Библиотеки в питоне что это
6 основных библиотек для программирования на Python
Python (питон) — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, который стал одним из ведущих и популярнейших в сообществе программистов. По своим возможностям он классифицируется от разработки упрощенных приложений до проведения сложных математических вычислений с одинаковым уровнем сложности.
Являясь одним из ведущих языков программирования, он имеет много фреймворков (платформ для построения приложений) и библиотек, которыми можно воспользоваться. Библиотека языка программирования — это просто набор модулей и функций, которые облегчают некоторые специфические операции с использованием этого языка программирования.
Итак, вот 6 основных библиотек для программирования на Python, о которых должен знать каждый разработчик на Python:
• Keras
Тип – нейросетевая библиотека.
Начальная версия – март 2015.
Keras – открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Нацелена на оперативную работу с сетями глубокого обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой.
В дополнение к предоставлению более простого механизма для выражения нейронных сетей, Keras также предлагает некоторые из лучших функций для компиляции моделей, обработки наборов данных и визуализации графиков. На бэкэнде (сервере) Keras использует либо Theano, либо TensorFlow.
В связи с тем, что Keras создает вычислительный граф с помощью серверной инфраструктуры, а затем использует его для выполнения операций, он работает медленнее, чем другие библиотеки машинного обучения. Тем не менее, все модели в Keras являются портативными.
• NumPy
Тип – техническая вычислительная библиотека.
Начальная версия – 1995 (как Numeric).
NumPy был создан Трэвисом Олифантом в 2005 году путем включения функций конкурирующей библиотеки Numarray в библиотеку Numeric и применения обширных модификаций. В бесплатной библиотеке с открытым исходным кодом есть несколько соавторов со всего мира.
Одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, TensorFlow и несколько других библиотек используют библиотеку NumPy Python внутри себя для выполнения нескольких операций над тензорами.
• Pillow
Тип – Библиотека обработки изображений
Начальная версия – 1995 (Как Python Imaging Library или PIL)
Pillow — это библиотека Python, которая почти так же стара, как и язык программирования, для которого она была разработана. На самом деле, Pillow — это форк для PIL (Python Imaging Library). Свободно используемая библиотека Python необходима для открытия, манипулирования и сохранения разнообразных файлов изображений.
Pillow была принята в качестве замены оригинального PIL в нескольких дистрибутивах Linux, в частности, Debian и Ubuntu. Тем не менее, он также доступен для MacOS и Windows.
• PYGLET
Тип — Библиотека разработки игр
Начальная версия – апрель 2015
Библиотека многоплатформенного кадрирования и мультимедии для Python, PYGLET — это популярное имя для разработки игр с использованием Python. В дополнение к играм, библиотека разработана для создания визуально насыщенных приложений.
В дополнение к поддержке кадрирования, PYGLET обеспечивает поддержку загрузки изображений и видео, воспроизведения звуков и музыки, графики OpenGL и обработки событий пользовательского интерфейса.
• Requests
Тип – Библиотека HTTP
Начальная версия – февраль 2011
Requests — HTTP библиотека Python, направлена на то, чтобы сделать запросы HTTP проще и удобнее. Разработанный Кеннетом Рейтцем и несколькими другими участниками, Requests позволяет отправлять запросы HTTP/1.1 без вмешательства человека.
От Nike и Spotify до Amazon и Microsoft десятки крупных организаций используют запросы внутренне, чтобы лучше справляться с HTTP. Написанная полностью на Python, Requests доступна в виде бесплатной библиотеки с открытым исходным кодом под лицензией Apache2.
• TensorFlow
Тип – Библиотека машинного обучения
Начальная версия – ноябрь 2015
TensorFlow — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для решения ряда задач, связанных с потоком данных и дифференцируемым программированием. Тем не менее, символическая математическая библиотека TensorFlow является одной из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения Python.
Разработанный Google Brain для внутреннего использования, библиотека используется для коммерческих и исследовательских целей.
Тензорными являются N-мерные матрицы, которые представляют данные. Библиотека TensorFlow позволяет писать новые алгоритмы, включающие большое количество тензорных операций.
Поскольку нейронные сети могут быть выражены в виде вычислительных графов, они могут быть легко реализованы с использованием библиотеки TensorFlow в виде последовательности операций над тензорами.
Изучайте Python сейчас и да прибудет с вами сила!
Python-библиотеки, которые пригодятся каждому разработчику на Python
Спросили у экспертов-питонистов, какие полезные Python-библиотеки они используют и рекомендуют для других разработчиков.
