Python est un langage de programmation polyvalent de haut niveau qui est devenu l'un des principaux noms de la communauté de programmation. Il va de la capacité de développer des applications simplistes à effectuer des calculs mathématiques complexes avec un niveau de facilité égal.
Être l'un des principaux langages de programmation signifie qu'il n'y a pas de pénurie de grands cadres et bibliothèques disponibles pour jouer avec. Une bibliothèque de langage de programmation est simplement un ensemble de modules et de fonctions qui facilite certaines opérations spécifiques à l'aide du langage de programmation.
Voici donc 6 bibliothèques Python essentielles pour la programmation Python que tout développeur ou aspirant Python doit connaître:
Type - Bibliothèque de réseaux de neurones
Version initiale - mars 2015
Écrit en Python, Keras est une bibliothèque de réseau de neurones open source. Conçu spécialement pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds, Keras priorise pour être convivial, extensible et modulaire.
En plus de fournir un mécanisme plus facile pour exprimer des réseaux de neurones, Keras offre également certaines des meilleures fonctionnalités pour la compilation de modèles, le traitement de jeux de données et la visualisation de graphiques. Sur le backend, Keras utilise Theano ou TensorFlow.
Du fait que Keras crée un graphe de calcul en utilisant une infrastructure dorsale et l'utilise ensuite pour effectuer des opérations, il est plus lent que les autres bibliothèques d'apprentissage automatique. Néanmoins, tous les modèles de Keras sont portables.
Faits saillants :
- Facile à déboguer et à explorer car il est entièrement écrit en Python
- Comprend plusieurs implémentations des blocs de construction de réseau neuronal couramment utilisés tels que les fonctions d'activation, les couches, les objectifs et les optimiseurs
- Une expressivité et une flexibilité incroyables le rendent idéal pour la recherche innovante
- Offre plusieurs jeux de données prétraités et des modèles pré-formés comme Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet et VGG
- Prend en charge presque tous les modèles de réseaux de neurones, y compris convolutionnels, incorporés, entièrement connectés, regroupés et récurrents. De plus, ces modèles peuvent être combinés pour développer des modèles encore plus complexes
- Fonctionne sans problème sur le CPU ainsi que sur le GPU
Applications :
- Déjà utilisé par Netflix, Square, Uber et Yelp
- Pour la recherche d'apprentissage en profondeur. Adopté par des chercheurs du CERN et de la NASA
- Populaire parmi les startups développant des produits basés sur le deep learning
Type - Bibliothèque d'informatique technique
Version initiale - 1995 (sous forme numérique)
2006 (comme NumPy)
NumPy a été créé par Travis Oliphant en 2005 en incorporant des fonctionnalités de la bibliothèque Numarray rivale dans la bibliothèque Numeric et en appliquant des modifications importantes. La bibliothèque gratuite et open-source compte plusieurs contributeurs du monde entier.
L'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires en Python, Tensor Flow et plusieurs autres bibliothèques utilisent la bibliothèque NumPy Python en interne afin d'effectuer plusieurs opérations sur les tenseurs.
Faits saillants :
- Soutien communautaire actif
- Entièrement gratuit et open source
- Opérations matricielles complexes, telles que la multiplication matricielle
Interactive et super facile à utiliser
Facilite les implémentations mathématiques complexes
Facile à coder avec des concepts digestes
Applications :
- Pour effectuer des calculs mathématiques complexes
- Pour exprimer des images, des ondes sonores et d'autres formes de flux bruts binaires sous forme de tableau de nombres réels en N dimensions
- Pour les projets d'apprentissage automatique
Type - Bibliothèque de traitement et de manipulation d'images
Version initiale - 1995 (en tant que bibliothèque d'imagerie Python ou PIL)
2011 (Comme oreiller)
Pillow est une bibliothèque Python presque aussi ancienne que le langage de programmation pour lequel elle a été développée. En réalité, Pillow est un fork de la PIL (Python Imaging Library). La bibliothèque Python gratuite est un incontournable pour ouvrir, manipuler et enregistrer une gamme variée de fichiers image.
Pillow a été adopté en remplacement du PIL d'origine dans plusieurs distributions Linux, notamment Debian et Ubuntu. Néanmoins, il est également disponible pour MacOS et Windows.
