Python 和 JavaScript 开发人员必试的 7 个开源工具

2025-05-24

Python 和 JavaScript 开发人员必试的 7 个开源工具

几乎每个开发人员都会使用开源工具，无论是学习编码还是构建实际应用程序。

Python 最近超越 JavaScript，成为 GitHub 上最受欢迎的语言。现在，它们都是开源领域排名前两的编程语言。

在本文中，我将分享 7 个面向 Python 和 JavaScript 开发人员的开源工具，它们可以帮助您构建更好的项目。

让我们开始吧！ 🚀

动图

您可以在您的项目中使用这些工具，甚至可以为它们做出贡献以使其变得更好。

Crawlee - 构建可靠的爬虫

克劳利

Crawlee是一个用于网页抓取和浏览器自动化的开源库。它支持 HTTP 请求和无头浏览器抓取，并支持 Puppeteer 和 Playwright 等工具。

其防阻塞功能（例如代理轮换和浏览器指纹识别）使其更容易规避检测。Crawlee 还能自动扩展并支持 TypeScript，使其能够可靠高效地处理任何规模的任务。

克劳利

最棒的是？ Crawlee 可以无缝兼容Node.js和Python。如果网站需要 JavaScript 渲染，您可以轻松切换到基于浏览器的爬虫。之后，如果您发现了更快的 API 来满足您的需求，只需切换回 HTTP 爬虫即可，无需重写项目。

要运行 Crawlee 快速启动，请安装 Crawlee CLI 以及必要的依赖项和样板代码：

npx crawlee create my-crawler
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Crawlee 有三个主要的爬虫类：CheerioCrawler，PuppeteerCrawler和 ，PlaywrightCrawler具有相同的接口。

您可以使用以下方式在项目中运行 Crawlee：

npm install crawlee
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让我们看一下使用 Crawlee “抓取网站上的所有链接”的示例：

import { PlaywrightCrawler } from 'crawlee';

const crawler = new PlaywrightCrawler({
    async requestHandler({ request, enqueueLinks, log }) {
        log.info(request.url);
        // Add all links from page to RequestQueue
        await enqueueLinks();
    },
    maxRequestsPerCrawl: 10, // Limitation for only 10 requests (do not use if you want to crawl all links)
});

// Run the crawler with initial request
await crawler.run(['https://crawlee.dev']);
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此示例使用方法来在爬虫程序浏览页面时enqueueLinks()向 添加新链接。通过删除该选项，您可以使用它来查找域上的所有 URL。RequestQueuemaxRequestsPerCrawl

您可以从其文档中找到更多示例和资源，以便在您的项目内正确使用 Crawlee 。

他们在GitHub上有 15k+ 颗星，项目在不断发展和改进。

GitHub 上的 Star Crawlee⭐️

🚨赠品提醒！🚨

Crawlee 赠品

Crawlee 将向社区赠送 3 件独家连帽衫。

  1. 单击下面的按钮即可在 GitHub 上关注 Crawlee。
  2. 在本文的评论部分输入您的 GitHub 用户名。

就是这样！

Crawlee 将于2024 年 12 月 31 日选出幸运获奖者。

参与赠品活动

Marimo - Python 的反应式笔记本

毬藻

Marimo是一个基于 Python 的开源笔记本环境，它使数据处理更具交互性和直观性。它同时支持 Python 脚本和笔记本，并允许通过 Git 进行无缝版本控制。

Marimo 的突出特点是其反应式 UI，笔记本某一部分的更改会自动更新其他相关部分，使其成为实时数据探索的理想选择。

它易于使用，并为高级用户提供丰富的功能。例如，它可以用来创建嵌入可视化工具等交互式工具。

毬藻

您可以通过在终端中运行此安装命令来快速启动 Marimo ：

pip install marimo  # or conda install -c conda-forge marimo
marimo tutorial intro
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使用以下方式创建或编辑笔记本：

marimo edit
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

运行应用程序：

marimo run your_notebook.py
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最精彩的部分，与 Marimo 一起：

