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6 bibliotecas essenciais do Python para programação em Python ", de
VijayDeveloper .
Python (python) é uma linguagem de programação de alto nível para fins gerais que se tornou uma das principais e mais populares na comunidade de programadores. De acordo com suas capacidades, é classificado desde o desenvolvimento de aplicativos simplificados até cálculos matemáticos complexos com o mesmo nível de complexidade.
Sendo uma das principais linguagens de programação, possui muitas estruturas (plataformas para construção de aplicativos) e bibliotecas que você pode usar. Uma biblioteca de linguagens de programação é simplesmente uma coleção de módulos e funções que facilitam algumas operações específicas usando essa linguagem de programação.
Então, aqui estão seis principais bibliotecas de programação Python que todo desenvolvedor Python deve conhecer:
• Keras
Biblioteca de rede neural tipo.
A versão inicial é março de 2015.
Keras é uma biblioteca de rede neural aberta escrita em Python. Destina-se ao trabalho operacional com redes de aprendizado profundo, enquanto é projetado para ser compacto, modular e expansível.
Além de fornecer um mecanismo mais simples 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 (servidor), o Keras usa Theano ou TensorFlow.
Devido ao fato de o Keras criar um gráfico computacional usando a infraestrutura do servidor e usá-lo para executar operações, ele funciona mais lentamente do que outras bibliotecas de aprendizado de máquina. No entanto, todos os modelos no Keras são portáteis.
Características:
- É fácil depurar e pesquisar, pois está completamente escrito em Python.
- Contém inúmeras implementações de blocos de construção amplamente usados de redes neurais, como funções de ativação, níveis, objetivos e otimizadores.
- Expressividade e flexibilidade incríveis o tornam ideal para pesquisas inovadoras.
- Ele 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, incorporado, totalmente conectado, pool e recorrente. Além disso, esses modelos podem ser combinados para desenvolver modelos ainda mais complexos.
- Funciona tanto na CPU (processador central) quanto na GPU (núcleo do processador)
Âmbito:
- Netflix, Square, Uber e Yelp já estão em uso.
- Para pesquisa de aprendizagem profunda. Adotado por pesquisadores do CERN e NASA.
- Popular entre as startups que desenvolvem produtos de aprendizado profundo.
• NumPy
Tipo - biblioteca de computação técnica.
A versão inicial é 1995 (como numérica).
2006 (como NumPy).
O NumPy foi criado por Travis Oliphant em 2005, incorporando os recursos da biblioteca Numarray na biblioteca numérica e aplicando extensas modificações. A biblioteca de código aberto gratuita tem vários colaboradores de todo o mundo.
Uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares do Python, o TensorFlow e várias outras bibliotecas usam a biblioteca NumPy Python internamente para executar várias operações de tensor.
Características:
- 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 legíveis
Âmbito:
- Para executar cálculos matemáticos complexos
- Representar imagens, ondas sonoras e outras formas de fluxos brutos binários na forma de uma matriz de números reais em dimensão N
- Para projetos de aprendizado de máquina
• travesseiro
Tipo - Biblioteca de processamento 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. De fato, o Pillow é um fork do PIL (Python Imaging Library). A biblioteca Python usada livremente é necessária para abrir, manipular e salvar uma variedade de arquivos de imagem.
O Pillow foi adotado como um substituto para o PIL original em várias distribuições Linux, principalmente Debian e Ubuntu. No entanto, também está disponível para MacOS e Windows.
Características:
- Adiciona texto às imagens
- Aprimoramento e filtragem de imagem, incluindo desfoque, ajuste de brilho, contorno e nitidez
- Camuflagem e transparência
- Manipulação de Pixel
- Oferece suporte para muitos formatos de arquivo de imagem, incluindo BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM e TIFF. Fornece suporte para a criação de novos decodificadores de arquivo para expandir a biblioteca de formatos de arquivo disponíveis.
