盘点2019年度Python类库Top10(3)

想要用 NumPy 处理一些数字吗？使用 Pandas 处理一些较大的数据流？使用 NumPy 标制结果？幸有 Pyodide，现在你可以在浏览器中轻松实现所有这些功能，甚至更多。
除此之外，更好的消息是：它的 packages 目录列出了超过 35 个当前可用的包。不夸张地说，天空是其唯一限制。
6. Modin
Modin 的座右铭是通过改变一行代码来扩展你的 Pandas 工作流程，真的，就这么简单。只需安装 Modin，改变你的导入语句，在当下拥有多核处理器的笔记本电脑上就能获得高达 4 倍的速度优势。
它是怎么做到的？现在来揭晓这个秘密。Modin 实现了自己的 modin.pandas.DataFrame 对象，它是一个轻量级并行 DataFrame。这个对象的使用是透明的，因为它与 Pandas 是 api 兼容的，并且它是在后台运行的，它将使用 Ray 或 Dask 之类的计算引擎来分发数据和计算。
有时候，只需要对你的代码做一些小的修改就能使速度获得极大的提升，Modin 就是个很好的证明。
7. Streamlit
在每个重大的机器学习项目中，都有一个你最终需要与模型和数据进行手动交互的时间点。与花费数小时和数千行代码开发应用程序不同，Streamlit 使你能够快速构建应用程序来共享你的模型和分析。现在，创建一个与你的数据和模型的输出进行交互和可视化的 UI 简直易如反掌。
Streamlit 提供了一种从 Python 脚本跳到生产级应用程序的快速方法，只需在代码中添加几行即可。
Streamlit 能与各种数据科学相关的工具一起工作，TensorFlow、Keras、PyTorch、Pandas，凡是你能想到的，它都可以。

8. Transformers