  • 将您的笔记本作为 Web 应用程序运行：通过隐藏 Python 代码，将您的笔记本转换为交互式 Web 应用程序。

  • 作为脚本执行：直接从命令行将笔记本作为脚本运行。

  • 自动转换：使用 CLI 自动将 Jupyter 笔记本转换为 marimo 笔记本。

您可以通过其文档了解有关 Marimo 的更多信息，并找到在下一个 Python 工作流程中正确使用它的资源。

他们在GitHub上拥有 8k+ 颗星，并且社区正在快速发展！

GitHub 上的 Star Marimo ⭐️

Deno - 现代 Web 的 JavaScript 运行时

德诺

Deno是一个开源 JavaScript 运行时，旨在提供现代且安全的开发者体验。Deno 基于 V8 和 Rust 构建，并默认针对简洁性和安全性进行了优化。

通过运行单个命令在 Mac 或 Linux 上安装 Deno：

curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh
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对于 Windows，运行以下命令：

irm https://deno.land/install.ps1 | iex
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它还原生支持 TypeScript，并包含用于代码检查、格式化、测试和编译为独立可执行文件等任务的内置工具。

尽管 Deno 与 Node.js 有很大不同，但它提供了一个 Node.js 兼容层，允许您以最少的更改运行现代 Node.js 项目。您还可以从 Node.js 迁移到 Deno，从而使您的代码更加简洁高效。

德诺

Deno 强制执行严格的权限模型，除非明确授权，否则限制对文件、网络和环境的访问。其全面的 API 和极简的配置使其成为云和边缘部署的强大选择，并为构建和运行应用程序提供了可扩展的环境。

您可以通过 Deno文档了解有关 Deno 的更多信息，并找到在工作流程中正确使用它的资源。

他们在GitHub上拥有 98k+ 颗星，并且有数千名开发人员正在使用 Deno！

GitHub 上的 dStar Deno ⭐️

Wasp - 更快的全栈 Web 应用程序

黄蜂

Wasp是一个开源框架，旨在简化全栈 Web 开发。您可以通过 Wasp 轻松地在 React、Node.js 和 Prisma 之上进行构建。

它通过为您处理样板代码和配置，简化了现代 Web 应用的设置和编排。Wasp 凭借其简洁的配置语言，让开发者能够专注于应用的核心逻辑，同时自动执行重复性任务，从而加快开发速度，提高效率。

要快速启动 Wasp，请在Linux / OSX / WSL（Windows）上运行此安装命令：

curl -sSL https://get.wasp-lang.dev/installer.sh | sh
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创建新应用程序：

wasp new
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

现在，运行 Wasp 应用程序：

cd <my-project-name>
wasp start
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

您可以在http://localhost:3000/轻松查看全栈 Web 应用程序

如果您想了解如何轻松地将 Wasp 用于您的下一个全栈项目，请在此处查看其教程。

您可以通过 Wasp 框架的文档了解有关 Wasp 框架的更多信息，并找到在工作流程中正确使用它的资源。

他们在GitHub上有 13k+ 颗星，并且也有良好的社区支持！

GitHub 上的 Star Wasp ⭐️

PydanticAI - 代理框架

PydanticAI

PydanticAI是一个新的代理框架，旨在简化生成式 AI 与生产级 Python 应用程序的集成。

一些突出的特点：

  • 结构化输出验证：确保 AI 生成的输出与预定义的数据模式相匹配，从而最大限度地减少意外结果。

  • 依赖管理：提供工具来轻松管理和使用依赖关系，无论是同步还是异步。

  • 与模型无关：支持各种 AI 模型，例如 OpenAI、Groq 和 Gemini，可无缝适应不同的用例

基于 Pydantic 和 OpenAI SDK、Anthropic SDK、LangChain、LlamaIndex、AutoGPT、Transformers、CrewAI、Instructor 等的验证层的优势。

PydanticAI 在 PyPI 上可用，因此您可以通过运行以下命令进行安装：

pip install pydantic-ai
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

您可以将其与可选的 Logfire 集成一起使用，或者仅安装示例：

pip install 'pydantic-ai[examples]'
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

