pen-Source 工具在 5 年内构建更好的数据应用程序

Susan Sarandon
发布: 2024-11-22 09:01:14
原创
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Python 开发人员始终寻找能够简化工作流程、帮助更快交付并使数据应用程序更强大的工具。

 
这里有 7 个令人难以置信的开源工具,可以帮助您构建更好的数据应用程序。无论您是喜欢数据可视化、场景管理还是全面的数据编排,这些工具都是您 2025 年工具箱的必备工具。

 

1. Taipy - 简化复杂的数据工作流程

 
Taipy 是一个开源 Python 库,可帮助您构建 AI 和数据 Web 应用程序,包括数据驱动的 GUI 和自动化场景管理。

?对于需要创建自定义分析仪表板而无需处理前端问题的开发人员来说,它是完美的选择。此外,它还可以轻松地与 Databricks 或 IBM Watson 等其他工具集成,因此无需更改您的编码环境,并使用 Matplotlib、Plotly 等其他库图表和组件...节省您大量的开发时间。

  • 场景管理
  • 用户友好的图形用户界面
  • Python 集成

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2. Composio - 只需一行代码即可访问 150 个工具

 

对于那些旨在构建人工智能应用程序的人来说,您知道实现复杂的自动化是一场噩梦。您必须成功地将外部工具(例如 GitHub、Jira、Notion、Discord...)的连接传递给您的 AI 代理。

? Composio 可以非常轻松地连接 150 多种工具,从系统工具到 SaaS 应用程序和具有 AI 模型的应用程序,以实现代理自动化。

  • 托管身份验证
  • 90 个工具 - 准备连接
  • 强大的 RPA 工具

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3. Shadcn - 简化您的环境

 
适合您的应用程序的漂亮且随时可用的组件
创建具有视觉吸引力的自定义组件可能是一项耗时的任务。 Shadcn 通过提供使用 Radix 和 Tailwind 构建的设计精美、可重复使用的组件来简化这一过程。您可以轻松复制、粘贴和自定义它们以适合您的应用程序。

?与从头开始构建类似的组件相比,这可以节省大量时间。只需在 Shadcn 中找到您需要的组件,将其复制并粘贴到您的应用程序中即可。

Shadcn 支持最流行的前端库和框架,包括 React、Next.js、Astro、Gatsby 和 Remix。

  • 跨机器的一致环境
  • 轻松打包应用程序和依赖项
  • 简化部署和设置

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4. FastAPI - Python 中的 API 生成器

 
FastAPI 是一个用于使用 Python 构建 API 的高性能框架。

?如果您需要为机器学习模型或任何后端功能提供服务,这是最快、对开发人员友好的选项。

  • 高性能
  • 自动文档
  • 易于使用

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5. Postman - API 测试变得简单

 
API 是任何全栈应用程序的支柱,Postman 使测试它们变得轻而易举。

?凭借其简洁的界面,您可以轻松发送请求并验证响应。无论您是处理复杂的授权流程还是只是测试简单的 GET 请求,Postman 都能让一切井然有序且易于管理。这对于快速 API 开发和测试至关重要。

  • 用于测试 API 的干净直观的界面
  • 支持复杂的授权流程
  • 组织并保存请求以方便管理

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6. GitHub Copilot - 你的人工智能编码伙伴

 
您是否希望有一个编码伙伴来帮助您编写样板代码或建议重构函数的最佳方法? GitHub Copilot 就是为了做到这一点。这个人工智能驱动的工具与 VS Code 集成,并为您实时提供智能代码建议。

?它可以建议整个代码块或帮助您找到正确的函数名称,减少重复性任务并使您的编码会话更加高效。

  • 实时代码建议
  • 帮助编写样板文件和重复代码
  • 与 VS Code 无缝集成

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7.DVC(数据版本控制)——协同设计工具

 

?版本控制对于管理机器学习项目至关重要,DVC 为数据带来了类似 Git 的功能。无论您是跟踪数据集还是跨团队共享结果,DVC 都能与您常用的 Python 工具完美集成。

  • 数据版本控制
  • 管道管理
  • 与存储无关

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8. MLflow - 端到端机器学习生命周期管理

 
MLflow 是一个用于管理端到端机器学习生命周期的开源平台。它涵盖了从实验、可重复性到部署的所有内容。

? Python 开发人员非常欣赏它与 Scikit-learn 和 TensorFlow 等库的强大集成。

  • 实验追踪
  • 模型注册表
  • 与 ML 库集成

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9. Airflow - 自动化您的工作流程

 
Apache Airflow 是一款功能强大的工作流自动化工具。

?虽然它比其他一些工具需要更多的设置,但它提供了令人难以置信的灵活性,非常适合编排复杂的数据应用程序。

  • 有向无环图 (DAG)
  • 可扩展性
  • 调度器和监控

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这些工具,特别是与 Taipy 一起使用时,使 Python 开发人员可以更轻松地快速移动并创建复杂的、可用于生产的数据应用程序。无论您是数据科学家、后端开发人员,还是只是对构建出色的数据驱动体验感到好奇,这些工具都可以节省您的时间并使您的项目更具影响力。

 

您已经尝试过以下哪些工具?我错过了你最喜欢的节省时间的工具吗?
将其放在评论中,让我们帮助彼此更智能地编码,而不是更困难!

以上是pen-Source 工具在 5 年内构建更好的数据应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

来源:dev.to
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