Jadual Kandungan
FastAPI
Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:
PyTorch
Panda 2.0
Django 5.0
Kaya
Strimkan
Projek yang patut diberi perhatian
Kesimpulan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Projek Sumber Terbuka Python Teratas Jangan Dilepaskan dalam 5

Projek Sumber Terbuka Python Teratas Jangan Dilepaskan dalam 5

Jan 11, 2025 pm 08:13 PM

Python terus mengekalkan penguasaannya sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan paling popular pada tahun 2025, dengan ekosistem projek sumber terbuka yang berkembang pesat yang memenuhi keperluan pembangun dari semua peringkat kemahiran. Daripada sains data dan pembelajaran mesin kepada pembangunan web dan automasi, projek ini mempamerkan kepelbagaian bahasa. Mari kita mendalami beberapa projek sumber terbuka Python teratas yang anda pasti tidak boleh ketinggalan tahun ini. Ya, kami akan masukkan beberapa meme untuk memastikan ia menarik. ?


  1. FastAPI

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Jika anda membina API dalam Python, FastAPI masih menjadi pengubah permainan. Dikenali dengan kelajuan kilat, sokongan petunjuk jenis dan dokumentasi API interaktif automatik, ia merupakan rangka kerja untuk pembangun yang menghargai kelajuan dan reka bentuk mesra pembangun.

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Kemas kini berterusan menjadikannya lebih berkuasa dan berskala.
  • Sesuai untuk projek kecil dan aplikasi peringkat perusahaan.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. PyTorch

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Pencinta pembelajaran mesin, bergembiralah! PyTorch masih menerajui bidang rangka kerja ML. Dengan reka bentuk intuitifnya, sokongan komuniti yang kukuh dan kemajuan terkini dalam pengkomputeran teragih, PyTorch menjadikannya lebih mudah berbanding sebelum ini untuk melaksanakan model terkini.

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Alat yang dipertingkatkan untuk pengoptimuman dan penggunaan model.
  • Penyatuan lancar dengan ekosistem alat MLops yang semakin berkembang.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Panda 2.0

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Organisasi data semakin baik. Dengan keluaran Pandas 2.0, perpustakaan ini membawa peningkatan kelajuan dan ciri baharu untuk mengendalikan set data besar-besaran dengan lebih cekap.

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Sokongan yang lebih baik untuk jenis data moden.
  • Penyepaduan yang lebih baik dengan sistem storan berasaskan awan.

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

Untuk pembangun web, Django 5.0 ialah versi moden rangka kerja web klasik. Ia mencapai keseimbangan antara kestabilan dan inovasi, memberikan pengalaman pembangun yang lebih lancar sambil mengekalkan falsafah tandatangannya "termasuk bateri".

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Menyokong ciri Python moden seperti padanan corak.
  • Fungsi async dipertingkatkan untuk kebolehskalaan yang lebih baik.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Kaya

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Cantikkan terminal anda tidak seperti sebelum ini dengan Rich. Pustaka ini memudahkan untuk menambahkan output yang menarik, berwarna-warni dan interaktif pada skrip Python anda.

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Lebih banyak pilihan penyesuaian untuk papan pemuka dan alatan CLI.
  • Sokongan untuk visualisasi data masa nyata terus berkembang.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


  1. Strimkan

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Saintis data, bergembiralah! Streamlit terus mendominasi sebagai cara termudah untuk mencipta papan pemuka dan aplikasi interaktif.

Mengapa anda perlu mengambil berat pada tahun 2025:

  • Lebih banyak pemalam dan penyepaduan untuk visualisasi data yang lancar.
  • Pilihan penggunaan yang lebih baik untuk persekitaran awan dan pinggir.

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5


Projek yang patut diberi perhatian

  • Airflow 3.0: Susun aliran kerja anda seperti seorang profesional.
  • Puisi: Masih alat terbaik untuk pengurusan pergantungan Python.
  • JupyterLab 4.0: Alat penting untuk penerokaan data interaktif dan buku nota.

Kesimpulan

Ekosistem sumber terbuka Python lebih makmur berbanding sebelum ini pada tahun 2025. Sama ada anda seorang saintis data, pembangun web atau peminat automasi, tiada kekurangan alatan untuk menjadikan kerja anda lebih cekap dan menyeronokkan. Gali projek ini, menyumbang kepada komuniti, dan tunggangi gelombang Python!

Top Python Open Source Projects Not to Be Missed in 5

Atas ialah kandungan terperinci Projek Sumber Terbuka Python Teratas Jangan Dilepaskan dalam 5. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1673
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles