Python 开发者总是寻找能够简化工作流程、更快地交付成果并使数据应用程序更加强大的工具。

这里有7款令人惊叹的开源工具，将帮助你打造更优秀的数据应用。无论你是对数据可视化、场景管理还是数据编排感兴趣，这些工具都是你未来工具箱中不可或缺的。

1. Taipy - 简化：复杂的资料流程

Taipy是一個開源的Python庫工具，幫助你構建AI和數據網絡應用，包括數據驅動的界面和自動化場景處理。

🤖 它特别适合那些需要创建自定义分析仪表板，但不想头疼于前端问题的开发人员。此外，它轻松集成其他工具，如 Databricks 或 IBM Watson，因此无需改变您的编码环境，并可以使用其他库，如 Matplotlib 和 Plotly 提供的图表和组件，从而节省大量的开发时间，让你的工作更加高效。

• 场景管理功能
• 易于使用的GUI
• 集成Python

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这张来自Taipy的照片真酷

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2. Composio - 仅需一行代码即可访问150多个工具

对于那些希望构建AI应用程序的人来说，他们一定知道实现复杂的自动化是一件噩梦。这需要成功地将诸如GitHub、Jira、Notion、Discord等外部工具连接到AI代理上。

🦾 Composio 让连接整合超过 150 种工具变得超级简单，从系统工具等 SaaS 应用程序，再到利用 AI 模型，实现代理式自动化。

• 身份管理
• 90+工具 - 即连即用
• 功能强大的RPA工具

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3. Shadcn - 简化您的环境

适用于您应用程序的美观、即用组件
创建视觉上吸引人的自定义组件可能是一项耗时的任务。Shadcn 通过提供使用 Radix 和 Tailwind 构建的美观且可重用的组件来简化这一过程。您可以轻松地复制、粘贴并自定义这些组件以适应您的应用程序。

🦾 这样相比于从头开始构建类似的组件能节省很多时间。只需要在 Shadcn 中找到你需要的组件，然后复制它，粘贴到你的应用里，就搞定了。

Shadcn 支持常用的前端库和框架，比如 React、Next.js、Astro、Gatsby 和 Remix。

• 一致的跨机器环境设置
• 轻松打包应用及其依赖
• 简化部署流程和环境配置

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4. FastAPI - 用 Python 构建的 API 构建工具

FastAPI（快速API）是一个高性能的框架，用于用Python构建API。

💻 如果你需要运行机器学习模型或任何后端功能，这是最快、最友好的开发者选项。

• 高性能表现
• 自动文档生成
• 易于使用

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5. Postman - 让 API 测试更简单。

API是任何全栈应用程序的重要组成部分，使用Postman测试它们变得非常简单。

🦾 凭借其简洁的界面，您可以轻松地发送请求并验证响应。无论是应对复杂的授权流程还是只需测试一个简单的 GET 请求，Postman 都能保持一切条理清晰且易于管理。它对快速 API 开发和测试来说不可或缺。

• 干净直观的界面，便于API测试
• 支持复杂的授权方式
• 方便管理并保存请求

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6. GitHub Copilot - 你的专属AI编程助手

是否曾经希望有一个编程伙伴来帮助你处理重复代码或提供如何重构函数的建议？GitHub Copilot 正是为此而来。这是一款由人工智能驱动的工具，与 VS Code 集成在一起，可以实时提供智能代码建议。

🦾 它可以建议完整的代码块，帮你找到合适的函数名，减少重复工作，让你的编码时间更省心高效。

• 实时提供代码建议
• 帮助编写重复代码和模板代码
• 与VS Code完美兼容

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7. DVC（数据版本管理工具） - 协作工具

版本控制对于管理机器学习项目来说非常重要，DVC 则将类似于 Git 的功能引入了数据管理。不论是跟踪数据集还是跨团队共享结果，DVC 都可以无缝集成到你的常用 Python 工具中。

• 数据版本管理
• 流水线操作
• 存储无关

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8. MLflow - 一站式机器学习生命周期管理

MLflow 是一个开源平台，用于管理从头到尾的机器学习生命周期。它涵盖从实验、重现到部署的全流程管理。

🦾 使用 Python 的开发者重视与 Scikit-learn 和 TensorFlow 这样的机器学习库的强大集成。

• 实验记录
• 模型登记
• 集成到机器学习库中

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9. Airflow — 自动化你的工作流程

Apache Airflow 是一个功能强大的自动化工作流工具。

虽然它的设置比一些其他机器人更繁琐，但它拥有惊人的灵活性，并且非常适合用于编排复杂的数据应用。

• 有向无环图（DAG）
• 可扩展性
• 调度及监控

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这些工具，尤其是与Taipy结合使用时，可以让Python开发者更高效地开发复杂且可立即投入生产的数据应用。无论你是数据科学家、后端开发者，还是对构建出色的数据驱动体验感到好奇，这些工具将帮助你节省时间，并使你的项目更具影响力。

💭 你试过这些工具中的哪些？我是否遗漏了你最喜欢的节省时间的工具？
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