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🚀⚡新开源⚡ VS. 旧开源🦖
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在本文中，我提供了主流 Python 库的替代方案。
尽管主流库拥有更强大的活跃社区支持，但这些替代方案仍为 Python 生态增添了一些价值。
选择合适的库取决于您的用例和个人偏好。
1. Taipy替代 Streamlit
Taipy 是该领域的新手。与 Streamlit 一样，Taipy 提供了一种构建交互式 GUI 的简便方法；一个简单的 Python 应用构建器。
然而，Taipy 解决了 Streamlit 的大部分局限性/低效之处：
- 管理同步/异步调用
- 完全兼容笔记本电脑
- 多用户
- 您的布局、样式等具有更多自定义功能（无需 CSS）
- 大数据支持
- 更好的性能
我们感谢任何有助于我们发展社区的帮助🌱
2.使用Polar替代 Pandas
Polars 的设计灵感源自 Python 的“王者”——Pandas。与 Pandas 类似，Polars 也是一个专为处理数据而创建的 DataFrame 库，但它在处理大型数据集时更加出色。Polars 的
速度比 Pandas 快 10 到 100 倍，主要原因有二：
- Polars 内置并行处理
- 用 Rust 编写
北极熊会取代熊猫吗？只有时间才能给出答案。
3. Dask替代 PySpark
Dask 可以处理大于内存的计算，并结合并行计算。
当你需要扩展计算时，它是一个很棒的工具。它原生用 Python 编写，对于 Python 开发人员来说，学习/使用起来非常轻松。
它并非为超大规模数据（超过 2 TB 或更高）而设计，如果你处理类似 SQL 的查询，它也不会与 Spark 竞争。它
非常适合在笔记本电脑上执行。
4. LightGBM替代 XGBoost
XGBoost 和 LightGBM 都是梯度提升库。XGBoost
是 Kaggle 的热门库，但在处理大型数据集方面，LightGBM 针对大数据进行了优化，并支持并行计算。
5. PyCaret替代 Scikit-learn
与 Scikit-learn 类似，您可以使用 PyCaret 执行机器学习任务。PyCaret
通过更简单的代码展示其功能，这是开始机器学习项目的绝佳方式。PyCaret
简单易学。它的一些高级功能包括：
- EDA和数据处理
- 建模/培训
- 模型可解释性
- 模型部署
PyCaret 对各种机器学习步骤的端到端覆盖使它成为机器学习爱好者甚至没有时间进行深入分析的高级数据科学家的绝佳工具！
6.用飞镖代替 tsfresh
这两个库都专用于时间序列。然而，它们的用途不同。
Darts 是时间序列领域的“sklearn”。它涵盖了数据科学家处理时间序列所需的所有不同功能：
- 数据发现
- 数据预处理
- 预测
- 模型评估/选择
不再需要使用多个库；所有库都可以在 Darts 中使用。
tsfresh 是关于在为 ML 训练步骤准备时间序列时最具挑战性的步骤之一的自动化：特征提取和选择。
tsfresh 可以从您的时间序列中提取大量特征并帮助您识别相关特征。
7.使用PyTorch替代 TensorFlow
两者都是数据科学家和深度学习研究人员的首选库。
几年前，TensorFlow 是最流行的库，但从 2020 年到 2021 年，PyTorch 已经赶上了 TensorFlow。
您如何在这两个令人难以置信的图书馆之间做出选择？
PyTorch 似乎在更侧重于自然语言处理 (NLP) 的研究方面更具优势。
此外，PyTorch 更具 Python 风格，学习曲线也更简单。
如果你是深度学习新手，我建议你尝试一下 PyTorch；否则，这两个库的水平不相上下。
8. Arcade替代 Pygame
在 Python 2D 游戏领域，Pygame 已经获得了良好的声誉，而 Arcade 是一个较新但完善的库，在以下特性上脱颖而出：
- 内置游戏循环
- 高效的事件模型
- 更多功能
- 更加人性化
这两个库各有优势；不过 Arcade 更适合初学者。Pygame
也提供了一个教育版的替代方案——Pygame Zero，对于新开发者来说是一个更好的选择。
9.使用spaCy替代 NLTK
NLTK 是自然语言处理的主流库，拥有丰富的功能。
然而，随着复杂性的增加，学习曲线也随之陡峭。SpaCy 是入门该领域的一个不错的选择。SpaCy
的另一大优势在于，它专为优化 NLP 应用程序而构建，专注于提高速度和效率。
10. Ruff代替 Pylint
Linters 是任何编码过程中必不可少的一部分。Pylint
被广泛使用，但 Ruff 提高了流程的效率和速度。
众所周知，它比同类的 Linter 快 10 到 100 倍，Ruff 绝对是一个值得考虑的 Pylint 替代方案。
希望你喜欢这篇文章！🙂
我是个新手作家，欢迎任何改进建议！
如果你有自己喜欢的、比主流图书馆更偏爱的图书馆，欢迎分享。
