Прежде чем начать обзор лучших пакетов Python в 2023 году, выясним, почему Python является лучшим выбором разработчика.
Что такое пакет Python?
Пакет Python — это способ организации связанных модулей Python в иерархию каталогов. Он помогает структурировать код для повышения степени упорядочения и повторного использования.
Пакеты содержат специальный файл “init.py”, который указывает на то, что каталог должен рассматриваться как пакет. Пакеты Python облегчают управление и распространение наборов связанных модулей, обеспечивая модульный и структурный подход к организации кода.
Для эффективного управления множеством модулей необходимо их систематически группировать и упорядочивать. Подобно тому, как вы организуете файлы 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 языков, наиболее подходящих для изучения (и реализации) методов машинного обучения.
Ниже перечислены несколько важных причин популярности Python:
- Содержит огромную коллекцию библиотек.
- Является наиболее простым языком программирования, доступным для освоения новичками.
- Обладает переносимостью.
- По сравнению с C, Java и C++, Python отличается более удобным для изучения высокоуровневым синтаксисом.
Топ-13 пакетов Python
Ниже приведены 13 лучших пакетов и библиотек Python, которые помогут ускорить разработку.
1. Numpy
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
NumPy — важный пакет Python, который отлично подходит для научных вычислений. Его возможности распространяются на обработку звуковых волн, работу с изображениями и различные двоичные функции. Благодаря богатому набору функций NumPy является лучшим выбором для разработчиков и экспертов в области машинного обучения.
Особенности:
- Высокопроизводительный объект N-мерного массива.
- Интерактивный.
- Многомерный контейнер для обобщенных данных.
- Интуитивно понятный.
2. Tensorflow
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
TensorFlow — один из лучших пакетов Python, предназначенный для сложных вычислений чисел. Его универсальность позволяет поддерживать глубокие нейронные сети для таких задач, как обработка естественного языка, использование внутренней памяти рекуррентных нейронных сетей, распознавание изображений, встраивание слов, классификация рукописных цифр и решение дифференциальных уравнений.
Кроме того, TensorFlow обеспечивает надежную поддержку архитектуры, что упрощает развертывание на различных платформах, включая настольные компьютеры, серверы и мобильные устройства.
Особенности:
- Оптимизирован для повышения скорости работы, использует такие технологии, как XLA, для быстрого выполнения операций линейной алгебры.
- Отличается отзывчивой конструкцией.
- Гибкий.
- Доступный в освоении.
- Предполагает параллельное обучение нейронных сетей.
- Имеет большое сообщество.
- Обладает открытым исходным кодом.
3. Django Packages
Django Packages — это каталог многократно используемых приложений, сайтов, инструментов и многого другого, необходимого для разработки Django-проектов. Здесь вы также найдете последние пакеты, фреймворки и проекты на базе Python 3, которые помогут в работе над проектом.
Говоря о Django, рекомендуют использовать шаблон Admin, чтобы избежать каких-либо трудностей в процессе создания проекта. В качестве примера вы можете попробовать шаблон Sneat bootstrap 5 Django Admin. Это самый мощный и полный шаблон Bootstrap Django Admin Dashboard, созданный для разработчиков.
Особенности:
- Построен с помощью Django 4.
- Использует CSS-фреймворк Bootstrap 5.
- Ускоряет разработку посредством Docker.
- Вертикальные и горизонтальные макеты.
- Предлагает 3 темы: по умолчанию, очерченную и полутемную.
- Поддержка светлого, темного и системного режимов.
- Интернационализация/i18n и адаптированность под RTL-языки.
- Загрузка переменных среды с помощью пакета Python-Dotenv.
- Конфигурация темы: настройка шаблона без лишних усилий.
4. Seaborn
Официальный сайт | GitHub | PyPI
Seaborn — пакет Python для визуализации статистических данных. Он построен на основе Matplotlib. Несмотря на сильную зависимость от Matplotlib, он обладает более удобным интерфейсом и множеством готовых статистических графов.
