Популярные проекты Python
Django
Высокоуровневый веб-фреймворк для Python, который поощряет быструю разработку и чистый, прагматичный дизайн. Django следует принципу "batteries included" и предоставляет встроенную ORM, систему аутентификации, админ-панель, маршрутизацию, middleware, кеширование, интернационализацию и многое другое. Фреймворк использует паттерн MVT (Model-View-Template) и включает в себя мощную систему миграций, автоматическую генерацию админки и встроенную защиту от CSRF, XSS и других атак. Django идеально подходит для создания сложных веб-приложений, CMS, e-commerce платформ и корпоративных решений с акцентом на безопасность и масштабируемость.
Примеры использования:
from django.db import models
from django.shortcuts import render
class User(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
email = models.EmailField()
def user_list(request):
users = User.objects.all()
return render(request, 'users/list.html', {'users': users})
PyAudio
Мощная библиотека для работы со звуком в Python, основанная на PortAudio. PyAudio предоставляет простой и удобный интерфейс для записи и воспроизведения аудио, обработки звуковых сигналов в реальном времени и создания аудио-приложений. Библиотека поддерживает множество аудио форматов, различные устройства ввода/вывода, настройку параметров качества звука и работу с аудио потоками. PyAudio широко используется для создания музыкальных приложений, систем распознавания речи, аудио анализа, подкастов, стриминга и других проектов, связанных со звуком. Предоставляет кроссплатформенный API для работы с аудио на Windows, macOS и Linux.
Примеры использования:
import pyaudio
import wave
chunk = 1024
format = pyaudio.paInt16
channels = 2
rate = 44100
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=format, channels=channels, rate=rate, input=True)
frames = stream.read(chunk)
NumPy
Фундаментальная библиотека для научных вычислений в Python, предоставляющая мощные N-мерные массивы и инструменты для работы с ними. NumPy является основой для большинства научных библиотек Python, включая SciPy, Pandas, Matplotlib и scikit-learn. Библиотека обеспечивает высокую производительность благодаря реализации на C и оптимизированным алгоритмам линейной алгебры. NumPy включает в себя функции для математических операций, статистики, линейной алгебры, преобразований Фурье, генерации случайных чисел и работы с массивами. Широко используется в data science, машинном обучении, научных исследованиях, финансовом анализе и инженерных расчетах.
Примеры использования:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
matrix = np.random.rand(3, 3)
result = np.dot(matrix, arr)
print(result)
FastAPI
Современный, быстрый веб-фреймворк для создания API с Python, основанный на Starlette и Pydantic. FastAPI предоставляет автоматическую генерацию OpenAPI документации, валидацию данных на основе type hints, асинхронную поддержку и высокую производительность, сравнимую с Node.js и Go. Фреймворк включает в себя встроенную поддержку WebSockets, GraphQL, OAuth2, JWT, CORS, dependency injection и тестирования. FastAPI идеально подходит для создания высокопроизводительных API, микросервисов, real-time приложений и интеграционных сервисов. Предоставляет отличный developer experience с автоматическими подсказками в IDE и подробной документацией.
Примеры использования:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class User(BaseModel):
name: str
age: int
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
return {"user": user}