Язык
4904

Библиотеки Python в 2023 году

Python — это интерпретируемый язык программирования, который не требует компиляции. Другими словами, до запуска код представляет собой обычный текстовый документ. Программирование на Python возможно на любой платформе, сам язык понятен, логичен и хорошо спроектирован. 

Разработка проектов осуществляется быстро благодаря тому, что кода гораздо меньше, чем у других языков программирования. Одним из преимуществ Python считается его легкость изучения, поэтому новичкам рекомендуется начать именно с него. В данной статье мы попробуем разобраться в библиотеках Python на 2023 год и рассмотрим некоторые особенности самого языка.

Где использовать Python?

Круг применения языка программирования Python очень широк. Он используется в веб-разработке, мобильных устройствах, приложениях и других проектах, которые связаны с машинным обучением.

Python широко используется для разработки веб-приложений, обычно с использованием фреймворков. Среди популярных фреймворков можно выделить следующие:

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

 

Кроме того, на базе Python существуют отдельные движки, которые позволяют создавать сайты. Его также часто используют для написания парсеров, которые собирают данные из сети.

companies using python4

 

Программы

Python является интерпретируемым языком программирования, но его можно использовать для разработки десктопных приложений. Среди успешных и наиболее популярных программ, написанных на Python, можно выделить следующие:

  • GIMP - редактор изображений для Linux
  • BitTorrent до версии 6 - позже программа была переписана на C++, но сети P2P до сих пор используют Python

Мобильные приложения

Python не является наиболее популярным языком для разработки мобильных приложений, так как для Android чаще используются Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS - Swift или Objective-C.

Однако, Python подходит для написания серверной части приложений, что обеспечивает эффективное программирование. Например, приложение Instagram для iOS написано на Objective-C, в то время как серверная часть написана на Python.

Игры

Многие игры на ПК, полностью или частично, написаны на Python. Некоторые люди ошибочно считают, что язык не подходит для работы над крупными и серьезными проектами, но на самом деле его успешно использовали в следующих хитах:

  • Battlefield 2
  • Civilization IV
  • Mount & Blade

Хотя Python можно использовать для создания пользовательского интерфейса и работы с графикой, его чаще применяют для написания скриптов, например, для взаимодействия с игровым персонажем, запуска конкретных сценариев или работы с событиями в игре.

 

Встроенные системы

Python находит свое применение во встроенных системах для различных устройств, таких как Raspberry Pi и банкоматы, где используется для контроля и управления. 

Кроме того, есть несколько проектов, которые специализируются на встроенных системах, включая The Owl Embedded Python System, Python Embedded Tools и Embedded Python.

Python также используется в станках с ЧПУ, устройствах автоматического регулирования температуры, давления и т.д., а также в телекоммуникационном оборудовании.

 

Создание скриптов

Python является отличным выбором для создания скриптов и плагинов для готовых программ. Этот язык программирования предоставляет мощные инструменты для написания дополнительных модулей, упрощения процесса разработки и улучшения функциональности готовых приложений. 

Например, Python может использоваться для создания скриптов, которые интегрируются в другие приложения, созданные на разных языках программирования, и автоматизируют определенные функции. Кроме того, Python может помочь в создании логики игрового процесса и других программных модулей.

Сферы применения Python

Python – язык программирования с широким спектром применения. Он подходит для системного администрирования и может быть использован даже в области Data Science.

Системное администрирование

Python популярен среди системных администраторов благодаря его возможностям автоматизации множества задач и функций. Главными преимуществами языка являются простота, мощность и поддержка специальных пакетов, которые увеличивают его эффективность. 

Еще одной важной особенностью является то, что Python уже установлен на все серверы Linux по умолчанию.

Благодаря своей лаконичности, Python обладает быстрой читаемостью кода, что помогает быстро выявлять потенциальные проблемы. Кроме того, форматирование является частью синтаксиса языка, что упрощает написание кода.

Научные исследования

Python имеет множество библиотек, которые идеально подходят для вычислительных и научных исследований. Некоторые из основных библиотек для этой области включают:

  • SciPy: содержит различные научные инструменты и алгоритмы.
  • NumPy: дополнительная библиотека, поддерживающая многомерные массивы, матрицы и математические функции для работы с ними.
  • Matplotlib: прекрасно подходит для создания 2D- и 3D-графики.

Благодаря этим библиотекам и легкости изучения языка, многие ученые и исследователи, особенно в области математики и физики, используют Python в своих работах.

Data Science

Python - это наиболее распространенный язык программирования, который широко используется в области Data Science. С помощью Python создают алгоритмы для приложений с машинным обучением, аналитические программы, облачные хранилища, а также обслуживают их.