разработчик хостинг-провайдера и регистратора доменов REG.RU
pydantic
Python является не типизированным языком программирования и с одной стороны — это его преимущество, которое способствует быстрому изучению и устанавливает низкий порог входа, но в какой-то момент, отсутствие типизации становится проблемой.
С помощью pydantic и подсказок типов данных из PEP 484 можно превратить python в строго типизированный язык. Особенно полезно, когда в вашем приложении есть API, но нет контрактов.
loguru
Удобный логгер на смену стандартного logging. Помимо того, что не требует сложных конфигураций, обладает огромным количеством полезных фич и хорошо работает с асинхронным кодом.
Разноцветный вывод логов в консоль, информативные трейсбэки с разными уровнями и подсказками, удобный встроенный парсер логов, поддержка многопоточности и потокобезопасность — это малая доля функциональности этой прекрасной Python-библиотеки. По простоте использования она сравнима с обычным принтом, но по функциональности это целая ракета.
factory_boy
Если вы покрываете свой код unit-тестами, то вам знакома ситуация, когда вы тратите время на генерацию тестовых данных и различных фикстур. Особенно актуально, когда вы используете ORM и у вас много моделей с большим количеством полей.
Вместо того, чтобы тратить время на написание различных наборов данных и хелперов-генераторов, чтобы покрыть все возможные кейсы, достаточно создать фабрику, указать тестируемую модель и при вызове указать желаемое количество фикстур.
pymystem3
Отличная Python-библиотека от Яндекс для обработки естественного языка. В отличие от pymorphy2 не так хорошо приводит слово к нормальной форме, но прекрасно, и самое главное — очень быстро, определяет часть речи и лексемы слова. Работает только с русским языком.
black
Параллельно вместе с Python развивалось и соглашение о написании кода PEP8. Кодстайл — это неотъемлемая часть любого проекта, особенно когда вы работаете в команде. Чтобы следовать всем канонам требуется много времени и практики, но чтобы ваш код всегда выглядел так как надо, можно воспользоваться black.
Этот автоформатер сэкономит ваше время, уменьшит количество замечаний на ревью и ваш код будет одинаковым всегда, независимо от проекта.
руководитель группы разработки ИТ-компании КРОК
Python разработчик aim digital agency
Я включил в свой список не самые популярные, но от этого не менее полезные Python-библиотеки.
Библиотека транслитерации iuliia
Иногда возникает необходимость записать кириллические слова латиницей. Существуют разные стандарты и правила транслитерации, поэтому где-то я Dmitrij, где-то Dmitry, а где-то Dmitrii.
В библиотеке стандарты собраны воедино и корректно реализованы специальные правила для некоторых сочетаний букв и окончаний слов. На домашней странице кратко описаны различия между схемами для удобного выбора.
Комфортная валидация данных с pydantic
Практически в любом проекте нужно принимать данные от пользователей или от коллег из других проектов.
Эти данные обязательно нужно валидировать, чтобы потом не было мучительно больно. Проект pydantic позволяет избавиться от рутины и делать валидацию с комфортом для разных типов данных. Можно описать нужную структуру данных, чтобы не только проверять их на входе, но и получать подробные сообщения при наличии ошибок. Можно писать свои правила валидации для отдельных полей, валидировать некоторые поля совместно (например, если поле фамилия заполнено, то должно быть заполнено и поле имя) и многое другое.
Dramatiq для обработки распределенных задач
Думаю практически каждый питонист сталкивался с проектом Celery.
Dramatiq — это проект человека, который настолько устал от некоторых проблем в Celery, что решил написать свой проект. Получилось очень хорошо. Если вам нужно выполнять любые задачи, которые хочется отправить в фон (перерасчёт каких-то показателей, массовое обновление различных данных из внешних сервисов, подготовка писем для рассылки, генерация отчётов и т.п.) эта библиотека для вас.
Httpx — асинхронная библиотека для работы с http
В мире Python практически образцом по удобству использования и функциональности служит библиотека requests. К сожалению её нельзя использовать в асинхронном коде.
Авторы httpx создают асинхронную библиотеку для работы с http с таким-же интерфейсом, как у requests. Синхронно работать с httpx тоже можно.
Проект пока официально в бете, но уже довольно стабилен и используется многими программистами.
Loguru для настройки логирования
Настраивать логирование через стандартную библиотеку logging — невесёлое занятие. Если ваш проект не настолько разросся, чтобы настраивать для него syslog, journald, или ELK стек, но хорошие логи видеть уже хочется — попробуйте loguru.
