歡迎來到我們的python頂級庫列表
規則很簡單。我們正在尋找滿足以下條件的庫：
它們於2023年推出或普及。
自啟動資料以來，它們一直得到很好的維護。
它們非常酷，您應該檢查一下它們。
因此，事不宜遲，讓我們開始吧。
您不一定總是需要編寫cli應用程式，但這樣做時最好是沒有麻煩的體驗。繼fastapi取得巨大成功之後，tiangolo使用了相同的原理為我們帶來了typer：乙個新的庫，使您可以利用python 3.6+的型別提示功能來編寫命令列介面。
該設計確實使typer脫穎而出。除了確保**已正確記錄之外，您還可以輕鬆進行cli介面的驗證。通過使用型別提示，您可以在python編輯器（如vscode）中獲得自動補全功能，這將提高您的生產率。
為了增強其功能，typer內部位於click的頂部，而click則是眾所周知的，並且經過了嚴格的測試。這意味著它可以利用其所有好處，社群和外掛程式，同時以更少的樣板**開始簡單，並根據需要變得越來越複雜。
與往常一樣，該文件確實很有幫助，並且應該是其他專案的典範。絕對不能錯過！
遵循cli的主題，誰說終端應用程式必須是單色白色，或者如果您是真正的黑客，則必須是綠色，是黑色？
是否要在終端輸出中新增顏色和樣式？脈動地列印複雜表？毫不費力地顯示漂亮的進度條？降價？表情符號？rich檢查所有框。檢視示例螢幕快照，以了解可能的情況：
絕對可以將使用終端應用程式的體驗提公升到全新水平的庫。
雖然，正如我們所見，終端應用程式可以很漂亮，但有時還不夠，您需要乙個真正的gui。為此，流行的dear imgui c ++專案的python埠dear pygui。
親愛的pygui可以在沒有陡峭的學習曲線的情況下使用，並且可以在windows 10（directx 11），linux（opengl 3）和macos（metal）上執行。
簡單的喜悅。這是讓您思考的庫之一：以前沒有人想到過這件事嗎？
prettyerrors只做一件事並且做得很好。在支援彩色輸出的終端中，它將隱秘的堆疊軌跡轉換為更適合用微弱的人眼解析的東西。不再需要掃瞄整個螢幕來查詢異常的原因……您現在就可以一目了然！
圖表使您無需任何設計工具即可直接在python**中繪製雲系統架構。它具有的圖示對於多個雲提供商（包括aws，azure，gcp）將派上用場。這使建立箭頭和組非常容易。真的，只有幾行**！
基於**的圖表的最好之處是什麼？您可以通過標準git使用版本控制來跟蹤更改！開發人員會很高興。
在進行機器學習專案的研究和實驗時，總是有無數的設定可以嘗試。在非平凡的應用程式中，配置管理會變得相當複雜，非常快。有一種結構化的方式來處理這種複雜性不是很好嗎？
hydra是一種工具，可讓您以可組合的方式構建配置，並從命令列或配置檔案覆蓋某些部分。
為了說明可以使用該庫簡化的一些常見任務，我們假設有乙個我們正在試驗的模型的基本體系結構，以及它的多種變體。使用hydra，可以定義基本配置，然後執行多個作業，並進行以下更改：
python train_model.py variation=option_a,option_b
├── variation
│ ├── option_a.yaml
│ └── option_b.yaml
├── base.yaml
└── train_model.py
21世紀進行配置管理的必備條件！
每一種提高資料科學團隊生產力的工具都值得金。沒有理由讓從事資料科學專案的人每次都重新發明輪子，反覆思考如何更好地組織其專案中的**，使用維護得不好的「 pytorch樣板」，或者使用更高階別的抽象的**潛力控制。
閃電通過將科學與工程脫鉤來幫助提高生產力。從某種意義上說，它使您的**更簡潔，有點像tensorflow的keras。但是，這並不能控制您。它仍然是pytorch，您可以訪問所有常用的api。
該庫可幫助團隊利用圍繞組織的軟體工程的良好實踐和明確的元件職責來構建可輕鬆擴充套件以在多個gpu，tpu和cpu上進行訓練的高質量**。
乙個可以幫助資料科學團隊的初級成員產生更好結果的庫，但是，由於整體生產力的提高，而沒有放棄控制權，更有經驗的成員會喜歡它。
並非所有的機器學習都是深度學習。通常，您的模型由scikit-learn中實現的更傳統的演算法（例如random forest）組成，或者您使用諸如流行的lightgbm和xgboost之類的梯度提公升方法。
但是，深度學習領域正在發生許多進步。像pytorch這樣的框架正在以驚人的速度發展，並且硬體裝置已經過優化，可以更快地執行張量計算並降低功耗。如果我們可以利用所有這些工作來更快，更有效地執行傳統方法，那不是很好嗎？
這是hummingbird的用武之地。微軟提供的這個新庫可以將訓練有素的傳統ml模型編譯為張量計算。這很棒，因為它使您無需重新設計模型。
到目前為止，hummingbird支援轉換為pytorch，torchscript，onnx和tvm，以及各種ml模型和向量化器。推理api也與sklearn範例非常相似，後者可讓您重用現有**，但將實現更改為hummingbird生成的**。這是乙個值得關注的工具，因為它獲得了對模式模型和格式的支援！
幾乎每個資料科學家在職業生涯中的某個時候都曾處理過高維資料。不幸的是，人腦沒有足夠的連線直觀地處理這種資料，因此我們必須求助於其他技術。
今年初，facebook發布了hiplot，這是乙個庫，可使用並行繪圖和其他圖形方式來表示資訊，從而幫助發現高維資料中的相關性和模式。他們的發布部落格中對此概念進行了解釋，但從根本上講，它是一種視覺化和過濾高維資料的好方法。
hiplot是互動式的，可擴充套件的，您可以從標準jupyter膝上型電腦或通過其自己的伺服器使用它。
隨著python庫生態系統變得越來越複雜，我們發現自己正在編寫越來越多的依賴c擴充套件和多執行緒**的**。在衡量效能時，這成為乙個問題，因為cpython內建的探查器無法正確處理多執行緒和本機**。
那時，scalene進行了救援。scalene是用於python指令碼的cpu和記憶體探查器，能夠正確處理多執行緒**並區分執行python和本機**所花費的時間。無需修改**，只需要從命令列使用scalene執行指令碼，它將為您生成文字或html報告，顯示**每一行的cpu和記憶體使用情況。
no***ir是乙個可定製的輕量級python庫，用於實時物件跟蹤。換句話說，它為不同幀中的每個檢測到的物件分配乙個唯一的id，以便您隨著時間的推移識別它們。使用no***ir，您只需幾行**就可以為任何檢測器新增跟蹤功能。「任何探測器」嗎？是。無論物件表示是什麼樣的：包圍盒（4個座標），單點質心，具有超過一定概率閾值的可變數量關鍵點的人體姿態估計系統的輸出，或其他任何東西。
使用者定義了用於計算跟蹤物件與檢測之間的距離的功能，可以根據需要完全自定義。
它也很快，並且可以實時執行。但是，真正的美在於它是非常模組化的，您可以僅使用幾行**就可以使用現有的檢測**庫並為其新增跟蹤功能。我們歡迎任何意見和建議，並每天努力提高no***ir的功能！
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