Кроме того, Seaborn способен визуализировать как сложные статистические модели, так и простые распределения данных. С его помощью также легко создавать точные и информативные визуализации данных.
Особенности:
- Эффективная работа со структурами данных NumPy и Pandas.
- Встроенные темы для стилизации графов Matplotlib.
- Построение графов статистических временных рядов.
- Подгонка и визуализация моделей линейной регрессии.
- Визуализация одномерных и двумерных данных.
5. Requests: HTTP for Humans
Официальный сайт | GitHub | PyPI
Requests позволяет легко отправлять запросы HTTP/1.1. Нет необходимости вручную добавлять строки запроса в URL или кодировать данные POST. Поддержка активности и пул HTTP-соединений переведены на стопроцентную автоматизацию благодаря urllib3.
Особенности:
- Поддержка активности и пула соединений.
- Международные домены и URL.
- Сессии с сохранением файлов куки.
- Проверка SSL в стиле браузера.
- Автоматическое декодирование контента.
- Базовая/дайджест-аутентификация.
- Элегантные файлы куки с ключами/значениями.
- Автоматическая декомпрессия.
- Тела ответов в Юникоде.
- Поддержка HTTP(S)-прокси.
- Многокомпонентная загрузка файлов.
6. PyTorch
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
PyTorch обеспечивает быстрое, гибкое экспериментирование и эффективное производство благодаря удобному фронтенду, распределенному обучению и экосистеме инструментов и библиотек.
С помощью TorchScript PyTorch обеспечивает простоту использования и гибкость в режиме eager (стремительного исполнения), а также плавный переход в режим graph (графический) для повышения скорости, оптимизации и функциональности в средах выполнения C++.
Кроме того, он эффективно работает в системах Linux, macOS и Windows.
7. Pandas
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, которая содержит широкий набор инструментов для манипулирования и анализа данных. С помощью этой библиотеки можно считывать данные из широкого спектра источников, таких как базы данных SQL, файлы CSV, JSON и Excel.
Она позволяет управлять сложными операциями с данными с помощью всего одной-двух команд. Кроме того, Python Pandas имеет несколько встроенных методов объединения данных, группировки и фильтрации временных рядов.
Особенности:
- Быстрый и эффективный объект DataFrame с индексацией по умолчанию и по выбору.
- Средства для загрузки данных в объекты данных in-memory из файлов различных форматов.
- Выравнивание данных и интегрированная обработка недостающих данных.
- Переформирование и поворот наборов данных.
8. Matplotlib
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
Matplotlib — наиболее распространенная библиотека для исследования и визуализации данных. С ее помощью можно создавать базовые графы, такие как линейные диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, столбчатые и круговые диаграммы. Кроме того, посредством этой библиотеки можно создавать анимированные и интерактивные визуализации. Matplotlib является основой всех остальных библиотек визуализации.
Библиотека предоставляет широкие возможности для форматирования и стилизации графов. Вы можете свободно выбирать способ отображения меток, сеток, легенд и т. д. Однако для создания сложных и визуально привлекательных графов придется написать достаточно много кода.
Особенности:
- Создание графов высокого качества.
- Создание интерактивных фигур с возможностью масштабирования, панорамирования и обновления.
- Настройка визуального стиля и макета.
- Экспорт во многие форматы файлов.
- Встраивание в JupyterLab и графические пользовательские интерфейсы.
9. Scrapy
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
Это один из лучших пакетов Python для работы в сфере науки о данных. Scrapy также известен как Spider Bots — боты-пауки, которые отвечают за “переползание” с одной программы на другую и извлечение структурированных данных из веб-приложений. Как следует из названия, Scrapy предназначен для скрейпинга. Более того, это полноценный фреймворк, способный собирать данные через API и действовать как краулер (поисковой робот).
С помощью этого пакета Python можно писать код, повторно использовать универсальные программы и создавать масштабируемые краулеры для приложений. Он разработан на основе класса Spider, который содержит инструкции для краулера.
