2013流行Python项目汇总

时间:2022-01-01 00:19:43

2013流行Python项目汇总

转自:http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/102963.shtml

Python作为程序员的宠儿,越来越得到人们的关注,使用Python进行应用程序开发的越来也多。那么,在2013年有哪些流行的Python项目呢?下面,我们一起来看下。

一、测试和调试

  • python_koans:Python Koans 算 “Ruby Koans” 的一部分,作为交互式教程,可以学习TDD 技巧。
  • sure:Sure 是最适合自动化测试的 Python 工具,包含流利的断言、深度选择器等等特性。
  • responses:用 responses 能令测试更加轻松,这是一个可以伪装各种请求的库。
  • boom:Boom! Apache Bench的替代品。作为一个命令行工具,Boom 能对你的应用进行快捷的 smoke test
  • cricketBeeWare套件的一部分,cricket 是种图形化工具,协助你进行案例测试。
  • bugjarBeeWare套件的一部分,bugjar 是针对 Python 的图形化交互式调试器。
  • pudb:pudn 是针对Python 的全屏命令行调试器。
  • voltron:更好的 gdb 界面。

二、Web框架

  • django-stronghold:试过将 login_required 装饰器四处乱放? 在你的堡垒中令所有 Django 视图有默认 login_required 呗。
  • Falcon Framework:Falcon自称为髙性能云接口框架,号称能在相同硬件条件下提高服务端性能30倍! 听起来有点儿意思?
  • django-xadmin:用 bootstrap 对 django-admin进行了深度升级,提供了可插件安装的仪表盘。
  • clay:基于 Flask的封装,能令我们轻松的创建 RESTful 后端服务,完整文档可查看clay
  • flask-restful:基于 Flask 的简单框架,用以创建 REST 接口。
  • sandman:Sandman 希望通过REST 接口暴露你现有的app,相关 博客也值得一读。
  • Django Unchained:名字很髙大上,也的确是 Python Django 初学者的靠谱指南。

三、并发

  • pulsar:部署新web 服务器走起! 有趣的事件驱动的并发框架 ! 兼容从2.6+到pypy 的所有python版本!
  • toro:同步化的Tornado 协程支持。
  • offset:Offset Go的 并发模式在 Python 中的实现,请参考相关演讲 幻灯来理解!

四、任务调度

  • pyres:从 resque获得灵感的纯Python任务调度模块,是 celery 的替代。
  • dagobah:Dagobah 是Python 完成的简单关系依赖为基础的任务调度模块,还包含很COOL 的关联任务工作流图形工具。
  • schedule:使用生成器模式来为定期任务生成配置的进程调度模块。

五、实用工具

  • howdoi:发觉你总在 Google 一些简单的最简单的编程任务? howdoi能让你远离浏览器,就解决这类事儿!
  • delorean:时间旅行?简单! Delorean 的目标就是令你的Python 项目在处理时间/日期时轻而易举!查阅完备的 文档
  • powerline-shell:对于那些想让常用工具漂亮起来人,一定要用 powerline-bash,能打造漂亮的shell提示符,增加力线(powerline),兼容 Bash/Zsh。
  • fn.py:在Python 中谈及函数编程时失落的那节”电池”终于出现了! 如果对 Python函数式编程有兴趣的立即下手安装体验吧!
  • lice:为你的开源工程方便的追加许可证,而不用自个儿去 Google,支持 BSD、MIT和GPL 以及变种协议。
  • usblock:基于 USB来锁定或是解锁你的笔记本!
  • Matchbox:MatchBox 能在你自个儿的服务器上提供类似Dropbox 风格的备份服务! 基于 Flask 并通过 http 协议进行文件传输。
  • cleanify:用cleanify能异步美化你项目的所有 html/css/js文件。
  • locksmith:Locksmith是AES加密的口令管理器,看起来不错,完全开源,源代码、截屏都有。
  • storm:在Storm的命令行界面,管理你所有的SSH 连接。
  • sqlparse::这个很给力! sqlparse 是个 SQL 有效性分析器,支持解析/分裂/格式化SQL 语句。
  • autopep8:能自动化以 pep8来格式化你的代码。
  • colout:colout用以在命令行中色彩化输出,这就从其 github page查看范例来体验吧。
  • bumpversion:版本号冲撞总是恼人的,而每个人总是忘记给发行版本打tag,bumpversion 用一条简单的命令简化了这方面的操作。
  • pyenv:需要更好的管理你Python的多版本环境 ? pyenv 让你能简洁的作到!(甚至超出你的预期!有插件能将 VirtualEnv 也无缝结合进来!)
  • pip-tools:一整套能令你的Python 项目保持清爽的工具。
  • cdiff:Cdiff是种非常 nice 的工具,可以用彩色输出统一diff 格式信息,或用双栏形式来展示。