Python значительно упрощает парсинг информации из Интернета, а Google использует Python для индексации сайтов.

Python часто используется в стартапах, но существуют компании, которые используют этот язык для разработки крупномасштабных проектов. Некоторые из таких компаний включают:

  • Alphabet — язык используется для скрапинга в Google и в сервисе YouTube.
  • BitTorrent — язык используется для создания сети peer-to-peer.
    Агентство национальной безопасности США — язык используется для аналитической обработки разведывательных данных и шифрования информации.
  • Maya — язык используется для создания анимации.
  • Pixar, Industrial Light & Magic — язык используется для создания анимационных фильмов.
  • Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — язык используется для тестирования.
  • JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel — Python помогает в проведении анализа финансовых рынков.
  • NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — язык используется для научных исследований.
  • iRobot — язык используется для создания коммерческих роботизированных устройств.

Также Python применяют в  Instagram, Facebook, Yahoo, Dropbox и Pinterest.

Недостатки Python

Несмотря на ряд преимуществ, у языка программирования Python есть и некоторые недостатки. Среди главных из них можно отметить следующие:

  • Программы, написанные на Python, могут быть медленнее, чем аналогичные на других языках, таких как Swift для iOS, который работает почти в 9 раз быстрее. Python не рекомендуется использовать, если требуется большое количество памяти, но для решения этой проблемы можно использовать вставки на C или C++.
  • Python зависит от системных библиотек, что усложняет перенос программ на другие системы. Для решения этой проблемы можно использовать Virtualenv, но и он не лишен недостатков.
  • Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков одновременно в CPython, хотя его можно временно отключать.

Несмотря на это, Python остается очень популярным языком программирования, используемым во многих областях, таких как Data Science, машинное обучение, разработка веб-приложений и многих других. Для эффективной работы с Python в 2023 году рекомендуется использовать лучшие библиотеки, подходящие для конкретной задачи.

Лучшие библиотеки Python в 2023

Библиотека — это набор полезных функций и инструментов, который значительно облегчает работу разработчиков, избавляя их от необходимости писать код на Python с нуля.

На текущий момент доступно более 137 тыс. библиотек, каждая из которых играет важную роль в обработке данных и изображений, визуализации, создании приложений, машинном обучении и других областях.

Frame 717

 

TensorFlow

Эта библиотека предназначена для работы в области науки о данных, и в нее входят 1500 участников и 35 тыс. комментариев. TensorFlow — это фреймворк, который позволяет запускать и определять вычисления. Он является библиотекой искусственного интеллекта, позволяющей создавать крупномасштабные нейронные сети, используя графики информационных потоков.

TensorFlow значительно упрощает разработку моделей глубокого обучения и позволяет широко продвигать технологии машинного и искусственного интеллекта. Создание и запуск приложений на основе ML становится намного проще с помощью TensorFlow.

Среди мировых корпораций, использующих библиотеку TensorFlow, можно выделить такие развитые сайты, как Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter и Intel. 

Библиотека TensorFlow очень эффективна в задачах восприятия, понимания, определения, классификации и прогнозирования данных. 


Она предоставляет множество возможностей, включая быстрые обновления и стабильную работу, улучшенную визуализацию вычислительного графика, возможность параллельных вычислений, управление при помощи Google, а также запуск части графа в TensorFlow для отладки. 

С помощью этой библиотеки можно создавать текстовые приложения, анализировать настроения, находить видео, определять изображения, речь и анализировать временные ряды. TensorFlow также помогает уменьшить количество ошибок до 60% при работе с машинным обучением нейронов, что делает ее особенно полезной в научной сфере деятельности.

Pandas

Для составления перечня лучших библиотек Python на 2023 год невозможно не упомянуть Pandas. Согласно официальному сайту, Pandas представляет собой быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент, который позволяет анализировать и обрабатывать информацию.

В различных сферах жизни возникает необходимость анализировать большие объемы данных. Если для небольшого количества информации достаточно обычного блокнота и ручки, то для работы со значительными объемами данных требуются специальные технические инструменты. Именно здесь Pandas Python становится незаменимым помощником, предоставляя высокоуровневые структуры данных для обработки. Кроме того, Pandas является библиотекой с открытым исходным кодом, что обеспечивает высокую эффективность работы с данными на языке Python.

Библиотека идеально подходит для быстрой и легкой обработки, агрегации, чтения и визуализации данных. Для начала работы необходимо загрузить данные в формате CSV, TSV или базы данных SQL, после чего создать фрейм данных. Он аналогичен статистической таблице в Excel или SPSS и позволяет легко и быстро анализировать данные.

