开源工具几乎是每个开发者都会用到的，无论是学编程还是开发实际应用。

Python 最近在 GitHub 上变得最受欢迎，超过了 JavaScript。现在，Python 和 JavaScript 都成了开源领域里最受欢迎的两种编程语言。

本文将介绍 7 款开源工具，这些工具可以帮助 Python 和 JavaScript 开发人员更好地完成项目，从而提升项目质量。

让我们出发吧！ 🚀

你可以用这些工具在你的项目中，甚至可以为它们做出贡献，让它们变得更好。

此处留空 等等 (dengdeng)

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

它的反阻塞功能，如代理轮换和浏览器指纹，帮助避开检测。Crawlee 还支持自动扩展规模并支持 TypeScript，无论任务大小，都能保证可靠和高效。

最好的一点是？ Crawlee 可以无缝地与 Node.js 以及 Python 一起使用。如果某个网站需要 JavaScript 渲染，你可以轻松切换到浏览器爬虫。之后，如果你找到更适合的 API，只需切换回 HTTP 爬虫，而无需重写你的项目。

运行 Crawlee 快速开始，先安装包含所需依赖和示例代码的 Crawlee CLI 即可。

npx crawlee create my-crawler
# 运行此命令来创建一个新的爬虫项目 (Run this command to create a new crawler project)

进入全屏 退出全屏

Crawlee自带三个主要的爬虫类：CheerioCrawler，PuppeteerCrawler 和 PlaywrightCrawler，它们拥有相同的接口。

你可以在项目中通过以下方式运行Crawlee：

在终端中输入以下命令来安装crawlee npm包：

    npm install crawlee

全屏模式 / 关闭全屏

我们来看一个用Crawlee抓取网站所有链接的例子：

import { PlaywrightCrawler } from 'crawlee';

const crawler = new PlaywrightCrawler({
    async requestHandler({ request, enqueueLinks, log }) {
        log.info(request.url);
        // 添加页面中的所有链接到 RequestQueue
        await enqueueLinks();
    },
    maxRequestsPerCrawl: 10, // 限制仅10个请求（如果你想爬取更多链接，可以去掉这个设置）
});

// 用初始请求启动爬虫
await crawler.run(['https://crawlee.dev']);

请点击全屏，退出全屏

这里使用enqueueLinks()方法，爬虫在遍历页面的过程中来添加新的链接到RequestQueue。去掉maxRequestsPerCrawl选项，你可以用它来抓取一个域上的所有URL。

你可以从其文档中找到更多示例和资源，帮助你在项目中正确地使用Crawlee。

该项目在 GitHub 获得了超过 15k 的星标，并且在不断进步和完善。

快来给Crawlee点个Star吧，在GitHub上！⭐️

（内容省略）

或者使用此处省略内容 (chǔcǐ shěnglüè nèiróng)

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此处省略内容

"这种可爱的水草叫玛里莫"

Marimo（一个开源的基于Python的笔记本环境，网址：https://marimo.io/）使处理数据变得更加互动和直观。它支持Python脚本和笔记本文件，并支持通过Git进行无缝版本控制。

Marimo的突出特点是其互动式用户界面，当一个部分发生变化时，其他依赖的部分会自动更新，非常适合用于实时数据分析，使其成为实时数据探索的理想工具。

它非常易用，提供了许多高级用户所需的特性。比如，它可以用来制作互动工具，例如嵌入式视觉化工具。

注：这里可以使用“水苔球”或其他更贴切的中文表达来代替“摩洛莫”。

你可以在终端运行以下安装命令来快速开始Marimo：

    pip install marimo  # 或用 conda install -c conda-forge marimo
    marimo tutorial intro

运行以上命令来安装marimo并查看教程介绍

切换到全屏，切换回正常模式

创建或编辑笔记本吧：

    可以进行马里莫编辑 (一种特定的编辑方式)

