2981

Бібліотеки Python у 2023 році

Python - це інтерпретована мова програмування, яка не вимагає компіляції. Іншими словами, до запуску код є звичайним текстовим документом. Програмування на Python можливе на будь-якій платформі, сама мова зрозуміла, логічна і добре спроєктована.

Розробка проєктів здійснюється швидко тому, що коду набагато менше, ніж в інших мов програмування. Однією з переваг Python вважається її легкість вивчення, тому новачкам рекомендується розпочати саме з неї. У цій статті ми спробуємо розібратися в бібліотеках Python на 2023 рік і розглянемо деякі особливості мови.

Де використовувати Python?

Коло застосування мови програмування Python дуже широке. Вона використовується у веб-розробці, мобільних пристроях, програмах та інших проєктах, пов'язаних з машинним навчанням.

Python широко використовується для розробки веб-застосунків, зазвичай з використанням фреймворків. Серед популярних фреймворків можна виділити такі:

  • Django
  • Flask
  • Fastapi
  • Pyramid
  • Pylons
  • TurboGears

Крім того, на базі Python існують окремі движки, які дозволяють створювати сайти. Цю мову також часто використовують для написання парсерів, які збирають дані із мережі.

companies using python4

 

Програми

Python є мовою програмування, що інтерпретується, але її можна використовувати для розробки десктопних додатків. Серед успішних та найбільш популярних програм, написаних на Python, можна виділити такі:

  • GIMP - редактор зображень для Linux
  • BitTorrent до версії 6 - пізніше програму було переписано на C++, але мережі P2P досі використовують Python

Мобільні додатки

Python не є найбільш популярною мовою для розробки мобільних додатків, тому що для Android найчастіше використовуються Java, C#, C++ або Kotlin, а для iOS – Swift чи Objective-C.

Однак Python підходить для написання серверної частини додатків, що забезпечує ефективне програмування. Наприклад, програма Instagram для iOS написана на Objective-C, тоді як серверна частина написана на Python.

Ігри

Багато ігор на ПК, повністю або частково, написані на Python. Деякі люди помилково вважають, що мова не підходить для роботи над великими та серйозними проєктами, але насправді її успішно використовували у наступних хітах:

  • Battlefield 2
  • Civilization IV
  • Mount & Blade

Хоча Python можна використовувати для створення інтерфейсу користувача і роботи з графікою, його частіше застосовують для написання скриптів, наприклад, для взаємодії з ігровим персонажем, запуску конкретних сценаріїв або роботи з подіями в грі.

 

Вбудовані системи

Python знаходить своє застосування у вбудованих системах для різних пристроїв, таких як Raspberry Pi та банкомати, де використовується для контролю та управління.

Крім того, є кілька проєктів, які спеціалізуються на вбудованих системах, включаючи The Owl Embedded Python System, Python Embedded Tools та Embedded Python.

Python також використовується у верстатах з ЧПУ, пристроях автоматичного регулювання температури, тиску тощо, а також у телекомунікаційному устаткуванні.

 

Створення скриптів

Python є чудовим вибором для створення скриптів та плагінів для готових програм. Ця мова програмування надає потужні інструменти для написання додаткових модулів, спрощення процесу розробки та покращення функціональності готових програм.

Наприклад, Python може використовуватися для створення скриптів, які інтегруються в інші програми, створені різними мовами програмування, та автоматизують певні функції.

Крім того, Python може допомогти у створенні логіки ігрового процесу та інших програмних модулів.

Сфери застосування Python

Python – мова програмування із широким спектром застосування. Вона підходить для системного адміністрування та може бути використана навіть у області Data Science.

Системне адміністрування

Python популярний серед системних адміністраторів завдяки її можливостям автоматизації багатьох завдань та функцій. Головними перевагами мови є простота, потужність та підтримка спеціальних пакетів, які збільшують її ефективність.

Ще однією важливою особливістю є те, що Python вже встановлено на всі сервери Linux за замовчуванням.

Завдяки своїй лаконічності, Python має швидке читання коду, що допомагає швидко виявляти потенційні проблеми. Крім того, форматування є частиною синтаксису мови, що спрощує написання коду.

Наукові дослідження

Python має безліч бібліотек, які ідеально підходять для обчислювальних та наукових досліджень. Деякі з основних бібліотек для цієї галузі включають:

  • SciPy: містить різні наукові інструменти та алгоритми.
  • NumPy: додаткова бібліотека, що підтримує багатовимірні масиви, матриці та математичні функції для роботи з ними.
  • Matplotlib: чудово підходить для створення 2D- та 3D-графіки.

