6 bibliotecas essenciais de Python para programação em Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível e de uso geral que se tornou um dos principais nomes da comunidade de programação. Ela varia desde o desenvolvimento de aplicativos simplistas até a execução de cálculos matemáticos complexos com um nível de facilidade igual.

Ser uma das principais linguagens de programação significa que não há escassez de grandes estruturas e bibliotecas disponíveis para brincar. Uma biblioteca de linguagens de programação é simplesmente um conjunto de módulos e funções que facilitam algumas operações específicas usando a linguagem de programação.

Portanto, aqui estão 6 bibliotecas Python essenciais para a programação Python que todo desenvolvedor ou aspirante deve conhecer:

  • Keras

Tipo - Biblioteca de redes neurais

Versão inicial - março de 2015

Escrito em Python, o Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto. Projetado especialmente para permitir a experimentação rápida com redes neurais profundas, Keras prioriza por ser fácil de usar, extensível e modular.

Além de fornecer um mecanismo mais fácil para expressar redes neurais, o Keras também oferece alguns dos melhores recursos para compilar modelos, processar conjuntos de dados e visualizar gráficos. No back-end, o Keras utiliza o Theano ou o TensorFlow.

Devido ao fato de o Keras criar um gráfico de computação usando a infraestrutura de back-end e depois usá-lo para executar operações, é mais lento que outras bibliotecas de aprendizado de máquina. No entanto, todos os modelos em Keras são portáteis.

Destaques :

  • Fácil de depurar e explorar, pois está completamente escrito em Python
  • Apresenta várias implementações dos componentes básicos da rede neural comumente usados, como funções de ativação, camadas, objetivos e otimizadores
  • Expressividade e flexibilidade incríveis o tornam ideal para pesquisas inovadoras
  • Oferece vários conjuntos de dados pré-processados ​​e modelos pré-treinados, como Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet e VGG
  • Oferece suporte para quase todos os modelos de redes neurais, incluindo convolucional, incorporação, totalmente conectado, pool e recorrente. Além disso, esses modelos podem ser combinados para desenvolver modelos ainda mais complexos
  • Funciona sem problemas tanto na CPU quanto na GPU

Aplicações :

  • Já é usado pelo Netflix, Square, Uber e Yelp
  • Para pesquisa de aprendizagem profunda. Adotado por pesquisadores do CERN e NASA
  • Popular entre as startups que desenvolvem produtos com base em aprendizado profundo

  • Numpy

Tipo - Biblioteca de computação técnica

Release Inicial - 1995 (Como Numérico)

2006 (como NumPy)

O NumPy foi criado por Travis Oliphant em 2005, incorporando recursos da biblioteca rival Numarray na biblioteca numérica e aplicando extensas modificações. A biblioteca gratuita e de código aberto tem vários colaboradores de todo o mundo.

Uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares em Python, o Tensor Flow e várias outras bibliotecas usam a biblioteca NumPy Python internamente para executar várias operações em tensores.

Destaques :

  • Suporte ativo da comunidade
  • Completamente livre e de código aberto
  • Operações de matriz complexas, como multiplicação de matrizes

Interativo e super fácil de usar
Facilita implementações matemáticas complexas
Fácil de codificar com conceitos digeríveis

Aplicações :

  • Para realizar cálculos matemáticos complexos
  • Para expressar imagens, ondas sonoras e outras formas de fluxos brutos binários como uma matriz de números reais em dimensões N
  • Para projetos de aprendizado de máquina

  • Travesseiro

Tipo - Biblioteca de processamento e manipulação de imagens

Versão inicial - 1995 (como Python Imaging Library ou PIL)

2011 (como travesseiro)

Pillow é uma biblioteca Python quase tão antiga quanto a linguagem de programação para a qual foi desenvolvida. Na realidade, Pillow é uma bifurcação para o PIL (Python Imaging Library). A biblioteca Python de uso livre é essencial para abrir, manipular e salvar uma ampla gama de arquivos de imagem.

O Pillow foi adotado como um substituto para o PIL original em várias distribuições Linux, principalmente o Debian e o Ubuntu. No entanto, também está disponível para MacOS e Windows.