进入全屏 退出全屏

打开应用：

marimo:运行一下 your_notebook.py

进入全屏, 退出全屏

和玛里莫：最好的部分

• 将您的笔记本运行成网络应用：通过隐藏Python代码，将您的笔记本变成一个互动网络应用。

• 当作脚本, 运行你的笔记本像脚本一样

• 自动转换：使用命令行（CLI）自动把Jupyter笔记本转成marimo笔记本。

你可以通过它的文档了解更多关于Marimo的内容，并在那里找到相关的资源，以便将其正确地应用于你下一个Python工作流程中。

他们在GitHub上有8千多颗星，社区发展得非常快！

给Marimo在GitHub上点星⭐️

此处省略内容（省略内容）

（Deno 是一个用于运行 JavaScript 和 TypeScript 代码的运行时环境。）

Deno 是一个开源的 JavaScript 运行时，旨在为开发者提供现代化且安全的开发体验。Deno 基于 V8 和 Rust 构建， 默认情况下即简易又安全。

只需在你的 Mac 或 Linux 上运行一个命令就可以安装 Deno：

如果你想安装Deno，可以使用下面这个命令:

    curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh

切换到全屏模式，或退出全屏

在 Windows 中，运行这个。

irm https://deno.land/install.ps1 | iex

运行此PowerShell脚本以安装Deno环境.

进入全屏 退出全屏

它还支持原生 TypeScript，并包含内置工具来处理代码校验、代码格式化、测试和编译成独立可执行文件等任务。

虽然 Deno 与 Node.js 有很大不同，它提供了一个 Node.js 兼容层，这样让你几乎无需改动就能运行现代 Node.js 项目。此外，你也可以从 Node.js 迁移到 Deno，让你的代码变得更简洁高效。

点击查看（一个JavaScript运行时）

Deno 采用严格的权限模型，除非明确授予权限，否则对文件、网络和环境的访问都会受到限制。其全面的 API 和极简的配置使其成为云和边缘计算的理想选择，提供了构建和运行应用程序的灵活环境。

通过其官方文档找到适当的资源来正确地将其融入你的工作流程中，并了解更多关于Deno的信息。

他们在 GitHub 上有 98k+ 的星标，成千上万的开发者在使用 Deno！

Deno 星 GitHub 上 ⭐️](https://github.com/denoland/deno)

……

如图所示，这是一只黄蜂。

Wasp（https://wasp-lang.dev/）是一个开源框架，旨在简化全栈 web 开发流程。你可以轻松地在 React、Node.js 和 Prisma 上构建 Web 应用程序。

它简化了现代化 web 应用的设置和编排，通过为你处理样板代码和配置。凭借其简单的配置语言，Wasp 让开发人员可以专注于应用的核心逻辑，同时自动化重复性任务，从而使开发变得更快更高效。

对于快速启动 Wasp 时，请在 Linux / OSX / WSL (Windows) 使用以下安装命令：

运行安装脚本
curl -sSL https://get.wasp-lang.dev/installer.sh | sh

全屏进入，全屏退出.

新建一个应用：

初始化黄蜂

全屏, 退出全屏

现在，打开Wasp应用：

    cd <我的项目名> 
    wasp 启动

全屏模式退出全屏

你可以在本地服务器上轻松查看这个全栈 Web 应用，网址是http://localhost:3000/。

如果你想看看如何轻松地在下一个全栈项目中使用 Wasp，查看他们的教程这里。

你可以通过它的文档了解更多关于Wasp框架的内容，并在其文档中找到合适的使用方法。

他们在 GitHub 上有13K多的点赞，还有很好的社区帮助！

在GitHub上给Wasp点星 ⭐️

……

PydanticAI 是一个新的代理平台，旨在简化将生成式AI集成到生产级Python应用中。

特别值得一提的有:

• 结构化的输出验证：它确保AI生成的输出符合预定义的数据结构，减少意外情况。

• 管理依赖关系：提供简单的工具来轻松管理同步或异步依赖项。

• 模型无关性： 支持多种AI模型，例如OpenAI、Groq和Gemini的模型，从而可以在不同应用场景中实现无缝集成

充分利用 Pydantic 的优势，并借助 OpenAI SDK 的验证功能，结合 Anthropic SDK、LangChain、LlamaIndex、AutoGPT、Transformers、CrewAI、Instructor 等多个工具。

