مرحبا يا هبر! أقدم لكم ترجمة المقال "
6 مكتبات بيثون الأساسية لبرمجة بيثون " بواسطة
VijayDeveloper .
Python (python) هي لغة برمجة للأغراض العامة رفيعة المستوى والتي أصبحت واحدة من اللغات الرائدة والأكثر شعبية في مجتمع المبرمجين. وفقًا لقدراتها ، يتم تصنيفها من تطوير تطبيقات مبسطة إلى حسابات رياضية معقدة بنفس المستوى من التعقيد.
كونها واحدة من لغات البرمجة الرائدة ، لديها العديد من الأطر (منصات لبناء التطبيقات) والمكتبات التي يمكنك استخدامها. مكتبة لغة البرمجة هي ببساطة مجموعة من الوحدات والوظائف التي تسهل بعض العمليات المحددة باستخدام لغة البرمجة هذه.
لذلك ، إليك 6 مكتبات برمجة Python يجب على كل مطور Python معرفتها:
• كراس
اكتب - مكتبة الشبكة العصبية.
الإصدار الأولي هو مارس 2015.
Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة مكتوبة في بيثون. إنه يهدف إلى العمل التشغيلي مع شبكات التعلم العميقة ، بينما يتم تصميمه ليكون مضغوطًا ، قابلًا للتوسعة وقابل للتوسيع.
بالإضافة إلى توفير آلية أكثر بساطة للتعبير عن الشبكات العصبية ، تقدم Keras أيضًا بعضًا من أفضل الميزات لتجميع النماذج ومعالجة مجموعات البيانات وتصور الرسوم البيانية. على الواجهة الخلفية (الخادم) ، يستخدم Keras إما Theano أو TensorFlow.
نظرًا لحقيقة قيام Keras بإنشاء رسم بياني حسابي باستخدام البنية التحتية للخادم ، ثم استخدامه لإجراء عمليات ، فإنه يعمل ببطء أكثر من مكتبات التعلم الآلي الأخرى. ومع ذلك ، فإن جميع الموديلات في Keras محمولة.
الميزات:
- من السهل التصحيح والبحث ، كما هو مكتوب بالكامل في بيثون.
- يحتوي على العديد من تطبيقات لبنات البناء المستخدمة على نطاق واسع للشبكات العصبية ، مثل وظائف التنشيط والمستويات والأهداف والمحسن.
- التعبيرات والمرونة المذهلة تجعلها مثالية للبحث المبتكر.
- وهو يوفر العديد من مجموعات البيانات التي تم تجهيزها مسبقًا والنماذج التي تم تدريبها مسبقًا ، مثل Inception و MNIST و ResNet و SqueezeNet و VGG.
- يوفر الدعم لجميع نماذج الشبكات العصبية تقريبًا ، بما في ذلك التلافيفي ، والمضمّن ، والمتصل تمامًا ، والتجميع والمتكرر. علاوة على ذلك ، يمكن دمج هذه النماذج لتطوير نماذج أكثر تعقيدًا.
- إنه يعمل على وحدة المعالجة المركزية (المعالج المركزي) وعلى وحدة معالجة الرسومات (جوهر المعالج)
النطاق:
- Netflix و Square و Uber و Yelp قيد الاستخدام بالفعل.
- للبحوث التعلم العميق. الذي اعتمده الباحثون في سيرن وناسا.
- شعبية بين الشركات الناشئة تطوير منتجات التعلم العميق.
• NumPy
النوع - مكتبة الحوسبة التقنية.
الإصدار الأولي هو 1995 (مثل رقمي).
2006 (مثل NumPy).
تم إنشاء NumPy بواسطة Travis Oliphant في عام 2005 من خلال دمج ميزات مكتبة Numarray المنافسة في المكتبة الرقمية وتطبيق تعديلات شاملة. تحتوي المكتبة المجانية مفتوحة المصدر على العديد من المساهمين من جميع أنحاء العالم.
تستخدم مكتبة NumPy Python داخليًا واحدة من مكتبات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا في Python و TensorFlow والعديد من المكتبات الأخرى داخليًا لتنفيذ عدة عمليات tensor.
الميزات:
- دعم المجتمع النشط
- خالية تماما ومفتوحة المصدر
- عمليات المصفوفة المعقدة مثل ضرب المصفوفة
- التفاعلية والسوبر سهلة الاستخدام.
- يسهل التطبيقات الرياضية المعقدة
- من السهل رمز مع مفاهيم قابلة للقراءة
النطاق:
- لأداء الحسابات الرياضية المعقدة
- لتمثيل الصور والموجات الصوتية وغيرها من أشكال التدفقات الأولية الثنائية في شكل مجموعة من الأرقام الحقيقية في N-dimensional
- لمشاريع التعلم الآلي
• وسادة
النوع - مكتبة معالجة الصور
الإصدار الأولي - 1995 (مثل مكتبة بيثون للتصوير أو PIL)
2011 (مثل وسادة)
Pillow هي مكتبة بيثون قديمة قدم لغة البرمجة التي طورت من أجلها. في الحقيقة ، الوسادة هي شوكة لـ PIL (مكتبة بيثون للتصوير). هناك حاجة إلى مكتبة Python المستخدمة بحرية لفتح مجموعة متنوعة من ملفات الصور ومعالجتها وحفظها.
لقد تم اعتماد Pillow (استبدال) لـ PIL الأصلي في العديد من توزيعات Linux ، ولا سيما Debian و Ubuntu. ومع ذلك ، فهو متاح أيضًا لنظامي MacOS و Windows.
