Блог
  • Разработка
5

Топ-10 библиотек для Python: что выбирают разработчики

Преимущества работы с языком программирования Python в его доступности и универсальности, в том числе работе на любой операционной системе или платформе. Масса готовых решений, представленных в Python libraries, помогают программистам избежать дублирования кода и написания однотипной логики приложений.

По данным исследования, проведенного JetBrains, Python занимает первое место по популярности среди языков программирования в областях data-аналитики, веб-разработки, машинного обучения, системного администрирования и других IT-сферах. 

В этой статье вы найдёте список популярных библиотек, которые завоевали признание среди IT-специалистов.  

NumPy

Это библиотека, которая предоставляет эффективные структуры данных для работы с многомерными массивами (ndarray) и множество функций для их обработки. Примеры использования NumPy:

Но это только небольшая часть возможностей библиотеки. Её активно применяют в научных и инженерных вычислениях, а также для обработки данных (например, линейная алгебра и преобразование Фурье) — идеально для проектов с искусственным интеллектом (ИИ).

Pandas

Ещё одна полезная библиотека Python для анализа и обработки информации — Pandas. Она предназначена для подготовки высокоуровневых наборов данных для машинного обучения и основывается на двух типах структур: сериях и DataFrame. Pandas широко применяется в финансовой, инженерной и статистической отраслях, так как предоставляет мощные структуры данных и инструменты для работы с таблицами, временными рядами и другими форматами данных. 

Рассмотрим пример кода:

TensorFlow

TensorFlow — открытая библиотека machine learning, разработанная Google, предоставляющая набор полезных инструментов для разработки и обучения разнообразных моделей machine learning и нейросетей. Широко используется исследователями и инженерами для классификации и регрессии, а также при обработке изображений и естественного языка.

Пример использования TensorFlow для создания и обучения простой нейросети для классификации изображений с использованием Keras API:

Преимущества TensorFlow:

  • Гибкость: TensorFlow позволяет создавать разнообразные модели — от простых однослойных персептронов до сложных глубоких нейронных сетей при помощи API для определения архитектуры.

  • Автоматическое дифференцирование, способное вычислять градиенты для обновления параметров моделей во время обучения.

  • Высокая производительность: TensorFlow предоставляет возможность оптимизации вычислений для использования на CPU или GPU, что обеспечивает высокую скорость обучения моделей.

  • TensorBoard: инструмент визуализации, интегрированный с TensorFlow, который помогает анализировать ход обучения, визуализировать архитектуру модели и многое другое.

  • Поддержка различных платформ: TensorFlow используется на настольных компьютерах, серверах и мобильных устройствах.

Это простой пример применения TensorFlow, с его помощью также можно реализовывать функциональность для более сложных задач и архитектур моделей. Библиотеку поддерживает обширное сообщество и документация, что делает процесс изучения и использования более удобным.

Scikit-learn

Scikit-learn (или sklearn) — библиотека для работы с технологией machine learning. Внутри множество инструментов для обучения машин с учителем и без, включает классификацию, регрессию, кластеризацию, выборку и многие другие методы.

Пример классификации с использованием метода опорных векторов (SVM):

Библиотека вмещает богатый выбор алгоритмов и инструментов для машинного обучения, которые позволяют решать разнообразные задачи, а также может использоваться для интеллектуального анализа данных и моделирования.

Simplejson

Simplejson — достаточно быстрый, точный и гибкий кодировщик и декодировщик JSON. Поддерживает Python 3.3+ и сохраняет обратную совместимость с Python 2.5.

Simplejson не требует внешних зависимостей, а в его состав входят расширения на языке C, обеспечивающие высокую производительность обработки данных. Помимо использования кодировки UTF-8 по умолчанию декодер Simplejson способен оперировать строками JSON для сериализации объектов, которые иначе не поддерживаются.

Библиотека Simplejson предоставляет возможность дополнительной обработки JSON-объектов с использованием аргументов object_hook или object_pairs_hook и значительно упрощает реализацию протоколов, таких как JSON-RPC.

Пример использования библиотеки Simplejson для кодирования и декодирования JSON в Python:

Этот код создаёт словарь, кодирует его в формат JSON с помощью json.dumps() и затем декодирует обратно в словарь с помощью json.loads().

Requests

Имея более чем 50 тысяч звёзд на GitHub и тысячи ежедневных скачиваний, библиотека Requests занимает высокое положение среди самых популярных и полезных инструментов для разработки на Python. Программа значительно упрощает монотонные задачи и автоматизирует важные операции. Позволяет добавлять запросы к URL, обеспечивает защиту данных с помощью шифрования форм передачи, поддерживает стабильные HTTP-соединения и объединяет их для оптимальной производительности, используя urllib3.

С помощью Requests разработка становится более лёгкой и приятной, библиотека автоматически расшифровывает контент. Это лишь малая часть возможностей: GitHub также предоставляет функции загрузки, включая журнал аутентификации, элегантные пары «ключ — значение» для кук, поддержку Unicode для атрибута body объекта response, способность потоковой загрузки, контроль таймаутов соединения и поддержку файла .netrc.

Requests — неотъемлемый инструмент для любого веб-проекта, который значительно облегчает задачи разработки и обеспечивает эффективное взаимодействие с веб-серверами. Пример простого кода с использованием библиотеки Requests для выполнения HTTP GET-запроса:

В этом примере мы импортируем библиотеку requests, выполняем GET-запрос по указанному URL и проверяем статус-код ответа. Если он равен 200, выводим содержимое в формате JSON. В противном случае выводим сообщение об ошибке.

PyTorch

Открытая библиотека Python для работы с machine learning на базе фреймворка языка программирования C Torch. В основном она используется в приложениях ML, которые включают обработку естественного языка или компьютерное зрение. PyTorch известен тем, что быстро обрабатывает большие плотные наборы данных и графики.

Вот простой пример кода на PyTorch для создания и обучения нейронной сети с одним скрытым слоем:

Не забудьте подставить реальные данные, если у вас есть какие-либо подходящие дата-сеты для обучения.

Matplotlib

Matplotlib — библиотека для создания различных видов графиков и визуализации данных в Python. Вот пример кода для создания простого графика с использованием Matplotlib:

В этом куске кода мы импортировали matplotlib.pyplot как plt, создали данные x и y, построили линейный график, добавили заголовок, подписи к осям и легенду, а затем отобразили график с помощью plt.show().

Matplotlib предоставляет огромные возможности для настройки графиков, включая разные типы, цвета, стили линий, аннотации и многое другое.

Scrapy

Scrapy — мощный фреймворк для извлечения данных с веб-сайтов, позволяющий создавать веб-пауков (спайдеров), которые могут автоматически обходить сайты, извлекать информацию и сохранять её в структурированном формате. Пример кода, демонстрирующий базовый способ использования Scrapy:

В этом примере создаётся класс QuotesSpider, который наследуется от scrapy.Spider. Определяется имя паука и начальные URL для обхода. Метод parse обрабатывает ответы от сайта, используя селекторы CSS для извлечения данных.

Scrapy также предоставляет возможности для обработки запросов и ошибок, управления cookies и многие другие функции.

Tkinter

Tkinter — стандартная библиотека Python для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI), которая предоставляет набор виджетов (элементов интерфейса) и методов для создания окон, кнопок и полей ввода. Рассмотрим простой пример кода, чтобы показать, как использовать Tkinter: