Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que se ha convertido en uno de los principales nombres de la comunidad de programación. Se extiende desde la capacidad de desarrollar aplicaciones simplistas hasta la realización de cálculos matemáticos complejos con el mismo nivel de facilidad.
Ser uno de los principales lenguajes de programación significa que no hay escasez de grandes marcos y bibliotecas disponibles para jugar. Una biblioteca de lenguaje de programación es simplemente un conjunto de módulos y funciones que facilita algunas operaciones específicas usando el lenguaje de programación.
Entonces, aquí hay 6 bibliotecas de Python esenciales para la programación de Python que todo desarrollador o aspirante de Python debe conocer:
Tipo - Biblioteca de redes neuronales
Lanzamiento inicial : marzo de 2015
Escrito en Python, Keras es una biblioteca de red neuronal de código abierto. Diseñado especialmente para permitir la experimentación rápida con redes neuronales profundas, Keras prioriza por ser fácil de usar, extensible y modular.
Además de proporcionar un mecanismo más fácil para expresar redes neuronales, Keras también ofrece algunas de las mejores características para compilar modelos, procesar conjuntos de datos y visualizar gráficos. En el backend, Keras utiliza Theano o TensorFlow.
Debido al hecho de que Keras crea un gráfico de cálculo mediante el uso de infraestructura de back-end y luego lo utiliza para realizar operaciones, es más lento que otras bibliotecas de aprendizaje automático. Sin embargo, todos los modelos en Keras son portátiles.
Destacados :
- Fácil de depurar y explorar, ya que está completamente escrito en Python
- Presenta varias implementaciones de los bloques de construcción de redes neuronales de uso común, como funciones de activación, capas, objetivos y optimizadores
- La increíble expresividad y flexibilidad lo hacen ideal para la investigación innovadora.
- Ofrece varios conjuntos de datos preprocesados y modelos previamente entrenados como Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet y VGG
- Proporciona soporte para casi todos los modelos de redes neuronales, incluidos los convolucionales, de inserción, totalmente conectados, agrupados y recurrentes. Además, estos modelos se pueden combinar para desarrollar modelos aún más complejos.
- Funciona sin problemas tanto en la CPU como en la GPU
Aplicaciones :
- Ya utilizado por Netflix, Square, Uber y Yelp
- Para la investigación de aprendizaje profundo. Adoptado por investigadores del CERN y la NASA.
- Popular entre las startups que desarrollan productos basados en el aprendizaje profundo
Tipo - Biblioteca de informática técnica
Lanzamiento inicial - 1995 (como numérico)
2006 (como NumPy)
NumPy fue creado por Travis Oliphant en 2005 al incorporar características de la biblioteca rival de Numarray en la biblioteca numérica y aplicar modificaciones extensas. La biblioteca gratuita y de código abierto tiene varios contribuyentes de todo el mundo.
Una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares en Python, Tensor Flow y varias otras bibliotecas hacen uso de la biblioteca NumPy Python internamente para realizar múltiples operaciones en tensores.
Destacados :
- Apoyo comunitario activo
- Completamente libre y de código abierto
- Operaciones matriciales complejas, como la multiplicación matricial
Interactivo y súper fácil de usar.
Facilita implementaciones matemáticas complejas
Fácil de codificar con conceptos digeribles
Aplicaciones :
- Para realizar cálculos matemáticos complejos
- Para expresar imágenes, ondas de sonido y otras formas de flujos sin procesar binarios como una matriz de números reales en N-dimensional
- Para proyectos de aprendizaje automático
Tipo : biblioteca de procesamiento y manipulación de imágenes
Versión inicial : 1995 (como Python Imaging Library o PIL)
2011 (como almohada)
Pillow es una biblioteca de Python que es casi tan antigua como el lenguaje de programación para el que fue desarrollada. En realidad, Pillow es una bifurcación para la PIL (Python Imaging Library). La biblioteca Python de uso gratuito es imprescindible para abrir, manipular y guardar una amplia gama de archivos de imagen.
Pillow ha sido adoptado como el reemplazo del PIL original en varias distribuciones de Linux, especialmente Debian y Ubuntu. Sin embargo, también está disponible para MacOS y Windows.
Destacados :
- Agrega texto a las imágenes
- Mejora y filtrado de imágenes, incluyendo desenfoque, ajuste de brillo, contornos y nitidez.
