1. Polars — 比 Pandas 快 100 倍

Polars 是您的新最佳伙伴，用于结构化数据，让 Pandas 在 10x-100x 的速度下吃灰。它用 Rust 编写，并集成 Apache Arrow，拥有懒加载评估功能——非常适合那些庞大的数据集。

爱上它的原因： 它速度极快，喜欢处理大量数据，并且与 Arrow 兼容。

pip install polars

import polars as pl
import datetime as dt
df = pl.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Ben", "Chloe", "Daniel"],
    "birthdate": [dt.date(1997,1,10), dt.date(1985,2,15), dt.date(1983,3,22), dt.date(1981,4,30)],
    "weight": [57.9, 72.5, 53.6, 83.1],
    "height": [1.56, 1.77, 1.65, 1.75],
})
print(df)

2. Robyn — 比 FastAPI 快 5 倍

Robyn 是一个异步 Web 框架，它说：“FastAPI？可爱。”建立在 Rust 和 asyncio 之上，速度比 FastAPI 快 5 倍，每秒可处理高达 200,000 个请求（FastAPI 为 40,000）。代码最少，速度最快——有什么不爱的呢？

爱上它的原因： 它是一个性能怪兽，却无需牺牲复杂性。

pip install robyn
python -m robyn --create

from robyn import Robyn
app = Robyn()
@app.route("/hello", methods=["GET"])
async def hello(request):
    return {"message": "Hello, World!"}
app.run(host="localhost", port=8000)

3. Reflex — 纯 Python 实现的前端+后端

Reflex 是将 Python 变成全栈 Web 开发工具的魔法棒——无需 JavaScript。用一种语言构建流畅的 UI 和后端逻辑。就像 Python 一夜之间拥有了前端超级力量！

爱上它的原因： 一种语言，无限可能。

pip install reflex
reflex init
reflex run

import reflex as rx
def index():
    return rx.center(
        rx.vstack(
            rx.heading("Hello World App"),
            rx.text("Built with Reflex!"),
        )
    )
app = rx.App()
app.add_page(index)

4. Folium — 交互式地图，简单易用

Folium 库让交互式地图变得轻而易举，其底层使用 Leaflet.js。

为什么你会喜欢它： 为任何项目提供简单的地图制作。

pip install folium

import folium
m = folium.Map([45.35, -121.6972], zoom_start=12)
folium.Marker([45.3288, -121.6625], popup="Mt. Hood").add_to(m)
m  # In Jupyter, this will render the map!

5. DuckDB — SQLite 的酷炫内存兄弟

DuckDB 是内存中的 SQL 冠军，在分析方面超越了 SQLite。与 Pandas 和 Polars 无缝集成，是您快速数据挖掘的首选。

您将爱上它的原因： 快速分析，无需烦恼，集成得如梦似幻。
文档：
https://duckdb.org/docs/stable/clients/python/overview.html

pip install duckdb

import duckdb
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [42]})
result = duckdb.sql("SELECT * FROM df").fetchdf()
print(result)

6. Pandera — Pandas 的数据守门人

Pandera 类似于 Pandas 的 Pydantic — 在数据崩溃您的派对之前，它会对数据进行模式验证，以便进行数据单元测试？当然可以！

爱上它的原因： 干净的数据，快乐的生活。

pip install pandera

import pandas as pd
import pandera as pa
schema = pa.DataFrameSchema({
    "column1": pa.Column(int, checks=pa.Check.le(10)),
    "column2": pa.Column(float, checks=pa.Check.lt(-1.2)),
})
df = schema.validate(df)

7. JAX：谷歌的机器学习速度机器

JAX，来自谷歌，是您通往更快数值计算和深度学习的门票。具有 GPU/TPU 加速和自动微分，它是增强版的 NumPy。

爱上它的原因： 快速的机器学习，拥有谷歌的信誉。

pip install jax  # or pip install jax[cuda12] for GPU

import jax.numpy as jnp
x = jnp.arange(5.0)
print(x)

8. FastStream — 异步消息轻松实现

FastStream 是 RabbitMQ、Kafka 和 NATS 的异步伙伴。构建事件驱动系统？这个库能让消息快速流畅地流动。

爱上它的原因： 分布式系统，简化处理。

pip install faststream[kafka]

from faststream import FastStream
from faststream.kafka import KafkaBroker
broker = KafkaBroker("localhost:9092")
app = FastStream(broker)
@broker.subscriber("in")
@broker.publisher("out")
async def handle_msg(user: str, user_id: int):
    return f"{user} with ID {user_id} registered"

9. Ruff — 风驰电掣般的代码检查

Ruff 是由 Rust 驱动的代码检查器/格式化工具，它告别了 Flake8、Black 和 isort。它运行速度快，实时修复，并保持您的代码整洁。

喜爱的原因： 快速清理杂乱代码。

pip install ruff
uv init --lib demo
uv add --dev ruff
uv run ruff check --fix

10. uv — 速度飞快的包管理

uv 是一个由 Rust 构建的包和项目管理器，它超越了 pip、venv 和其他工具。依赖项解析？环境设置？瞬间完成。

爱上它的原因： 它是 pip 的更酷、更快的表亲。
获取它：pip install uv

uv init --lib demo uv add django # Boom, Django’s in!