Самые популярные библиотеки Python за 2023 год

Что такое пакет в Python?

Пакет в Python представляет собой способ организации связанных модулей Python в иерархию каталогов. Он помогает структурировать код, улучшая его организацию и повторное использование.

Пакеты включают специальный файл “init.py”, который указывает, что каталог следует рассматривать как пакет. Пакеты Python облегчают управление и распространение связанных наборов модулей, обеспечивая модульный и структурный подход к организации кода.

Для эффективного управления множеством модулей необходимо их систематически группировать и упорядочивать. Аналогично тому, как файлы организованы в папках и подпапках на компьютере, Python позволяет структурировать модули в пакеты и подпакеты для улучшения организации.

Почему Python – лучший выбор?

Общеизвестно, что Python является одним из наиболее подходящих языков для изучения (и применения) методов машинного обучения.

Ниже приведены несколько важных причин популярности Python:

• Большая коллекция библиотек.
• Считается наиболее простым для изучения языком программирования, доступным для новичков.
• Портативность.
• По сравнению с C, Java и C++, Python отличается более удобным высокоуровневым синтаксисом, что делает его более легким для изучения.

1. NumPy

NumPy – это библиотека для выполнения вычислений с помощью больших многомерных массивов и матриц. Она предоставляет обширные возможности по работе с линейной алгеброй, интеграцию с С/С++ и Fortran кодом, а также высокоуровневые функции для работы с числовыми расчетами.

2. Pandas

Pandas – это библиотека для работы с данными, предоставляющая высокоуровневые структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.

3. Matplotlib

Matplotlib – это библиотека для создания статических, интерактивных и анимированных визуализаций в Python. Она широко используется для создания графиков, диаграмм и других визуальных представлений данных.

4. TensorFlow

TensorFlow – это библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная компанией Google. Она предоставляет мощные инструменты для создания и обучения нейронных сетей.

5. Scikit-learn

Scikit-learn – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для анализа данных и обучения моделей машинного обучения.

6. Keras

Keras – это высокоуровневая нейронная сеть API, написанная на Python и способная работать поверх TensorFlow, Theano и Microsoft Cognitive Toolkit.

7. SciPy

SciPy – это библиотека для научных и инженерных вычислений, которая расширяет функциональность NumPy с дополнительными инструментами для оптимизации, интеграции, обработки изображений и других задач.

8. OpenCV

OpenCV – это библиотека компьютерного зрения и машинного зрения с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки изображений и выполнения задач распознавания объектов.

9. NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK – это платформа для работы с естественным языком, которая предоставляет инструменты для анализа текста, классификации и токенизации.

10. PyTorch

PyTorch – это библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная компанией Facebook’s AI Research lab. Она позволяет создавать динамические вычислительные графы и обучать нейросети.

11. Beautiful Soup

Beautiful Soup – это библиотека для извлечения информации из HTML и XML файлов. Она часто используется для парсинга веб-страниц и извлечения данных.

12. Flask

Flask – это легкий веб-фреймворк для Python, который позволяет создавать веб-приложения и API.

13. Django

Django – это высокоуровневый веб-фреймворк для Python, который облегчает создание веб-приложений с использованием принципов DRY (Don’t Repeat Yourself) и конвенций над конфигурациями.

14. Selenium

Selenium – это инструмент для автоматизации веб-браузеров, который часто используется для тестирования веб-приложений.

15. Requests

Requests – это простая в использовании библиотека для выполнения HTTP запросов в Python, которая позволяет взаимодействовать с веб-серверами и работать с API.

Заключение:

Это лишь небольшой обзор наиболее популярных библиотек и фреймворков для Python на текущий момент. В 2024 году они могут быть так же популярными, но также могут появиться новые инновационные библиотеки и фреймворки, которые могут изменить ландшафт разработки на Python.