roslibpy

将 ROS 跨平台交互简化的 Python 库

roslibpy ROS Python WebSocket rosbridge Github 开源项目

roslibpy 是一个 Python 库，通过 WebSocket 连接 rosbridge 2.0 实现与 ROS 的远程交互。支持话题、服务、参数管理和 Actionlib 等核心功能，无需本地 ROS 环境即可跨平台使用。API 设计类似 roslibjs，目前完全支持 ROS1，ROS2 支持正在开发中。该库简化了跨平台 ROS 应用的开发流程。

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pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

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robotframework - 通用开源自动化框架支持验收测试和流程自动化

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Robot Framework是一个通用开源自动化框架，支持验收测试、验收测试驱动开发和流程自动化。它采用简洁的纯文本语法，易于扩展，跨平台兼容。基于Python开发，拥有丰富的生态系统。框架提供强大的命令行工具，可执行测试并处理结果，适用于多种自动化场景。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

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pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

Chatbot - Python聊天机器人AI，简化REST API和功能调用

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Chatbot 是一个基于Python的AI聊天机器人，能够通过最少的编码轻松创建。它提供API集成、内存功能和主题对话管理等丰富功能，提升机器人的实用性和灵活性。用户可从PyPI或GitHub安装，并有样本代码展示如何集成维基百科搜索API。另外，它还支持如Facebook和Microsoft的多个示例应用。

python-fire - 自动生成命令行接口的Python开源库

CLI开发GithubPython FirePython库命令行界面开源项目自动化工具

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openai-python - 使用openai-python库高效接入OpenAI API并享受异步处理与多功能助手

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OpenAI Python库为Python 3.7及以上版本应用提供直接访问OpenAI REST API的简便方法。该库配备了完整的请求参数和响应字段类型定义，支持同步以及基于httpx的异步操作，并直接从OpenAPI规范生成。还提供包括流式处理、批量上传、错误处理及请求重试等高级API功能的详细文档和迁移指导，是高级开发者的理想选择。

reticulate - R与Python互操作的全面解决方案

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reticulate是一个实现R和Python全面互操作的包。它支持在R中调用Python、导入模块、在R Markdown中使用Python代码块，以及在R会话中交互使用Python。该包能够转换R和Python对象，并支持不同版本的Python环境。通过在R会话中嵌入Python会话，reticulate实现了高性能的无缝互操作。这个工具能够显著简化同时使用R和Python的数据科学工作流程。

pybind11 - C++11 和 Python 的高效绑定库

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pybind11 是一个轻量级的仅头文件库，用于 C++11 和 Python 间的无缝绑定。它可将 C++ 类型暴露给 Python，也支持反向操作，主要用于为现有 C++ 代码创建 Python 接口。该库具有简洁语法、低依赖性和高性能，支持函数重载、异常处理和继承等多种 C++ 特性。pybind11 还集成了 NumPy 支持，可绑定 lambda 函数，兼容 Python 3.8+ 和 PyPy3。

aiortc - 基于asyncio的Python WebRTC和ORTC库

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aiortc是基于asyncio构建的Python WebRTC和ORTC库，提供类似JavaScript的API。支持音频、视频和数据通道交换，与Chrome和Firefox兼容。代码简洁易读，适合学习WebRTC原理和创新开发。支持SDP、ICE、DTLS、SRTP等协议，配备全面测试套件。适合在Python生态系统中开发WebRTC应用的开发者使用。

python-rapidjson - Python RapidJSON封装高性能JSON处理库

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python-rapidjson是RapidJSON的Python封装,提供高性能JSON序列化和反序列化功能。支持处理bytes、str和文件对象,具备JSON Schema验证能力。与标准库json模块兼容,但性能更优。可通过pip、conda安装或从GitHub获取源码。适用于需要处理大量JSON数据的Python项目。该项目适合需要高效处理JSON数据的Python开发者使用。

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