Главный плюс этой Python-библиотеки — простота настройки и куча приятных плюшек из коробки:
Python-библиотека для обнаружения дат — dateparser
Спасительная библиотека, которая придёт на помощь, если нужно распознать дату из строк самых разных форматов. Будет полезна, если вы парсите веб-странички или какие-то логи из самых разных источников.
Может распознавать как обычные варианты, например ‘2 марта 2021 в 15:00’, ‘2021-03-04 10:01:02 UTC+3’, так и такой экстрим как ‘через 5 дней’, ‘неделю назад’. Поддерживает множество языков.
Python-библиотека для создания прогресс баров tqdm
Иногда нужно запустить скрипт, который обрабатывает много данных (это может быть management команда для Django или просто скрипт для конвертации большого числа файлов). Если в консоли ничего не происходит, то через какое-то время кажется, что скрипт завис, непонятно, с какой скоростью продвигается процесс, сколько ещё ждать.
С помощью библиотеки tqdm можно быстро создавать индикаторы (прогресс бары) для отображения процесса работы. Из коробки интегрируется с IPython/Jupyter.
Senior Python Developer компании Usetech
pympler
На мой взгляд, это один из самых полезных инструментов, когда появляется необходимость измерять, отслеживать и анализировать использование памяти конкретными объектами в python приложениях.
retrying
Удобная Python-библиотека, которая позволяет повторить вызов функционала в том случае, если он не был успешно завершен. Например, это может быть полезно тогда, когда необходимо повторить запрос к какому-либо внешнему сервису, если с первого раза не получилось до него «достучаться». Само собой вы можете изменять множество переменных, например, количество попыток, время ожидания попыток и так далее.
responses
Инструмент для имитации ответов на запросы, выполненных при помощи библиотеки requests. Очень полезен при тестировании проверки поведения функционала в зависимости от того, какой ответ вернет внешний сервис.
faker
Faker позволяет генерировать фиктивные данные по различным категориям. Например, имена, адреса, данные банковских карт, телефонные номера и так далее. Список категорий действительно обширный. Достаточно часто именно эта библиотека является необходимой при тестировании функционала.
Инструмент предоставляет большие возможности и удобный API для форматирования выводимого приложением текста в консоль. Позволяет менять стиль текста и его цвет, рисовать таблицы, подсвечивать синтаксис языка, работать с emoji и многое другое. Хочу обратить внимание, что библиотека написана не на python, но помогает в работе с python приложениями.
py-spy
Рy-spy — это сэмплирующий профилировщик Python приложений. Отличительной особенностью этого профилировщика является то, что он позволяет подключиться к уже работающему приложению, которое необходимо проанализировать, без добавления какого-либо кода. Инструмент предоставляет возможность в реальном времени наблюдать за тем, что в данный момент выполняется и сколько времени это занимает, накапливать информацию о работающем приложении и использовать эту информацию для, например, генерации flamegraph. Очень полезно, когда нужно найти проблему в приложении «здесь и сейчас», либо, когда нет возможности изменять код для интеграции с другими профилировщиками.
freezegun
Бывают ситуации, когда необходимо написать тесты для функциональности, которая имеет разное поведение в зависимости от текущего времени/даты. Этот инструмент как раз для таких случаев. Он позволяет зафиксировать время на том значении, которое необходимо, путем подмены модуля datetime.
funcy
Также неплохая библиотека, которая содержит в себе набор функциональных утилит.
Лучшие Библиотеки Python в 2022
Содержание
Python считается одним из наиболее востребованных языков программирования во всем мире. Его знает практически каждый специалист данной сферы деятельности. Популярность языка вполне объяснима универсальностью и колоссальным числом библиотек, которое не перестают пополняться. В этом материале постараемся детально рассмотреть лучшие библиотеки Python.
Преимущества Python
В первую очередь Python – распространенный язык программирования, широко используемый для web-разработок, машинного обучения, создания искусственного интеллекта, научных вычислений и многого другого. Прежде чем приступать к лучшим библиотекам данного языка, кратко опишем его основные достоинства, благодаря которым Python стал таким популярным среди программистов.
Перечень лучших библиотек Python
Keras
Keras используют такие мировые компании как Netflix, Uber и Zocdoc. Кроме того, она достаточно известна среди организаций NASA и CERN.
Numpy
Данная библиотека широко используется для машинного обучения. Именно поэтому ее также применяют и другие библиотеки (Tensor Flow). Наиболее полезной опцией, предоставляемой данным инструментом, является интерфейс массива.
Tensor Flow
SciPy
PyTorch
LightGBM
Pandas
Seaborn
Matplotlib
Использование данной библиотеки довольно обширно. Это объектно-ориентированные интерфейсы API для встраиваемых графиков разнообразных приложений. Также Matplotlib представляет процедурный интерфейс pylab, поддерживает разные наборы инструментов (Excel и natgrid, картографию).
