[Python相见恨晚]之资源大全[转载]
0 Python rabin 91 阅读 • 4个月前

官网

  • PyJWT:JSON Web 令牌草案 01。官网
  • python-jws:JSON Web 签名草案 02 的实现。官网
  • python-jwt:一个用来生成和验证 JSON Web 令牌的模块。官网
  • 模板引擎

    模板生成和词法解析的库和工具。

    • 官网
    • django-storages:一个针对 Django 的自定义存储后端的工具集合。官网
    • fanstatic:打包、优化,并且把静态文件依赖作为 Python 的包来提供。官网
    • File Conveyor:一个后台驻留的程序,用来发现和同步文件到 CDNs, S3 和 FTP。官网
    • Flask-Assets:帮你将 web 资源整合到你的 Flask app 中。官网
    • jinja-assets-compressor:一个 Jinja 扩展,用来编译和压缩你的资源。官网
    • webassets:为你的静态资源打包、优化和管理生成独一无二的缓存 URL。官网

    缓存

    缓存数据的库。

    • 官网
    • pycallgraph:这个库可以把你的Python 应用的流程(调用图)进行可视化。官网
    • pysonar2:Python 类型推断和检索工具。官网
  • Lint工具
    • 官网
  • 代码格式化
    • awesome-javascript。

      • matplotlib:一个 Python 2D 绘图库。官网
      • bokeh:用 Python 进行交互式 web 绘图。官网
      • ggplot:ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。官网
      • plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。官网
      • pygal:一个 Python SVG 图表创建工具。官网
      • pygraphviz:Graphviz 的 Python 接口。官网
      • PyQtGraph:交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件。官网
      • SnakeViz:一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具。官网
      • vincent:把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。官网
      • VisPy:基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。官网

      计算机视觉

      计算机视觉库。

      机器学习

      机器学习库。 参见: awesome-machine-learning.

      • Crab:灵活、快速的推荐引擎。官网
      • gensim:人性化的话题建模库。官网
      • hebel:GPU 加速的深度学习库。官网
      • NuPIC:智能计算 Numenta 平台。官网
      • pattern:Python 网络挖掘模块。官网
      • PyBrain:另一个 Python 机器学习库。官网
      • Pylearn2:一个基于 Theano 的机器学习库。官网
      • python-recsys:一个用来实现推荐系统的 Python 库。官网
      • scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。官网
      • pydeep:Python 深度学习库。官网
      • vowpalporpoise:轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。官网
      • skflow:一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。官网
      • Caffe: 一个Caffe的python接口。官网

      MapReduce

      MapReduce 框架和库。

      • dpark:Spark 的 Python 克隆版,一个类似 MapReduce 的框架。官网
      • dumbo:这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。官网
      • luigi:这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。官网
      • mrjob:在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。官网
      • PySpark:Spark 的 Python API 。官网
      • streamparse:运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了Apache Storm官网

      函数式编程

      使用 Python 进行函数式编程。

      • CyToolz:Toolz 的 Cython 实现 : 高性能函数式工具。官网
      • fn.py:在 Python 中进行函数式编程 : 实现了一些享受函数式编程缺失的功能。官网
      • funcy:炫酷又实用的函数式工具。官网
      • Toolz:一组用于迭代器,函数和字典的函数式编程工具。官网

      第三方 API

      用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries

      • apache-libcloud:一个为各种云设计的 Python 库。官网
      • boto:Amazon Web Services 的 Python 接口。官网
      • django-wordpress:WordPress models and views for Django.官网
      • facebook-sdk:Facebook 平台的 Python SDK.官网
      • facepy:Facepy 让和 Facebook's Graph API 的交互变得更容易。官网
      • gmail:Gmail 的 Python 接口。官网
      • google-api-python-client:Python 用的 Google APIs 客户端库。官网
      • gspread:Google 电子表格的 Python API.官网
      • twython:Twitter API 的封装。官网

      DevOps 工具

      用于 DevOps 的软件和库。

      • Ansible:一个非常简单的 IT 自动化平台。官网
      • SaltStack:基础设施自动化和管理系统。官网
      • OpenStack:用于构建私有和公有云的开源软件。官网
      • Docker Compose:快速,分离的开发环境,使用 Docker。官网
      • Fabric:一个简单的,Python 风格的工具,用来进行远程执行和部署。官网
      • cuisine:为 Fabric 提供一系列高级函数。官网
      • Fabtools:一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。官网
      • gitapi:Git 的纯 Python API。官网
      • hgapi:Mercurial 的纯 Python API。官网
      • honcho:Foreman的 Python 克隆版,用来管理基于Procfile的应用。官网
      • pexpect:Controlling interactive programs in a pseudo-terminal like 在一个伪终端中控制交互程序,就像 GNU expect 一样。官网
      • psutil:一个跨平台进程和系统工具模块。官网
      • supervisor:UNIX 的进程控制系统。官网

      任务调度

      任务调度库。

      • APScheduler:轻巧但强大的进程内任务调度,使你可以调度函数。官网
      • django-schedule:一个 Django 排程应用。官网
      • doit:一个任务执行和构建工具。官网
      • gunnery:分布式系统使用的多用途任务执行工具 ,具有 web 交互界面。官网
      • Joblib:一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。官网
      • Plan:如有神助地编写 crontab 文件。官网
      • schedule:人性化的 Python 任务调度库。官网
      • Spiff:使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。官网
      • TaskFlow:一个可以让你方便执行任务的 Python 库,一致并且可靠。官网