Особенности, которые делают Pandas незаменимым инструментом:

  • Легкость индексации, переименования, сортировки и объединения информационных фреймов
  • Возможность обновления, добавления и удаления столбцов из фрейма данных

 

  • Встроенные методы для восстановления файлов и обработки недостающей информации
  • Простота построения гистограмм и прямоугольных диаграмм
  • Функциональность маркировки строк и столбцов для автоматической индексации информации

Преимущества Pandas:

  1. Пользователи получают доступ к множеству команд для быстрой аналитики
  2. Простота представления информации, что улучшает методы анализа и восприятия данных
  3. Любая задача решается за несколько строк кода
  4. Библиотека подходит для работы в коммерческой или академической отрасли, включая неврологию, статистику и финансы
  5. Pandas является основой для Data Science, и профессионалы могут использовать дополнительные пакеты, такие как Geopandas для работы с геопространственными данными и Pandasql для написания SQL запросов для DataFrame.

Numerical Python (NumPy)

Эта библиотека представляет собой отличный инструмент для научных вычислений, который может использоваться для работы с массивами данных — от простых до сложных. Она содержит множество функций, специально разработанных для работы с многомерными массивами и матрицами на языке Python. 

Одной из главных преимуществ использования этой библиотеки является возможность работать с данными, которые хранят значения одного типа, что значительно упрощает выполнение математических операций. Кроме того, векторизация операций над массивами в NumPy улучшает производительность и сокращает время выполнения вычислений.

NumPy является одним из наиболее фундаментальных пакетов в Python. Его ключевыми особенностями являются:

  • Стабильная работа и интеграция с устаревшими языками в сфере разработки
  • Многомерные массивы, которые могут выполнять математические операции на базе векторов
  • Разработчики могут использовать ряд инструментов для записи и чтения большого объема информации с диска
  • NumPy обладает возможностью преобразования Фурье и генерации случайных чисел.
  • Библиотека поддерживает ввод-вывод для работы с файлами в памяти

Преимущества библиотеки включают:

  1. Эффективное и масштабируемое хранение информации
  2. Улучшенное управление данными при арифметических вычислениях
  3. Большой набор методов, функций и переменных, упрощающих работу

Основная область применения NumPy — это анализ данных и создание мощных N-мерных массивов. Эта библиотека является основой для других библиотек, таких как scikit-learn и SciPy

 

PyTorch

PyTorch — это еще одна библиотека для работы с данными, предназначенная для научной работы на базе Python и использующая мощности графических процессоров. Она также является отличной исследовательской платформой для глубокого обучения. PyTorch был создан с целью обеспечить лучшую скорость и гибкость в работе с данными.

Основными характеристиками PyTorch являются:

  • Хорошая поддержка основных облачных сервисов
  • Легкость переключения между режимами через TorchScript
  • Надежная экосистема, которая придает библиотеке гибкость

Преимущества работы с PyTorch включают:

  1. Простота кодирования и освоения
  2. Поддержка вычислительного графика во время выполнения заданий
  3. Поддержка GPU и CPU
  4. Широкий набор сильных библиотек
  5. Простота отладки через Python IDE и другие инструменты.

SciPy Python

SciPy является библиотекой для Python, основанной на массивах NumPy, и включает в себя такие инструменты, как Matplotlib, Pandas и SymPy. Она предоставляет модули, которые отлично справляются с математическими задачами, включая линейную алгебру, интерполяцию, оптимизацию, интеграцию и статистику.

Некоторые из основных возможностей SciPy включают в себя расширения для NumPy, работу с многомерными изображениями через подмодуль SciPy.ndimage, встроенные функции для решения дифференциальных уравнений, выполнение математических, научных и инженерных вычислений, процессы численной интеграции и оптимизации, вычисления интегралов функций, генетические алгоритмы и решение дифференциальных уравнений. 

Библиотека также поддерживает параллельное программирование через специальные веб-процессы и процедуры.

Основные функции библиотеки строятся на основе массивов NumPy, которые являются базовой структурой данных. Библиотека является бесплатной и имеет открытый исходный код. Есть активное сообщество разработчиков и пользователей.

Pyspark

Pyspark является специальной оболочкой, созданной для работы с Apache Spark, которая позволяет обрабатывать большие объемы данных. Благодаря использованию этой библиотеки, разработчики могут выполнять операции с данными большого объема. Spark расширяет модель DataFrame, что делает его похожим на Pandas.

