时间: 2020-09-03 00:08:26 人气: 2272 评论: 0
这是第五届Python 类库Top 10年度榜。在这里，你会发现一些隐藏在开源世界中的珍宝，它们能让你开始着手新的项目，或者让你现有的项目更加有趣。从这份榜单里，你既能找到机器学习的库，也能找到非机器学习的库，所以它在各方面均有所涉及。
如果你是一名经常与api交互的Python死忠粉，可能会很熟悉requests 类库。然而，异步范式在高性能现代应用程序中越来越常见，如果你使用的正是异步范式，requests 可不会给你带来什么好处。
为了解决这个问题， Tom Christie和他的合作者为我们带来了HTTPX，它是用于下个十年的新一代异步HTTP客户端。
HTTPX 延续了requests的用法，为你提供了标准特性以及HTTP/2和HTTP/1支持。除此之外，还包括使用ASGI协议直接调用Python Web应用程序以及完全类型注解等其他特性。
你需要同时发出大量请求？那么HTTPX就是新的首选。
注意：目前仍在alpha版本中考虑HTTPX，现只作为异步客户端开发。在未来，将再重新引入同步客户端。
Starlette是一个轻量级的ASGI框架/工具包，具有包括WebSocket和GraphQL支持，进程内后台任务和真正的高性能等一系列特性。除此之外，还有100%类型注解的代码库和无依赖。可以把它看作是一版非常轻量的、现代的和异步的Flask。
你还可以灵活地选用它，决定是将其作为一个完整的web框架来使用，还是仅仅作为一个ASGI工具包来使用。
它运行在一个ASGI服务器上，比如uvicorn，它去年也排进了Top 10。如果你正在考虑开发一款新的Web应用程序，那么你一定要给Starlette一个崭露头角的机会。
Starlette很棒，但它非常简约，且非常开放。这给了你很大的自由，但有时，你只是需要一个把事情做得又对又快的框架。
Sebastian Ramirez的FastAPI正是这样的一款框架。无论在哪层意义上讲，它都可称得上快。
这款新框架基于的是OpenAPI标准，用于构建具有Python高性能特性和自动交互文档的API。它默认支持Swagger UI和ReDoc，使你能够直接从浏览器调用和测试你的API，从而加快开发时间。使用此框架构建API既快速又简单。
这个库还利用了现代Python的最佳实践之一：类型提示。FastAPI在很多方面都使用类型提示，但是最酷的特性之一是由Pydantic提供支持的自动数据校验和转换。
FastAPI是基于Starlette构建的，其性能与NodeJS和Go相当，而且它还支持原生WebSocket和GraphQL。
最后，但并非最不重要的是，它拥有一些为开源库编写的最好的技术文档。说真的，强烈建议看一看。
MagicStack的工作人员回归，他们使用了简单优雅的不可变映射类型(“冻结的字典”)。
谁能从中受益呢？其底层数据结构是一个哈希数组映射的字典树(HAMT)，在Haskell等函数式编程语言中使用。最有趣的是，对于set()和get()操作，它们都提供了O(log N)性能，对于相对较小的映射来说其实就是O(1)。
如果你的应用程序使用了更大的字典，可以使用bump 提高性能，这个酷酷的新库可以值得关注。
Pyodide是一个真正能让你大吃一惊的项目。它使用WebAssembly将Python科学栈引入浏览器，将科学计算提升到了一个全新的水平。
想要用NumPy处理一些数字吗？使用Pandas处理一些较大的数据流？使用NumPy标制结果？幸有Pyodide，现在你可以在浏览器中轻松实现所有这些功能，甚至更多。
除此之外，更好的消息是：它的packages目录列出了超过35个当前可用的包。不夸张地说，天空是其唯一限制。
Modin的座右铭是通过改变一行代码来扩展你的Pandas 工作流程，真的，就这么简单。只需安装Modin，改变你的导入语句，在当下拥有多核处理器的笔记本电脑上就能获得高达4倍的速度优势。
它是怎么做到的？现在来揭晓这个秘密。Modin实现了自己的modin.pandas.DataFrame对象，它是一个轻量级并行DataFrame。这个对象的使用是透明的，因为它与Pandas 是api兼容的，并且它是在后台运行的，它将使用Ray或Dask之类的计算引擎来分发数据和计算。
有时候，只需要对你的代码做一些小的修改就能使速度获得极大的提升，Modin就是个很好的证明。
在每个重大的机器学习项目中，都有一个你最终需要与模型和数据进行手动交互的时间点。与花费数小时和数千行代码开发应用程序不同，Streamlit使你能够快速构建应用程序来共享你的模型和分析。现在，创建一个与你的数据和模型的输出进行交互和可视化的UI简直易如反掌。
