1.Helios — 可观测性和故障排除
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Helios是一个开发者平台，可为您的 Python 应用程序流程提供可操作的见解 。它结合了OpenTelemetry的上下文传播框架，提供跨微服务、无服务器功能、数据库和第三方 API 的端到端可见性 。可以查看他们的沙箱或通过此处注册免费使用它 。
Helios的特点
- 提供整个应用程序中数据流的单一视图 。
- 与现有日志、测试、错误监控等轻松集成 。
- 提供完整上下文中的分布式跟踪信息，以帮助排除故障 。
- 允许重新创建精确的工作流程，例如 Lambda 调用 。HTTP 请求、Kafka 和 RabbitMQ 消息 。
- 支持多种语言，包括Python、JavaScript、Node.js、Java、Ruby、.NET、Go、C++和Collector 。
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PyCharm是一种流行的 Python 开发集成开发环境 (IDE) 。JetBrains 开发了它并提供了高级功能，例如智能代码完成、语法突出显示和调试功能 。可以根据需要选择免费社区版或付费专业版 。
PyCharm 的特点
- 语法突出显示、代码完成、导航和重构 。
- 内置代码检查和分析工具，用于错误检测和代码质量改进 。
- 用于单步执行代码、设置断点和分析运行时行为的调试器 。
- 支持单元测试、pytest 和 doctest 等测试框架 。
- 支持与 Git、Mercurial 和 Subversion 等版本控制系统集成 。
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Pip是一种广泛使用的 Python 包管理系统 ， 可简化 Python 包和依赖项的安装、管理和更新 。它预装了 Python 3.4 及更高版本，使开发人员可以轻松使用它 。使用 Pip，开发人员可以使用关键字搜索包、指定包版本和要求以及管理虚拟环境 。
Pip的特点
- 允许轻松安装来自各种来源的 Python 包 。
- 自动解析并安装依赖项 。
- 开发人员可以指定特定的包版本或版本范围 。
- 支持隔离虚拟环境的创建和管理 。
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重要库 。
- Scikit-Learn：它为分类、回归和聚类任务提供了一套全面的算法和工具 。
- Keras：Keras 建立在 TensorFlow 之上，简化了深度学习模型的创建和训练 ， 提供用户友好的 API 和预构建的神经网络组件 。
- NumPy：数值计算的基础库，提供高效的数据结构和数学函数来处理大型数组和矩阵 。
Scikit-Learn的特点
- 提供广泛的机器学习算法和工具 。
- 提供易于使用且高效的各种分类、回归、聚类和降维技术的实现 。
- 支持数据预处理、特征选择和模型评估 。
- 与其他 Python 库和框架集成良好 。
- 提供用户友好且直观的界面，用于构建和训练深度学习模型 。
- 支持卷积神经网络和循环神经网络 。
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