Python是一門廣受歡迎的編程語言，隨著其應用場景越來越廣泛，越來越多的開源框架也應運而生。下面，就讓我們來了解一些跟Python相關的開源框架吧！

1. Flask

@app.route('/')
def index():
return 'Hello, World!'

Flask是一個輕量級的Web應用框架，適用于小型、中型的Web應用。使用Flask可以輕松地搭建一個簡單、靈活、易擴展的Web應用。上面就是一個Flask的示例代碼，它的作用是返回一個“Hello, World!”字符串給瀏覽器。

2. Pandas

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

Pandas是一個強大、靈活的數據分析工具。它可以從各種數據源中讀取數據，并對數據進行操縱、合并和分析。上面的代碼片段演示了Pandas如何從一個CSV文件中讀取數據，并打印出前5行數據。使用Pandas，你可以很方便地處理數百萬行的數據。

3. NumPy

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
print(a + b)

NumPy是一個基于Python語言的數值計算庫，它可以處理大量的數值計算、矩陣操作和數組操作。上面的示例代碼演示了如何使用NumPy將兩個數組相加。使用NumPy，你可以輕松地完成各種復雜的數值計算任務。

4. TensorFlow

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 2, 3, 4])
b = tf.constant([5, 6, 7, 8])
c = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c)
print(result)

TensorFlow是一個強大的機器學習框架，它可以用于構建各種人工智能模型。上面的代碼演示了如何使用TensorFlow創建兩個常量張量，將它們相加，并計算出結果。使用TensorFlow，你可以建立各種復雜的人工智能模型。

以上介紹的開源框架只是Python開源生態圈中的冰山一角。Python社區的力量非常強大，你可以在社區里找到更多的優秀開源框架，讓你的工作事半功倍。