呆鳥云：“本文已由 Tryolabs 書面授權(quán)翻譯，大家可以安心閱讀，再也不用擔(dān)心版權(quán)問題啦蠢终。對于想轉(zhuǎn)載的朋友，呆鳥也特意申請了轉(zhuǎn)載授權(quán)茴她，轉(zhuǎn)載時附上 Tryolabs 的 LOGO 與原文鏈接即可寻拂，當(dāng)然，呆鳥的信息也要保留一下下丈牢。另外祭钉，這篇文章介紹的東西真是不錯，呆鳥尤其喜歡 Pyodide赡麦，越翻譯越想私藏朴皆，但既然已經(jīng)答應(yīng)了 Tryolabs 的外國友人，只好心中默念三遍‘獨(dú)樂樂不如眾樂樂泛粹，我是分享的小行家’遂铡。”
原文作者：Fabián Torres
原文長鏈：
https://tryolabs.com/blog/2019/12/10/top-10-python-libraries-of-2019/
以下為譯文晶姊。
歡迎回來扒接，這是我們第五次推出年度頂級 Python 支持庫榜單。在這里们衙，我們列出了隱匿于開源世界里的瑰寶钾怔，既可以幫你啟動新的項(xiàng)目，也可以為你現(xiàn)有的項(xiàng)目添光加彩蒙挑。本榜單覆蓋了各個領(lǐng)域宗侦，包括機(jī)器學(xué)習(xí)與非機(jī)器學(xué)習(xí)的支持庫。
希望你能和我們一樣喜歡本年度的頂級支持庫榜單忆蚀，話不多說矾利，題歸正文姑裂！
1. HTTPX
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://www.encode.io/httpx/
經(jīng)常進(jìn)行 API 交互的 Python 忠粉，對 requests 應(yīng)該是運(yùn)用自如了男旗。不過舶斧，對于日趨普及的現(xiàn)代高性能應(yīng)用而言，在用到異步范式時察皇，requests 就顯得有點(diǎn)捉襟見肘了茴厉。
為了解決這一問題，大咖 Tom Christie 和他的小伙伴給大家?guī)砹诵率来惒?HTTP 客戶端 ~ HTTPX什荣。
緊跟 requests 步伐矾缓，HTTPX 在支持 requests 標(biāo)準(zhǔn)功能的同時，還支持 HTTP/2 與 HTTP/1溃睹，以及通過 ASGI 協(xié)議直接調(diào)用 Python 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用而账，此外還有完善的類型注釋。
要執(zhí)行大規(guī)模并發(fā)請求因篇？HTTPX 就是你要找的答案泞辐。
注意：HTTPX 仍在 alpha 版開發(fā)階段，目前只開發(fā)了異步客戶端竞滓，將來還會引入同步客戶端咐吼。
2. Starlette
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://www.starlette.io/
Starlette 打包了 WebSocket、GraphQL商佑、進(jìn)程內(nèi)后臺任務(wù)等多種功能锯茄，是真正高性能的輕量級 ASGI 框架與工具箱。所有功能都完全支持類型注釋代碼庫茶没，且不需要任何硬性依賴項(xiàng)肌幽。可以把它當(dāng)成非常輕量級的現(xiàn)代異步版 Flask抓半。
Starlette 的靈活性很強(qiáng)喂急，既可以用作完整的網(wǎng)絡(luò)框架，也可以只用作 ASGI 工具箱笛求。
Starlette 運(yùn)行在 uvicorn 之上廊移，這個支持庫入選了去年的 10 大頂級 Python 支持庫榜單。
如果想開發(fā)新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用探入，強(qiáng)烈建議您給 Starlette 一個發(fā)光發(fā)熱的機(jī)會狡孔。
3. FastAPI
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/tiangolo/fastapi
Starlette 很贊，但它太迷你了蜂嗽，雖然給了開發(fā)者很大的自由苗膝，但有時，用戶要的其實(shí)只是一個能快速完成任務(wù)的框架植旧。
Sebastián Ramírez 就是出于這個目的開發(fā)的 FastAPI荚醒，怎么說呢芋类？這個支持庫的各個方面都很 Fast。
這個用 Python 開發(fā) API 的新框架具有超高性能界阁，而且可以基于 OpenAPI 標(biāo)準(zhǔn)自動生成交互式文檔。默認(rèn)支持 Swagger UI 與 ReDoc胖喳，允許直接從瀏覽器調(diào)用泡躯、測試 API，從而提高開發(fā)效率丽焊。用這個框架開發(fā) API较剃，真的是又快又簡單。
該支持庫還支持現(xiàn)代 Python 最佳實(shí)用功能之一：類型提示技健。FastAPI 在很多方面都使用了類型提示写穴，其中最酷的一個功能是由 Pydantic 加持的自動數(shù)據(jù)驗(yàn)證與轉(zhuǎn)換。
FastAPI 基于 Starlette 開發(fā)雌贱，性能與 NodeJS 和 GO 相當(dāng)啊送，還自帶 WebSocket 與 GraphQL 原生支持。
最后欣孤，對于開源支持庫而言馋没，它的技術(shù)支持文檔也非常不錯。說真的降传，去看一下吧篷朵！
