前言
以下是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，而另一些则两者兼而有之。
1. Taipy
Taipy 是一个开源的 Python 库，用于构建生产就绪的应用程序前端和后端。
它旨在加快应用程序开发，从初始原型到生产就绪应用程序。
🔑 主要功能：
- 广泛的交互性
- 布局、样式等有更多的自定义功能（无需 CSS）
- 多页面和多用户应用程序
- 图形流水线编辑器
- 与 Taipy 前端功能集成，实现端到端部署
- 调度
- 兼容笔记本电脑
2.Prefect
Prefect 是一个提供数据管道开发的框架。
它通过专注于简单性和用户友好性，将自己与 Airflow 等竞争对手区分开来。
如果您想要一个具有各种功能但比 Airflow 更容易学习曲线的成熟产品，那么 Prefect 是一个很好的介于两者之间。
🔑 主要功能：
- 直观且用户友好的控制面板
- 缓存等智能功能
- 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）
3. Streamlit
Streamlit 是快速简单地构建 Web 应用程序的游戏规则改变者。
该数据应用程序框架专注于从更完整和更复杂的解决方案到快速且用户友好的解决方案的差异化。
🔑 主要功能：
- Pythonic 框架
- 交互式小部件
- 用户友好性
4.Airflow
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，因为它在过去十年中一直是管道领域的佼佼者。
该库的完整性与陡峭的学习曲线有关。
🔑 主要功能：
- 基于 DAG 的工作流定义
- 完整的界面包括 DAG 的可视化效果、跟踪故障和管理重试。
- 各种集成
- 动态任务执行和调度
- 以 Python 为中心的设计
- 社区支持
5. Brython
Brython 将 Python 带到了前端，因为名称重新组合了“浏览器”和“Python”。
它引入了直接在 Web 应用程序中运行 Python 代码的独特概念。
这种创新方法允许您使用 Python 构建交互式 Web 体验。
🔑 主要功能：
- 易于集成，因为它将 Python 逻辑直接集成到浏览器中
- 兼容不同的网络浏览器
6. Dash
Dash 由 Plotly 创建，是一个使用 Plotlys 组件完整性的 Web 应用程序框架。
众所周知，这是一个完整的解决方案，随之而来的是更长的掌握时间。
🔑 主要功能：
- 基于组件的架构
- 强大的交互式仪表板
- 实时数据更新
7. Dagster
Dagster 是本汇编中较新的库之一，是一个云原生数据管道编排，旨在统一数据集成、工作流编排和监控。
与其他工具相比，Dagster 强调工作流创建和管理的 DataOps 方面。
🔑 主要功能：
- 声明性管道设置
- 固执己见的结构
- 版本控制
- 与 Hadoop 集成
- 全面的元数据跟踪
8. SQLAlchemy
SQLAlchemy 是一个用于处理数据库交互的 Python 库。
它是一个多功能工具包，链接了 Python 编程和关系数据库。
掌握这个库的时间更长，但好处是实实在在的。
🔑 主要功能：
- SQL 表达式语言
- 对象关系映射 （ORM）
- 广泛支持数据库
- 复杂查询支持
9.Celery
Celery 是一个 Python 库，用作构建后端应用程序的框架。
它处理分布式任务处理、作业执行和工作流。
它是一个完整的解决方案和广泛的功能集，具有更陡峭的学习曲线。
🔑 特征：
- 并行处理
- 可扩展性
- 任务调度
- 异步处理
10. Peewee
与 SQAlchemy 一样，Peewee 是一个简化数据库交互的 Python 库。
它与竞争对手的不同之处在于用户友好且简单的设置。
该库是中小型项目的最佳选择。
🔑 特征：
- 轻量级框架
- 数据库支持
- Pythonic 语法
11. Kedro
Kedro 是一个开源的 Python 框架。
它为生产就绪型数据科学管道提供了一个工具箱。
事实上，Kedro 可以轻松地与成熟的 Python ML 库集成，并提供一种统一的方式来实现端到端框架。
🔑 特征：
- 数据目录
- 笔记本集成
- 项目模板
- 固执己见，因为它执行特定的约定
结论
Python 被认为是 AI 和机器学习应用程序的首选语言。
为了简化和自动化这些应用程序，Python 见证了框架库的出现。
这些库有助于 Web 应用程序开发、后端服务和创建开源全栈应用程序。
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：多包多库场景下联动多语言)
