Inhaltsverzeichnis
FastAPI
Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:
PyTorch
Pandas 2.0
Django 5.0
Reich
Streamlit
Projekte, die Aufmerksamkeit verdienen
Fazit
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Top-Python-Open-Source-Projekte, die Sie in 5 nicht verpassen sollten

Top-Python-Open-Source-Projekte, die Sie in 5 nicht verpassen sollten

Jan 11, 2025 pm 08:13 PM

Python behauptet weiterhin seine Dominanz als eine der beliebtesten Programmiersprachen im Jahr 2025, mit einem florierenden Ökosystem von Open-Source-Projekten, die sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen richten. Von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bis hin zu Webentwicklung und Automatisierung zeigen diese Projekte die Vielseitigkeit der Sprache. Werfen wir einen tiefen Blick auf einige der besten Python-Open-Source-Projekte, die Sie dieses Jahr auf keinen Fall verpassen sollten. Ja, wir werden ein paar Memes hinzufügen, um es interessant zu halten. ?


  1. FastAPI

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Wenn Sie APIs in Python erstellen, ist FastAPI immer noch ein Game-Changer. Es ist bekannt für seine Blitzgeschwindigkeit, die Unterstützung von Typhinweisen und die automatische interaktive API-Dokumentation und ist ein Framework der Wahl für Entwickler, die Wert auf Geschwindigkeit und entwicklerfreundliches Design legen.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Kontinuierliche Updates machen es leistungsfähiger und skalierbarer.
  • Geeignet für kleine Projekte und Anwendungen auf Unternehmensebene.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. PyTorch

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Liebhaber des maschinellen Lernens, freut euch! PyTorch ist nach wie vor führend im Bereich der ML-Frameworks. Mit seinem intuitiven Design, der starken Community-Unterstützung und den jüngsten Fortschritten im verteilten Computing macht PyTorch die Implementierung modernster Modelle einfacher denn je.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Erweiterte Tools zur Modelloptimierung und -bereitstellung.
  • Nahtlose Integration mit dem wachsenden Ökosystem der MLops-Tools.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Pandas 2.0

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Die Datenorganisation ist jetzt noch besser. Mit der Veröffentlichung von Pandas 2.0 bringt die Bibliothek Geschwindigkeitsverbesserungen und neue Funktionen, um riesige Datenmengen effizienter zu verarbeiten.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Bessere Unterstützung für moderne Datentypen.
  • Verbesserte Integration mit cloudbasierten Speichersystemen.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Django 5.0

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Für Webentwickler ist Django 5.0 eine modernisierte Version des klassischen Web-Frameworks. Es schafft ein Gleichgewicht zwischen Stabilität und Innovation und sorgt für ein reibungsloseres Entwicklererlebnis, während gleichzeitig die charakteristische „Batterie inklusive“-Philosophie beibehalten wird.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Unterstützt moderne Python-Funktionen wie Mustervergleich.
  • Erweiterte asynchrone Funktionalität für verbesserte Skalierbarkeit.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Reich

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Verschönern Sie Ihr Terminal wie nie zuvor mit Rich. Mit dieser Bibliothek können Sie Ihren Python-Skripten ganz einfach auffällige, farbenfrohe und interaktive Ausgaben hinzufügen.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Mehr Anpassungsoptionen für Dashboards und CLI-Tools.
  • Die Unterstützung für Echtzeit-Datenvisualisierung nimmt weiter zu.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Streamlit

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Datenwissenschaftler, freut euch! Streamlit dominiert weiterhin als einfachste Möglichkeit, interaktive Dashboards und Anwendungen zu erstellen.

Warum Sie sich im Jahr 2025 darum kümmern sollten:

  • Weitere Plugins und Integrationen für eine nahtlose Datenvisualisierung.
  • Bessere Bereitstellungsoptionen für Cloud- und Edge-Umgebungen.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


Projekte, die Aufmerksamkeit verdienen

  • Airflow 3.0: Orchestrieren Sie Ihren Workflow wie ein Profi.
  • Poetry: Immer noch das beste Tool für das Python-Abhängigkeitsmanagement.
  • JupyterLab 4.0: Das unverzichtbare Tool für interaktive Datenexploration und Notizbücher.

Fazit

Das Open-Source-Ökosystem von Python ist im Jahr 2025 wohlhabender als je zuvor. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Webentwickler oder Automatisierungsbegeisterter sind, es gibt keinen Mangel an Tools, mit denen Sie Ihre Arbeit effizienter und angenehmer gestalten können. Tauchen Sie ein in diese Projekte, tragen Sie zur Community bei und reiten Sie auf der Python-Welle!

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop-Python-Open-Source-Projekte, die Sie in 5 nicht verpassen sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1673
14
PHP-Tutorial
1278
29
C#-Tutorial
1257
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

See all articles