Однако Spark обладает возможностью масштабируемости распределенных вычислений. За последнее время Pyspark стал очень популярным в области обработки больших объемов данных, наряду с Hadoop. 

Этот пакет позволяет разработчикам на Python использовать все преимущества Spark без необходимости изучения нового языка программирования, такого как Scala.

В настоящее время доступны API Pandas, которые позволяют начать работу с Pyspark без необходимости изучения нового материала, если ранее использовался пакет Pandas.

Requests

Эта библиотека Python позволяет быстро и легко отправлять HTTP-запросы, независимо от того, нужен ли вам парсинг сети или обращение к сторонним службам в вашем приложении. Ее основная задача заключается в упрощении процесса HTTP-запросов для пользователей, и ее создатели успешно справились с этой задачей.

Во многих ситуациях отправка запросов может быть выполнена всего за одну строку кода. Простота этой библиотеки выделяет ее среди других альтернатив, таких как urllib и http. Она также может использоваться как первый шаг в работе с HTTP-запросами в Python.

FastAPI

FastAPI — это фреймворк на языке Python, который предназначен для создания API. Он отлично подходит для разработчиков серверной части приложения, которые предпочитают Flask или Django.

FastAPI обеспечивает высокую производительность API и имеет простой интерфейс для освоения. 

Еще одним преимуществом является наличие одной из лучших документаций среди фреймворков. Библиотека также предоставляется с документами OpenAPI по умолчанию, а ее производительность является высокой.

Matplotlib

Библиотека, которую можно использовать для визуализации данных и создания цельных историй с ними, имеет свои корни в SciPy. Она обеспечивает возможность построения 2D-графиков и API для интеграции графиков в приложения. Matplotlib имеет некоторые сходства с MATLAB.

Matplotlib предоставляет удобный спектр возможностей для визуализации, таких как гистограммы, диаграммы разных типов, контурные графики, поля векторов и спектрограммы. Библиотека также облегчает работу с метками, сетками и другими элементами форматирования. Она идеально подходит для тех, кто нуждается в широком функционале для создания графических изображений.

Re (Python Regex)

Несмотря на то, что многие инженеры считают эту библиотеку проблемной, она предоставляет удобный способ извлечения информации из текстовых блоков. С помощью Python Regex можно анализировать большие объемы текстовой информации, чтобы находить определенные шаблоны.

Как только они будут сопоставлены, регулярные выражения вернут необходимый текст. Однако главным недостатком этой библиотеки является необычный синтаксис, что может быть затруднительно для понимания.

Frame 718

 

Seaborn

Данная библиотека представляет собой расширение Matplotlib, обладающее высокоуровневым интерфейсом для создания информативных и эстетичных графиков. Она обогащает функционал Matplotlib дополнительными возможностями, упрощающими создание графических изображений.

Отличие этой библиотеки от Matplotlib заключается в том, что Matplotlib чаще используется для создания столбцовых, точечных, круговых и других типов диаграмм, тогда как Seaborn обеспечивает более широкий выбор шаблонов визуализации с меньшим набором синтаксических правил. Это делает процесс создания графиков более простым и доступным для пользователей.

Seaborn предоставляет множество возможностей для визуализации данных, включая определение взаимосвязей между различными переменными, сохранение качественных переменных для агрегированной информации, анализ одномерных и двумерных распределений, а также сравнение их с большим количеством данных.

Кроме того, библиотека позволяет формировать модель линейной регрессии под зависимые переменные, а также создавать абстракции в несколько уровней и многосюжетные сетки. Seaborn также хорошо подходит для визуализации на R, включая возможности, такие как corrplot и ggplot.

Scikit Learn

Google Summer of Code разработал надежную библиотеку для машинного обучения на Python, которая включает в себя реализацию нескольких алгоритмов ML, таких, как SVM, random forests, k-means кластеризация, спектральная кластеризация и сдвиг среднего значения. Эти алгоритмы позволяют эффективно решать задачи классификации, кластеризации и другие задачи машинного обучения в Python.

Scikit Learn — это библиотека для машинного обучения в Python, которая предоставляет несколько алгоритмов обучения с возможностью контроля и без него через единый интерфейс. 

Она предоставляет широкие возможности для классификации данных, включая обработку изображений и обнаружение спама, кластеризацию, сегментацию клиентов и группировку результатов, а также визуализацию.

Scikit Learn обладает мощными инструментами для настройки параметров, позволяющими добиться высокой точности, а также обработки входящей информации в текстовом формате для дальнейшего использования в алгоритмах машинного обучения. Основной упор в Scikit Learn делается на моделирование информации с минимальными манипуляциями.

