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6 Bibliothèques Python Essentielles pour la Programmation Python " par
VijayDeveloper .
Python (python) est un langage de programmation polyvalent de haut niveau qui est devenu l'un des principaux et des plus populaires de la communauté des programmeurs. Selon ses capacités, il est classé du développement d'applications simplifiées aux calculs mathématiques complexes avec le même niveau de complexité.
Étant l'un des principaux langages de programmation, il dispose de nombreux cadres (plates-formes pour la création d'applications) et de bibliothèques que vous pouvez utiliser. Une bibliothèque de langages de programmation est simplement un ensemble de modules et de fonctions qui facilitent certaines opérations spécifiques à l'aide de ce langage de programmation.
Voici donc 6 grandes bibliothèques de programmation Python que tout développeur Python devrait connaître:
• Keras
Type - bibliothèque de réseaux de neurones.
La version initiale est mars 2015.
Keras est une bibliothèque de réseau de neurones ouverte écrite en Python. Il est destiné au travail opérationnel avec des réseaux d'apprentissage en profondeur, tout en étant conçu pour être compact, modulaire et extensible.
En plus de fournir un mécanisme plus simple 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 (serveur), Keras utilise Theano ou TensorFlow.
Étant donné que Keras crée un graphe de calcul à l'aide de l'infrastructure du serveur, puis l'utilise pour effectuer des opérations, il fonctionne plus lentement que les autres bibliothèques d'apprentissage automatique. Cependant, tous les modèles de Keras sont portables.
Caractéristiques:
- Il est facile à déboguer et à rechercher, car il est entièrement écrit en Python.
- Contient de nombreuses implémentations de blocs de construction largement utilisés des réseaux de neurones, tels que les fonctions d'activation, les niveaux, les objectifs et les optimiseurs.
- Une expressivité et une flexibilité incroyables le rendent idéal pour la recherche innovante.
- Il propose plusieurs jeux de données prétraités et modèles pré-formés, tels que Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet et VGG.
- Prend en charge presque tous les modèles de réseaux de neurones, y compris convolutionnels, intégrés, entièrement connectés, regroupés et récurrents. De plus, ces modèles peuvent être combinés pour développer des modèles encore plus complexes.
- Il fonctionne à la fois sur le CPU (processeur central) et sur le GPU (processeur core)
Portée:
- Netflix, Square, Uber et Yelp sont déjà utilisés.
- Pour la recherche d'apprentissage en profondeur. Adopté par des chercheurs du CERN et de la NASA.
- Populaire parmi les startups développant des produits d'apprentissage profond.
• NumPy
Type - bibliothèque informatique technique.
La version initiale est 1995 (sous forme numérique).
2006 (comme NumPy).
NumPy a été créé par Travis Oliphant en 2005 en incorporant les fonctions de la bibliothèque Numarray concurrente dans la bibliothèque Numeric et en appliquant des modifications importantes. La bibliothèque open source gratuite compte plusieurs contributeurs du monde entier.
L'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires en Python, TensorFlow et plusieurs autres bibliothèques utilise la bibliothèque NumPy Python en interne pour effectuer plusieurs opérations de tenseur.
Caractéristiques:
- 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 lisibles
Portée:
- Pour effectuer des calculs mathématiques complexes
- Représenter des images, des ondes sonores et d'autres formes de flux bruts binaires sous la forme d'un tableau de nombres réels en N dimensions
- Pour les projets d'apprentissage automatique
• Oreiller
Type - Bibliothèque de traitement d'images
Version initiale - 1995 (comme Python Imaging Library 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 fait, Pillow est un fork de PIL (Python Imaging Library). La bibliothèque Python librement utilisée est nécessaire pour ouvrir, manipuler et enregistrer une variété de fichiers image.
Pillow a été adopté en remplacement du PIL d'origine dans plusieurs distributions Linux, notamment Debian et Ubuntu. Cependant, il est également disponible pour MacOS et Windows.
