pen-Source-Tools zum Erstellen besserer Daten-Apps in 5

Python-Entwickler sind immer auf der Suche nach Tools, die den Arbeitsablauf optimieren, die Lieferung beschleunigen und Daten-Apps leistungsfähiger machen.

 
Hier sind 7 unglaubliche Open-Source-Tools, die Ihnen beim Erstellen besserer Datenanwendungen helfen. Egal, ob Sie sich für Datenvisualisierung, Szenariomanagement oder umfassende Datenorchestrierung interessieren, diese Tools sind ein Muss für Ihren Werkzeugkasten im Jahr 2025.

 

1. Taipy – Vereinfachen Sie komplexe Daten-Workflows

 
Taipy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Sie beim Erstellen von KI- und Daten-Webanwendungen einschließlich datengesteuerter GUIs und bei der Automatisierung der Szenarioverwaltung unterstützt.

? Es ist perfekt für Entwickler, die benutzerdefinierte Analyse-Dashboards erstellen müssen, ohne sich mit Frontend-Problemen herumschlagen zu müssen. Darüber hinaus lässt es sich problemlos in andere Tools wie Databricks oder IBM Watson integrieren, sodass Sie Ihre Codierungsumgebung nicht ändern müssen, und nutzt andere Bibliotheken, Diagramme und Komponenten wie Matplotlib, Plotly ... was Ihnen viel Entwicklungszeit spart.

• Szenariomanagement
• Benutzerfreundliche GUI
• Python-Integration

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2. Composio – Zugriff auf 150 Tools in nur einer Codezeile

 

Für diejenigen, die KI-Anwendungen erstellen möchten, wissen Sie, dass es ein Albtraum ist, eine komplexe Automatisierung durchzuführen. Sie müssen die Anbindung externer Tools wie GitHub, Jira, Notion, Discord... an Ihren KI-Agenten erfolgreich bestehen.

? Composio macht es super einfach, über 150 Tools zu verbinden, von Systemtools bis hin zu SaaS-Apps und -Anwendungen mit KI-Modellen, um eine Agentenautomatisierung zu erreichen.

• Managed Auth
• 90 Tools – Bereit zum Anschließen
• Leistungsstarke RPA-Tools

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3. Shadcn – Optimieren Sie Ihre Umgebung

 
Schöne, gebrauchsfertige Komponenten für Ihre Anwendungen
Die Erstellung optisch ansprechender benutzerdefinierter Komponenten kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein. Shadcn vereinfacht dies, indem es wunderschön gestaltete, wiederverwendbare Komponenten anbietet, die mit Radix und Tailwind erstellt wurden. Sie können sie ganz einfach kopieren, einfügen und an Ihre Apps anpassen.

? Dies spart im Vergleich zur Neukonstruktion ähnlicher Komponenten erheblich Zeit. Suchen Sie einfach die Komponente, die Sie benötigen, in Shadcn, kopieren Sie sie, fügen Sie sie in Ihre App ein und schon sind Sie fertig.

Shadcn unterstützt die gängigsten Front-End-Bibliotheken und Frameworks, einschließlich React, Next.js, Astro, Gatsby und Remix.

• Konsistente Umgebungen auf allen Maschinen
• Einfaches Packen von Anwendungen und Abhängigkeiten
• Vereinfacht die Bereitstellung und Einrichtung

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4. FastAPI – API Builder in Python

 
FastAPI ist ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen von APIs mit Python.

? Wenn Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen oder andere Backend-Funktionen bereitstellen müssen, ist dies die schnellste und entwicklerfreundlichste Option auf dem Markt.

• Hohe Leistung
• Automatische Dokumentation
• Benutzerfreundlichkeit

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5. Postman – API-Tests leicht gemacht

 
APIs sind das Rückgrat jeder Full-Stack-Anwendung und Postman macht das Testen dieser APIs zum Kinderspiel.

? Mit der übersichtlichen Oberfläche können Sie ganz einfach Anfragen senden und Antworten überprüfen. Egal, ob Sie mit komplexen Autorisierungsabläufen arbeiten oder nur eine einfache GET-Anfrage testen, Postman sorgt dafür, dass alles organisiert und einfach zu verwalten ist. Es ist für eine schnelle API-Entwicklung und -Testung unerlässlich.

• Saubere und intuitive Benutzeroberfläche zum Testen von APIs
• Unterstützt komplexe Autorisierungsabläufe
• Organisiert und speichert Anfragen zur einfachen Verwaltung

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6. GitHub Copilot – Ihr KI-Coding-Kumpel

 
Haben Sie sich jemals gewünscht, dass Sie einen Codierungspartner hätten, der Ihnen beim Boilerplate-Code hilft oder Ihnen den besten Weg zum Refactoring einer Funktion vorschlägt? GitHub Copilot ist hier, um genau das zu tun. Dieses KI-gestützte Tool lässt sich in VS Code integrieren und gibt Ihnen in Echtzeit intelligente Codevorschläge.

? Es kann ganze Codeblöcke vorschlagen oder Ihnen helfen, den richtigen Funktionsnamen zu finden, wodurch sich wiederholende Aufgaben reduziert werden und Ihre Codierungssitzungen wesentlich produktiver werden.

• Codevorschläge in Echtzeit
• Hilft beim Schreiben von Boilerplate- und repetitivem Code
• Nahtlose Integration mit VS Code

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7. DVC (Data Version Control) – Tool für kollaboratives Design

 

? Die Versionskontrolle ist für die Verwaltung von Machine-Learning-Projekten von entscheidender Bedeutung, und DVC verleiht Daten Git-ähnliche Funktionen. Unabhängig davon, ob Sie Datensätze verfolgen oder Ergebnisse zwischen Teams teilen, lässt sich DVC perfekt in Ihre üblichen Python-Tools integrieren.

• Datenversionierung
• Pipeline-Management
• Speicherunabhängig

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8. MLflow – End-to-End-Lebenszyklusmanagement für maschinelles Lernen

 
MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Es deckt alles vom Experimentieren und der Reproduzierbarkeit bis zum Einsatz ab.

? Python-Entwickler schätzen die robuste Integration mit Bibliotheken wie Scikit-learn und TensorFlow.

• Experimentverfolgung
• Modellregister
• Integration mit ML-Bibliotheken

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9. Airflow – Automatisieren Sie Ihren Workflow

 
Apache Airflow ist ein leistungsstarkes Tool zur Workflow-Automatisierung.

? Obwohl es mehr Einrichtung erfordert als einige andere Tools, bietet es unglaubliche Flexibilität und ist ideal für die Orchestrierung komplexer Datenanwendungen.

• Gerichtete azyklische Graphen (DAGs)
• Erweiterbarkeit
• Planer und Überwachung

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Diese Tools, insbesondere wenn sie zusammen mit Taipy verwendet werden, erleichtern es Python-Entwicklern, schnell voranzukommen und anspruchsvolle, produktionsreife Datenanwendungen zu erstellen. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Backend-Entwickler oder einfach nur daran interessiert sind, großartige datengesteuerte Erlebnisse zu schaffen, mit diesen Tools sparen Sie Zeit und machen Ihre Projekte wirkungsvoller.

 

? Welche dieser Tools haben Sie bereits ausprobiert? Habe ich Ihr liebstes zeitsparendes Tool verpasst?
Schreiben Sie es in die Kommentare und helfen wir uns gegenseitig, intelligenter und nicht schwieriger zu programmieren!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonpen-Source-Tools zum Erstellen besserer Daten-Apps in 5. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!