这些示例要求您使用 LLM 设置身份验证并遵循其他步骤，请在此文档中找到所有内容。

PydanticAI 是一个新的代理框架，部分功能尚处于测试阶段。如果您打算尝试，可以尽早参与。

您可以通过其文档了解有关 PydanticAI 代理框架的更多信息，并找到在工作流程中正确使用它的资源。

他们在GitHub上拥有 1.3k+ 颗星，并得到强大的 Pydantic 社区的大力支持！

在 GitHub 上为 PydanticAI 点赞 ⭐️

PocketBase - 后端包含在 1 个文件中

PocketBase

PocketBase是一个开源的自托管后端解决方案，旨在构建全栈应用程序，注重简单性和可移植性。

它在单个服务器实例中提供身份验证、文件存储和实时 CRUD 操作等基本功能。非常适合移动应用后端和 SaaS 平台等中小型应用程序。

一些出色的功能包括：

  • 支持多种前端堆栈，如 Svelte、Angular、React 等

  • Javascript 和 Dart SDK

  • 自托管

PocketBase 旨在帮助构建独立的应用程序。对于需要轻量级后端且无需管理多个服务的复杂项目来说，它是一个绝佳的选择。

该项目完全开源，由志愿者维护，无需任何资金支持。您可以参与其中，或通过文档探索其功能和实现细节。

他们在GitHub上有 41k+ 颗星，并由兼职贡献者维护。

在 GitHub 上为 PocketBase 点赞⭐️

KitOps - 机器学习协作变得简单

套件操作

KitOps 是一个开源工具，它重新定义了数据科学家、开发人员和 SRE 如何在 AI/ML 模型、数据集和源代码上进行协作。

通过利用 OCI（开放容器计划）标准打包格式 Modelkit，KitOps 提供了一种在不同环境中打包、版本控制和部署资源的统一方法。

要使用 KitOps，您需要安装 Kit CLI 并通过运行以下命令检查版本：

kit version
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

登录到符合 OCI 标准的注册表。Jozu Hub 是 KitOps 的首选，请运行以下命令：

kit login jozu.ml
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

登录后，从 Jozu Hub 中提取示例 Modelkit，并通过运行以下命令在您的工作流程中尝试它：

kit unpack jozu.ml/jozu-quickstarts/fine-tuning:latest
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

unpack 命令将默认将 ModelKit 内容解压到当前目录，您可以使用它来了解更多信息。

模型套件

主要特点

  • 符合 OCI 标准的打包：将模型、数据集、配置和代码打包到 ModelKit 中，以实现简化的版本控制。

  • 注册灵活性：与任何符合 OCI 的注册中心兼容，确保与现有的 AI/ML 工作流程无缝集成。

  • 基于 YAML 的定制：使用直观的 YAML 文件配置管道、微调 LLM 和构建 RAG 管道。

最好的部分？

如果您是一名数据科学家，正在与一支使用 LLM 模型构建的 AI 工程师团队合作，在 Jupyter Notebook 中处理 Python 脚本，那么 KitOps 可以弥补这一差距。

它支持跨团队的无缝协作，将不同的工作流程组合成统一的流程，以实现最高效率。

您可以通过其文档了解有关 KitOps 的更多信息，并找到在工作流程中正确使用它的资源。

他们在GitHub上有 500 多颗星，而且社区正在不断壮大！

在 GitHub 上为 KitOps 加星标⭐️

就是这样！我尝试介绍一些主要针对 Python 和 JavaScript 开发人员的实用工具。如果你还知道其他很棒的工具，请在评论区留言！

希望本文对您有所帮助。如果觉得有用，欢迎分享给您的开发者朋友！

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arindam_1729 图片

阿林达姆·马宗德

开发倡导者 | 技术作家 | 50 万+ 阅读量 | 合作邮件

如需付费合作，请发送电子邮件至：arindammajumder2020@gmail.com。

感谢您的阅读！

动图

文章来源：https://dev.to/arindam_1729/7-must-try-open-source-tools-for-python-and-javascript-developers-4c56
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