Pillow
Раздел библиотеки изображений PIL или Python сперва был доступен со структурой и кодами Python Image. Однако спустя несколько лет исследований был разработан более удобный, оптимальный метод кодирования. В сообществе Python говорится, что Pillow не что иное, как современная вариация PIL. В целом это очень удобная и надежная платформа для обработки изображений.
Theano
Scikit-Learn
Bokeh
OpenCV Python
Arrow
XGBoost
Request
Платформа Numenta для интеллектуальных вычислений (NuPIC) имеет основную цель – реализовать алгоритмы обучения языкам программирования и сделать их общедоступными. Это основа для будущих алгоритмов машинного обучения, основанных на биологии неокортекса.
Создатели этой библиотеки разработали фреймворк, который имеет фундаментальное значение для развития искусственного интеллекта и машинного обучения. Применяя эту теорию к существующим системам глубокого обучения, получится устранить проблемы в программировании, существующие в настоящем, и создавать приложения будущего.
Системы глубокого обучения продемонстрировали впечатляющие достижения, но сталкиваются со значительными проблемами масштабируемости, которые нельзя решить простым добавлением дополнительных данных и мощности. Новый подход разработчиков этой платформы подразумевает использование принципов работы человеческого мозга, принципов нейробиологии в развитии машинного интеллекта. Все это помогает в создании «умных» приложений и облегчает жизнь программистам.
Это библиотека Python, которая используется для быстрого прототипирования моделей машинного обучения. Ramp предоставляет простой декларативный синтаксис для изучения функций, алгоритмов и преобразований. Это легкий фреймворк машинного обучения на основе pandas, который можно без проблем использовать с существующими инструментами машинного обучения и статистики Python.
RAMP изначально разрабатывалась как инструмент для специалистов по обработке данных, позволяющих эффективно и совместно решать аспекты анализа данных важных научных проблем в предметной области. С тех пор RAMP претерпела множество итераций и также использовалась при обучении и тестировании алгоритмов машинного обучения.
Рабочая среда RAMP позволяет формализовать рабочий процесс машинного обучения, определяя типы оценок (метрики), элементы рабочего процесса и типы прогнозов. RAMP состоит из набора модулей, которые позволяют легко настраивать собственный сервер и создавать новые задачи с данными.
PyBrain содержит алгоритмы для нейронных сетей, которые могут применяться студентами начального уровня, но могут использоваться и для современных профессиональных исследований. Цель библиотеки состоит в том, чтобы предложить простые, гибкие, но сложные и мощные алгоритмы машинного обучения с множеством заранее определенных сред для тестирования и сравнения ваших алгоритмов. Исследователи, студенты, разработчики, преподаватели – все могут использовать PyBrain.
Этот набор инструментов машинного обучения на Python ориентирован на контролируемую классификацию с широким спектром доступных классификаторов: SVM, k-NN, случайные графы, комбинации решений. Группа этих классификаторов дает разные системы классификации. Для обучения без учителя – самообучения программы – можно активно использовать эту библиотеку и ее компоненты. Особое внимание уделяется скорости и низкому использованию памяти. Следовательно, большая часть кода, чувствительного к производительности, написана на C ++.
От исследования данных до мониторинга ваших экспериментов – Dash похож на интерфейс аналитического бэкенда Python и подходит для решения множества задач. Эта продуктивная среда Python идеальна для приложений визуализации данных, особенно актуальных для каждого пользователя Python.
С Dash вам не нужно изучать HTML, CSS и Javascript, чтобы создавать интерактивные информационные панели, вам нужен только Python. Dash имеет открытый исходный код. Сборка приложения с использованием этой платформы просматривается в веб-браузере.
Приложения Dash состоят из двух строительных блоков: макет и обратный отклик. Макет описывает внешний вид приложения, он определяет такие элементы, как графики, раскрывающиеся списки, а также размещение, размер, цвет и другие параметры этих элементов. Dash содержит компоненты Dash HTML, с помощью которых мы можем создавать и стилизовать HTML-контент, такой как заголовки, абзацы, изображения и т. д., используя Python. Такие элементы, как графики, раскрывающиеся списки, ползунки создаются с использованием компонентов Dash Core.
Обратный отклик используется для обеспечения интерактивности приложений Dash. Это функции, с помощью которых, например, мы можем определить действие, которое будет происходить при нажатии кнопки или раскрывающегося списка.