Завдяки цим бібліотекам та легкості вивчення мови, багато вчених і дослідників, особливо в галузі математики та фізики, використовують Python у своїх роботах.

Data Science

Python - це найпоширеніша мова програмування, яка широко використовується в області Data Science. За допомогою Python створюють алгоритми для програм з машинним навчанням, аналітичні програми, хмарні сховища, а також обслуговують їх.

Python значно полегшує парсинг інформації з Інтернету, а Google використовує Python для індексації сайтів.

Python часто використовується в стартапах, але є компанії, які використовують цю мову для розробки великомасштабних проєктів. Деякі з таких компаній включають:

  • Alphabet — мова використовується для скрапінгу в Google та у сервісі YouTube.
  • BitTorrent — використовується для створення мережі peer-to-peer.
    Агентство національної безпеки США - мова використовується для аналітичної обробки розвідувальних даних та шифрування інформації.
  • Maya — мова використовується для створення анімації.
  • Pixar, Industrial Light & Magic – мова використовується для створення анімаційних фільмів.
  • Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm та IBM – мова використовується для тестування.
  • JPMorgan Chase, UBS, Getco та Citadel – Python допомагає у проведенні аналізу фінансових ринків.
  • NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL – мова використовується для наукових досліджень.
  • iRobot – мова використовується для створення комерційних роботизованих пристроїв.

Також Python застосовують у Instagram, Facebook, Yahoo, Dropbox та Pinterest.

Недоліки Python

Незважаючи на низку переваг, у мови програмування Python є й деякі недоліки. Серед головних можна відзначити такі:

  • Програми, написані на Python, можуть бути повільнішими, ніж аналогічні іншими мовами, таких як Swift для iOS, який працює майже в 9 разів швидше. Python не рекомендується використовувати, якщо потрібно багато пам'яті, але для вирішення цієї проблеми можна використовувати вставки на C або C++.
  • Python залежить від системних бібліотек, що ускладнює перенесення програм на інші системи. Для вирішення цієї проблеми можна використовувати Virtualenv, але і він не позбавлений недоліків.
  • Global Interpreter Lock (GIL) не дозволяє виконувати кілька потоків одночасно в CPython, хоча його можна тимчасово відключати.

Незважаючи на це, Python залишається дуже популярною мовою програмування, яка використовується в багатьох областях, таких як Data Science, машинне навчання, розробка веб-додатків та багатьох інших. Для ефективної роботи з Python у 2023 році рекомендується використовувати найкращі бібліотеки, які підходять для конкретного завдання.

Кращі бібліотеки Python у 2023

Бібліотека — це набір корисних функцій та інструментів, який значно полегшує роботу розробників, позбавляючи їх необхідності писати код на Python з нуля.

На даний момент доступно понад 137 тис. бібліотек, кожна з яких відіграє важливу роль у обробці даних та зображень, візуалізації, створенні програм, машинному навчанні та інших областях.

Frame 717

 

TensorFlow

Ця бібліотека призначена для роботи в галузі науки про дані, і до неї входять 1500 учасників та 35 тис. коментарів.

TensorFlow – це фреймворк, який дозволяє запускати та визначати обчислення. Він є бібліотекою штучного інтелекту, що дозволяє створювати великомасштабні нейронні мережі, використовуючи графіки інформаційних потоків.

TensorFlow значно спрощує розробку моделей глибокого навчання та дозволяє широко просувати технології машинного та штучного інтелекту. Створення та запуск програм на основі ML стає набагато простіше за допомогою TensorFlow.

Серед світових корпорацій, які використовують бібліотеку TensorFlow, можна виділити такі розвинені сайти, як Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter та Intel. 

Бібліотека TensorFlow дуже ефективна у завданнях сприйняття, розуміння, визначення, класифікації та прогнозування даних. Вона надає безліч можливостей, включаючи швидкі оновлення та стабільну роботу, покращену візуалізацію обчислювального графіка, можливість паралельних обчислень, керування за допомогою Google, а також запуск частини графа TensorFlow для налагодження.

За допомогою цієї бібліотеки можна створювати текстові програми, аналізувати настрої, знаходити відео, визначати зображення, мовлення та аналізувати часові ряди. TensorFlow також допомагає зменшити кількість помилок до 60% під час роботи з машинним навчанням нейронів, що робить її особливо корисною у науковій сфері діяльності.

Pandas

Для складання списку найкращих бібліотек Python на 2023 рік неможливо не згадати Pandas. Згідно з офіційним сайтом, Pandas є швидким, потужним, гнутким і простим у використанні інструментом, який дозволяє аналізувати і обробляти інформацію.

