這篇文章主要講解了“如何理解Python庫”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習“如何理解Python庫”吧！

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1. Typer

你可能并不怎么需要寫CLI應(yīng)用程序，但在有些時候還是需要用到，在FastAPI取得巨大成功之后，tiangolo使用同樣的原理開發(fā)了typo，這是一個新的庫，它允許你利用Python  3.6+的類型提示特性來編寫命令行接口。

這樣的設(shè)計除了可以確保你的代碼得到適當?shù)奈臋n化，你還可以更快速的得到一個帶有驗證的CLI界面。通過使用類型提示，你可以在編輯器(如VSCode)代碼自動補全，大大提高了你的工作效率。

為了增強它的特性，Typer還能配合命令行神器Click使用，這意味著Typer可以充分利用Click的所有優(yōu)點和插件，并根據(jù)自己的需求實現(xiàn)更加復(fù)雜的功能。

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

2. Rich

誰說終端應(yīng)用程序就一定是單一的黑白色?其實它也可以是彩色的。

你想要在終端添加顏色和樣式么?你想要你的終端可以快速打印復(fù)雜的表么?你想要輕松地顯示漂亮的進度條、Emojis么?以上這些功能通通都可以在Rich中實現(xiàn)，看看下面的示例截圖你就懂了：

這個庫將終端應(yīng)用程序的體驗提升到了一個全新的水平。

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

3. Dear PyGui

盡管Rich可以讓你的終端應(yīng)用程序變得很漂亮，但有時這還不夠，你更需要的是一個真正的GUI，Dear PyGui是一個便于使用、功能強大的Python  GUI框架。

Dear PyGui使用了在電子游戲中很流行的即時模式范式。這基本上意味著動態(tài)GUI是逐幀獨立繪制的，不需要持久化任何數(shù)據(jù)。這也是Dear  PyGui與其他Python GUI框架不同的地方，Dear PyGui的高性能，是你在工程、模擬、游戲或數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序中經(jīng)常需要用到的。

Dear PyGui支持Windows 10 (DirectX 11), Linux (OpenGL 3) and MacOS (Metal)

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

4. PrettyErrors

PrettyErrors是一個精簡Python錯誤信息的工具，PrettyErrors只做一件事，它支持在終端進行彩色輸出，標注出文件棧蹤跡。這樣一來，你就不需要掃描整個屏幕來找到異常的部分。

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

5. Diagrams

我們程序員喜歡解決問題和編寫代碼，但有時，我們需要向其他同事解釋復(fù)雜的架構(gòu)設(shè)計，作為項目文檔的一部分。一般情況下，我們會使用GUI工具處理圖表，并將文稿進行可視化處理。但是還有更好的方法。

Diagrams可以讓你在沒有任何設(shè)計工具的情況下直接用Python代碼繪制云系統(tǒng)架構(gòu)，它的圖標對包括括AWS、Azure、GCP在內(nèi)的幾家云服務(wù)提供商來說都很有用。這使得創(chuàng)建箭頭和組變得非常容易，而且只需要幾行代碼就能實現(xiàn)。

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

6. Hydra and OmegaConf

在機器學(xué)習項目中做研究和實驗時，總是有無數(shù)的設(shè)置可以嘗試，在重要的應(yīng)用程序中，配置管理可能會變得非常復(fù)雜，如果有一種結(jié)構(gòu)化的方法來處理這些難題就好了。

Hydra允許你以一種可組合的方式構(gòu)建配置，并從命令行或配置文件中覆蓋某些部分。下面舉個例子，關(guān)于如何使用Hydra定義一個基本配置，然后用它們運行多個不容的任務(wù)：

python train_model.py variation=option_a,option_b

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

7. PyTorch Lightning

每一個能夠提高數(shù)據(jù)科學(xué)團隊生產(chǎn)力的工具都是非常寶貴的。PyTorch  Lightning通過將科學(xué)與工程分離的方式來提高效率，它有點像TensorFlow的Keras，在某種意義上，它可以使你的代碼更加簡潔，不過它依然還是PyTorch，你依然可以訪問所有常用的api。

這個庫能夠使DL / ML研究的40多個部分實現(xiàn)自動化，例如GPU訓(xùn)練、分布式GPU(集群)訓(xùn)練、TPU訓(xùn)練等等……

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

8. Hummingbird

Hummingbird是微軟的一項研究成果，它能夠?qū)⒁呀?jīng)訓(xùn)練好的ML模型匯編成張量計算，從而不需要設(shè)計新的模型。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生成的代碼去實現(xiàn)的。

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

9. HiPlot

幾乎每一個數(shù)據(jù)科學(xué)家在他們的職業(yè)生涯中都有過處理高維數(shù)據(jù)的經(jīng)歷。不幸的是，人類的大腦并不能完全憑直覺處理這類數(shù)據(jù)，所以我們必須求助于其他技術(shù)。

今年早些時候，F(xiàn)acebook發(fā)布了HiPlot，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是交互式的，可擴展的，因此你可以在Jupyter  Notebooks或者它自己的服務(wù)器上使用它。

開源地址：https://github.com/facebookresearch/hiplot

10. Scalene

隨著Python庫的生態(tài)系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，我們發(fā)現(xiàn)自己編寫的代碼越來越依賴于C擴展和多線程代碼。如何測試性能這就成一個問題，因為CPython內(nèi)置的分析器不能正確地處理多線程和本機代碼。

Scalene是一個高性能的CPU內(nèi)存分析器，它能夠正確處理多線程代碼，并區(qū)分運行Python和本機代碼所花費的時間。不需要修改代碼，只需要使用scalene從命令行運行腳本，它就可以為你生成一個文本或HTML報告，顯示代碼每行的CPU和內(nèi)存使用情況。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何理解Python庫”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習后，相信大家對如何理解Python庫這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

當前題目：如何理解Python庫
網(wǎng)站URL：http://aaarwkj.com/article16/gjipdg.html

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