簡介

以下是專注於全端開發不同面向的 Python 函式庫;有些專注於 Web 應用程式開發,有些專注於後端,有些則兩者兼而有之。

Gif引言


1. Taipy

Taipy 是一個開源 Python 庫,用於建立生產就緒的應用程式前端和後端。

它旨在加快應用程式開發,從最初的原型到生產就緒的應用程式。

🔑特點:

  • 豐富的互動性

  • 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能(無需 CSS)

  • 多頁和多用戶應用程式

  • 圖形管道編輯器

  • 與 Taipy 前端功能整合以實現端到端部署

  • 日程安排

  • 筆記型電腦相容

Taipy


QueenB GIF

https://github.com/Avaiga/taipy

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2.Prefect

Prefect 是一個提供資料管道開發的框架。

它透過注重簡單性和用戶友好性而與 Airflow 等競爭對手區分開來。

如果您想要一個具有各種功能但比 Airflow 更容易學習的成熟產品,Prefect 是一個很好的中間產品。

🔑特點:

  • 直覺且使用者友好的控制面板

  • 快取等智慧功能

  • 以流程為基礎的架構,可輕鬆融入工作流程組織

  • 動態參數化與依賴管理

  • 混合執行(本地/雲端)

完美


3. Streamlit

Streamlit 是一個遊戲規則改變者,可以快速、簡單地建立 Web 應用程式。

此資料應用程式框架將其從更完整、更複雜的解決方案轉變為快速、用戶友好的解決方案。

🔑特點:

  • Pythonic框架

  • 互動式小部件

  • 使用者友善性

Streamlit


4.氣流

Apache Airflow 是一個開源平台,專為調度和監控工作流程而設計。

它是編排複雜資料管道和 ETL 流程的絕佳選擇,因為它在過去十年中一直是管道領域的重要參與者。

該庫的完整性與陡峭的學習曲線有關。

🔑特點:

  • 基於DAG的工作流程定義

  • 包括 DAG 視覺化的完整介面,可追蹤故障並管理重試。

  • 各種集成

  • 動態任務執行和調度

  • 以Python為中心的設計

  • 社區支持

氣流


5. Brython

Brython 將 Python 帶到了前端,因為這個名字重新組合了「瀏覽器」和「Python」。

它引入了直接在 Web 應用程式中執行 Python 程式碼的獨特概念。

這種創新方法可讓您使用 Python 建立互動式 Web 體驗。

🔑特點:

  • 易於集成,因為它將 Python 邏輯直接整合到瀏覽器中

  • 相容於不同的網頁瀏覽器

Brython


6. 達世幣

Dash 由 Plotly 建立,是一個利用 Plotlys 元件完整性的 Web 應用程式框架。

眾所周知,它是一個完整的解決方案,因此需要更長的時間來掌握。

🔑特點:

  • 基於元件的架構

  • 強大的互動式儀表板

  • 即時資料更新

破折號


7. Dagster

Dagster 是本次編譯中較新的函式庫之一,它是一個雲端原生資料管道編排,旨在統一資料整合、工作流程編排和監控。

與其他工具相比,Dagster 強調工作流程建立和管理的 DataOps 面向。

🔑特點:

  • 聲明式管道設置

  • 固執己見的結構

  • 版本控制

  • 與 Hadoop 集成

  • 全面的元資料跟踪

Dagster


8. SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一個用於處理資料庫互動的 Python 函式庫。

它是一個連接Python程式設計和關係資料庫的多功能工具包。

掌握這個庫的時間較長,但好處是實實在在的。

🔑特點:

  • SQL 表達式語言

  • 物件關係映射(ORM)

  • 對資料庫的廣泛支持

  • 複雜查詢支持

SQL


9. 芹菜

Celery 是一個 Python 函式庫,用作建立後端應用程式的框架。

它處理分散式任務處理、作業執行和工作流程。

它是一個完整的解決方案和廣泛的功能集,具有更陡峭的學習曲線。

🔑特點:

  • 平行處理

  • 可擴展性

  • 任務調度

  • 非同步處理

芹菜


10. Peewee

與 SQAlchemy 一樣,Peewee 是一個簡化資料庫互動的 Python 函式庫。

它與競爭對手的不同之處在於用戶友好且簡單的設定。

該庫是中小型專案的最佳選擇。

🔑特點:

  • 輕量級框架

  • 資料庫支持

  • Python式文法

Peewee


11. Kedro

Kedro 是一個開源 Python 框架。

它為生產就緒的資料科學管道提供了一個工具箱。

事實上,Kedro 可以輕鬆地與成熟的 Python ML 庫集成,並提供統一的方法來實現端到端框架。

🔑特點:

  • 資料目錄

  • 筆記本集成

  • 專案模板

  • 有自己的觀點,因為它強制執行特定的約定

Kedro


結論

Python 被認為是人工智慧和機器學習應用程式的首選語言。

為了簡化和自動化這些應用程式,Python 見證了框架庫的出現。

這些程式庫有助於 Web 應用程式開發、後端服務以及開源全端應用程式的建立。


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原文出處:https://dev.to/taipy/full-stack-toolbox-python-edition-20h2

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