六、数据科学及可视化

  • data_hacks:由bitly发布的一堆数据分析用命令行工具。这些工具接受命令行或是其它工具输入的数据,轻易的生成柱图以及直方图等等。
  • 给黒客的概率编程和贝叶斯方法:这书是极好的,介绍如何用贝叶斯方法和概率编程进行数据分析,而且每章都提供了用以 iPython Notebooks 的示例。
  • simmetrica:想对自个儿的应用基于时间的数据序列 进行展示、汇总、分享嘛? 赶紧上 simmetrica 吧,同时还提供了可定制的仪表盘。
  • vincent: Python构建的专为运用D3.js 进行可视化的vega转换工具。
  • bamboo:一种简洁的实时数据分析应用,bamboo 提供了一个进行合并、汇总、数值计算的数据实时接口。
  • dataset:难以置信的工具,dataset让对数据库的读写简单的象对 JSON 文件的操作,没有其它的文件配置,顷刻间就让你在BOSS 面前高大上起来。
  • folium:喜欢地图?也爱Python? Folium 让你在地图上自在操纵数据。
  • prettyplotlib:用prettyplotlib来强化你的 matplotlib,让你默认的matplotlib输出图片更加漂亮.
  • lifelines:有兴趣在Python 中研究生存分析的话,不用观望了,用lifelines! 包含对 Kaplan-Meier、Nelson-Aalen和生存回归分析。

七、编辑器及其改善

  • sublime-snake:想在无尽的coding中喘口气? 当然是这种经典游戏了……
  • spyderlib:又一个用Python 写的开源IDE。
  • vimfox:对于Vim党最贴心的web专发工具,VimFox 能让 vim 实时的看到 css/js/html 的修改效果,能神奇的让 vim 中的修订,立即在浏览器中看到。
  • pcode:基于 Py3 的IDE,通过简单的UI提供了重构、工程管理等。

八、持续交付

  • metrology:这个库很酷,支持你对应用进行多种测量并轻松输出给类似 graphite的外部系统。
  • python-lust:支持在Unix 系统中用Python 实现一个守护进程。
  • scales:Scales 对你的Python 应用进行持续状态和统计,并发送数据到 graphite
  • glances:跨平台,基于 curses命令行的系统监视工具。
  • ramona:企业级的应用监管。 Ramona 保证每个进程在值,一但需要立即重启,并有监控/日志输出,会发送邮件提醒。
  • salmon:基于 Salt Stack的多服务监视系统,即能作报警系统,也能当监控系统。
  • graph-explorer:Graph-explorer 是对 Graphite面板的增强,比原版的好很多,值得体验。
  • sovereign:Sovereign 是一系列 ansible的攻略手册,能为自个儿建造个私人云。
  • shipyard:能在指定的机器上弹出你的弹窗实例,也支持你创建/删除等等对弹窗的远程控制。
  • docker-py:疯狂的docker工程接口的Python 包装。
  • dockerui:基于 docker接口通过web 界面进行交互操作的工具。
  • django-docker:如果想知道怎么将Djnago 应用同 Docker 结合? 可以从这里学习。
  • diamond:Python 实现的守护进程,自动从你的服务或是其它指定数据源中提取数值,并graphite以及其它支持的状态面板/收集系统输出。

九、Git

  • git-workflow:可视化你的 git 工作流程的工具,示例: Demo
  • gitto:简洁的库,协助你建立自个儿的 git 主机。
  • git-imerge:git-imerge 能让 git 进行增量合并。 本质上是允许你在进行 imerge 有冲突时,有机会先合并掉,再继续。