Faits saillants :
- Ajoute du texte aux images
- Amélioration et filtrage des images, y compris le flou, le réglage de la luminosité, le contour et la netteté
- Masquage et gestion de la transparence
- Manipulations par pixel
- Prend en charge une multitude de formats de fichiers image, notamment BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM et TIFF. Fournit un support pour la création de nouveaux décodeurs de fichiers afin d'étendre la bibliothèque de formats de fichiers accessibles
Applications :
- Pour la manipulation et le traitement d'images
Type - Bibliothèque de développement de jeux
Version initiale - avril 2015
Bibliothèque de fenêtrage et multimédia multiplateforme pour Python, PYGLET est un nom populaire en matière de développement de jeux utilisant Python. En plus des jeux, la bibliothèque est développée pour créer des applications visuellement riches.
En plus de prendre en charge le fenêtrage, PYGLET prend en charge le chargement d'images et de vidéos, la lecture de sons et de musique, les graphiques OpenGL et la gestion des événements de l'interface utilisateur.
Faits saillants :
- Tirez parti de plusieurs fenêtres et de plusieurs bureaux
- Chargez des images, du son et de la vidéo dans presque tous les formats
- Pas de dépendances externes ni d'exigences d'installation
- Fourni sous la licence open source BSD, donc gratuit pour une utilisation à des fins personnelles et commerciales
- Prise en charge de Python 2 et Python 3
Applications :
- Pour développer des applications visuellement riches
- Pour le développement de jeux
Type - Bibliothèque HTTP
Version initiale - février 2011
Une bibliothèque HTTP Python, Requests vise à rendre les requêtes HTTP plus simples et plus conviviales. Développé par Kenneth Reitz et quelques autres contributeurs, Requests permet d'envoyer des requêtes HTTP / 1.1 sans nécessiter d'intervention humaine.
De Nike et Spotify à Amazon et Microsoft, des dizaines de grandes organisations utilisent les demandes en interne pour mieux gérer le HTTP. Écrit entièrement en Python, Requests est disponible en tant que bibliothèque open source gratuite sous la licence Apache2.
Faits saillants :
- Décodage automatique du contenu
- Authentification de base / condensée
- Vérification SSL de type navigateur
- Demandes fragmentées et délais de connexion
- Prend en charge le proxy .netrc et HTTP (S)
- Sessions avec persistance des cookies
- Corps de réponse Unicode
Applications :
- Permet d'envoyer des requêtes HTTP / 1.1 à l'aide de Python et d'ajouter du contenu tel que des en-têtes, des données de formulaire et des fichiers en plusieurs parties
- Pour ajouter automatiquement des chaînes de requête aux URL
- Pour encoder automatiquement les données POST
Type - Bibliothèque d'apprentissage automatique
Version initiale - novembre 2015
TensorFlow est une bibliothèque Python gratuite et open-source destinée à accomplir une gamme de flux de données et de tâches de programmation différenciables. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque mathématique symbolique, TensorFlow est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique Python les plus utilisées.
Développée par Google Brain pour un usage interne, la bibliothèque est utilisée à des fins commerciales et de recherche par le magnat de la technologie.
Les tenseurs sont des matrices à N dimensions qui représentent des données. La bibliothèque TensorFlow permet d'écrire de nouveaux algorithmes impliquant un grand nombre d'opérations de tenseur.
Parce que les réseaux de neurones peuvent être exprimés sous forme de graphiques de calcul, ils peuvent être facilement mis en œuvre en utilisant la bibliothèque TensorFlow comme une série d'opérations sur les tenseurs.
Faits saillants :
- Permet de visualiser chaque partie du graphique
- Entièrement gratuit et open source
- Facilement entraînable sur CPU et GPU pour l'informatique distribuée
- Un énorme soutien communautaire
- Offre une flexibilité dans son opérabilité. Les pièces les plus nécessaires peuvent être rendues autonomes
- Prend en charge la formation de plusieurs réseaux de neurones et de plusieurs GPU pour créer des modèles efficaces sur des systèmes à grande échelle
- Utilise des techniques similaires à XLA pour accélérer les opérations d'algèbre linéaire
Applications :
- Pour les projets d'apprentissage automatique
- Pour les projets de réseaux de neurones
- Dans un logiciel de sous-titrage d'images comme DeepDream
- Apprentissage automatique dans les produits Google, tels que Google Photos et Google Voice Search
Cela termine la liste des 6 bibliothèques Python essentielles pour la programmation Python. Quelles bibliothèques devraient / n'auraient pas dû figurer dans la liste? Faites-le nous savoir dans vos commentaires.
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