誰是 2020 年最強 Python 庫？年度 Top 10 出爐！

2020 年已通過去了，國外的一家專門提供 Python 服務的網站 Troy Labs，盤點出了 2020 年發佈的 Python 庫 Top10。

上榜的有 FastAPI 的升級版 Typer、將 CLI 變成彩色的 Rich、基於 GUI 框架的 Dear PyGui、還有精簡報錯信息的 PrettyErrors……總有一款是你想要的。

下面就讓咱們一塊兒來看看吧~

一、Typer

Typer 跟 FastAPI 的原理相同，都是 Python 上用來構建 API 服務的一個高性能框架。

它是 FastAPI 的升級版，不只可以準確地記錄代碼，還可以輕鬆地進行 CLI 驗證。

Typer 易於學習和使用，不須要用戶閱讀複雜的教程文檔便可上手。支持編輯器（如 VSCode）代碼自動補全，提升開發人員的開發效率，減小 bug 的數量。

其次，Typer 還能配合命令行神器 Click 使用，就能夠利用 Click 的優勢和插件，實現更復雜的功能。

開源地址：
https://github.com/tiangolo/typer

二、Rich

誰規定 CLI 界面必定得是黑白的？它也能夠是彩色的。

Rich API 不只可以在終端輸出提供豐富的彩色文本和精美的格式，還提供了精美的表格、進度條、編輯器、追蹤器、語法高亮等。以下圖所示。

它還能夠安裝在 Python REPL 上，全部的數據結構均可以漂亮地輸出或標註。

總而言之，它是彩色的、漂亮的、強大的。

Rich 兼容性也不錯，適用於 Linux，Mac 和 Windows 等多種系統。真彩色/表情符號可與新的 Windows 終端一塊兒使用。

可是請注意，Rich 必需要 Python 3.6.1 或以上版本。

開源地址：
https://github.com/willmcgugan/rich

三、Dear PyGui

如上所示，雖然終端應用程序能夠作成很漂亮的樣子。可是，你可能還須要一個真正的 GUI。

Dear PyGui 是一個便於使用、功能強大的 Python GUI 框架。可是它與其餘的 Python GUI 卻有着根本上的不一樣。

它使用了即時模式範式和計算機的 GPU 來實現動態界面。即時模式範式在視頻遊戲中很是流行，這意味着它的動態 GUI 不須要保留任何數據，而是逐幀獨立繪製的。同時，它還使用 GPU 來建構動態界面。

Dear PyGui 還能夠繪圖、建立主題、建立 2D 遊戲，還擁有一些小工具，好比說內置文檔、日誌記錄、源代碼查看器之類的，這些小工具能夠協助 App 的開發。

支持它的系統有：Windows 10（DirectX 11），Linux（OpenGL 3）和 macOS（Metal）等。

開源地址：
https://github.com/hoffstadt/DearPyGui

四、PrettyErrors

PrettyErrors 是一個精簡 Python 錯誤信息的工具，特色是界面十分簡潔友好。

它最顯著的功能是支持在終端進行彩色輸出，標註出文件棧蹤影，發現錯誤信息，過濾掉冗餘信息，提取出關鍵部分，而且進行彩色標註，從而提升開發者的效率。

並且它能夠不用安裝，直接被導入項目中使用，可是須要先配置一些參數，其導入和配置的參數以下：

開源地址：
https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors

五、Diagrams

程序員在編程的時候，有時候須要跟同事解釋他設計的程序代碼之間複雜的結構關係，然而這不是一兩句話能說清楚的，須要畫表或者作脈絡圖。

通常狀況下，程序員使用 GUI 工具處理圖表，並將文稿進行可視化處理。可是還有更好的方法，好比說使用 Diagrams 庫。

Diagrams 讓不須要任何設計類工具，直接在 Python 代碼中繪製雲系統結構。它們的圖標來自多家雲服務商，包括 AWS, Azure, GCP 等。

僅需幾行代碼，就能夠簡單地創造出箭頭符號和結構圖。

因爲它使用 Graphviz 來渲染圖，因此還須要先安裝好 Graphviz。

開源地址：
https://github.com/mingrammer/diagrams

六、Hydra and OmegaConf

在作機器學習項目的時候，須要作一大堆的環境配置工做。所以，在一些複雜的應用程序中，配置管理工做也相應變得複雜。

Hydra 可使配置工做變得簡單。它可以從命令行或者配置文件中覆蓋部分出來，無需維護類似的配置文件，用組合的方式進行配置，從而加快了實驗運行速度。

Hydra 兼容性強，擁有含插件的結構，可以很好地與開發者的操做文件融合。它的插件還能夠實現直接經過命令行，就把代碼發佈到 AWS 或者其餘雲端系統。

Hydra 也離不開 OmegaConf，二者關係密不可分，OmegaConf 爲 Hydra 的分層配置系統提供了協同的 API，兩者協同運做可支持 YAML、配置文件、對象、CLI 參數等。