      外来函数接口

      使用外来函数接口的库。

      • cffi:用来调用 C 代码的外来函数接口。官网
      • ctypes:(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。官网
      • PyCUDA:Nvidia CUDA API 的封装。官网
      • SWIG:简化的封装和接口生成器。官网

      高性能

      让 Python 更快的库。

      • Cython:优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。官网
      • PeachPy:嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器,用于 Windows, Linux, OS X, Native Client 或者 Go 。官网
      • PyPy:使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。官网
      • Pyston:使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现,目标是为了获得很好的性能。官网
      • Stackless Python:一个强化版的 Python。官网

      微软的 Windows平台

      在 Windows 平台上进行 Python 编程。

      • Python(x,y):面向科学应用的 Python 发行版,基于 Qt 和 Spyder。官网
      • pythonlibs:非官方的 Windows 平台 Python 扩展二进制包。官网
      • PythonNet:Python 与 .NET 公共语言运行库 (CLR)的集成。官网
      • PyWin32:针对 Windows 的Python 扩展。官网
      • WinPython:Windows 7/8 系统下便携式开发环境。官网

      网络可视化和SDN

      用来进行网络可视化和SDN(软件定义网络)的工具和库。

      • Mininet:一款流行的网络模拟器以及用 Python 编写的 API。官网
      • POX:一个针对基于 Python 的软件定义网络应用(例如 OpenFlow SDN 控制器)的开源开发平台。官网
      • Pyretic:火热的 SDN 编程语言中的一员,为网络交换机和模拟器提供强大的抽象能力。官网
      • SDX Platform:基于 SDN 的 IXP 实现,影响了 Mininet, POX 和 Pyretic。官网

      硬件

      用来对硬件进行编程的库。

      • ino:操作Arduino的命令行工具。官网
      • Pyro:Python 机器人编程库。官网
      • PyUserInput:跨平台的,控制鼠标和键盘的模块。官网
      • scapy:一个非常棒的操作数据包的库。官网
      • wifi:一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作WiFi。官网
      • Pingo:Pingo 为类似Raspberry Pi,pcDuino, Intel Galileo等设备提供统一的API用以编程。官网

      兼容性

      帮助从 Python 2 向 Python 3迁移的库。

      • Python-Future:这就是 Python 2 和 Python 3 之间丢失的那个兼容性层。官网
      • Python-Modernize:使 Python 代码更加现代化以便最终迁移到 Python 3。官网
      • Six:Python 2 和 3 的兼容性工具。官网

      杂项

      不属于上面任何一个类别,但是非常有用的库。

      • blinker:一个快速的 Python 进程内信号/事件分发系统。官网
      • itsdangerous:一系列辅助工具用来将可信的数据传入不可信的环境。官网
      • pluginbase:一个简单但是非常灵活的 Python 插件系统。官网
      • Pychievements:一个用来创建和追踪成就的 Python 框架。官网
      • Tryton:一个通用商务框架。官网

      算法和设计模式

      Python 实现的算法和设计模式。

      • algorithms:一个 Python 算法模块。官网
      • python-patterns:Python 设计模式的集合。官网
      • sortedcontainers:快速,纯 Python 实现的SortedList,SortedDict 和 SortedSet 类型。官网

      编辑器插件

      编辑器和 IDE 的插件

      • Emacs
        • Elpy:Emacs Python 开发环境。官网
      • Sublime Text
        • SublimeJEDI:一个 Sublime Text 插件,用来使用超赞的自动补全库 Jedi。官网
        • Anaconda:Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python IDE。官网
      • Vim
        • YouCompleteMe:引入基于 Jedi 的 Python 自动补全引擎。官网
        • Jedi-vim:绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python 进行自动补全。官网
        • Python-mode:将 Vim 变成 Python IDE 的一款多合一插件。官网
      • Visual Studio
        • PTVS:Visual Studio 的 Python 工具官网

      集成开发环境

      流行的 Python 集成开发环境。

      • PyCharm:商业化的 Python IDE ,由 JetBrains 开发。也有免费的社区版提供。官网
      • LiClipse:基于 Eclipse 的免费多语言 IDE 。使用 PyDev 来支持 Python 。官网
      • Spyder:开源 Python IDE。官网

      自动聊天工具

      用于开发聊天机器人的库

      •   Errbot:最简单和最流行的聊天机器人用来实现自动聊天工具。官网

      服务

      在线工具和简化开发的 API 。

      持续集成

      参见: awesome-CIandCD.

      • Travis CI:一个流行的工具,为你的开源和私人项目提供持续集成服务。(仅支持 GitHub)官网
      • CircleCI:一个持续集成工具,可以非常快速的进行并行测试。 (仅支持 GitHub)官网
      • Vexor CI:一个为私人 app 提供持续集成的工具,支持按分钟付费。官网
      • Wercker:基于 Docker 平台,用来构建和部署微服务。官网

      代码质量

      • Codacy:自动化代码审查,更加快速的发布高质量代码。对于开源项目是免费的。官网
      • QuantifiedCode:一个数据驱动、自动、持续的代码审查工具。官网

      资源

      在这里可以找到新的 Python 库。

      网站

      周刊

      Twitter

      学习指南

      知名网站

      *值得关注的 Python 技术站点。*

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      • 伯乐在线 Python 频道:分享 Python 开发技术、相关的行业动态。官网

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