【總結】10大Python庫介紹!Python基礎入門

　　現在轉行學程式設計，很多人都會選擇Python，很大一部分原因是因為Python具有豐富的第三方庫，既可以幫助我們提高開發效率，還能夠縮減程式碼量。那麼你知道Python有哪些庫嗎?這裡為大家介紹10個，總有一款你會喜歡。

　　1、Typer：跟FastAPI的原理相同，都是Python上用來構建API服務的一個高效能框架。它是FastAPI的升級版，不僅能夠準確地記錄程式碼，還能輕鬆地進行CLI驗證。易於學習和使用，不需要使用者閱讀複雜的教程文件即可上手。

　　2、Rich：不僅能夠在終端輸出提供豐富的彩色文字和精美的格式，還提供了精美的表格、進度條、編輯器、追蹤器、語法高亮等。總體來講，它是非常漂亮且強大。

　　3、Dear PyGui：是一個便於使用、功能強大的Python GUI框架，它使用了即時模式正規化和計算機的GPU來實現動態介面，可以繪圖、建立主題、建立2D遊戲，還擁有一些小工具，比如說內建文件、日誌記錄、原始碼檢視器等。

　　4、Py Torch Lightning：它是一個輕巧的Py Torch包裝器，用於高效能AI研究，其最重要的特徵是能夠解析Py Torch程式碼，讓程式碼研究成分和工程成分的分離。

　　5、Scalene：是一個用於Python指令碼的CPU和記憶體分析器，能夠正確處理多執行緒程式碼，還能區分Python程式碼和本機程式碼的執行時間。

　　6、Norfair：是一個可定製的輕量級Python庫，用於實時物件跟蹤，它的速度非常快，還可以實時操作，而且它是非常模組化的，你可以利用你現有的檢測程式碼庫，只需要幾行程式碼即可新增跟蹤功能。

　　7、Quart：一個具有Flask相容API的非同步網路框架，一些現有的 Flask 擴充套件甚至可以工作。

　　8、Alibi-detect：監控生產模型中的異常值和分佈漂移，適用於表格資料、文字、影像和時間序列。

　　9、Einops：在2020年非常普及，可以讓你為可讀和可靠的程式碼編寫張量操作，支援Numpy、Pytorch、TensorFlow等。

　　10、Sktime：提供專門的時間序列演算法和Scikit-learn相容工具，用於構建、調整和評估複合模型，也可以檢視他們的配置sktime-dl包，用於基於深度學習的模型。