Различные прикладные библиотеки облегчают процесс написания кода. На сегодняшний день доступно более 137 тысяч библиотек с полезными инструментами. PyCaret получила свое название от библиотеки Python, основанной на Caret, – библиотеке машинного обучения на языке программирования R. Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения. Keras – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая была создана преимущественно для разработки и оценки нейронных сетей в моделях машинного и глубокого обучения.
Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях. Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно. Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.
Стандартные Библиотеки Python
Поэтому лучше воспользоваться Faker — библиотекой, которая помогает сгенерировать большое количество ненастоящей информации. Это могут быть ФИО, телефоны, даты рождения, данные карточек и многое другое. В основном TensorFlow используется для создания и обучения нейронных сетей. Ее можно представить как «ядро» для математических вычислений на Python. Она представляет данные как тензоры — векторы, которые складываются в графы. Как и любая библиотека Python, OpenCV имеет большой количество различных функций.
Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning. Это позволяет использовать библиотеку как с центральными процессорами, так и с графическими. Но если вы хотите раскрыть всю мощь TensorFlow, то вам лучше работать с TPU (Tensor processing unit – тензорный процессор). Эта библиотека не ограничивается настольными устройствами, вы также можете использовать ее на смартфонах и серверах.
Matplotlib
Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.
Обработка изображений обычно используется в задачах компьютерного зрения, когда нужно перевести картинку в понятный для компьютера формат. Оно поддерживает все функции библиотеки, помогает работать с HTTP и асинхронностью. HTTPX помогает отправлять и получать запросы, работать с клиент-серверными протоколами взаимодействия веб-сервера и приложения. Библиотеки Python – это наборы функций, модулей и других компонентов, которые позволяют разработчикам использовать уже существующий код для определенных задач. Библиотеки могут быть как общими, так и более специализированными. Они могут помочь разработчикам сэкономить время и силы, избавив от необходимости писать огромную часть приложения с нуля.
- Если действие в коде, например запрос к внешнему источнику, не выполнилось и вернуло ошибку, с помощью Retrying можно настроить автоматические повторные попытки.
- Эта библиотека очень проста в использовании и интуитивно понятна, поэтому многие новички предпочитают работать именно с ней, когда только пробуют себя в визуализации данных.
- Если вы программист, который работает во многих сферах, то выбрать какую-то определённую библиотеку для вас будет той ещё головной болью.
- А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.
- Большое количество разработчиков и пользователей Seaborn согласятся с тем фактом, что эта библиотека создает одни из самых красивых визуализаций данных.
Она имеет высокоуровневые команды, которые можно использовать для обработки данных и их визуализации. На самом деле Kivy – это эволюционировавший проект PyMT. Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода. Одна из самых популярных общедоступных библиотек Python – это Requests. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия.
Однако мы здесь для того, чтобы облегчить вашу задачу и провести сравнение Rust vs C++. Мы говорили ранее, что должны поставить жирную точку в споре PyTorch vs TensorFlow. Программисты используют тот фреймворк, который им лучше всего подходит. Кроме того, это был лишь краткий обзор каждой из этих библиотек.
Flask помогает быстро создать простой проект и в дальнейшем масштабировать его. Он может интегрироваться с другими инструментами, например для дизайна и визуализации интерфейса. Keras – гибкая, расширяемая и модульная, python полезные библиотеки поэтому она отлично подходит для новичков. Эта библиотека также является переносимой, что означает, что вы можете использовать ее в различных средах как на графических, так и на центральных процессорах.
Модуль Chardet используется для определения кодировки файла или потока данных. Этот пакет очень выручает при анализе больших полотен разного текста. Также Chardet пригодится при работе с удаленно скачанными данными в неизвестной вам кодировке. Это малая часть библиотек Python, но и их достаточно, чтобы на серьезном уровне анализировать данные, создавать и обучать нейронные сети и визуализировать результаты. Библиотеки, которые пригодятся в визуализации данных и построении графиков.
Pandas поставляется с набором инструментов, которые можно использовать для сбора, очистки и анализа информации. Также эта библиотека позволяет загружать и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. Python — один из самых популярных языков программирования, используемых в машинном обучении, обработке и визуализации данных.