Библиотеки python что это

Стандартная библиотека Python¶

Хотя Справочник по языку Python описывает точный синтаксис и семантику языка Python, в этом справочном руководстве описывается стандартная библиотека, которая распространяется вместе с Python. В нем также описаны некоторые необязательные компоненты, которые обычно включаются в Python дистрибутивы.

Стандартная библиотека Python очень обширна и предлагает широкий спектр возможностей, о чем свидетельствует подробное содержание, приведенное ниже. Библиотека содержит встроенные модули (написанные на языке C), обеспечивающие доступ к таким функциональным возможностям системы, как файловый ввод-вывод, который в противном случае был бы недоступен для Python программистов, а также модули, написанные на языке Python, обеспечивающие стандартные решения многих проблем, возникающих при повседневном программировании. Некоторые из этих модулей специально разработаны для поощрения и повышения переносимости Python программ путем абстракции особенностей платформы в виде нейтрального к платформе API.

Установщики Python для платформы Windows обычно включают всю стандартную библиотеку и часто также включают множество дополнительных компонентов. Для Unix-подобных операционных систем Python обычно предоставляется в виде набора пакетов, поэтому может потребоваться использование пакетных инструментов, поставляемые с операционной системой, для получения некоторых или всех необязательных компонентов.

Помимо стандартной библиотеки, существует растущая коллекция из нескольких тысяч компонентов (от отдельных программ и модулей до пакетов и фреймворков разработки приложений), доступных из Пакетного Индекса Python.

Источник

15 библиотек Python для Data Science

Эксперт в Frontend, Data Science. Ментор, автор курсов в SkillFactory.

Язык Python часто применяется в Data Science, потому что, во-первых, по сравнению с другими языками код для сложных задач на Python проще и короче. А во-вторых, есть много мощных прикладных библиотек для решения разных задач: первичной обработки и анализа данных, обработки естественного языка и визуализации. Эта подборка будет полезна аналитикам данных, математикам и тем, кто занимается Data Science на разных уровнях. Составить ее нам помогли эксперты Константин Башевой (старший аналитик «Ростелеком»), Петр Ермаков (руководитель отдела аналитики в Mail.ru) и Анна Агабекян (ментор курса SkillFactory).

Библиотеки Python — это файлы с шаблонами кода. Их придумали для того, чтобы людям не приходилось каждый раз заново набирать один и тот же код: они просто открывают файл, вставляют свои данные и получают нужный результат. В этом материале вы найдете описание библиотек, которые используются чаще всего для анализа данных на Python.

Основные библиотеки Python

Вот базовые библиотеки, которые делают из языка программирования Python инструмент для анализа и визуализации данных. Иногда их называют SciPy Stack. На них основываются более специализированные библиотеки.

Jupyter

Интерактивная оболочка для языка Python. В ней есть дополнительный командный синтаксис; она сохраняет историю ввода во всех сеансах, подсвечивает и автоматически дополняет код. Если вы когда-либо пользовались Mathematica или MATLAB, то разберетесь и в Jupyter.

Интерфейс библиотеки подходит для исследования и первичной обработки данных, тестирования первых версий кода и его улучшения. Используя язык разметки Markdown для форматирования текста и библиотеки для визуализации, можно формировать аналитические отчеты в браузере или преобразовать отчет в презентацию. С помощью JupyterHub можно настроить совместную работу команды на сервере.

Пример небольшого анализа данных в браузере:

NumPy

NumPy — основная библиотека Python, которая упрощает работу с векторами и матрицами. Содержит готовые методы для разных математических операций: от создания, изменения формы, умножения и расчета детерминанта матриц до решения линейных уравнений и сингулярного разложения. Например, возьмем такую систему уравнений:

Чтобы ее решить, достаточно воспользоваться методом lialg.solve:

SciPy

Библиотека SciPy основывается на NumPy и расширяет ее возможности. SciPy похожа на Matlab. Включает методы линейной алгебры и методы для работы с вероятностными распределениями, интегральным исчислением и преобразованиями Фурье. Пример расчета определителя двумерной матрицы:

from scipy import linalg
import numpy as np
#define square matrix
two_d_array = np.array([ [4,5], [3,2] ])
#pass values to det() function
linalg.det( two_d_array )