Caractéristiques:
- Ajoute du texte aux images
- Amélioration et filtrage de l'image, y compris le flou, le réglage de la luminosité, le contour et la netteté
- Camouflage et transparence
- Manipulation de pixels
- Prend en charge de nombreux formats de fichiers image, notamment BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM et TIFF. Prend en charge la création de nouveaux décodeurs de fichiers pour étendre la bibliothèque des formats de fichiers disponibles.
Portée:
- Pour le traitement d'image
• PYGLET
Type - Bibliothèque de développement de jeux
Version initiale - avril 2015
Recadrage multiplateforme et bibliothèque multimédia pour Python, PYGLET est un nom populaire pour le développement de jeux utilisant Python. En plus des jeux, la bibliothèque est conçue pour créer des applications visuellement riches.
Outre la prise en charge du cadrage, 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.
Caractéristiques:
- Utilisation de plusieurs fenêtres et bureaux avec plusieurs moniteurs
- Téléchargez des images, du son et des vidéos dans presque tous les formats
- Pas de dépendances externes ni d'exigences d'installation
- Fourni sous une licence BSD open source, il peut donc être librement utilisé à des fins personnelles et commerciales.
- Prise en charge de Python 2 et Python 3
Portée:
- Pour développer des applications visuellement riches
- Pour le développement de jeux
• Demandes
Type - Bibliothèque HTTP
Version initiale - février 2011
Demandes - La bibliothèque Python de Python, conçue pour rendre les demandes HTTP plus faciles et plus pratiques. Développé par Kenneth Reitz et plusieurs autres contributeurs, Requests vous permet d'envoyer des requêtes HTTP / 1.1 sans intervention humaine.
De Nike et Spotify à Amazon et Microsoft, des dizaines de grandes organisations utilisent les requêtes en interne pour mieux gérer HTTP. Écrit entièrement en Python, Requests est disponible en tant que bibliothèque open source gratuite sous la licence Apache2.
Caractéristiques:
- Contenu de décodage automatique
- Authentification de base / Digest
- Validation SSL de type navigateur
- Demandes partielles et délais de connexion
- Prend en charge les proxys .netrc et HTTP (S)
- Sessions de cookies
- Corps de réponse Unicode
Portée:
- Vous permet d'envoyer des demandes 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 dans une URL
- Pour encoder automatiquement les données POST
• TensorFlow
Type - Bibliothèque d'apprentissage automatique
Version initiale - novembre 2015
TensorFlow est une bibliothèque Python open source gratuite conçue pour résoudre un certain nombre de tâches liées au flux de données et à la programmation différenciable. Cependant, la bibliothèque mathématique symbolique TensorFlow est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus utilisées de Python.
Développée par Google Brain pour un usage interne, la bibliothèque est utilisée à des fins commerciales et de recherche.
Le tenseur est une matrice à N dimensions qui représente des données. La bibliothèque TensorFlow vous permet d'écrire de nouveaux algorithmes qui incluent un grand nombre d'opérations de tenseur.
Étant donné 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 séquence d'opérations sur les tenseurs.
Caractéristiques:
- Vous permet de visualiser chaque partie du graphique.
- Entièrement gratuit et open source
- Facile à apprendre sur CPU (unité centrale de traitement) et GPU (cœur de processeur) pour l'informatique distribuée
- Excellent soutien communautaire
- Fournit une flexibilité dans ses performances. 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 dans de grands systèmes
- Utilise des méthodes comme XLA pour accélérer les opérations d'algèbre linéaire
Portée:
- Pour les projets d'apprentissage automatique
- Pour les projets de réseaux de neurones
- Dans un logiciel de sous-titrage automatisé tel que DeepDream
- Apprentissage automatique sur les produits Google comme Google Photos et Google Voice Search
Ceci conclut la liste des 6 bibliothèques Python principales pour la programmation Python. Quelles bibliothèques devraient / ne devraient pas figurer sur cette liste? Faites-le nous savoir dans vos commentaires.
Apprenez Python maintenant et que le pouvoir vous accompagne!