У різних сферах життя виникає потреба аналізувати великі обсяги даних. Якщо для невеликої кількості інформації достатньо звичайного блокнота та ручки, то для роботи зі значними обсягами даних потрібні спеціальні технічні інструменти. Саме тут Pandas Python стає незамінним помічником, надаючи високорівневі структури даних для обробки. Крім того, Pandas є бібліотекою з відкритим вихідним кодом, що забезпечує високу ефективність роботи з даними Python.

Бібліотека ідеально підходить для швидкої та легкої обробки, агрегації, читання та візуалізації даних. Для початку роботи необхідно завантажити дані у форматі CSV, TSV або бази даних SQL, після чого створити кадр даних. Він аналогічний статистичній таблиці в Excel або SPSS і дозволяє легко та швидко аналізувати дані.

Особливості, які роблять Pandas незамінним інструментом:

  • Легкість індексації, перейменування, сортування та об'єднання інформаційних кадрів
  • Можливість оновлення, додавання та видалення стовпців із кадру даних
  • Вбудовані методи для відновлення файлів та обробки недостатньої інформації
  • Простота побудови гістограм та прямокутних діаграм
  • Функціональність маркування рядків та стовпців для автоматичної індексації інформації

Переваги Pandas:

  1. Користувачі отримують доступ до багатьох команд для швидкої аналітики
  2. Простота подання інформації, що покращує методи аналізу та сприйняття даних
  3. Будь-яке завдання вирішується за кілька рядків коду
  4. Бібліотека підходить для роботи в комерційній або академічній галузі, включаючи неврологію, статистику та фінанси
  5. Pandas є основою для Data Science, і професіонали можуть використовувати додаткові пакети, такі як Geopandas для роботи з геопросторовими даними та Pandasql для написання SQL запитів для DataFrame

Numerical Python (NumPy)

Ця бібліотека є відмінним інструментом для наукових обчислень, яка може використовуватися для роботи з масивами даних — від простих до складних. Вона містить безліч функцій, спеціально розроблених для роботи з багатовимірними масивами та матрицями мови Python.

Однією з головних переваг використання цієї бібліотеки є можливість працювати з даними, які зберігають значення одного типу, що спрощує виконання математичних операцій. Крім того, векторизація операцій над масивами NumPy покращує продуктивність і скорочує час виконання обчислень.

NumPy є одним із найбільш фундаментальних пакетів у Python. ЇЇ ключовими особливостями є:

  • Стабільна робота та інтеграція зі застарілими мовами у сфері розробки
  • Багатовимірні масиви, які можуть виконувати математичні операції на базі векторів
  • Розробники можуть використовувати низку інструментів для запису та читання великого обсягу інформації з диска
  • NumPy має можливість перетворення Фур'є і генерації випадкових чисел.
  • Бібліотека підтримує введення-виведення для роботи з файлами в пам'яті

Переваги бібліотеки включають:

  • Ефективне та масштабоване зберігання інформації
  • Поліпшене керування даними при арифметичних обчисленнях
  • Великий набір методів, функцій та змінних, що спрощують роботу

Основна сфера застосування NumPy - це аналіз даних та створення потужних N-вимірних масивів. Ця бібліотека є основою для інших бібліотек, таких як scikit-learn та SciPy.

PyTorch

PyTorch - це ще одна бібліотека для роботи з даними, призначена для наукової роботи на базі Python і використовує потужність графічних процесорів. Вона також є чудовою дослідною платформою для глибокого навчання. PyTorch був створений з метою забезпечити кращу швидкість та гнучкість у роботі з даними.


Основними характеристиками PyTorch є:

  • Хороша підтримка основних хмарних сервісів
  • Легкість перемикання між режимами через TorchScript
  • Надійна екосистема, яка надає бібліотеці гнучкість

Переваги роботи з PyTorch включають:

  1. Простота кодування та освоєння
  2. Підтримка обчислювального графіка під час виконання завдань
  3. Підтримка GPU та CPU
  4. Широкий набір сильних бібліотек
  5. Простота налагодження через Python IDE та інші інструменти

SciPy Python

SciPy є бібліотекою для Python, заснованої на масивах NumPy, і включає такі інструменти, як Matplotlib, Pandas і SymPy. Вона надає модулі, які чудово справляються з математичними завданнями, включаючи лінійну алгебру, інтерполяцію, оптимізацію, інтеграцію та статистику.