Matplotlib

Matplotlib — низкоуровневая библиотека для создания двумерных диаграмм и графиков. С ее помощью можно построить любой график, но для сложной визуализации потребуется больше кода, чем в продвинутых библиотеках.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2*np.pi*t)
plt.plot(t, s)
plt.xlabel(‘time (s)’)
plt.ylabel(‘voltage (mV)’)
plt.title(‘About as simple as it gets, folks’)
plt.grid(True)
plt.savefig(«test.png»)
plt.show()

Библиотеки для работы с данными

Библиотеки Python для анализа данных, Machine Learning и обучения сложных нейронных сетей.

Scikit-learn

Scikit-learn основана на NumPy и SciPy. В ней есть алгоритмы для машинного обучения и интеллектуального анализа данных: кластеризации, регрессии и классификации. Это одна из самых лучших библиотек для компаний, работающих с огромным объемом данных — ее используют Evernote, OKCupid, Spotify и Birchbox.

Пример визуализации частичной зависимости стоимости домов в Калифорнии в зависимости от особенностей местности:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
X, y = fetch_california_housing(return_X_y=True, as_frame=True)
features = [‘MedInc’, ‘AveOccup’, ‘HouseAge’, ‘AveRooms’]
est = RandomForestRegressor(n_estimators=10)
est.fit(X, y)
display = plot_partial_dependence(
est, X, features, kind=»individual», subsample=50,
n_jobs=3, grid_resolution=20, random_state=0
)
display.figure_.suptitle(
‘Partial dependence of house value on non-location features\n’
‘for the California housing dataset, with BayesianRidge’
)
display.figure_.subplots_adjust(hspace=0.3)

TensorFlow

Библиотеку создали в Google, чтобы заменить DistBelief — фреймворк для обучения, настройки и тренировки нейронных сетей. Благодаря этой библиотеке Google может определять объекты на фотографиях, а приложение для распознавания голоса — понимать речь.

Пример архитектуры сверточной нейронной сети:

Model: «sequential»
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 15, 15, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64) 0
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (None, 4, 4, 64) 36928
_________________________________________________________________
flatten (Flatten) (None, 1024) 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 64) 65600
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 10) 650
=================================================================
Total params: 122,570
Trainable params: 122,570
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Keras

Библиотека глубокого обучения. Благодаря модульности и масштабированию она позволяет легко и быстро создавать прототипы. Keras поддерживает как сверточные и рекуррентные сети, так и их комбинации.

Пример кода обучения модели по классификации изображений:

epochs = 50
callbacks = [
keras.callbacks.ModelCheckpoint(«save_at_.h5»),
]
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(1e-3),
loss=»binary_crossentropy»,
metrics=[«accuracy»],
)
model.fit(
train_ds, epochs=epochs, callbacks=callbacks, validation_data=val_ds,
)

Библиотеки для интеллектуального анализа и обработки естественного языка

Полезные иблиотеки для работы с текстом, которые используются для извлечения данных из интернет-ресурсов и обработки естественного языка.

Scrapy

Библиотека используется для создания ботов-пауков, которые сканируют страницы сайтов и собирают структурированные данные: цены, контактную информацию и URL-адреса. Кроме этого, Scrapy может извлекать данные из API.

Пример кода для создания бота-паука:

NLTK (Natural Language Toolkit)

Набор библиотек для обработки естественного языка. Основные функции: разметка текста, определение именованных объектов, отображение синтаксического дерева, раскрывающего части речи и зависимости. Например, так выглядит обучение классификатора, который будет определять тональность текста:

>>> trainer = NaiveBayesClassifier.train
>>> classifier = sentim_analyzer.train(trainer, training_set)
Training classifier
>>> for key,value in sorted(sentim_analyzer.evaluate(test_set).items()):
… print(‘<0>: <1>’.format(key, value))
Evaluating NaiveBayesClassifier results…
Accuracy: 0.8
F-measure [obj]: 0.8
F-measure [subj]: 0.8
Precision [obj]: 0.8
Precision [subj]: 0.8
Recall [obj]: 0.8
Recall [subj]: 0.8

Pattern

Сочетает функциональность Scrapy и NLTK и предназначена для извлечения данных в интернете, естественной обработки языка, машинного обучения и анализа социальных сетей. Среди инструментов есть поисковик, API для Google, Twitter и Wikipedia и алгоритмы текстового анализа, которые могут выполняться несколькими строками кода.

