30 python开发的必不可少工具

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Python 开发涉及各个阶段以及同样多的工具来管理它们：

对于依赖项，pip、Conda 和 Poetry 等工具有帮助。对于分析，psutil 和 Scalene 很受欢迎。但新推出的 Perforator 提供了更加可靠的生产就绪型连续分析应用程序，可以在不影响性能的情况下收集 CPU 配置文件。

对于依赖项，pip、Conda 和 Poetry 等工具会有所帮助。

对于分析，psutil 和 Scalene 很流行。但新推出的 Perforator 提供了更加可靠的生产就绪型连续分析应用程序，可以在不影响性能的情况下收集 CPU 配置文件。

穿孔器

我们在下面的图中收集了几个这样流行的工具：

目标是提供开发人员可以在 Python 开发的不同方面使用的基本工具的结构化概述。

让我们更详细地探讨每个类别及其顶级工具。

1. 依赖项和包管理器

管理 Python 包安装和依赖项。

pip – Python 默认的包管理器，用于安装和管理库。Conda – 支持多种编程语言的包、依赖项和环境管理器。Poetry – 简化包管理和发布的依赖项管理工具。

pip – Python 默认的包管理器，用于安装和管理库。

Conda – 支持多种编程语言的包、依赖项和环境管理器。

Poetry – 一种依赖管理工具，可简化包管理和发布。

2. 监控和分析

优化和分析性能。

psutil – 提供用于监控资源使用情况的系统和进程实用程序。Perforator – 专为大型数据中心设计的集群范围内的连续分析工具。Scalene – 用于 CPU、内存和 GPU 使用情况的高性能 Python 分析器。

psutil – 提供用于监视资源使用情况的系统和进程实用程序。

Scalene – 用于 CPU、内存和 GPU 使用情况的高性能 Python 分析器。