Âmbito:
- Para processamento de imagem
• PYGLET
Tipo - Biblioteca de desenvolvimento de jogos
Versão inicial - abril de 2015
Biblioteca de corte e multimídia multiplataforma para Python, PYGLET é um nome popular para o desenvolvimento de jogos usando Python. Além dos jogos, a biblioteca foi projetada para criar aplicativos visualmente ricos.
Além do suporte de enquadramento, o PYGLET fornece suporte para carregar imagens e vídeos, reproduzir sons e música, gráficos OpenGL e manipular eventos da interface do usuário.
Características:
- Usando várias janelas e áreas de trabalho com vários monitores
- Baixe imagens, som e vídeo em quase todos os formatos
- Sem dependências externas ou requisitos de instalação
- Fornecido sob uma licença BSD de código aberto, pode, portanto, ser utilizado livremente para fins pessoais e comerciais.
- Fornece suporte para Python 2 e Python 3
Âmbito:
- Para desenvolver aplicativos visualmente ricos
- Para desenvolvimento de jogos
• Solicitações
Tipo - Biblioteca HTTP
Versão inicial - fevereiro de 2011
Solicitações - a biblioteca Python do Python, projetada para tornar as solicitações HTTP mais fáceis e convenientes. Desenvolvido por Kenneth Reitz e vários outros colaboradores, o Requests permite enviar solicitações HTTP / 1.1 sem intervenção humana.
Da Nike e Spotify à Amazon e Microsoft, dezenas de grandes organizações usam consultas internamente para lidar melhor com o HTTP. Escrito inteiramente em Python, o Requests está disponível como uma biblioteca de código aberto gratuita sob a licença Apache2.
Características:
- Conteúdo de decodificação automática
- Autenticação Básica / Digest
- Validação de SSL no estilo do navegador
- Solicitações parciais e tempos limite de conexão
- Fornece suporte para proxies .netrc e HTTP (S)
- Sessões de Cookies
- Corpo de resposta Unicode
Âmbito:
- Permite enviar solicitações HTTP / 1.1 usando Python e adicionar conteúdo como cabeçalhos, dados do formulário e arquivos com várias partes
- Para adicionar automaticamente cadeias de consulta em um URL
- Para codificar automaticamente os dados do POST
• TensorFlow
Tipo - Biblioteca de aprendizado de máquina
Versão inicial - novembro de 2015
O TensorFlow é uma biblioteca Python de código aberto gratuita, projetada para resolver várias tarefas relacionadas ao fluxo de dados e à programação diferenciável. No entanto, a biblioteca matemática simbólica do TensorFlow é uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais usadas no Python.
Desenvolvido pelo Google Brain para uso interno, a biblioteca é usada para fins comerciais e de pesquisa.
Tensor são matrizes N-dimensionais que representam dados. A biblioteca TensorFlow permite escrever novos algoritmos que incluem 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 sequência de operações em tensores.
Características:
- Permite visualizar cada parte do gráfico.
- Completamente livre e de código aberto
- Fácil de aprender sobre CPU (unidade central de processamento) e GPU (núcleo do processador) para computação distribuída
- Ótimo suporte da comunidade
- Oferece flexibilidade em seu desempenho. As peças mais necessárias podem ser fabricadas de forma independente
- Oferece suporte ao treinamento de várias redes neurais e múltiplas GPUs para criar modelos eficientes em grandes sistemas
- Usa métodos como XLA para acelerar operações de álgebra linear
Âmbito:
- Para projetos de aprendizado de máquina
- Para projetos de redes neurais
- Em software de legenda automatizado, como o DeepDream
- Aprendizado de máquina em produtos do Google, como Google Fotos e Google Voice Search
Isso conclui a lista das 6 principais bibliotecas Python para programação em Python. Quais bibliotecas devem / não devem estar nesta lista? Deixe-nos saber em seus comentários.
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