十、邮件与聊天

  • mailbox:Mailbox 是对Python 的IMAP 一个人性化的再造。 基于简单即是美的态度,作者对 IMAP 接口给出了一个简单又好理解的形式。
  • deadchat:deadchat 旨在不安全的网络环境中提供安全的单一房间群聊服务以及客户端。
  • Mailpile:Mailpile 是针对邮件的索引及搜索引擎 。

十一、音频和视频

  • pms:穷人的 Spotify,搜索和收集音乐流!
  • dejavu:在琢磨 Shazam 的原理? 音频指纹识别算法的Python实现在此!(译注:Shazam:是个神奇的音乐识别应用,对她啍个几秒调子,就能精确告诉你是什么歌曲、作者、歌词……)
  • HTPC-Manager:为HTPC粉丝准备的工具,提供了完备的界面来管理所有家庭媒体服务器上的好物。
  • cherrymusic:Python 实现的一个音乐流媒体服务器。 流化输出你的音乐到所有设备上。
  • moviepy:脚本化的电影剪辑包,切/串/插入标题等基本操作,几行就搞定!

十二、其它

  • emit:用 redis 为你的函式追加可订阅能力,很有趣。
  • zipline:Zipline 是种 很Pythonic 的交易算法库。
  • raspberry.io:Raspberry.io 是树莓派的社区实现。 刚刚发布,汇集了各种创意想法,有兴趣的话立即检出折腾吧。
  • NewsBlur:Google Reader 已经关张儿了,Newsblur 已经发布了有段日子了,开源的 RSS 阅读器,这绝对是应该首先体验的。
  • macropy:Macropy 是在 Python 中实现 macros的库。 检出文档,参考所有功能,看怎么用上了。
  • mini:对编译器以及语言设计有兴趣的,一定要看看这个仓库,以及配套的录像!
  • parsimonious:Parsimonious 的目标 是最快的 arbitrary-lookahead 解析器。 用Python 实现,基本可用。
  • isso:Disqus 的开源替代,从demo 看很不错,而且提供了更好的隐私设置。
  • deaddrop:Deaddrop 能为新闻机构或是其它人 提供在线投递箱,详细信息参考其github page
  • nude.py:裸体检测的Python 实现,是 node.js 的仿制。
  • kaptan: Kaptan 是你应用的配置管理器!
  • luigi:Luigi 帮你构建复杂的管道来完成批处理。
  • gramme:Gramme 以简单而优雅的方式,通过 UDP 接口对易失数据完成消息包装序列化。
  • q:为你的Python 程序提供快速而随性的日志。 有一系列帮手来追踪你的函式参数,并能在控制台快速交互式加载。
  • fuqit:来自伟大的 Zed Shaw最新作品,fuqit 试图令你忘记 MVC 的经验,用全新的方式专注简洁一切。
  • simplicity:基于靠谱的 pydanny将你的 新结构化文本 转换为 JSON 格式。
  • lassie:Lassie 允许你轻松的从网站检索出内容来。
  • paperwork:Paperwork 是个 OCR 文档并完成可搜索转化的工具,用GTK/Glade实现了友好的界面。
  • cheat:cheat 允许你创建并查阅命令行上的交互式备忘。设计目的是帮助 *nix 的系统管理员们在习惯的环境中,快速调阅不易记忆的常用命令。
  • cookiecutter:良心模块! 提供一堆有用但是不常写,所以记不下来的代码模板,也支持自制代码模板。
  • pydown:支持用Python构建亮丽的HTML5 效果幻灯,Demo
  • Ice:模拟器粉丝们现在能用 Ice 向 Steam里塞 ROM 来玩了。
  • pants:用以编写异步网络应用的轻量级框架。 Pants 是单线程,回调服务,也包含支持Websockets 的 HTTP 服务、WSGI支持和一个简单的web 框架。
  • pipeless:Pipeless 是一个构建简单 数据管道的框架。
  • marshmallow:marshmallow 是个 ORM 无关的库,能将复杂的数据类型转换为Python 原生类型对象,以便容易的转换为JSON 提供接口使用。
  • twosheds:Python 实现的库,用来构造命令或是shell 解释器。Twosheds 让你用 Python 来定制自个儿的 shell 环境。

原文:Pycoder Weekly / 编译:蟒周刊

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