Новый игрок в среде Python – Caffe2 – это легкая, модульная и масштабируемая платформа глубокого обучения. Его цель – предоставить программисту простой и понятный способ экспериментировать с глубоким обучением. Благодаря API Python и C ++ в Caffe2 мы можем создать наш прототип сейчас и оптимизировать позже. Начать работу с Caffe2 можно прямо сейчас, воспользовавшись пошаговым руководством на официальном сайте проекта.
Вероятность того, что вы, должно быть, слышали о Python, очевидна. Детище Гвидо Ван Россума – Python, появившееся в 80-х, стало переломным моментом. Сегодня это один из самых популярных языков программирования, который широко используется для создания целого ряда приложений. Библиотеки Python – это набор полезных функций, которые устраняют необходимость написания кода с нуля. Сегодня существует более 137 000 библиотек Python. Библиотеки Python играют жизненно важную роль в разработке приложений машинного обучения, обработки данных, визуализации данных, обработки изображений, данных и многого другого.
Заключение
Python – полезный и продуктивный язык программирования, который постоянно растет и развивается. Его библиотеки играют одну из важнейших ролей в работе и продвижении программистов. Они широко применяются в науке о данных, машинном обучении и многом другом. Благо за годы работы разработчики создали великое множество библиотек для Python. Надеемся, эта статья поможет пользователю сориентироваться в многообразии инструментов и выбрать те, на которых стоит сосредоточить свое внимание.
Подборка полезных библиотек для Python с примерами #1
У Python одно из самых больших комьюнити. Этот язык любят за его простоту, лояльность и за его универсальность, которая была достигнута созданием огромного числа библиотек и фреймворков, таких как numpy, django, flask, pygame, tornado, tensorflow и других. На сайте pypi содержится более 320 тысяч проектов от малоизвестных и заброшенных до огромных, которыми пользуются миллионы людей в различных сферах.
Однако даже в таком большом числе библиотек иногда бывает трудно найти нужную. Поэтому хотелось бы поделиться некоторыми полезными библиотеками и привести примеры работы с ними.
Библиотеки, рассмотренные в статье:
mutagen
Получение информации об аудио
В отличие от многих других библиотек mutagen позволяет вызовом всего одной функции получить всю необходимую информацию об аудио в удобно читаемом формате.
in_place
Бывают моменты, когда необходимо считать данные с файла, изменить их и перезаписать в тот же файл. В такие моменты приходится либо хранить данные в буфере в оперативной памяти, либо создавать новый файл и работать сразу с 2мя файлами. Модуль in_place берет на себя работу с временными файлами, благодаря чему новый файл будет носить такое же название. Для начала работы достаточно установить модуль: pip install in_place
Допустим, необходимо в файле с данными удалить все цифры, которые там встречаются, тогда можно выполнить следующий код, который заменит старый файл:
Исходный файл с грязным текстом Исходный файл с очищенным текстом
Пример с сохранением бэкапа исходного файла
Также класс InPlace может принимать еще несколько модификаторов:
— путь к оригиналу файла
pyarmor
Создадим в некоторой папке “pyarm” два файла с кодом, первый файл назовём “one_module.py” с кодом:
Далее зайдем в раздел “Obfuscate Script Wizard”, в нем пропишем путь к директории с файлами и основной файл:
Далее нажмем “next” и пропишем дополнительный настройки, что необходимо рекурсивно в папке обфусцировать все файлы:
И нажмем “obfuscate”. В папке “pyarm” появится папка “dist”, в которой будут лежать обфусцированые файлы. Посмотрим, что в них:
Можно запустить main.py и убедиться, что все работает, как надо. Алгоритм отработал так же, как и до изменения кода:
Pyarmor отлично справился с задачей сокрытия кода. Это не самый функциональный обфускатор, но его можно применять для базовой защиты некоторых кусков кода.
pyspellcheker
Пример использования библиотеки
Сразу стоит провести испытания по скорости исправления опечаток для 5000 слов:
Библиотека показала хорошие результаты, в среднем на одно слово будет тратиться 0.0006 секунд. Это означает, что данный модуль можно использовать в проектах и при это не бояться за замедление работы программы.
mimesis
Большое преимущество этого модуля состоит в том, что данные возвращаются в формате datetime объекта.
И это лишь малая часть тех данных, которые позволяет генерировать модуль. Как итог можно сказать, что модуль позволяет легко генерировать новые данные, которые в пару вызовов функций можно добавить к себе в приложение.
Заключение
Сообщество ежедневно улучшает уже имеющиеся библиотеки и создает абсолютно новые, поэтому в таком большом разнообразии каждый может найти для себя что-то полезное и упрощающее разработку.