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2013年Python社區誕生了很多實用的開發工具,這些工具 在一定程度上 可以協助你節省更多的時間。本文為你匯總了這些工具,它們大部分都是開源的,你還可以通過源碼來學習更多的Python開發知識。
1. Radon
Radon是一個用於 從原始碼中計算出各種指標的 Python工具,包括:
- McCabe複雜性計算,也就是迴圈複雜度
- SLOC( 原始碼行 )、注釋行數、空白行數等指標計算
- Halstead指標計算
- 可維護性指數(主要是用在Visual Studio裡面)
Radon只需要一個程式碼程式庫就能在Python 2.6版本到Python 3.3版本之間運行,而且不需要任何協助工具輔助。除此之外它還能在PyPy上毫無障礙的運行。(目前只提供PyPy 2.0.0測試版本)
2. Django-conch
這是一個非常簡潔的項目。Django-conch將Django shell以一個SSH伺服器的形象展現出來。如果你想調試遠程伺服器上的Django應用的話,那該項目已經非常實用了。
3. PuDB
PuDB是一個全屏的基於控制台的Python調試器。
PuDB的目標是以輕量級、便攜程式包形式來提供更加先進的基於GUI的調試器。PuDB允許使用者在任何地點調試代碼,並且在終端位置進行測試。如果你之前使用過DOS-based Turbo Pascal或者是C工具的話,那麼PuDB的使用者介面看上去會比較熟悉。
4. Python-Social-Auth
Python Social Auth的目標是成為能夠認證所有社交服務的利器。該項目目前支援Django、Flask以及Webpy,並且支援許多服務。
通過從Django-Social-Auth那裡複製基礎代碼,然後再精心修改調試,這樣就實現了一個通用的介面,從第三方途徑定義新的身分識別驗證提供者,並將支援更多的架構和ORM。
5. Motor
該項目是專為Tornado應用編寫的MongoDB驅動,功能比較全面,是以非阻塞方式實現的。
Tornado的維護者Ben Darnell表示,“Motor使用一個比較靈活的greenlet-based方式,從一個單一的程式碼程式庫裡完全支援同步和非同步介面。廣大的使用者還是很樂見像MongoDB這樣的公司為他們自己的產品生產第一手非同步驅動的。”
6. Elephant
該項目是一個基於S3的KVStore for Redis和查詢工具,並且提供Elasticsearch檢索功能。將資料存放區在S3裡面就像是儲存JSON文檔一樣簡單,不過你可以通過HTTP立刻查詢它。
7. Sublime-Bower
Sublime-Bower是一個非常酷的工具。現在使用Twitter Bower工具的人可以通過檔案包控制來安裝Sublime Text 2到項目裡。
8. Pony ORM
Pony ORM這個項目挺好玩的,它會把Python的代碼翻譯成SQL。並且還有一個圖形化的編輯器能夠把物件模型轉換成Python代碼。
9. Falcon Framework
Falcon是個高效能的Cloud API架構。與Web架構相比, Falcon號稱 它能夠提供在相同的硬體上服務超過30倍的請求。有興趣的可以點擊進去試試看。
10. Cherrymusic
該項目是一個用Python編寫的音樂流伺服器。其特點包含:
- 免費、開源(GPL協議)
- 易於安裝、下載和運行
- 快速搜尋
- 便於分享
趕緊把你自己的音樂唱片集推送到你的裝置上吧!
11. Smiley
Smiley包含了一些子命令,能夠運行Python程式並監控其執行的過程,能夠記錄運行過程並產生一個報告。
12. Wssh
該項目是Websockets橋接的SSH,可以通過HTTP調用遠程SSH shell,總體上非常不錯。這裡面還包含了一個Web介面以及一個伺服器。
13. Babel
Babel是個Python的國際化庫,提供了一個整合的集合公用程式,協助國際化和本地化Python應用程式,特別是基於Web的應用程式。
14. RegExpBuilder
RegExpBuilder整合Regex到程式設計語言裡,能夠使得Regex可讀性變強,同時易於維護。寫Regex時,該項目採用了鏈式方法以及變數,例如數組或字串。
15. Flask-Restful
該項目只是一個簡單的架構,能夠在Flask項目中快速地搭建出REST API。
16. Pulsar
如果你正在尋找一個能夠很好地支援非同步作業的Python Web架構的話,那麼Pulsar就非常適合你,這是一個事件驅動的Python並發架構。
17. Quokka
這是一個基於Flask的內容管理系統,該系統還使用了MongoDB資料庫。
18. Dejavu
你一定很好奇Shazam到底是怎麼實現的吧?那就來看看這個用Python實現的聲紋識別演算法吧!看看它是怎麼 工作 的!
Dejavu只要聽一遍就能記住音頻,還能通過指紋來進行識別。然後通過播放歌曲和輸入麥克風錄音,Dejavu就會嘗試將這些資料和資料庫裡的音頻、指紋資料進行比對,正確的話就會繼續播放歌曲。
詳細資料: The Best of Python in 2013
2013年最好的Python開源項目匯總