- Enmascaramiento y manejo de transparencias
- Manipulaciones por píxel
- Proporciona soporte para una gran cantidad de formatos de archivo de imagen, incluidos BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM y TIFF. Proporciona soporte para crear nuevos decodificadores de archivos para expandir la biblioteca de formatos de archivo accesibles
Aplicaciones :
- Para manipulación y procesamiento de imágenes.
Tipo - Biblioteca de desarrollo de juegos
Lanzamiento inicial - abril de 2015
PYGLET, una biblioteca multimedia y de ventanas multiplataforma para Python, es un nombre popular cuando se trata del desarrollo de juegos con Python. Además de los juegos, la biblioteca está desarrollada para crear aplicaciones visualmente ricas.
Además de admitir ventanas, PYGLET brinda soporte para cargar imágenes y videos, reproducir sonidos y música, gráficos OpenGL y manejo de eventos de interfaz de usuario.
Destacados :
- Aproveche múltiples ventanas y escritorios de monitores múltiples
- Cargue imágenes, sonido y video en casi todos los formatos
- Sin dependencias externas y requisitos de instalación
- Proporcionado bajo la licencia de código abierto BSD, por lo tanto, es gratuito para uso personal y comercial
- Proporciona soporte para Python 2 y Python 3
Aplicaciones :
- Para desarrollar aplicaciones visualmente ricas
- Para el desarrollo del juego
Tipo - Biblioteca HTTP
Lanzamiento inicial - febrero de 2011
Solicitudes HTTP, una biblioteca Python, tiene como objetivo hacer que las solicitudes HTTP sean más simples y amigables para los humanos. Desarrollado por Kenneth Reitz y algunos otros colaboradores, Requests permite enviar solicitudes HTTP / 1.1 sin requerir intervención humana.
Desde Nike y Spotify hasta Amazon y Microsoft, docenas de grandes organizaciones hacen uso de las solicitudes internamente para tratar mejor el HTTP. Escrito completamente en Python, Requests está disponible como una biblioteca gratuita de código abierto bajo la licencia Apache2.
Destacados :
- Decodificación automática de contenido
- Autenticación básica / resumen
- Verificación SSL estilo navegador
- Solicitudes fragmentadas y tiempos de espera de conexión
- Proporciona soporte para .netrc y proxy HTTP (S)
- Sesiones con persistencia de cookies.
- Cuerpos de respuesta Unicode
Aplicaciones :
- Permite enviar solicitudes HTTP / 1.1 utilizando Python y agregar contenido como encabezados, datos de formulario y archivos de varias partes
- Para agregar automáticamente cadenas de consulta a las URL
- Para codificar de forma automática los datos POST
Tipo : biblioteca de aprendizaje automático
Lanzamiento inicial - noviembre de 2015
TensorFlow es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto destinada a lograr un rango de flujo de datos y tareas de programación diferenciables. Aunque es una biblioteca matemática simbólica, TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje automático de Python más utilizadas.
Desarrollada por Google Brain para uso interno, la biblioteca es utilizada tanto para fines comerciales como de investigación por el magnate de la tecnología.
Los tensores son matrices N-dimensionales que representan datos. La biblioteca TensorFlow permite escribir nuevos algoritmos que involucran un gran número de operaciones de tensor.
Debido a que las redes neuronales pueden expresarse como gráficos computacionales, pueden implementarse fácilmente utilizando la biblioteca TensorFlow como una serie de operaciones en tensores.
Destacados :
- Permite visualizar cada parte del gráfico
- Completamente libre y de código abierto
- Fácilmente entrenable en CPU y GPU para computación distribuida
- Gran apoyo comunitario
- Ofrece flexibilidad en su operatividad. Las piezas que más se requieren pueden hacerse de forma independiente
- Admite la capacitación de múltiples redes neuronales y múltiples GPU para hacer modelos eficientes en sistemas a gran escala
- Utiliza técnicas como XLA para acelerar las operaciones de álgebra lineal.
Aplicaciones :
- Para proyectos de aprendizaje automático
- Para proyectos de redes neuronales
- En software automatizado de subtítulos de imágenes como DeepDream
- Aprendizaje automático en productos de Google, como Google Photos y Google Voice Search
Eso termina la lista de las 6 bibliotecas esenciales de Python para la programación de Python. ¿Qué bibliotecas deberían / no deberían haber llegado a la lista? Háganos saber en sus comentarios.
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