最强的Python库都有哪些？老男孩Python学习

       接触过Python的小伙伴都知道，Python支持很多库，也是因为库的存在，使它运用起来更加简单、高效，那在这些库中，哪些是使用率较高或者使用率较高的库呢？如果你还不太清楚，那看进来就对了，请看下文：

       ·Typer：

       Typer跟FastAPI类似，都是Python中用来构建API服务的一个高性能框架，算是FastAPI的升级版，不仅能准确记录代码，同时还能进行CLI验证。Typer学习和使用较容易，不需要依靠复杂的教程也可以入门，它的功能也很强大，能提高开发人员的效率及减少BUG的数量。

       ·Rich：

       Rich API不仅能提供丰富的彩色文本和精美的格式，还提供了表格、追踪器、编辑器等，还可以安装在Python REPL上，所有的数据结构都可以输出。兼容性也较高，适用于Linux、Mac和Windows等多种系统。

       ·Dear PyGui：

       Dear PyGui是一个便于使用且功能强大的GUI框架，但与其他的GUI框架有些许不同，它可以绘图、创建主题、2D游戏等，适用于Linux、Mac和Windows10。

       ·PrettyErrors：

       它的功能就是支持彩色输出，能发现错误信息、过滤掉多余信息，提取出关键的部分。

       ·Diagrams：

       一般情况下，程序员使用GUI工具处理图标，且进行一定的可视化处理，但也可以使用Diagrams库，它不需要任何设计类工具，直接在P代码中绘制结构即可。

       ·Hydra and OmegaConf：

       在学习机器项目中，需要一大堆的环境配置工作，那也就意味着其复杂程度。Hydra可以使配置工具的任务变得简单，它能从命令行或配置文件中覆盖部分内容出来，不需要维护相似的配置文件，用组合的方式进行配置，也加快了运行速度。

       ·PyTorch Lightning：

       它是Facebook的一个研究成果，是一个轻巧的PyTorch包装器，它能解析PyTorch代码，扩展模型可以在很多硬件，如CPU、GPU、TPU上运行，复制也较容易，自身灵活性较高，运行速度较快。

       ·Hummingbird：

       它是微软的一项研究成果，它能将已训练好的ML模型张量计算，不需要设计新的模型，也允许用户使用PyTorch来加速ML模型。

       Python技术要学的还有很多，自学容易半途而废，坚持不下去，这里推荐老男孩教育，我们Python课程只需要5个月就可以学完，也就意味着我们的管控十分严格，也就是真的能学到东西。

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