開源地址：
https://github.com/facebookresearch/hydra
https://github.com/omry/omegaconf

七、PyTorch Lightning

PyTorch Lightning 也是 Facebook 的一個研究成果。它是一個輕巧的 PyTorch 包裝器，用於高性能 AI 研究，其最重要的特徵是可以解析 PyTorch代碼，讓代碼研究成分和工程成分的分離。

它的擴展模型能夠在任何硬件（CPU、GPU、TPU）上運行，且容易被複制，刪除了大量的文件樣本，保持了自身的靈活性，運行速度快。

Lightning 可以使 DL / ML 研究的 40 多個部分實現自動化，例如 GPU訓練、分佈式 GPU（集羣）訓練、TPU 訓練等等……

由於 Lightning 將能夠將文件自動導出到 ONNX 或T orchScript，因此它適用於進行快速推理的 AI 研究員、BERT 或者自監督學習的研究團隊等。

開源地址：
https://github.com/PyTorchLightning/PyTorch-lightning

八、Hummingbird

Hummingbird 是微軟的一項研究成果，它可以將已經訓練好的 ML 模型彙編成張量計算，從而不須要設計新的模型。

還容許用戶使用神經網絡框架（例如 PyTorch）來加速傳統的 ML 模型。

它的推理 API 跟 sklearn 範例十分類似，均可以重複使用現有的代碼，可是它是用 Hummingbird 生成的代碼去實現的。

Hummingbird 還在 Sklearn API 以後提供了一個方便的統一推理API。這樣就能夠將 Sklearn 模型與 Hummingbird 生成的模型互換，而無需更改推理代碼。

它之因此被重點關注，還由於它可以支持多種多樣的模型和格式。

到目前爲止，Hummingbird 支持 PyTorch、TorchScript、ONNX 和 TVM 等各類 ML 模型。

開源地址：
https://github.com/microsoft/hummingbird

九、HiPlot

因爲 ML 模型變得愈來愈複雜，還有不少超參數，因而就須要用到 HiPlot。HiPlot 是今年 3 月 Facebook 發行的一個庫，主要用於處理高維數據。

Facebook AI 經過幾十個超參數和 10 萬多個實驗，利用 HiPlot，來分析深度神經網絡。

它是用平行圖和其餘的圖像方式，幫助AI研究者發現高維數據的相關性和模型，是一款輕巧的交互式可視化工具。

HiPlot 與其餘可視化工具相比，有其特有的優勢：

首先，它的互動性強，由於平行圖是交互式的，因此可以知足多種狀況下的圖像可視化。

其次，它簡單易用，能夠經過 IPython Notebook 或者經過帶有「 hiplot」命令的服務直接使用。

它還有具備可擴展性。默認狀況下，HiPlot 的 Web 服務能夠解析 CSV 或 JSON 文件，還能夠爲其提供自定義 Python 解析器，將實驗轉換爲 HiPlot 實驗。

開源地址：
https://github.com/facebookresearch/hiplot
參考連接：
https://ai.facebook.com/blog/hiplot-high-dimensional-interactive-plots-made-easy

十、Scalene

Scalene 是一個用於 Python 腳本的 CPU 和內存分析器，可以正確處理多線程代碼，還能區分 Python 代碼和本機代碼的運行時間。

你不須要修改代碼，只需運行 Scalene 腳本，它就會生成一個文本形式的報告，顯示出每一行代碼的 CPU 和內存的使用狀況。經過這個文本報告，開發人員能夠提升代碼的效率。

Scalene 的速度快、準確率高，還可以對高耗能的代碼行進行標註。

開源地址
https://github.com/emeryberger/scalene

除了以上 10 個，還有多個高性能的 Python 庫被點名了，例如 Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops……等等，詳情查看底部連接。

那麼，你今年有發現好用的 Python 庫嗎？

若是有的話，請在評論區一塊兒分享一下呀~

參考連接：
https://tryolabs.com/blog/2020/12/21/top-10-python-libraries-of-2020/

https://www.upgrad.com/blog/reasons-why-python-popular-with-developers/

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