Streamlit提供了一种从Python脚本跳到生产级应用程序的快速方法，只需在代码中添加几行即可。
Streamlit能与各种数据科学相关的工具一起工作，TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas，凡是你能想到的，它都可以。
如果你正在从事任何与机器学习相关的工作，那么你可能已经听说了在过去一年中围绕自然语言处理(NLP)方面的重要进展。
许多新的和高性能的模型，如 BERT、 XLNet 或者roBERTa，已经被开发出来，通过各种NLP任务(如文本分类、机器翻译、命名实体识别等)来显著提高技术水平。
对于实践者来说，重要的是拥有能够使用这些模型来支撑生产应用程序的工具，这些用起来并不复杂。对于研究人员来说，重要的是拥有能够调整内部机制的类库，这样就可以更轻巧地开发和试验新的模型，而不必浪费太多时间编写样板代码。
Hugging Face 有一帮杰出的人，他们为我们带来了 transformers，它是一个类库，其中包括打包、预先训练，并已经为使用最现代的NLP模型的实现做好了准备。TensorFlow 2.0和PyTorch之间的互操作性帮助该类库迅速成为行业标准，支撑着研究和生产应用程序。它们的发展速度也非常快，随着研究人员的开发，经常有新的模型引入到这个类库中。
蛋糕上的樱桃：Hugging Face 团队开发了 DistilBERT，它是一个体积更小、速度更快、价格更低、重量更轻的纯净版BERT。
你还在犹豫要不要使用Hugging Face / Transformer以切换到现代的NLP？那么择日不如撞日，今天就是你的幸运日，看看他们伟大的在线演示，可不要吝惜你的大姆指哟。
Facebook的人工智能研究团队(FAIR)一直在推动计算机视觉(CV)的极限，他们开发了新的模型，用于像对象检测、姿式预估、语义/实例划分，以及最近的全景分割等任务。
解决这些问题的可能性就像几年前的科幻小说一样。我们对FAIR抱有最好的期望，这一次他们设法再次震撼全场。
Detectron2是备受期待的Detectron续作，它是用PyTorch从头开始构建的，装满了最先进的计算机视觉算法。
这样的类库尤其难于进行工程设计，因为它们必须支持不同类型的用例。就像Hugging Face的Transformers一样，费尔团队也很好地完成了Detectron2的设计，它采用了一种非常灵活和模块化的方式，使得它非常适合CV的研究应用。同时，它的使用极其简单，对于那些只想快速获得结果而不想干预内部机制的人来说非常理想。是的，你可以使用Detectron2，让你的软件只用几行Python代码就能“理解”图像。
时间将会告诉我们，Detectron2能否成功地营造一个充满活力的社区，而到目前为止，情况看来很有希望。它很可能成为CV应用程序的“首选”解决方案，因为在CV应用程序中，新的、更快、更好的模型是由研究人员创建的。如果你正在做任何类型的CV工作，一定要密切保持关注！
前方出现一个新生儿，一幅新面孔勉强挤进了2019年的名单！但是赞成别不把它当回事：尽管它才是在几周前刚刚发布的，但已经经过了Netflix的内部测试，历经两年时间的改进，他们才决定开放源代码。
Metaflow是一个Python类库，用于帮助数据科学家和工程师构建用于现实世界的真实项目。它主要专注于减轻非技术数据科学家的技术负担，例如计算资源、并行执行、体系结构设计和版本控制等。Netflix与AWS的合作，使你能够轻松定义复杂的数据流，同时对分布式计算提供开箱即用的支持。
我们已经在为Tryolabs内部的一些关键项目做了Metaflow评估。如果你有兴趣更多地了解这款工具，请查看Netflix的公开博客。
这一年又过去了，它为开源世界留下了非凡的贡献，这些贡献在未来几年仍将具有重要意义。你可以查看我们之前榜单：看看2015年、2016年、2017年、2018年来类库的演变。
如果我们漏掉了你最喜欢的Python类库，请在下面发表评论。我们很想听听你的意见。
Fabián Torres，全栈开发人员。电气工程学士学位；Elias Masquil，全栈开发人员；Alan Descoins，首席技术官和合作伙伴，计算机工程学士学位；German Hoffman，全栈开发和研究工程师，计算机工程学士学位。
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