写点东西《全栈工具箱 ：Python版》

概述

以下是专注于全栈开发不同方面的 Python 库；有些专注于 Web 应用程序开发，有些专注于后端，还有些专注于两者。

1. Taipy

Taipy 是一个用于构建生产就绪应用程序前端和后端的开源 Python 库。

它旨在加快应用程序开发，从初始原型到生产就绪的应用程序。

🔑 特点：

• 广泛的交互性
• 您的布局、样式等有更多自定义功能（无需 CSS）
• 多页和多用户应用程序
• 图形管道编辑器
• 与 Taipy 前端功能集成，以便端到端部署
• 调度
• 笔记本兼容

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2.Prefect

Prefect 是一个提供数据管道开发的框架。

它通过专注于简单性和用户友好性而区别于 Airflow 等竞争对手。

如果你想要一个具有各种功能的成熟产品，但学习曲线比 Airflow 更容易，那么 Prefect 是一个不错的选择。

🔑 特性：

• 直观且用户友好的控制面板
• 智能功能，例如缓存
• 基于流的结构，便于工作流组织
• 动态参数化和依赖项管理
• 混合执行（本地/云）

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3. Streamlit

Streamlit 是一款用于快速、简单地构建 Web 应用程序的颠覆性工具。

此数据应用程序框架专注于将自己与更完整、更复杂的解决方案区分开来，以提供快速且用户友好的解决方案。

🔑 特点：

• Pythonic 框架
• 交互式小部件
• 用户友好性

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4.Airflow

Apache Airflow 是一个专为调度和监控工作流而设计的开源平台。

它非常适合编排复杂的数据管道和 ETL 流程，因为在过去十年中，它一直是管道领域的杰出参与者。

此库的完整性与陡峭的学习曲线相关。

🔑 特性：

• 基于 DAG 的工作流定义
• 完整的界面，包括 DAG 的可视化，跟踪故障并管理重试。
• 各种集成
• 动态任务执行和调度
• 以 Python 为中心的设计
• 社区支持

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5. Brython

Brython 将 Python 带到前端，因为这个名称重新组合了“浏览器”和“Python”。

它引入了一个独特的概念，即直接在 Web 应用程序中运行 Python 代码。

这种创新方法允许您使用 Python 构建交互式 Web 体验。

🔑 特点：

• 轻松集成，因为它将 Python 逻辑直接集成到浏览器中
• 兼容不同的 Web 浏览器

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6. Dash

Dash 由 Plotly 创建，是一个使用 Plotlys 组件的完整性的 Web 应用程序框架。

它被认为是一个完整的解决方案，因此需要更长的时间来掌握。

🔑 特点：

• 基于组件的架构
• 功能强大的交互式仪表板
• 实时数据更新

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7. Dagster

Dagster 是本合集中较新的库之一，它是一个云原生数据管道编排，旨在统一数据集成、工作流编排和监控。

与其他工具相比，Dagster 强调工作流创建和管理的 DataOps 方面。

🔑 特性：

• 声明式管道设置
• 自以为是的结构
• 版本控制
• 与 Hadoop 集成
• 全面的元数据跟踪

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8. SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个用于处理数据库交互的 Python 库。

它是一个多功能工具包，可将 Python 编程与关系数据库联系起来。

掌握此库的时间较长，但好处是显而易见的。

🔑 特性：

• SQL 表达式语言
• 对象关系映射 (ORM)
• 广泛支持数据库
• 复杂查询支持

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9. Celery

Celery 是一个 Python 库，用作构建后端应用程序的框架。

它处理分布式任务处理、作业执行和工作流。

它是一个完整的解决方案和广泛的功能集，具有较陡峭的学习曲线。

🔑 特性：

• 并行处理
• 可扩展性
• 任务调度
• 异步处理

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10. Peewee

与 SQAlchemy 一样，Peewee 是一个简化数据库交互的 Python 库。

它以用户友好且简单的设置而区别于竞争对手。

该库是中小型项目的最佳选择。

🔑 特点：

• 轻量级框架
• 数据库支持
• Pythonic 语法

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11. Kedro

Kedro 是一个开源 Python 框架。

它为生产就绪的数据科学管道提供了一个工具箱。

事实上，Kedro 可以轻松地与成熟的 Python ML 库集成，并提供一种实现端到端框架的统一方法。

🔑 特性：

• 数据目录
• 笔记本集成
• 项目模板
• 坚持特定约定

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结论

Python 被认为是人工智能和机器学习应用程序的首选语言。

为了简化和自动化这些应用程序，Python 见证了框架库的出现。

这些库有助于 Web 应用程序开发、后端服务以及开源全栈应用程序的创建。