Python 到 2024 年将继续主导编程世界，如果您不深入研究一些最有趣的开源项目，您可能会错过。那么，让我们来谈谈今年您应该关注的 5 个开源 Python 项目——无论您是想做出贡献还是只是向最好的人学习。
1。 FastAPI
FastAPI 无疑是构建 API 的首选框架，它不仅速度快如闪电，而且编码也超级简单。
由于其异步功能，其性能非常出色，并且它是围绕类型提示等现代 Python 功能构建的。这意味着更快的开发和更少的错误。文档也很棒。
查看地点：https://github.com/fastapi/fastapi
2。 PyScript
想象一下直接在浏览器中编写 Python 代码。这就是适合您的 PyScript。
PyScript 使开发人员可以更轻松地使用 Python 创建在浏览器中运行的成熟应用程序。不再被困在 JavaScript 世界中。 Python 开发者们，欢呼吧！
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
查看地点：https://github.com/pyscript/pyscript
3。丰富
对于那些厌倦了盯着无聊的终端输出的人来说，来认识一下 Rich。它是一个适用于您的终端的 Python 库，可实现美观且复杂的文本格式设置。
您可以在终端中渲染漂亮的表格、进度条，甚至 Markdown。如果您正在处理日志、调试或只是展示您的脚本，Rich 会让您看起来比实际付出了更多的努力。
查看地点：https://github.com/Textualize/rich
如果您是 CLI 爱好者，您一定会喜欢 Rich 如何让一切变得流行。另外，您的同事会对您的“精美”输出印象深刻。
4。流光
您无需成为前端开发人员即可创建精美的 Web 应用程序，Streamlit 证明了这一点。它是一个 Python 库，可让您立即将数据脚本转换为可共享的 Web 应用程序。没有 HTML。没有 JavaScript。只是Python。
随着机器学习和数据科学继续占领技术领域，越来越多的开发人员开始使用 Streamlit 与不会使用“Python”的利益相关者分享他们的数据见解。只需几行代码，您的机器学习模型就可以建立起来。或者数据可视化可以成为一个交互式应用程序。
查看地点：https://github.com/streamlit/streamlit
如果您厌倦了 Jupyter 笔记本并想要一些更“值得演示”的东西，Streamlit 会让您感觉呼吸新鲜空气。
5.AutoGluon
如果机器学习感觉有点......令人生畏，AutoGluon 是你最好的新朋友。它自动化了整个机器学习工作流程，使您可以更轻松地训练高性能模型，而无需陷入超参数调整的困境。
autoML 的崛起是不可否认的。借助 AutoGluon，您可以降低复杂性并更快地部署模型。它支持图像、文本和表格数据，因此无论您的数据源如何，您都可以轻松应对。
查看地点：https://github.com/autogluon/autogluon
无论您是新手还是经验丰富的机器学习工程师，AutoGluon 都可以节省时间并帮助您更快地获得令人印象深刻的结果。
那么，你还在等什么？克隆这些存储库，深入研究代码，然后开始贡献。
专业提示：为开源做出贡献是提高技能和建立不言而喻的作品集的最佳方法之一。另外，您还可以与一些非常聪明的开发人员一起工作。
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