4. Immutables
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/magicstack/immutables
MagicStack 的兄弟回歸了，這次他們帶來的是一個簡單婆排、優(yōu)雅的不可變映射類型（“凍結(jié)字典”）声旺。
這東西的好處在哪兒？呃段只，希望你能聽得懂下面這句話腮猖，Haskell 等函數(shù)編程語言里使用的哈希數(shù)組映射字典樹（HAMT）的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最值得注意的是翼悴，不管 set() 還是 get() 操作的性能都為 O(log N)缚够，且對于相對較小的映射，可以達(dá)到 O(1)鹦赎。
如果你的應(yīng)用里字典的規(guī)模較大谍椅，并且想提高一下性能，這個酷酷的新支持庫值得一試古话。
5. Pyodide
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/iodide-project/pyodide/
Pyodide 是本榜單里最刷三觀的項(xiàng)目雏吭。通過 WebAssembly，它把 Python 科學(xué)引入到了瀏覽器界面陪踩，把科學(xué)計(jì)算提升到了全新的層面杖们。
想用 Numpy 搞定一些數(shù)字悉抵？用 Pandas 處理大型 DataFrame？用 Matplotlib 為計(jì)算結(jié)果進(jìn)行可視化摘完？有了 Pyodide姥饰，這些操作在瀏覽器里就可以輕輕松松地實(shí)現(xiàn)了。
這還不算完孝治，還有好消息：這個庫可用的 Python 支持庫已經(jīng)超過了 35 個列粪。您這是要上天啊。
6. Modin
項(xiàng)目網(wǎng)址：https://github.com/modin-project/modin
Modin 的口號是“只改一行代碼谈飒，就能加速 Pandas”岂座，沒錯，就是這么簡單杭措。只要安裝 Modin费什，更改 import 語句，在多核筆記本上手素，處理數(shù)據(jù)的速度就能提高 4 倍鸳址。
我滴個神 ~~ 這是怎么做到的？Modin 有自帶的 modin.pandas.DataFrame 對象刑桑，這是一個輕量級的并行 DataFrame 對象氯质。因?yàn)榕c Pandas API 兼容，使用這個對象就跟是透明的一樣祠斧，在后臺闻察，該支持庫使用 Ray 或 Dask 作為計(jì)算引擎，執(zhí)行分布式數(shù)據(jù)計(jì)算琢锋。
有的時候辕漂，獲得更快的速度就是那么簡單，改一兩行代碼就可以了吴超，Modin 就是證明钉嘹。
7. Streamlit
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/streamlit/streamlit
不論機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目多么的超凡脫俗，都免不了要手動與模型和數(shù)據(jù)交互的工作鲸阻。
與其投入無數(shù)小時跋涣，開發(fā)數(shù)千行代碼的應(yīng)用，Streamlit 讓你可以快速搭建用來分享模型與分析的 APP鸟悴。構(gòu)建交互式 UI陈辱、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、輸出分析模型現(xiàn)在就是小菜一碟细诸。
有了 Streamlit沛贪，只要添加幾行代碼，嗖的一下，就能從 Python 腳本代碼飛升為產(chǎn)品級 APP利赋。TensorFlow水评、Keras、PyTorch媚送、Pandas中燥，只要是你能想到的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，Streamlit 都已經(jīng)支持了季希。
8. Transformers
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/huggingface/transformers
從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作的讀者褪那，一定會對過去的一年中自然語言處理（NLP）領(lǐng)域里的重大突破有所耳聞。
BERT式塌、XLNet、roBERTa 等新涌現(xiàn)出來的高性能模型已經(jīng)取得了長足的發(fā)展友浸，尤其是在文本分類峰尝、機(jī)器翻譯、命名實(shí)體識別等眾多 NLP 領(lǐng)域里的高精尖突破層出不窮收恢，讓人眼花繚亂武学。
對業(yè)界人士來說，找到一款既能在產(chǎn)品級程序上利用這些模型伦意，又不會太過復(fù)雜的工具火窒，尤為重要。對研究者而言驮肉，一個既不用花費(fèi)太多時間編寫模板代碼熏矿，又能調(diào)校支持庫內(nèi)核，不斷開發(fā)离钝、實(shí)驗(yàn)新模型的支持庫票编，也非常重要。