Деякі з основних можливостей SciPy включають розширення для NumPy, роботу з багатовимірними зображеннями через підмодуль SciPy.ndimage, вбудовані функції для вирішення диференціальних рівнянь, виконання математичних, наукових та інженерних обчислень, процеси чисельної інтеграції та оптимізації, обчислення інтегралів функцій, генетичні алгоритми розв'язання диференціальних рівнянь.

Бібліотека також підтримує паралельне програмування через спеціальні веб-процеси та процедури.

Основні функції бібліотеки будуються з урахуванням масивів NumPy, які є базової структурою даних. Бібліотека є безкоштовною та має відкритий вихідний код. Є активна спільнота розробників та користувачів.

Pyspark

Pyspark є спеціальною оболонкою, що створена для роботи з Apache Spark, яка дозволяє обробляти великі обсяги даних. Завдяки використанню цієї бібліотеки розробники можуть виконувати операції з даними великого обсягу. Spark розширює модель DataFrame, що робить його подібним до Pandas. Однак Spark має можливість масштабованості розподілених обчислень.

Останнім часом Pyspark став дуже популярним у галузі обробки великих обсягів даних, поряд з Hadoop.

Цей пакет дозволяє розробникам Python використовувати всі переваги Spark без необхідності вивчення нової мови програмування, такого як Scala.

В даний час доступні API Pandas, які дозволяють розпочати роботу з Pyspark без необхідності вивчення нового матеріалу, якщо раніше використовувався пакет Pandas.

Requests

Ця бібліотека Python дозволяє швидко і легко надсилати запити HTTP, незалежно від того, чи потрібен вам парсинг мережі або звернення до сторонніх служб у вашому додатку. Її основне завдання полягає у спрощенні процесу HTTP-запитів для користувачів і її творці успішно впоралися з цим завданням.

У багатьох ситуаціях відправка запитів може бути виконана лише за один рядок коду. Простота цієї бібліотеки виділяє її серед інших альтернатив, таких як urllib та http. Вона також може бути використана як перший крок у роботі з HTTP-запитами в Python.

FastAPI

FastAPI — це фреймворк Python, який призначений для створення API. Він відмінно підходить для розробників серверної частини програми, які віддають перевагу Flask або Django. FastAPI забезпечує високу продуктивність API та має простий інтерфейс для освоєння.

Ще однією перевагою є наявність однієї з найкращих документацій серед фреймворків. Бібліотека також надається з документами OpenAPI за промовчанням, а її продуктивність є високою.

Matplotlib

Бібліотека, яку можна використовувати для візуалізації даних і створення цілісних історій з ними, має своє коріння в SciPy. Вона забезпечує можливість побудови 2D-графіків та API для інтеграції графіків у додатки. Matplotlib має деякі подібності до MATLAB.

Matplotlib надає зручний спектр можливостей для візуалізації, таких як гістограми, діаграми різних типів, контурні графіки, поля векторів та спектрограми. Бібліотека також полегшує роботу з мітками, сітками та іншими елементами форматування. Вона ідеально підходить для тих, хто потребує широкого функціоналу для створення графічних зображень.

Re (Python Regex)

Незважаючи на те, що багато інженерів вважають цю бібліотеку проблемною, вона надає зручний спосіб отримання інформації з текстових блоків. За допомогою Python Regex можна аналізувати великі обсяги текстової інформації, щоб знайти певні шаблони.

Як тільки вони будуть зіставлені, регулярні вирази повернуть потрібний текст. Однак головним недоліком цієї бібліотеки є незвичайний синтаксис, що може бути важко для розуміння.

Frame 718

 

Seaborn

Ця бібліотека є розширенням Matplotlib, що володіє високорівневим інтерфейсом для створення інформативних та естетичних графіків. Вона збагачує функціонал Matplotlib додатковими можливостями, що спрощують створення графічних зображень.

Відмінність цієї бібліотеки від Matplotlib полягає в тому, що Matplotlib частіше використовується для створення стовпцевих, точкових, кругових та інших типів діаграм, тоді як Seaborn забезпечує більш широкий вибір візуалізації шаблонів з меншим набором синтаксичних правил. Це робить процес створення графіків більш простим та доступним для користувачів.

Seaborn надає безліч можливостей для візуалізації даних, включаючи визначення взаємозв'язків між різними змінними, збереження якісних змінних для агрегованої інформації, аналіз одновимірних та двовимірних розподілів, а також порівняння їх із великою кількістю даних.

Крім того, бібліотека дозволяє формувати модель лінійної регресії під залежні змінні, а також створювати абстракції у кілька рівнів та багатосюжетні сітки. Seaborn також добре підходить для візуалізації на R, включаючи можливості, такі як corrplot та ggplot.