Destaques :

  • Adiciona texto às imagens
  • Aprimoramento e filtragem de imagem, incluindo desfoque, ajuste de brilho, contorno e nitidez
  • Manuseio de máscara e transparência
  • Manipulações por pixel
  • Oferece suporte para vários formatos de arquivo de imagem, incluindo BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM e TIFF. Fornece suporte para a criação de novos decodificadores de arquivos, a fim de expandir a biblioteca de formatos de arquivo acessíveis

Aplicações :

  • Para manipulação e processamento de imagens

  • PYGLET

Tipo - Biblioteca de desenvolvimento de jogos

Versão inicial - abril de 2015

Uma biblioteca de janelas e multimídia multiplataforma para Python, PYGLET é um nome popular quando se trata de desenvolvimento de jogos usando Python. Além dos jogos, a biblioteca é desenvolvida para criar aplicativos visualmente ricos.

Além de suportar janelas, o PYGLET fornece suporte para carregar imagens e vídeos, reproduzir sons e músicas, gráficos OpenGL e manipulação de eventos da interface do usuário.

Destaques :

  • Aproveite várias janelas e desktops com vários monitores
  • Carregue imagens, som e vídeo em quase todos os formatos
  • Sem dependências externas e requisitos de instalação
  • Fornecido sob a licença de código aberto BSD, portanto, livre para ser usado tanto para uso pessoal quanto comercial
  • Fornece suporte para Python 2 e Python 3

Aplicações :

  • Para desenvolver aplicativos visualmente ricos
  • Para desenvolvimento de jogos

  • Exigências

Tipo - Biblioteca HTTP

Versão inicial - fevereiro de 2011

Uma biblioteca HTTP Python, Requests visa tornar as solicitações HTTP mais simples e mais amigáveis ​​ao ser humano. Desenvolvido por Kenneth Reitz e alguns outros colaboradores, o Requests permite enviar solicitações HTTP / 1.1 sem exigir intervenção humana.

Da Nike e Spotify à Amazon e Microsoft, dezenas de grandes organizações fazem uso de solicitações internamente para lidar melhor com o HTTP. Escrito completamente em Python, o Requests está disponível como uma biblioteca de código aberto gratuita sob a Licença Apache2.

Destaques :

  • Decodificação automática de conteúdo
  • Autenticação básica / resumo
  • Verificação SSL no estilo do navegador
  • Solicitações em pedaços e tempos limite de conexão
  • Fornece suporte para proxy .netrc e HTTP (S)
  • Sessões com persistência de cookie
  • Corpos de resposta Unicode

Aplicações :

  • Permite enviar solicitações HTTP / 1.1 usando Python e adicionar conteúdo como cabeçalhos, dados de formulário e arquivos de várias partes
  • Para adicionar automaticamente cadeias de consulta a URLs
  • Para codificar automaticamente os dados POST

  • Tensorflow

Tipo - Biblioteca de aprendizado de máquina

Versão inicial - novembro de 2015

O TensorFlow é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto, destinada a realizar uma gama de fluxo de dados e tarefas de programação diferenciáveis. Embora seja uma biblioteca matemática simbólica, o TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizado de máquina Python mais usadas.

Desenvolvida pelo Google Brain para uso interno, a biblioteca é usada para fins comerciais e de pesquisa pelo magnata da tecnologia.

Os tensores são matrizes N-dimensionais que representam dados. A biblioteca TensorFlow permite escrever novos algoritmos envolvendo um grande número de operações de tensores.

Como as redes neurais podem ser expressas como gráficos computacionais, elas podem ser facilmente implementadas usando a biblioteca TensorFlow como uma série de operações em tensores.

Destaques :

  • Permite visualizar cada parte do gráfico
  • Completamente livre e de código aberto
  • Facilmente treinável em CPU e GPU para computação distribuída
  • Um enorme apoio da comunidade
  • Oferece flexibilidade em sua operacionalidade. As peças mais necessárias podem ser fabricadas de forma independente
  • Oferece suporte ao treinamento de várias redes neurais e várias GPUs para criar modelos eficientes em sistemas de grande escala
  • Utiliza técnicas como XLA para acelerar operações de álgebra linear

Aplicações :

  • Para projetos de aprendizado de máquina
  • Para projetos de redes neurais
  • Em software de legenda de imagem automatizada como DeepDream
  • Aprendizado de máquina em produtos do Google, como Google Fotos e Google Voice Search

Isso termina a lista das 6 bibliotecas Python essenciais para a programação Python. Quais bibliotecas deveriam / não deveriam ter entrado na lista? Deixe-nos saber em seus comentários.

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Source: https://habr.com/ru/post/pt445482/


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