2019 年 10 大优秀 Python 支持库(2019年最佳10大Python库推荐)

2019年十大优秀Python赞成库推荐

Python作为一种广泛使用的编程语言，其强盛的生态系统和多彩的库资源为开发者提供了极大的便利。以下是2019年推荐的十大优秀Python库，这些库在各自领域内表现出色，为开发者解决了许多实际问题。

1. FastAPI

FastAPI是一个现代、迅速（高性能）的Web框架，用于构建APIs，具有Python 3.6+的类型提示。FastAPI利用了Python的最新特性，如异步和等待关键字，以及数据类。

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}

2. Pandas

Pandas是一个强盛的数据分析库，提供了多彩的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理结构化数据（类似于Excel表格）。Pandas是Python数据分析领域的基石。

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [70000, 80000, 90000]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

3. Matplotlib

Matplotlib是一个用于创建高质量图形的库，广泛应用于数据可视化。它提供了多彩的绘图函数，可以生成各种类型的图表，如线图、条形图、饼图等。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

4. Scikit-learn

Scikit-learn是一个单纯、有效的机器学习库，它提供了广泛的算法和工具，用于分类、回归、聚类等任务。它是Python机器学习领域的首选库。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
digits = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target)
clf = svm.SVC(gamma=0.001)
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

5. TensorFlow

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种深度学习模型。它是当前最流行的深度学习库之一。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

6. PyTorch

PyTorch是一个流行的深度学习库，由Facebook开发。它提供了灵活的动态计算图，使构建和调试深度学习模型更加容易。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10),
    nn.LogSoftmax(dim=1)
)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

7. NumPy

NumPy是一个高性能的科学计算库，提供了强盛的数组处理功能。它是Python科学计算的基础，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)

8. SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个强盛的SQL工具包和对象关系映射（ORM）框架，它提供了多彩的数据库操作接口，使数据库操作更加灵活和方便。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
engine = create_engine('sqlite:///users.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
new_user = User(name='John Doe')
session.add(new_user)
session.commit()

9. Celery

Celery是一个异步任务队列/作业队列，它可以帮助开发者轻松地执行异步任务和后台作业，如发送电子邮件、处理图像等。

from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

10. Flask

Flask是一个轻量级的Web框架，它单纯、灵活，非常适合构建小型到中型的Web应用程序。Flask提供了多彩的扩展，以满足不同的开发需求。

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, World!"
if __name__ == '__main__':
    app.run()

以上就是2019年推荐的十大优秀Python库。这些库在各自的领域内表现出色，为Python开发者提供了强盛的赞成。掌握这些库，将大大尽或许降低损耗开发高效能和项目质量。

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