PydanticAI 可以在 PyPI 上找到，所以你可以通过运行命令来进行安装：

pip install PydanticAI

在命令行中输入以下命令来安装 pydantic-ai：

pip install pydantic-ai

进入全屏 退出全屏

您可以选择与可选的Logfire集成一起使用，或者只需安装示例。

安装包含示例的pydantic-ai包
pip install 'pydantic-ai[examples]'

进入全屏, 退出全屏

这些例子要求您设置与LLMs的认证并遵循额外步骤，所有相关内容可以在文档中找到。

PydanticAI 是一个新的代理框架工具，部分功能仍处于测试阶段。如果你打算试试，你可以在这个早期阶段参与进来。

你可以从其文档中了解更多关于PydanticAI代理框架工具的信息，并通过文档找到如何在您的工作流中适当使用它的资源。

他们在 GitHub（https://github.com/pydantic/pydantic-ai）上有 1.3k+ 星标，并且拥有强大的 Pydantic 社区的支持！

给 PydanticAI 点个星 ⭐️

"PocketBase的官方图片"

PocketBase 是一个开源的自托管的后端解决方案，旨在构建全栈应用程序，注重简洁性和便携性。

它提供了诸如认证、文件存储和实时数据增删改查操作等必备功能，所有这些功能都在一个服务器实例中实现。非常适合小型至中型应用，比如移动应用后端和SaaS平台。

一些很棒的功能有：

• 支持多种前端框架，例如 Svelte、Angular、React 等

• JavaScript, 和 Dart SDK

  自行托管

PocketBase 是为了帮助构建独立的应用程序而创建的。对于需要轻量级后端但又不想处理多个服务复杂性的项目来说，它是很好的选择。

这个项目是完全开源的，并且由志愿者维护，没有任何资金赞助。你可以通过这里参与其中，并探索文档中的功能和实现细节。

他们在 GitHub 上获得了 41k+ 的星，并由业余贡献者们维护。

给 PocketBase 点赞或加星标在 GitHub 上](https://github.com/pocketbase/pocketbase)

KitOps 是一个开源工具，它重新定义了数据科学家、开发人员和运维工程师如何在 AI/ML 模型、数据集和源代码上合作。

通过利用Modelkit，一种OCI打包标准，KitOps提供了一种统一的方法来打包、版本管理和部署资源和工具，在不同环境中实现资源的打包、版本管理和部署。

使用KitOps，你需要安装Kit CLI并通过运行命令来检查版本。

    套件版本号

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登录符合OCI规范的注册表，可以使用以下命令运行：Jozu Hub是KitOps用户的首选。

运行 kit 登录 jozu.ml

点击以进入或退出全屏模式。

登录后，从 Jozu Hub 下载一个示例 Modelkit，并通过运行以下命令：在您的工作流中测试它。

kit unpack jozu.ml/jozu-quickstarts/fine-tuning:latest # 解包 jozu 的快速入门教程

全屏 退出全屏

解包命令会将 ModelKit 的内容解压到当前目录，你可以自己试试，了解更多。

关键特性

• 遵循OCI规范的打包：将模型、数据集、配置和代码打包成模型套件（ModelKits），以便简化版本控制。

• 注册的灵活性：兼容任何符合OCI标准的注册表，确保与现有的AI/ML工作流程无缝对接。

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

最棒的部分是？

如果你是一名使用Python脚本在Jupyter Notebook上工作的数据科学家，并且你的团队中有构建LLM模型的AI工程师，KitOps可以帮忙填补这个鸿沟。

它能够使团队间无缝合作，将多样化的流程整合成统一的工作流程，从而实现最高效率。

你可以通过其文档找到如何在你的工作流程中适当使用KitOps的资源，也可以了解更多关于KitOps的信息。

他们有 500 多个星标在 GitHub（https://github.com/jozu-ai/kitops）上，并且社区还在不断壮大。

GitHub 上给 KitOps ⭐️点个星

就是这样！我主要介绍了一些对Python和JavaScript开发者有用的工具。如果你还知道其他超棒的工具，不妨在评论区分享一下！

希望这篇文章对你有帮助。如果觉得有用，欢迎分享给你的开发者朋友们吧！

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读到这里，谢谢你！

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