Plotly

Данное программное обеспечение представляет собой классический графический пакет, который позволяет пользователям импортировать, копировать и передавать информацию для анализа и визуализации данных. Кроме того, в нем имеется изолированная версия для запуска Python с ограниченным функционалом.

Библиотека рекомендуется для разработки, отображения и обновления графических фигур, а также для возможности вывода дополнительной информации при наведении на текст. Кроме того, она позволяет отправлять информацию в облачные серверы для дополнительной обработки данных.

Plotly предлагает широкий выбор графиков для построения. Она включает в себя основные диаграммы, такие как линейные и круговые диаграммы, а также более сложные диаграммы, такие как диаграммы Ганта, санберст и санкей. Кроме того, она предоставляет статистические стили, включая ошибки, гистограммы, Facet и Trellis, а также линии тренда. Plotly также предлагает возможность создания полноценных научных карт, таких как логарифмические графики, поля векторов и тепловые карты, а также финансовых графиков. Это только некоторые из возможностей, которые предоставляет библиотека Plotly.

Keras

Эта библиотека прекрасно подходит для разработки и обучения нейронных сетей. Она предоставляет упрощенное кодирование для глубокого обучения, что упрощает работу пользователей. Более того, эта библиотека позволяет моделировать статистические данные, обрабатывать изображения и работать с текстовыми материалами.

Keras — это нейросетевая библиотека для Python, которая была создана для облегчения разработки и упрощения языка программирования по сравнению с TensorFlow. Библиотека Keras позволяет пользователям определять точность в процентах, а также потери, создавать пользовательские функциональные слои и работать с изображениями с помощью инструментов анализа.

Statsmodels

Этот пакет является универсальным для Python и позволяет проводить простые вычисления для статистики, а также оценивать различные модели. С помощью Statsmodels можно проводить следующие анализы:

  • Линейная регрессия
  • Корреляция
  • Анализ выживания
  • Общие линейные модели
  • Анализ однофакторных и двухфакторных моделей с проверкой гипотез.

И в заключение

Заключительный раздел предоставляет краткий обзор четырех бонусных библиотек для работы с Python в 2023 году. Эти библиотеки предоставляют широкий набор функций для продвинутой обработки естественного языка (NLP) с использованием открытого исходного кода на Python и Cython.

Одна из этих библиотек обеспечивает интерактивную визуализацию данных, позволяя быстро создавать сложные графики с помощью простых команд. Она поддерживает вывод в форматах HTML, блокнота и сервера, а также интеграцию с Flask и Django.

Другая библиотека предоставляет автоматическое извлечение семантической тематики из файлов. Она отличается простотой использования и высокой эффективностью, а также не требует человеческого ввода для управления алгоритмами.

Третья библиотека, NLTK (Natural Language Toolkit), специализируется на обработке естественного языка и включает функции для обработки текста, парсинга, классификации, токенизации и других действий.

В заключении статьи предоставлен обзор лучших и популярных библиотек Python на 2023 год, которые могут использоваться в научных, математических, интеллектуальных аналитических и других областях. Python стал популярным языком программирования за последнее десятилетие благодаря своему простому синтаксису и большому количеству сторонних пакетов. Библиотеки делают язык еще более полезным и помогают улучшить производительность разработчиков, но существует множество вариантов, поэтому выбор правильной библиотеки может быть сложным. Однако данный обзор поможет сделать верный выбор.

Видео-уроки

Все уроки
Java для начинающих

#Java

Учебное пособие по Flutter для начинающих

#Mobile #Flutter #Android #iOS

10 советов по программированию, которые вы должны знать

#Архитектура #Web

Установка и настройка PHP-7.4.1 на Windows 10

#Web #PHP

Уроки по Laravel 8

#Laravel #PHP

Уроки Laravel для начинающих

#Web #Laravel #PHP

Методологии разработки ПО

#Архитектура #Web

Отзывы

Python
Python
Python
Python
Python
Python
Mobile
Подписывайся на

Популярные курсы

Все курсы
Registration
165
Курс по QA

#QA

Registration
155
Курс по UX

#UX

Registration
152
Курс по Flutter

#Mobile #Flutter #iOS #Android #3D

Registration
171
Курс по Vue. js

#Vue.js #PWA #SPA #Web #JavaScript

Registration
174
Курс по Python

#PWA #SPA #Python #Web

Sold out
186
Курс по Java

#Java #PWA #SPA #Mobile #Web #Gamedev #3D

Подать заявку

Подать заявку

Контакты