Python ist eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene, die zu einem der führenden Namen in der Programmiergemeinschaft geworden ist. Es reicht von der Entwicklung vereinfachter Anwendungen bis zur Durchführung komplexer mathematischer Berechnungen mit gleicher Leichtigkeit.
Eine der führenden Programmiersprachen zu sein bedeutet, dass es nicht an großartigen Frameworks und Bibliotheken mangelt, mit denen man spielen kann. Eine Programmiersprachenbibliothek besteht einfach aus einer Reihe von Modulen und Funktionen, die bestimmte Vorgänge mit der Programmiersprache vereinfachen.
Hier sind 6 wichtige Python-Bibliotheken für die Python-Programmierung, die jeder Python-Entwickler oder Aspirant kennen muss:
Typ - Bibliothek für neuronale Netze
Erstveröffentlichung - März 2015
Keras wurde in Python geschrieben und ist eine Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke. Keras wurde speziell für das schnelle Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen entwickelt und legt großen Wert darauf, benutzerfreundlich, erweiterbar und modular zu sein.
Keras bietet nicht nur einen einfacheren Mechanismus zum Ausdrücken neuronaler Netze, sondern auch einige der besten Funktionen zum Kompilieren von Modellen, Verarbeiten von Datensätzen und Visualisieren von Diagrammen. Im Backend verwendet Keras entweder Theano oder TensorFlow.
Aufgrund der Tatsache, dass Keras mithilfe der Backend-Infrastruktur ein Berechnungsdiagramm erstellt und es dann zur Ausführung von Vorgängen verwendet, ist es langsamer als andere Bibliotheken für maschinelles Lernen. Trotzdem sind alle Modelle in Keras portabel.
Highlights :
- Einfach zu debuggen und zu erkunden, da es vollständig in Python geschrieben ist
- Enthält verschiedene Implementierungen der häufig verwendeten Bausteine für neuronale Netze, z. B. Aktivierungsfunktionen, Ebenen, Ziele und Optimierer
- Unglaubliche Ausdruckskraft und Flexibilität machen es ideal für innovative Forschung
- Bietet mehrere vorverarbeitete Datensätze und vorab trainierte Modelle wie Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet und VGG
- Bietet Unterstützung für fast alle Modelle neuronaler Netze, einschließlich Faltung, Einbettung, vollständige Verbindung, Pooling und wiederkehrende. Darüber hinaus können diese Modelle kombiniert werden, um noch komplexere Modelle zu entwickeln
- Läuft reibungslos sowohl auf der CPU als auch auf der GPU
Anwendungen :
- Bereits von Netflix, Square, Uber und Yelp verwendet
- Für Deep-Learning-Forschung. Von Forschern am CERN und der NASA übernommen
- Beliebt bei Startups, die Produkte entwickeln, die auf Deep Learning basieren
Typ - Technical Computing Library
Erstveröffentlichung - 1995 (As Numeric)
2006 (als NumPy)
NumPy wurde 2005 von Travis Oliphant erstellt, indem Funktionen der konkurrierenden Numarray-Bibliothek in die Numeric-Bibliothek integriert und umfangreiche Modifikationen vorgenommen wurden. Die kostenlose Open-Source-Bibliothek hat mehrere Mitwirkende aus der ganzen Welt.
Eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python, Tensor Flow und mehrere andere Bibliotheken verwenden die NumPy Python-Bibliothek intern, um mehrere Operationen an Tensoren auszuführen.
Highlights :
- Aktive Community-Unterstützung
- Völlig kostenlos und Open Source
- Komplexe Matrixoperationen wie die Matrixmultiplikation
Interaktiv und super einfach zu bedienen
Erleichtert komplexe mathematische Implementierungen
Einfach zu codieren mit verdaulichen Konzepten
Anwendungen :
- Zur Durchführung komplexer mathematischer Berechnungen
- Zum Ausdrücken von Bildern, Schallwellen und anderen Formen von binären Rohströmen als Array von reellen Zahlen in N-Dimension
- Für maschinelle Lernprojekte
Typ - Bildverarbeitungs- und Manipulationsbibliothek
Erstveröffentlichung - 1995 (als Python Imaging Library oder PIL)
2011 (als Kissen)
Pillow ist eine Python-Bibliothek, die fast so alt ist wie die Programmiersprache, für die sie entwickelt wurde. In Wirklichkeit ist Pillow eine Abzweigung für die PIL (Python Imaging Library). Die kostenlos zu verwendende Python-Bibliothek ist ein Muss zum Öffnen, Bearbeiten und Speichern einer Vielzahl von Bilddateien.
Pillow wurde in mehreren Linux-Distributionen, insbesondere in Debian und Ubuntu, als Ersatz für die ursprüngliche PIL übernommen. Es ist jedoch auch für MacOS und Windows verfügbar.
