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          • Python庫-創(chuàng)新互聯(lián)

            這篇文章給大家分享的是有關Python庫的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。

            創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供劍川網站建設、劍川做網站、劍川網站設計、劍川網站制作等企業(yè)網站建設、網頁設計與制作、劍川企業(yè)網站模板建站服務,十多年劍川做網站經驗,不只是建網站,更提供有價值的思路和整體網絡服務。

            1、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。

            Python庫

            它是FastAPI的升級版,不僅能夠準確地記錄代碼,還能夠輕松地進行CLI驗證。

            Typer易于學習和使用,不需要用戶閱讀復雜的教程文檔即可上手。支持編輯器(如VSCode)代碼自動補全,提高開發(fā)人員的開發(fā)效率,減少bug的數(shù)量。

            其次,Typer還能配合命令行神器Click使用,就可以利用Click的優(yōu)點和插件,實現(xiàn)更復雜的功能。

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

            2、Rich

            誰規(guī)定CLI界面一定得是黑白的?它也可以是彩色的。

            Rich API不僅能夠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。如下圖所示。

            Python庫

            它還可以安裝在Python REPL上,所有的數(shù)據(jù)結構都可以漂亮地輸出或標注。

            總而言之,它是彩色的、漂亮的、強大的。

            Rich兼容性也不錯,適用于Linux,Mac和Windows等多種系統(tǒng)。真彩色/表情符號可與新的Windows終端一起使用。

            但是請注意,Rich必須要Python 3.6.1或以上版本。

            開源地址:
            https://github.com/willmcguga...

            3、Dear PyGui

            如上所示,雖然終端應用程序可以做成很漂亮的樣子。但是,你可能還需要一個真正的GUI。

            Python庫

            Dear PyGui是一個便于使用、功能強大的Python GUI框架。但是它與其他的Python GUI卻有著根本上的不同。

            它使用了即時模式范式和計算機的GPU來實現(xiàn)動態(tài)界面。即時模式范式在視頻游戲中非常流行,這意味著它的動態(tài)GUI不需要保留任何數(shù)據(jù),而是逐幀獨立繪制的。同時,它還使用GPU來建構動態(tài)界面。

            Python庫

            Dear PyGui還可以繪圖、創(chuàng)建主題、創(chuàng)建2D游戲,還擁有一些小工具,比如說內置文檔、日志記錄、源代碼查看器之類的,這些小工具可以協(xié)助App的開發(fā)。

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

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

            4、PrettyErrors

            PrettyErrors是一個精簡Python錯誤信息的工具,特點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,標注出文件棧蹤跡,發(fā)現(xiàn)錯誤信息,過濾掉冗余信息,提取出關鍵部分,并且進行彩色標注,從而提高開發(fā)者的效率。

            Python庫

            而且它可以不用安裝,直接被導入項目中使用,但是需要先配置一些參數(shù),其導入和配置的參數(shù)如下:

            Python庫

            開源地址:
            https://github.com/onelivesle...

            5、Diagrams

            程序員在編程的時候,有時候需要跟同事解釋他設計的程序代碼之間復雜的結構關系,然而這不是一兩句話能說清楚的,需要畫表或者做脈絡圖。

            一般情況下,程序員使用GUI工具處理圖表,并將文稿進行可視化處理。但是還有更好的方法,比如說使用Diagrams庫。

            Diagrams讓不需要任何設計類工具,直接在Python代碼中繪制云系統(tǒng)結構。它們的圖標來自多家云服務商,包括AWS, Azure, GCP等。

            僅需幾行代碼,就可以簡單地創(chuàng)造出箭頭符號和結構圖。

            Python庫

            由于它使用Graphviz來渲染圖,所以還需要先安裝好Graphviz。

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

            6、Hydra and OmegaConf

            在做機器學習項目的時候,需要做一大堆的環(huán)境配置工作。因此,在一些復雜的應用程序中,配置管理工作也相應變得復雜。

            Hydra可以使配置工作變得簡單。它能夠從命令行或者配置文件中覆蓋部分出來,無需維護相似的配置文件,用組合的方式進行配置,從而加快了實驗運行速度。

            Python庫

            Hydra兼容性強,擁有含插件的結構,能夠很好地與開發(fā)者的操作文件融合。它的插件還可以實現(xiàn)直接通過命令行,就把代碼發(fā)布到AWS或者其他云端系統(tǒng)。

