développement back-end
Tutoriel Python
Meilleurs projets Python Open Source à ne pas manquer en 5
Meilleurs projets Python Open Source à ne pas manquer en 5
Python continue de maintenir sa domination en tant que l'un des langages de programmation les plus populaires en 2025, avec un écosystème florissant de projets open source s'adressant aux développeurs de tous niveaux. De la science des données et de l'apprentissage automatique au développement Web et à l'automatisation, ces projets mettent en valeur la polyvalence du langage. Examinons en profondeur certains des meilleurs projets open source Python que vous ne devriez certainement pas manquer cette année. Oui, nous ajouterons quelques mèmes pour que cela reste intéressant. ?
-
API rapide
Si vous créez des API en Python, FastAPI change toujours la donne. Connu pour sa vitesse fulgurante, sa prise en charge des indices de type et sa documentation API interactive automatique, il s'agit d'un framework incontournable pour les développeurs qui apprécient la vitesse et une conception conviviale pour les développeurs.
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Les mises à jour continues le rendent plus puissant et évolutif.
- Convient aux petits projets et aux applications de niveau entreprise.
-
PyTorch
Amoureux du Machine Learning, réjouissez-vous ! PyTorch est toujours leader dans le domaine des frameworks ML. Grâce à sa conception intuitive, à son solide soutien communautaire et aux progrès récents en matière d'informatique distribuée, PyTorch facilite plus que jamais la mise en œuvre de modèles de pointe.
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Outils améliorés pour l'optimisation et le déploiement des modèles.
- Intégration transparente avec l'écosystème croissant d'outils MLops.
-
Pandas 2.0
L'organisation des données s'est encore améliorée. Avec la sortie de Pandas 2.0, la bibliothèque apporte des améliorations de vitesse et de nouvelles fonctionnalités pour gérer plus efficacement des ensembles de données volumineux.
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Meilleure prise en charge des types de données modernes.
- Amélioration de l'intégration avec les systèmes de stockage basés sur le cloud.
-
Django 5.0
Pour les développeurs web, Django 5.0 est une version modernisée du framework web classique. Il établit un équilibre entre stabilité et innovation, offrant une expérience de développement plus fluide tout en conservant sa philosophie signature « batterie incluse ».
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Prend en charge les fonctionnalités Python modernes telles que la correspondance de modèles.
- Fonctionnalité asynchrone améliorée pour une évolutivité améliorée.
-
Riche
Embellissez votre terminal comme jamais auparavant avec Rich. Cette bibliothèque facilite l'ajout d'une sortie accrocheuse, colorée et interactive à vos scripts Python.
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Plus d'options de personnalisation pour les tableaux de bord et les outils CLI.
- La prise en charge de la visualisation des données en temps réel continue de croître.
-
Streamlit
Data scientists, réjouissez-vous ! Streamlit continue de dominer en tant que moyen le plus simple de créer des tableaux de bord et des applications interactifs.
Pourquoi vous devriez vous en soucier en 2025 :
- Plus de plugins et d'intégrations pour une visualisation transparente des données.
- Meilleures options de déploiement pour les environnements cloud et Edge.
Projets dignes d'attention
- Airflow 3.0 : Orchestrez votre flux de travail comme un pro.
- Poésie : Toujours le meilleur outil pour la gestion des dépendances Python.
- JupyterLab 4.0 : L'outil indispensable pour l'exploration interactive des données et des notebooks.
Conclusion
L’écosystème open source de Python est plus prospère que jamais en 2025. Que vous soyez un data scientist, un développeur Web ou un passionné d'automatisation, les outils ne manquent pas pour rendre votre travail plus efficace et plus agréable. Plongez dans ces projets, contribuez à la communauté et surfez sur la vague Python !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
1675
14
1429
52
1333
25
1278
29
1257
24
Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisation
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.
Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.
Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.
Python vs C: Comprendre les principales différences
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.
Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.
Python: automatisation, script et gestion des tâches
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
Python pour l'informatique scientifique: un look détaillé
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
Python pour le développement Web: applications clés
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
