全栈工具箱🧰：Python🐍版

太长不看

以下是一些专注于全栈开发不同方面的 Python 库；有些专注于 Web 应用程序开发，有些专注于后端开发，还有一些则两者兼顾。

1.泰皮

Taipy 是一个开源的 Python 应用构建器，用于构建可用于生产环境的前端和后端应用。
它的设计旨在加速应用开发，从最初的原型到可用于生产环境的应用。

🔑 功能：

• 广泛的互动性
• 布局、样式等方面有更多自定义选项（无需CSS）。
• 多页面和多用户应用程序
• 图形化流程编辑器
• 与 Taipy 前端功能集成，实现端到端部署
• 日程安排
• 笔记本电脑兼容

星标 ⭐ Taipy 仓库

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2.级长

Prefect 是一个提供数据管道开发的框架。
它与 Airflow 等竞争对手的不同之处在于，它专注于简洁性和用户友好性。
如果您想要一款功能齐全、成熟度高的产品，但又不想学习曲线过于陡峭，Prefect 是一个不错的选择。

🔑 功能：

• 直观易用的控制面板
• 智能功能，例如缓存
• 基于流程的结构，便于工作流程组织
• 动态参数化和依赖关系管理
• 混合执行（本地/云端）

3. Streamlit

Streamlit 彻底改变了快速简便地构建 Web 应用程序的方式。
这款数据应用框架的独特之处在于，它摒弃了以往功能更全面、更复杂的解决方案，转而提供快速便捷、用户友好的解决方案。

🔑 功能：

• Python 框架
• 交互式组件
• 用户友好性

4.气流

Apache Airflow 是一个开源平台，专为调度和监控工作流而设计。
它是编排复杂数据管道和 ETL 流程的绝佳选择，在过去十年中一直是管道领域的佼佼者。然而，
该库的完整性也意味着其学习曲线较为陡峭。

🔑 功能：

• 基于DAG的工作流定义
• 包含 DAG 可视化的完整界面可跟踪故障并管理重试。
• 各种集成
• 动态任务执行与调度
• 以 Python 为中心的设计
• 社区支持

5.布莱顿

Brython 将 Python 引入前端，其名称正是“浏览器”和“Python”的组合。
它引入了一种独特的概念，即直接在 Web 应用程序中运行 Python 代码。
这种创新方法使您能够使用 Python 构建交互式 Web 体验。

🔑 功能：

• 易于集成，因为它直接将 Python 逻辑集成到浏览器中。
• 兼容多种网络浏览器

6.冲刺

Dash是由Plotly公司开发的Web应用程序框架，它充分利用了Plotly的组件。Dash
以其完整的功能而闻名，但也意味着需要更长的时间才能熟练掌握。

🔑 功能：

• 基于组件的架构
• 功能强大的交互式仪表盘
• 实时数据更新

7. Dagster

Dagster 是该汇编中较新的库之一，它是一个云原生数据管道编排工具，旨在统一数据集成、工作流编排和监控。

与其他工具相比，Dagster 更注重工作流创建和管理中的数据运营方面。

🔑 功能：

• 声明式管道设置
• 固执的结构
• 版本控制
• 与 Hadoop 集成
• 综合元数据跟踪

8. SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个用于处理数据库交互的 Python 库。
它是一个功能强大的工具包，可以将 Python 编程与关系型数据库连接起来。
虽然掌握这个库需要更长的时间，但它带来的好处是实实在在的。

🔑 功能：

• SQL表达式语言
• 对象关系映射（ORM）
• 对数据库的广泛支持
• 复杂查询支持

9.芹菜

Celery 是一个 Python 库，用作构建后端应用程序的框架。
它能够处理分布式任务、作业执行和工作流。Celery
功能齐全，特性丰富，但学习曲线也较为陡峭。

🔑 功能：

• 并行处理
• 可扩展性
• 任务调度
• 异步处理

10.皮威

与 SQLAlchemy 类似，Peewee 也是一个简化数据库交互的 Python 库。
它与同类库的不同之处在于其用户友好且易于安装。
对于中小型项目而言，Peewee 是最佳选择。

🔑 功能：

• 轻量化框架
• 数据库支持
• Pythonic 语法

11.凯德罗

Kedro 是一个开源的 Python 框架，
它提供了一套用于构建生产级数据科学流程的工具箱。
事实上，Kedro 可以轻松集成到成熟的 Python 机器学习库中，并提供了一种统一的方式来实现端到端的框架。

🔑 功能：

• 数据目录
• 笔记本集成
• 项目模板
• 它固执己见，因为它强制执行特定的惯例。

结论

Python 被认为是人工智能和机器学习应用的首选语言。
为了简化和自动化这些应用，Python 框架库应运而生。
这些库促进了 Web 应用开发、后端服务以及开源全栈应用的创建。

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