            Hydra也離不開OmegaConf,兩者關系密不可分,OmegaConf為Hydra的分層配置系統(tǒng)提供了協(xié)同的API,二者協(xié)同運作可支持YAML、配置文件、對象、CLI參數(shù)等。

            開源地址:
            https://github.com/facebookre...
            https://github.com/omry/omega...

            7、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,用于高性能AI研究,其最重要的特征是能夠解析PyTorch代碼,讓代碼研究成分和工程成分的分離。

            Python庫

            它的擴展模型可以在任何硬件(CPU、GPU、TPU)上運行,且容易被復制,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能夠使DL / ML研究的40多個部分實現(xiàn)自動化,例如GPU訓練、分布式GPU(集群)訓練、TPU訓練等等……

            因為Lightning將可以將文件自動導出到ONNX或TorchScript,所以它適用于進行快速推理的AI研究員、BERT或者自監(jiān)督學習的研究團隊等。

            開源地址:
            https://github.com/PyTorchLig...

            8、Hummingbird

            Hummingbird是微軟的一項研究成果,它能夠將已經訓練好的ML模型匯編成張量計算,從而不需要設計新的模型。

            還允許用戶使用神經網絡框架(例如PyTorch)來加速傳統(tǒng)的ML模型。

            Python庫

            它的推理API跟sklearn范例十分相似,都可以重復使用現(xiàn)有的代碼,但是它是用Hummingbird生成的代碼去實現(xiàn)的。

            Hummingbird還在Sklearn API之后提供了一個方便的統(tǒng)一推理API。這樣就可以將Sklearn模型與Hummingbird生成的模型互換,而無需更改推理代碼。

            它之所以被重點關注,還因為它能夠支持多種多樣的模型和格式。

            到目前為止,Hummingbird支持PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM等各種ML模型。

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

            9、HiPlot

            由于ML模型變得越來越復雜,還有很多超參數(shù),于是就需要用到HiPlot。HiPlot是今年3月Facebook發(fā)行的一個庫,主要用于處理高維數(shù)據(jù)。

            Facebook AI通過幾十個超參數(shù)和10萬多個實驗,利用HiPlot,來分析深度神經網絡。

            它是用平行圖和其他的圖像方式,幫助AI研究者發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的相關性和模型,是一款輕巧的交互式可視化工具。

            Python庫

            HiPlot與其他可視化工具相比,有其特有的優(yōu)點:

            首先,它的互動性強,因為平行圖是交互式的,所以能夠滿足多種情況下的圖像可視化。

            其次,它簡單易用,可以通過IPython Notebook或者通過帶有“ hiplot”命令的服務直接使用。

            它還有具有可擴展性。默認情況下,HiPlot的Web服務可以解析CSV或JSON文件,還可以為其提供自定義Python解析器,將實驗轉換為HiPlot實驗。

            開源地址:
            https://github.com/facebookre...
            參考鏈接:
            https://ai.facebook.com/blog/...

            10、Scalene

            Scalene是一個用于Python腳本的CPU和內存分析器,能夠正確處理多線程代碼,還能區(qū)分Python代碼和本機代碼的運行時間。

            你不需要修改代碼,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和內存的使用情況。通過這個文本報告,開發(fā)人員可以提高代碼的效率。

            Python庫

            Scalene的速度快、準確率高,還能夠對高耗能的代碼行進行標注。

            開源地址
            https://github.com/emeryberge...

            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。

            感謝各位的閱讀!關于“Python庫”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

            本文名稱:Python庫-創(chuàng)新互聯(lián)
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