الميزات:
- يضيف النص إلى الصور
- تحسين الصورة وفلترتها ، بما في ذلك الضبابية وضبط السطوع والالتفاف والحدة
- التمويه والشفافية
- بكسل التلاعب
- يوفر الدعم للعديد من تنسيقات ملفات الصور ، بما في ذلك BMP و GIF و JPEG و PNG و PPM و TIFF. يوفر الدعم لإنشاء وحدات فك ترميز ملفات جديدة لتوسيع مكتبة تنسيقات الملفات المتوفرة.
النطاق:
• PYGLET
مكتبة تطوير الألعاب
الإصدار الأولي - أبريل 2015
PYGLET ، مكتبة الوسائط المتعددة والمحاصيل متعددة الوسائط لـ Python ، هي اسم شائع لتطوير الألعاب باستخدام Python. بالإضافة إلى الألعاب ، تم تصميم المكتبة لإنشاء تطبيقات غنية بصريًا.
بالإضافة إلى دعم الإطارات ، توفر PYGLET دعمًا لتحميل الصور ومقاطع الفيديو وتشغيل الأصوات والموسيقى ورسومات OpenGL ومعالجة أحداث واجهة المستخدم.
الميزات:
- باستخدام نوافذ متعددة وأسطح المكتب مع شاشات متعددة
- قم بتنزيل الصور والصوت والفيديو بجميع التنسيقات تقريبًا
- لا التبعيات الخارجية أو متطلبات التثبيت
- المقدمة بموجب ترخيص بي إس دي مفتوح المصدر ، وبالتالي يمكن استخدامه بحرية للأغراض الشخصية والتجارية.
- يوفر الدعم لكل من Python 2 و Python 3
النطاق:
- لتطوير التطبيقات الغنية بصريا
- لتطوير اللعبة
• طلبات
النوع - مكتبة HTTP
الإصدار الأولي - فبراير 2011
طلبات - مكتبة بيثون بيثون ، مصممة لجعل طلبات HTTP أسهل وأكثر راحة. تم تطويره بواسطة Kenneth Reitz والعديد من المساهمين الآخرين ، ويتيح لك الطلبات إرسال طلبات HTTP / 1.1 دون تدخل بشري.
من Nike و Spotify إلى Amazon و Microsoft ، تستخدم العشرات من المؤسسات الكبيرة الاستعلامات داخليًا للتعامل بشكل أفضل مع HTTP. طلبات مكتوبة بالكامل في بيثون ، تتوفر الطلبات كمكتبة حرة مفتوحة المصدر تحت رخصة Apache2.
الميزات:
- محتوى فك التشفير التلقائي
- المصادقة الأساسية / الخلاصة
- التحقق من صحة SSL على نمط المتصفح
- الطلبات الجزئية ومهلة الاتصال
- يوفر الدعم لوكلاء .netrc و HTTP (S)
- جلسات ملفات تعريف الارتباط
- يونيكود استجابة الجسم
النطاق:
- يتيح لك إرسال طلبات HTTP / 1.1 باستخدام Python وإضافة محتوى مثل الرؤوس وبيانات النماذج والملفات متعددة الأجزاء
- لإضافة سلاسل الاستعلام تلقائيًا في عنوان URL
- لترميز POST للبيانات تلقائيًا
• TensorFlow
مكتبة النوع - تعلم الآلة
الإصدار الأولي - نوفمبر 2015
TensorFlow هي مكتبة Python مجانية مفتوحة المصدر مصممة لحل عدد من المهام المتعلقة بتدفق البيانات والبرمجة المختلفة. ومع ذلك ، فإن مكتبة TensorFlow للرياضيات الرمزية هي واحدة من مكتبات التعلم الآلي الأكثر استخدامًا في Python.
تم تطوير المكتبة بواسطة Google Brain للاستخدام الداخلي ، وتستخدم المكتبة لأغراض تجارية وبحوثية.
Tensor هي مصفوفات N- الأبعاد التي تمثل البيانات. تتيح لك مكتبة TensorFlow كتابة خوارزميات جديدة تتضمن عددًا كبيرًا من عمليات التينسور.
نظرًا لأنه يمكن التعبير عن الشبكات العصبية كرسومات بيانية حسابية ، يمكن تنفيذها بسهولة باستخدام مكتبة TensorFlow كسلسلة من العمليات على التنسورات.
الميزات:
- يتيح لك تصور كل جزء من الرسم البياني.
- خالية تماما ومفتوحة المصدر
- سهلة التعلم على وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية) و GPU (المعالج الأساسي) للحوسبة الموزعة
- دعم المجتمع الكبير
- يوفر مرونة في أدائه. الأجزاء الأكثر حاجة يمكن أن تكون قائمة بذاتها
- يدعم تدريب العديد من الشبكات العصبية ووحدات معالجة الرسومات المتعددة لإنشاء نماذج فعالة في النظم الكبيرة
- يستخدم أساليب مثل XLA لتسريع عمليات الجبر الخطي
النطاق:
- لمشاريع التعلم الآلي
- لمشاريع الشبكة العصبية
- في برنامج التعليق الآلي مثل DeepDream
- التعلم الآلي على منتجات Google مثل صور Google و Google Voice Search
وبذلك تنتهي قائمة 6 مكتبات بيثون الرئيسية لبرمجة بيثون. ما هي المكتبات التي يجب / لا ينبغي أن تكون في هذه القائمة؟ اسمحوا لنا أن نعرف في تعليقاتكم.
تعلم بايثون الآن وقد تأتي القوة معك!