Hugging Face 的小伙伴給我們帶來了變形金剛（Transformers）卵渴，這個支持庫支持最現(xiàn)代的 NLP 模型打包慧域、預(yù)訓(xùn)練等功能，而且還開箱即用浪读。TensorFlow 2.0 與 PyTorch 之間的互操作昔榴，讓該支持庫達(dá)到了業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，完全可以為研究工作與產(chǎn)品級應(yīng)用程序加持碘橘。該支持庫由研究人員開發(fā)互订，因此，它的更新速度非秤加欤快屁奏，而且還在不斷引入新式模型。
錦上添花：Hugging Face 團(tuán)隊(duì)開發(fā)了 DistilBERT错负，這是基于 BERT 提煉出來的坟瓢，更小勇边、更快、更省錢折联、更輕量的版本粒褒。
還在猶豫要不要用 Hugging Face 的變形金剛處理現(xiàn)代 NLP 任務(wù)？看到這篇文章就是緣分诚镰，快來試下這個在線演示奕坟，感受變形金剛的魔力吧。
9. Detectron2
項(xiàng)目網(wǎng)址：
https://github.com/facebookresearch/detectron2
Facebook AI 研究團(tuán)隊(duì)（FAIR）在開發(fā)對象探知清笨、姿態(tài)估測月杉、語義/實(shí)例分隔、全景分割等模型的同時抠艾，不斷將計(jì)算機(jī)視覺（CV）推向新的高度苛萎。
就在短短的幾年前，上述這些技術(shù)就像是科幻小說检号。我們從未對 FAIR 有過什么期望腌歉，但這回他們再一次震撼全場。
Detectron2 是 Detectron 的延續(xù)齐苛，該支持庫建立在 PyTorch 之上翘盖，整合了多種高精尖的計(jì)算機(jī)視覺算法。
鑒于支持用例類型多種多樣凹蜂，這類支持庫的開發(fā)難度特別大馍驯。與 Hugging Face 的 Transformers 類似，F(xiàn)AIR 團(tuán)隊(duì)的 Detectron2 真的很強(qiáng)大炊甲，其延展性與模塊化的設(shè)計(jì)風(fēng)格泥彤，讓它在計(jì)算機(jī)視覺研究應(yīng)用中獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。同時卿啡，Detectron2 的應(yīng)用極其簡單吟吝，非常適合那些只想快速得到結(jié)果，不想了解核心算法的人颈娜。沒錯剑逃，只要幾行 Python 代碼，就可以通過 Detectron2 讓你開發(fā)的軟件“理解”圖片官辽。
Detectron2 能否形成生機(jī)勃勃的社區(qū)蛹磺，還需要些時間來驗(yàn)證，但到目前為止同仆，它的前途還是蠻光明的萤捆。很多研究人員都在為 Detectron2 研發(fā)更新、更快、更好的模型俗或，因此市怎，它成為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用“首選”解決方案的可能性很大。如果你從事計(jì)算機(jī)視覺工作辛慰，一定要對這個支持庫保持密切的關(guān)注区匠！
10. Metaflow
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https://docs.metaflow.org/introduction/what-is-metaflow
Metaflow 這個支持庫實(shí)在太新了，差點(diǎn)就沒趕上 2019 年榜單評選帅腌！但不要因此就小瞧它：別看它 12 月 3 日才正式發(fā)布驰弄，其實(shí)它是 Netfilx 兩年精雕細(xì)琢的成果，通過了長期內(nèi)部實(shí)測速客，Netflix 才決定開源戚篙。
Metaflow 這個 Python 支持庫能幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師開發(fā)在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。它的目標(biāo)是溺职，減輕非技術(shù)型數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)技術(shù)的負(fù)擔(dān)已球，比如，如何利用計(jì)算資源辅愿、怎么實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算、架構(gòu)設(shè)計(jì)忆某、版本控制等点待。Netflix 與 AWS 合作，讓用戶通過開箱即用的分布式計(jì)算即可輕松定義復(fù)雜數(shù)據(jù)流弃舒。
我們在 Tryolabs 內(nèi)部已經(jīng)評測了幾個 Metaflow 核心項(xiàng)目癞埠。如果你也對這個工具感興趣，請參閱 Netflix 博客的發(fā)布貼聋呢。
結(jié)論
這一年苗踪，或者說又一個10 年馬上就要過去了，開源社區(qū)這些年的對世界的貢獻(xiàn)將對今后幾年產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響削锰。想要了解這些年的優(yōu)秀開源庫通铲，就來看下我們這幾年的榜單吧：2015、2016器贩、2017颅夺、2018。
本文由 Elías Masquil, Alan Descoins and Germán Hoffman 合作編撰蛹稍。
