Python 開發人員總是尋找能夠簡化工作流程、幫助更快交付並使資料應用程式更強大的工具。
這裡有 7 個令人難以置信的開源工具，可以幫助您建立更好的資料應用程式。無論您是喜歡資料視覺化、場景管理還是全面的資料編排，這些工具都是您 2025 年工具箱的必備工具。
1. Taipy - 簡化複雜的資料工作流程
Taipy 是一個開源 Python 庫，可幫助您建立 AI 和資料 Web 應用程式，包括資料驅動的 GUI 和自動化場景管理。
🦾 對於需要建立自訂分析儀表板而無需處理前端問題的開發人員來說，它是完美的選擇。此外，它還可以輕鬆地與 Databricks 或 IBM Watson 等其他工具集成，因此無需更改您的編碼環境，並使用 Matplotlib、Plotly 等其他庫圖表和元件...節省您大量的開發時間。
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場景管理
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使用者友善的圖形使用者介面
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Python集成
{% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
2. Composio - 只需一行程式碼即可存取 +150 個工具
對於那些旨在建立人工智慧應用程式的人來說，您知道完成複雜的自動化是一場噩夢。您必須成功地將外部工具（例如 GitHub、Jira、Notion、Discord...）的連線傳遞給您的 AI 代理程式。
🦾 Composio 可以非常輕鬆地連接 150 多種工具，從系統工具到 SaaS 應用程式和具有 AI 模型的應用程式，以實現代理自動化。
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託管授權
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90 多種工具 - 隨時可連接
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強大的 RPA 工具
{% cta https://dub.composio.dev/qJallgq %} 為倉庫加註星標 {% endcta %}
3. Shadcn - 簡化您的環境
適合您的應用程式的美觀、即用型元件
建立具有視覺吸引力的自訂元件可能是一項耗時的任務。 Shadcn 透過提供使用 Radix 和 Tailwind 建造的設計精美、可重複使用的元件來簡化這一過程。您可以輕鬆複製、貼上和自訂它們以適合您的應用程式。
🦾 與從頭開始建立類似的元件相比，這可以節省大量時間。只需在 Shadcn 中找到您需要的元件，將其複製並貼上到您的應用程式中，就可以了。
Shadcn 支援最受歡迎的前端函式庫和框架，包括 React、Next.js、Astro、Gatsby 和 Remix。
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跨機器的一致環境
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輕鬆打包應用程式和依賴項
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簡化部署和設置
{% cta https://github.com/shadcn-ui/ui %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
4. FastAPI - Python 中的 API 產生器
FastAPI 是一個用於使用 Python 建立 API 的高效能框架。
🦾 如果您需要為機器學習模型或任何後端功能提供服務，這是最快、對開發人員友好的選項。
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高效能
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自動記錄
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易於使用
{% cta https://github.com/fastapi/fastapi %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
5. Postman - API 測試變得簡單
API 是任何全端應用程式的支柱，Postman 讓測試它們變得輕而易舉。
🦾 憑藉其乾淨的介面，您可以輕鬆發送請求並驗證回應。無論您是處理複雜的授權流程還是只是測試簡單的 GET 要求，Postman 都能讓一切井然有序且易於管理。它對於快速 API 開發和測試至關重要。
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用於測試 API 的乾淨直覺的介面
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支援複雜的授權流程
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組織並保存請求以方便管理
{% cta https://github.com/postmanlabs %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
6. GitHub Copilot - 你的人工智慧編碼夥伴
您是否希望有一個編碼夥伴來幫助您編寫樣板程式碼或建議重構函數的最佳方法？ GitHub Copilot 就是為了做到這一點。這個人工智慧驅動的工具與 VS Code 集成，並為您即時提供智慧程式碼建議。
🦾 它可以建議整個程式碼區塊或幫助您找到正確的函數名稱，減少重複性任務並使您的編碼會話更有效率。
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即時程式碼建議
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幫助編寫樣板和重複程式碼
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與 VS Code 無縫集成
{% cta https://github.com/github/copilot-docs %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
7.DVC（資料版本控制） ——協同設計工具
🦾 版本控制對於管理機器學習專案至關重要，DVC 為資料帶來了類似 Git 的功能。無論您是追蹤資料集還是跨團隊共享結果，DVC 都能與您常用的 Python 工具完美整合。
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資料版本控制
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管道管理
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與儲存無關
{% cta https://github.com/iterative/dvc %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
8. MLflow - 端對端機器學習生命週期管理
MLflow 是一個用於管理端對端機器學習生命週期的開源平台。它涵蓋了從實驗、可重複性到部署的所有內容。
🦾 Python 開發人員非常欣賞它與 Scikit-learn 和 TensorFlow 等函式庫的強大整合。
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實驗追蹤
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模型註冊表
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與 ML 庫集成
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9. Airflow - 自動化您的工作流程
Apache Airflow 是一款功能強大的工作流程自動化工具。
🦾 雖然它比其他一些工具需要更多的設置，但它提供了令人難以置信的靈活性，非常適合編排複雜的資料應用程式。
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有向無環圖 (DAG)
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可擴展性
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調度程序和監控
{% cta https://github.com/apache/airflow %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}
這些工具，尤其是與 Taipy 一起使用時，使 Python 開發人員能夠更輕鬆地快速移動並建立複雜的、可用於生產的資料應用程式。無論您是資料科學家、後端開發人員，還是只是對建立出色的資料驅動體驗感到好奇，這些工具都可以節省您的時間並使您的專案更具影響力。
💭 **您已經嘗試過以下哪些工具？我錯過了你最喜歡的節省時間的工具嗎？
將其放在評論中，讓我們幫助彼此更聰明地編碼，而不是更困難！
原文出處：https://dev.to/taipy/9-open-source-python-tools-to-build-better-data-apps-in-2025-3dem
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