Scikit Learn

Google Summer of Code розробив надійну бібліотеку для машинного навчання на Python, яка включає реалізацію декількох алгоритмів ML, таких, як SVM, random forests, k-means кластеризація, спектральна кластеризація і зсув середнього значення. Ці алгоритми дозволяють ефективно вирішувати завдання класифікації, кластеризації та інші завдання машинного навчання у Python.

Scikit Learn — бібліотека для машинного навчання в Python, яка надає кілька алгоритмів навчання з можливістю контролю і без нього через єдиний інтерфейс.

Вона надає широкі можливості для класифікації даних, включаючи обробку зображень та виявлення спаму, кластеризацію, сегментацію клієнтів та групування результатів, а також візуалізацію.

Scikit Learn має потужні інструменти для налаштування параметрів, що дозволяють досягти високої точності, а також обробки вхідної інформації в текстовому форматі для подальшого використання в алгоритмах машинного навчання. Основний акцент у Scikit Learn робиться на моделювання інформації з мінімальними маніпуляціями.

Plotly

Це програмне забезпечення являє собою класичний графічний пакет, який дозволяє користувачам імпортувати, копіювати та передавати інформацію для аналізу та візуалізації даних. Крім того, у ньому є ізольована версія для запуску Python з обмеженим функціоналом.

Бібліотека рекомендується для розробки, відображення та поновлення графічних фігур, а також для можливості виведення додаткової інформації при наведенні на текст. Крім того, вона дозволяє надсилати інформацію до хмарних серверів для додаткової обробки даних. Plotly пропонує широкий вибір графіків для побудови. Вона включає основні діаграми, такі як лінійні і кругові діаграми, а також більш складні діаграми, такі як діаграми Ганта, санберст і санкей.

Крім того, вона надає статистичні стилі, включаючи помилки, гістограми, Facet та Trellis, а також лінії тренду. Plotly також пропонує можливість створення повноцінних наукових карток, таких як логарифмічні графіки, поля векторів та теплові картки, а також фінансових графіків. Це лише деякі з можливостей, які надає бібліотека Plotly.

Keras

Ця бібліотека чудово підходить для розробки та навчання нейронних мереж. Вона надає спрощене кодування для глибокого навчання, що полегшує роботу користувачів. Більше того, ця бібліотека дозволяє моделювати статистичні дані, обробляти зображення та працювати з текстовими матеріалами.

Keras - це нейромережева бібліотека для Python, яка була створена для полегшення розробки та спрощення мови програмування порівняно з TensorFlow. Бібліотека Keras дозволяє користувачам визначати точність у відсотках, а також втрати, створювати функціональні шари і працювати з зображеннями за допомогою інструментів аналізу.

Statsmodels

Цей пакет є універсальним для Python і дозволяє проводити прості обчислення статистики, а також оцінювати різні моделі. За допомогою Statsmodels можна проводити такі аналізи:

  • Лінійна регресія
  • Кореляція
  • Аналіз виживання
  • Загальні лінійні моделі
  • Аналіз однофакторних та двофакторних моделей з перевіркою гіпотез

І на закінчення

Заключний розділ надає короткий огляд чотирьох бонусних бібліотек для роботи з Python у 2023 році. Ці бібліотеки надають широкий набір функцій для просунутої обробки природної мови (NLP) з використанням відкритого вихідного коду Python і Cython.

Одна з цих бібліотек забезпечує інтерактивну візуалізацію даних, що дозволяє швидко створювати складні графіки за допомогою простих команд. Вона підтримує висновок у форматах HTML, блокнота та сервера, а також інтеграцію з Flask та Django.

Інша бібліотека надає автоматичне вилучення семантичної тематики з файлів. Вона відрізняється простотою використання та високою ефективністю, а також не вимагає людського введення для управління алгоритмами.

Третя бібліотека, NLTK (Natural Language Toolkit), спеціалізується на обробці природної мови та включає функції для обробки тексту, парсингу, класифікації, токенізації та інших дій.

Наприкінці статті надано огляд кращих та популярних бібліотек Python на 2023 рік, які можуть використовуватись у наукових, математичних, інтелектуальних аналітичних та інших областях.

Python стала популярною мовою програмування за останнє десятиліття завдяки своєму простому синтаксису та великій кількості сторонніх пакетів. Бібліотеки роблять мову ще кориснішою та допомагають покращити продуктивність розробників, але існує безліч варіантів, тому вибір правильної бібліотеки може бути складним. Однак цей огляд допоможе зробити правильний вибір.