Герой программирования

10 библиотек Python, которым должен научиться каждый разработчик Python, чтобы повысить свою карьеру

Самые популярные фреймворки и библиотеки Python

Поскольку мы составляли список наиболее важных фреймворков и библиотек Python для нашего приложения Programming Hero, мы думали, что этот список принесет вам пользу.

Библиотеки - одна из основных причин, по которой Python приобрел такую ​​популярность. Как разработчик Python, вы не можете прожить ни дня без взаимодействия с ними. Итак, вот мой список из 10 библиотек, которым должен научиться каждый разработчик Python, чтобы продвинуть свою карьеру.

1. Запросы

Хотите легко выполнять HTTP-запросы? Этот модуль - ваше возможное решение!

Запросы позволяют очень легко отправлять запросы HTTP / 1.1. Нет необходимости вручную добавлять строки запроса к вашим URL-адресам или кодировать данные PUT и POST, но в настоящее время просто используйте метод json!

Это один из самых загружаемых пакетов Python в сегодняшнем мире, который составляет около 14 миллионов загрузок в неделю - согласно GitHub, Requests в настоящее время зависит от репозиториев 367_296. Да, цифры говорят сами за себя, и вы, безусловно, можете доверять этому коду.

Начните с запросов: https://pypi.org/project/requests/

2. Красивый суп

Beautiful Soup - это библиотека, которая упрощает сбор информации с веб-страниц. Это один из лучших вариантов, если вы хотите очистить веб-сайты и получить некоторые данные HTML или больше. Он располагается поверх анализатора HTML или XML, предоставляя идиомы Pythonic для итерации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. С Beautiful Soup довольно легко начать.

Начните работу с Beautiful Soup: https://pypi.org/project/beautifulsoup4/

3. Джанго

Да, Django - это скорее фреймворк, чем модуль, хотя вы его устанавливаете.

Django - это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну. Он довольно тяжелый, но может помочь вам создать любое современное корпоративное веб-приложение. Это один из самых мощных фреймворков для веб-разработки, и его используют такие гиганты индустрии, как Instargam, Tinder, Nteflix.

Начните работу с Django: https://pypi.org/project/Django/

4. Numpy

Это замечательный модуль для любых математических и научных вычислений на Python. Он позволяет вам работать с мощными объектами N-мерного массива, чтобы очень быстро выполнять все виды сложной двумерной, трехмерной или четырехмерной обработки.

Это очень быстро, потому что многие операции написаны на C / C ++, а это значит, что numpy заставит вас программировать намного быстрее. Помимо очевидных научных применений, NumPy также можно использовать в качестве эффективного многомерного контейнера общих данных. Это позволяет NumPy легко и быстро интегрироваться с широким спектром баз данных. Это один из действительно важных модулей в области Data Science.

Начните работу с Numpy: https://pypi.org/project/numpy/

5. Панды

Pandas - это пакет Python, обеспечивающий быстрые, гибкие и выразительные структуры данных, предназначенные для упрощения и интуитивно понятной работы со структурированными (табличными, многомерными, потенциально неоднородными) данными и данными временных рядов. Он призван стать фундаментальным строительным блоком высокого уровня для практического анализа реальных данных на Python. Кроме того, у него есть более широкая цель - стать самым мощным и гибким инструментом анализа / обработки данных с открытым исходным кодом, доступным на любом языке. Он уже идет к этой цели.

Начните работу с Pandas: https://pypi.org/project/pandas/

6. Матплотлиб

Matplotlib - это комплексная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. Это один из лучших модулей для визуализации данных для создания графиков, гистограмм и многого другого. Он отлично работает и с некоторыми библиотеками машинного обучения. Matplotlib выдает показатели качества публикации в различных форматах печатных копий и в интерактивных средах на разных платформах.

Начните работу с Matplotlib: https://pypi.org/project/matplotlib/

7. НЛТК

Набор средств естественного языка (NLTK) - это пакет Python для обработки естественного языка. Он используется для любой обработки данных или обработки текста. Если у вас есть какие-либо текстовые данные и вы хотите выполнять с ними операции, NLTK наверняка может вам в этом помочь, поскольку он имеет множество инструментов для работы с текстовыми данными и обработки естественного языка.

Начните работу с NLTK: https://pypi.org/project/nltk/

8. OpenCV

Это один из чрезвычайно мощных модулей для различных целей, но в основном он ориентирован на обработку изображений и обработку видеоданных. OpenCV - это библиотека функций программирования, в основном предназначенная для компьютерного зрения в реальном времени. Он выполняет обнаружение функций, обнаружение объектов, а также может быть интегрирован с модулями машинного обучения для обработки данных и работы с изображениями. Это действительно мощный инструмент, если вы хотите делать что-либо с изображениями и видео на Python.

Начните работу с OpenCV: https://pypi.org/project/opencv-python/

9. Tensorflow

TensorFlow - это программная библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительных численных вычислений. Это, безусловно, самый мощный модуль в Python для машинного обучения и искусственного интеллекта. Его гибкая архитектура позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах, от настольных компьютеров до кластеров серверов и мобильных и периферийных устройств. Он имеет мощную поддержку машинного обучения и глубокого обучения, а гибкое ядро ​​численных вычислений используется во многих других областях науки.

Начните работу с Tensorflow: https://pypi.org/project/tensorflow/

10. PyTorch

Это еще один ведущий модуль Python для машинного обучения и искусственного интеллекта. Он сразу после Tensorflow и определенно многообещающий. Существует множество существующих библиотек Python, которые могут изменить способ выполнения глубокого обучения и искусственного интеллекта, и это одна из таких библиотек. Он легко выполняет машинное обучение и операции нейронной сети. Конечно, он молод, если рассматривать его по сравнению с другими в этой области, но он получил высокую оценку и набрал обороты.

Начните работу с PyTorch: https://pypi.org/project/pytorch/

Take Away:

Если вы хотите изучить Python самым увлекательным и увлекательным способом, загляните в Programming Hero.

Теперь в комментарии дайте нам знать, сколько из этих библиотек вы использовали.