2025年构建更好数据应用的9个开源工具

Python 开发人员总是在寻找能够简化工作流程、帮助更快交付并使数据应用程序更强大的工具。

 
以下 9 款出色的开源工具将助您构建更出色的数据应用程序。无论您是想进行数据可视化、场景管理还是全面的数据编排，这些工具都是您 2025 年工具箱中的必备工具。

1. Taipy——简化复杂的数据工作流程

 
Taipy 是一个开源 Python 库，可帮助您构建 AI 和数据 Web 应用程序（包括数据驱动的 GUI）并自动化场景管理。

🦾 对于需要创建自定义分析仪表板而又不想处理前端问题的开发者来说，它堪称完美。此外，它可以轻松与 Databricks 或 IBM Watson 等其他工具集成，因此无需更改您的编码环境。此外，它还支持使用 Matplotlib、Plotly 等其他图表库和组件，从而节省大量开发时间。

• 场景管理
• 用户友好的 GUI
• Python 集成

为该仓库加星标⭐

2. Composio - 一行代码即可访问 150 多种工具

对于那些致力于构建 AI 应用程序的人来说，您知道实现复杂的自动化是一场噩梦。您必须成功地将 GitHub、Jira、Notion、Discord 等外部​​工具连接到您的 AI 代理。

🦾 Composio 可以非常轻松地连接 150 多种工具，从系统工具到 SaaS 应用程序和带有 AI 模型的应用程序，以实现代理自动化。

• 托管身份验证
• 90+ 款工具 - 随时连接
• 强大的 RPA 工具

为该仓库加星标⭐

3. Shadcn - 简化您的环境

 
为您的应用程序提供美观且随时可用的组件
。创建外观精美的自定义组件可能是一项耗时的任务。Shadcn 通过提供使用 Radix 和 Tailwind 构建的精美设计、可重复使用的组件，简化了这一过程。您可以轻松复制、粘贴和自定义它们，以适合您的应用程序。

🦾 与从头构建类似组件相比，这节省了大量时间。只需在 Shadcn 中找到您需要的组件，复制并粘贴到您的应用中，即可完成所有设置。

Shadcn 支持大多数流行的前端库和框架，包括 React、Next.js、Astro、Gatsby 和 Remix。

• 跨机器的一致环境
• 轻松打包应用程序和依赖项
• 简化部署和设置

为该仓库加星标⭐

4. FastAPI - Python 中的 API 构建器

 
FastAPI 是一个使用 Python 构建 API 的高性能框架。

🦾如果您需要提供机器学习模型或任何后端功能，这是目前最快、对开发人员友好的选择。

• 高性能
• 自动文档
• 易于使用

为该仓库加星标⭐

5. Postman - 轻松进行 API 测试

 
API 是任何全栈应用程序的支柱，而 Postman 使测试它们变得轻而易举。

🦾 凭借其简洁的界面，您可以轻松发送请求并验证响应。无论您是在处理复杂的授权流程，还是仅仅测试简单的 GET 请求，Postman 都能让一切井然有序、易于管理。对于快速开发和测试 API 来说，它至关重要。

• 用于测试 API 的简洁直观的界面
• 支持复杂的授权流程
• 组织并保存请求以便于管理

为该仓库加星标⭐

6. GitHub Copilot - 你的 AI 编码伙伴

 
你是否曾渴望有个编程伙伴来帮你编写样板代码，或者提供重构函数的最佳方法？GitHub Copilot 正是为你量身打造。这款 AI 驱动的工具与 VS Code 集成，可实时提供智能代码建议。

🦾 它可以建议整个代码块或帮助您找到正确的函数名称，从而减少重复性任务并使您的编码会话更加高效。

• 实时代码建议
• 帮助编写样板和重复代码
• 与 VS Code 无缝集成

为该仓库加星标⭐

7. DVC（数据版本控制） ——协同设计工具

🦾 版本控制对于管理机器学习项目至关重要，而 DVC 为数据带来了类似 Git 的功能。无论您是跟踪数据集还是跨团队共享结果，DVC 都能与您常用的 Python 工具完美集成。

• 数据版本控制
• 管道管理
• 存储无关

为该仓库加星标⭐

8. MLflow——端到端机器学习生命周期管理

 
MLflow 是一个用于管理端到端机器学习生命周期的开源平台，涵盖从实验、可重复性到部署的所有内容。

🦾 Python 开发人员欣赏它与 Scikit-learn 和 TensorFlow 等库的强大集成。

• 实验跟踪
• 模型注册表
• 与机器学习库集成

为该仓库加星标⭐

9. Airflow - 自动化你的工作流程

 
Apache Airflow 是一个强大的工作流自动化工具。

🦾 虽然它比其他一些工具需要更多的设置，但它提供了令人难以置信的灵活性，非常适合协调复杂的数据应用程序。

• 有向无环图（DAG）
• 可扩展性
• 调度和监控

为该仓库加星标⭐

这些工具，尤其是与 Taipy 配合使用时，能够帮助 Python 开发者更轻松地快速开发复杂且可立即投入生产的数据应用程序。无论您是数据科学家、后端开发人员，还是仅仅对构建卓越的数据驱动体验充满好奇，这些工具都能节省您的时间，并让您的项目更具影响力。

💭你已经尝试过这些工具中的哪些了？我是否漏掉了你最喜欢的省时工具？
请在评论区留言，让我们互相帮助，让代码写得更智能，而不是更费力！