbird 还在 Sklearn API 之后提供了一个方便的统一推理API。这样就可以将 Sklearn 模型与 Hummingbird 生成的模型互换,而无需更改推理代码。

 

它之所以被重点关注,还因为它能够支持多种多样的模型和格式。

 

到目前为止,Hummingbird 支持 PyTorch、TorchScript、ONNX 和 TVM 等各种 ML 模型。

 

开源地址:

https://github.com/microsoft/hummingbird

 

9、HiPlot

 

由于 ML 模型变得越来越复杂,还有很多超参数,于是就需要用到 HiPlot。HiPlot 是今年 3 月 Facebook 发行的一个库,主要用于处理高维数据。

 

Facebook AI 通过几十个超参数和 10 万多个实验,利用 HiPlot,来分析深度神经网络。

 

它是用平行图和其他的图像方式,帮助AI研究者发现高维数据的相关性和模型,是一款轻巧的交互式可视化工具。

 

HiPlot 与其他可视化工具相比,有其特有的优点:

 

首先,它的互动性强,因为平行图是交互式的,所以能够满足多种情况下的图像可视化。

 

其次,它简单易用,可以通过 IPython Notebook 或者通过带有“ hiplot”命令的服务直接使用。

 

它还有具有可扩展性。默认情况下,HiPlot 的 Web 服务可以解析 CSV 或 JSON 文件,还可以为其提供自定义 Python 解析器,将实验转换为 HiPlot 实验。

 

开源地址:

https://github.com/facebookresearch/hiplot

参考链接:

https://ai.facebook.com/blog/hiplot-high-dimensional-interactive-plots-made-easy

 

10、Scalene

 

Scalene 是一个用于 Python 脚本的 CPU 和内存分析器,能够正确处理多线程代码,还能区分 Python 代码和本机代码的运行时间。

 

你不需要修改代码,只需运行 Scalene 脚本,它就会生成一个文本形式的报告,显示出每一行代码的 CPU 和内存的使用情况。通过这个文本报告,开发人员可以提高代码的效率。

 

Scalene 的速度快、准确率高,还能够对高耗能的代码行进行标注。

 

开源地址

https://github.com/emeryberger/scalene

 

除了以上 10 个,还有多个高性能的 Python 库被点名了,例如 Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops……等等,详情查看底部链接。

 

 

 

 

 

 

参考链接:

 

https://tryolabs.com/blog/2020/12/21/top-10-python-libraries-of-2020/

 

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

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