Highlights :
- Fügt Bildern Text hinzu
- Bildverbesserung und Filterung, einschließlich Unschärfe, Helligkeitsanpassung, Konturierung und Schärfung
- Maskierung und Transparenzhandhabung
- Manipulationen pro Pixel
- Bietet Unterstützung für eine Vielzahl von Bilddateiformaten, einschließlich BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM und TIFF. Bietet Unterstützung für das Erstellen neuer Dateidecoder, um die Bibliothek der Dateiformate zu erweitern, auf die zugegriffen werden kann
Anwendungen :
- Zur Bildbearbeitung und -verarbeitung
Typ - Spieleentwicklungsbibliothek
Erstveröffentlichung - April 2015
PYGLET ist eine plattformübergreifende Fenster- und Multimedia-Bibliothek für Python und ein beliebter Name für die Spieleentwicklung mit Python. Zusätzlich zu Spielen wurde die Bibliothek für die Erstellung visuell reichhaltiger Anwendungen entwickelt.
PYGLET unterstützt nicht nur die Fensterung, sondern auch das Laden von Bildern und Videos, das Abspielen von Sounds und Musik, OpenGL-Grafiken und die Ereignisbehandlung auf der Benutzeroberfläche.
Highlights :
- Nutzen Sie mehrere Fenster und Desktops mit mehreren Monitoren
- Laden Sie Bilder, Ton und Video in fast allen Formaten
- Keine externen Abhängigkeiten und Installationsanforderungen
- Wird unter der Open-Source-Lizenz von BSD bereitgestellt und kann daher sowohl für den persönlichen als auch für den kommerziellen Gebrauch verwendet werden
- Bietet Unterstützung für Python 2 und Python 3
Anwendungen :
- Zum Entwickeln visuell reichhaltiger Anwendungen
- Für die Spieleentwicklung
Typ - HTTP-Bibliothek
Erstveröffentlichung - Februar 2011
Requests ist eine Python-HTTP-Bibliothek, die darauf abzielt, HTTP-Anfragen einfacher und benutzerfreundlicher zu gestalten. Requests wurde von Kenneth Reitz und einigen anderen Mitwirkenden entwickelt und ermöglicht das Senden von HTTP / 1.1-Anfragen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Von Nike und Spotify bis hin zu Amazon und Microsoft nutzen Dutzende großer Unternehmen Anfragen intern, um besser mit HTTP umgehen zu können. Requests wurde vollständig in Python geschrieben und ist als kostenlose Open-Source-Bibliothek unter der Apache2-Lizenz verfügbar.
Highlights :
- Automatische Dekodierung von Inhalten
- Basic / Digest-Authentifizierung
- SSL-Überprüfung im Browser-Stil
- Chunked-Anfragen und Verbindungs-Timeouts
- Bietet Unterstützung für .netrc- und HTTP (S) -Proxy
- Sitzungen mit Cookie-Persistenz
- Unicode-Antwortkörper
Anwendungen :
- Ermöglicht das Senden von HTTP / 1.1-Anforderungen mit Python und das Hinzufügen von Inhalten wie Headern, Formulardaten und mehrteiligen Dateien
- Zum automatischen Hinzufügen von Abfragezeichenfolgen zu URLs
- Zur automatischen Formularcodierung der POST-Daten
Typ - Bibliothek für maschinelles Lernen
Erstveröffentlichung - November 2015
TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Python-Bibliothek, die eine Reihe von Datenfluss- und differenzierbaren Programmieraufgaben ausführen soll. Obwohl TensorFlow eine symbolische Mathematikbibliothek ist, ist es eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Die von Google Brain für den internen Gebrauch entwickelte Bibliothek wird vom Tech-Mogul sowohl für kommerzielle als auch für Forschungszwecke verwendet.
Tensoren sind N-dimensionale Matrizen, die Daten darstellen. Die TensorFlow-Bibliothek ermöglicht das Schreiben neuer Algorithmen mit einer großen Anzahl von Tensoroperationen.
Da neuronale Netze als Berechnungsgraphen ausgedrückt werden können, können sie mithilfe der TensorFlow-Bibliothek als eine Reihe von Operationen an Tensoren einfach implementiert werden.
Highlights :
- Ermöglicht die Visualisierung jedes einzelnen Teils des Diagramms
- Völlig kostenlos und Open Source
- Leicht trainierbar auf CPU und GPU für verteiltes Computing
- Humongous Community-Unterstützung
- Bietet Flexibilität in der Bedienbarkeit. Die am meisten benötigten Teile können eigenständig hergestellt werden
- Unterstützt das Training mehrerer neuronaler Netze und mehrerer GPUs, um effiziente Modelle auf großen Systemen zu erstellen
- Verwendet Techniken wie XLA, um lineare Algebraoperationen zu beschleunigen
Anwendungen :
- Für maschinelle Lernprojekte
- Für Projekte in neuronalen Netzen
- In automatisierter Bildunterschriften-Software wie DeepDream
- Maschinelles Lernen in Google-Produkten wie Google Fotos und Google Sprachsuche
Damit ist die Liste der 6 wichtigsten Python-Bibliotheken für die Python-Programmierung abgeschlossen. Welche Bibliotheken sollten / sollten es nicht in die Liste geschafft haben? Lass es uns in deinen Kommentaren wissen.
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