اکوسیستم پایتون به سرعت در حال تحول است ، اما بسیاری از توسعه دهندگان به همان ابزارهای قدیمی می چسبند. در سال 2025 ، نیاز به سرعت ، مقیاس پذیری و کارآیی باعث می شود که این کتابخانه های کم ارزش بازی ها را تغییر دهند. در اینجا نگاهی به برخی از سنگهای پنهان که سزاوار توجه شما هستند ، می پردازیم.
- POLARS: موتور DataFrame رعد و برق
یک جایگزین زنگ زده برای پاندا ، Polars برای عملکرد بهینه شده و با استفاده از مجموعه داده های بزرگ 10 برابر سریعتر. با اجرای تنبل و پشتیبانی چندگانه ، برای آینده ای سنگین داده ساخته شده است.
- Fastapi: Async ، WebSockets و فراتر از آن
یک چارچوب وب مدرن که برای سرعت طراحی شده است. در حالی که بسیاری از آن برای API های REST استفاده می کنند ، قدرت واقعی آن در عملیات ناهمزمان ، وب سایت ها و کارهای پس زمینه نهفته است-برای برنامه های زمان واقعی مناسب است.
- dask: هر جایی را موازی کنید
DASK مقیاس پایتون را با زحمت ، محاسبات موازی در چندین هسته یا خوشه. ایده آل برای داده های بزرگ ، خطوط لوله یادگیری ماشین و پردازش در زمان واقعی.
- TextBlob: NLP ساده برای غیر متخصصان
یک کتابخانه با استفاده آسان برای تجزیه و تحلیل احساسات ، طبقه بندی متن و ترجمه. در حالی که Spacy و Transformers حاکم بر NLP هستند ، TextBlob برای برنامه های سبک وزن مناسب است.
- Pytorch Lightning: ML بدون دیگ بخار
انتزاع بر روی Pytorch که آموزش مدل AI را ساده می کند. با از بین بردن دیگ بخار ، به محققان و توسعه دهندگان کمک می کند تا به جای مدیریت ساختار کد ، بر بهبود مدل ها تمرکز کنند.
- Streamlit: اسکریپت ها را در عرض چند دقیقه به داشبورد تبدیل کنید
یک راه حل کم کد برای ایجاد داشبورد داده های تعاملی. محبوب در بین تیم های Faang برای ابزارهای داخلی ، برای نمونه سازی سریع و تجسم داده ها مناسب است.
- Typer: ساخت برنامه های CLI مانند یک حرفه ای
Typer یک جایگزین مدرن برای Argparse ، توسعه رابط خط فرمان را ساده می کند. با استفاده از نکات مربوط به خودکار و نوع ، باعث می شود که برنامه نویسی اتوماسیون بسیار بصری تر شود.
- Loguru: ورود به سیستم دوستانه انسان
ماژول ورود به سیستم داخلی پایتون را با یک رویکرد خواندنی و قدرتمندتر جایگزین می کند. اشکال زدایی سیستم های Async و خدمات میکروسرویس با خروجی تمیز آن بسیار آسان تر می شود.
- راف: آستون پیتون سریع
یک خط زنگ زنگ زده که 150 برابر سریعتر از FLAKE8 اجرا می شود. این یکپارچه با خطوط لوله CI/CD ادغام می شود و از بازخورد سریع در مورد کیفیت کد اطمینان می دهد.
- Panda: اعتبار سنجی داده ها برای پاندا
اعتبار سنجی ساختار داده ها به ویژه با محتوای تولید شده AI بسیار مهم است. Pandera قوام طرحواره را اجرا می کند و از مشکلات پرهزینه در خطوط لوله جلوگیری می کند.
معیارهای عملکرد
چرا این مهم است
با توجه به تسلط روزافزون پایتون در هوش مصنوعی ، علوم داده و توسعه پس زمینه ، اتخاذ این کتابخانه ها در اوایل ، به شما رقابتی می بخشد. می خواهید جلو بمانید؟ بینش بیشتری را در وبلاگ من کاوش کنید: صحبت های توسعه دهنده