Особенности:
- Генерирует экспорт фидов в таких форматах, как JSON, CSV и XML.
- Основан на технологии краулера и позволяет автоматически извлекать данные с веб-страниц.
- Имеет встроенную поддержку выбора и извлечения данных из источников с помощью XPath или CSS-выражений.
10. SciPy
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
SciPy — один из самых популярных пакетов Python для машинного обучения. Он стал любимой библиотекой среди энтузиастов МО, поскольку содержит различные модули для интеграции, оптимизации, операций линейной алгебры и статистики.
Стоит различать библиотеку SciPy и стек SciPy. SciPy — это один из основных пакетов, составляющих стек SciPy. Кроме того, SciPy пригодится при работе с изображениями.
Особенности:
- Легко обрабатывает математические операции.
- Предлагает эффективные численные процедуры, такие как численное интегрирование и оптимизация, с использованием подмодулей.
- Поддерживает обработку сигналов.
11. Keras
Официальный сайт | GitHub | PyPI | Awesome
Keras — это API, созданный для людей, а не для машин. Keras следует лучшим практикам снижения когнитивной нагрузки: он предлагает последовательные и простые API, минимизирует количество действий пользователя, необходимых для типичных случаев использования, и предоставляет четкие и понятные сообщения об ошибках. Кроме того, Keras уделяет первостепенное внимание созданию отличной документации и руководств для разработчиков.
Особенности:
- Работает без сбоев как на CPU, так и на GPU.
- Предварительно размеченные наборы данных.
- Предлагает несколько методов предварительной обработки данных.
- Оценка моделей.
- Модульность.
12. Theano
Theano — это известная библиотека для научных вычислений, позволяющая определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, работающие с многомерными массивами. Основой ряда приложений МО и ИИ является повторяющееся вычисление сложного математического выражения.
Особенности:
- Тесная интеграция с NumPy.
- Прозрачное использование GPU.
- Эффективное символьное дифференцирование.
- Оптимизация скорости и стабильности.
- Динамическая генерация кода на языке C.
- Обширное модульное тестирование и самопроверка.
13. Aesara (наследник Theano)
Aesara — это быстрая, модульная мета-тензорная библиотека на языке Python, позволяющая эффективно определять, оптимизировать/переписывать и оценивать математические выражения с участием многомерных массивов. Она состоит из различных частей:
- Символьное представление математических операций по массивам.
- Оптимизация скорости и стабильности.
- Эффективное символьное дифференцирование.
- Мощная система перезаписи для программной модификации моделей.
- Расширяемые бэкенды. В настоящее время Aesara компилируется на C, Jax и Numba.
Особенности:
- Модульная кодовая база на чистом языке Python.
- Расширяемый графовый фреймворк для быстрой разработки пользовательских операторов и символьных оптимизаций.
- Реализует расширяемый фреймворк транспиляции графов, который в настоящее время обеспечивает компиляцию на C, JAX и Numba.
- Основан на одной из самых распространенных тензорных библиотек Python — Theano.
Заключение
Мы рассмотрели 13 пакетов Python, которые можно использовать для ускорения разработки.
Общеизвестно, что экосистема Python очень велика как с точки зрения возможностей, так и с точки зрения использования. Эти пакеты и библиотеки Python наиболее часто применяются во всех основных областях машинного обучения, начиная с этапа манипулирования данными и заканчивая глубоким обучением, обработкой естественного языка и даже визуализацией.
Кроме того, Python предлагает набор разнообразных пакетов, которые не только расширяют его возможности, но и демонстрируют широту и глубину задач, доступных этому языку. Здесь мы привели лишь некоторые из них.
Читайте также:
- 3 приема для определения функций в Python
- Продвинутый Python: оператор dot
- Как Snowflake повышает эффективность dbt-моделей на Python
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи ThemeSelection: The Best Python Packages For Developers To Use In 2023💥