Источник

И еще несколько полезных библиотек для Python (с примерами)

Введение

У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые можно встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.

Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.

Стилизация print

icecream

Для форматирования вывода существует одна удобная библиотека под названием icecream. Она помогает упростить написание логов или принтов для отладки. Рассмотрим пример её работы:

Чтобы подключить информацию о том, в каком месте программы происходит вывод, необходимо добавить всего лишь один аргумент в конфигурации модуля:

Это помогает более точно понять в каком месте происходит сбой в работе программы:

Также можно поменять префикс, который добавляется в начале строки, по дефолту он задан “ic|”. Удобно добавить время для вывода, чтобы видеть в какой момент времени и сколько занимал переход от одного принта к другому.

Если у вас уже имеются расставленные принты в коде, то легко можно переприсвоить print на ic:

Рассмотрим пример вывода более сложных структур, например, словарей:

Как видно на скриншоте, то вывод данных в таком формате читать гораздо легче, нежели обычный принт.

Также эта библиотека предоставляет возможность стилизовать вывод в зависимости от предоставляемых данных. Например, если есть необходимость дополнительно оформлять текст ошибки (Exception) или есть желание дополнительно выводить тип данных:

colorama

Многопоточность (многозадачность)

multitasking

Достаточно выполнить простую установку: pip install multitasking и далее оборачивать метод декоратором @task

И если удалить @multitasking.task, код выполнится последовательно:

Связь с другими языками

pythonnet

Иногда возникает потребность запустить код, написанный на другом языке, через Python, например, в целях проверки работы какого-либо стороннего модуля или для оптимизации кода. Существует несколько библиотек, позволяющих сделать это, например, pythonnet позволяет запустить некоторую часть кода, написанную на C# в Python (pythonnet позволяет рассматривать множество элементов clr, как модули в python).

Обращаемся к C# через Python

JPype

Создание десктопных приложений и UI

Для работы с созданием графических приложений есть несколько популярных библиотек, в частности встроенный tkinter и Qt. Но когда необходимо сделать красивое, легковесное графическое приложение, то хотелось бы использовать что-то более мощное, например, html+css+js, именно с этим может помочь библиотека EEL. Она позволяет создать десктопное приложение, где в качестве графической оболочки используется html, css и js (можно использовать различные фреймворки), а в качестве языка для написания бэк-части используется Python (подробнее тут).

Приведем простой пример использования библиотеки. Python код:

И сама структура проекта должна выглядеть так:

Можно запустить файл main.py и убедиться, что всё работает:

Анимация математических операций и функций

manim

Для создания различного рода графика существуют популярные библиотеки по типу matplotlib, seaborn (построенный поверх matplotlib и pandas). Но хотел бы отметить библиотеку, позволяющую создавать анимации различных графиков, функций и различного рода пользовательских текстов: Manim.

Также более серьёзный пример работы:

Оценка производительности

pympler

Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:

Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:

И в целом за памятью, занимаемой различными структурами

py-spy

Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.

В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:

Обработка языков

pymorphy2

Плюсы этой библиотеки в том, что она позволяет обрабатывать до нескольких десятков тысяч слов в секунду, занимает мало памяти и основана на словаре opencorpora.

Небольшой пример использования библиотеки:

Заключение

Существует огромное количество малоизвестных библиотек, которые могут облегчить жизнь разработчику, поэтому в огромном сообществе python-разработчиков всегда можно найти что-то для своего проекта, что поможет расширить функционал вашего проекта или ускорить работу как самого проекта, так и его разработки.

Источник

Библиотеки Python: Что это такое и как этим пользоваться?

Вас интересуют библиотеки Python? Для чего подходит библиотека Numpy, Python Django, TensorFlow Python и другие. Всё про библиотеки Python!

Обновлено: September 24, 2021

Стандарты Проверки Фактов BitDegree.org

Чтобы обеспечить высокий уровень точности и актуальности информации, BitDegree.org регулярно проводит аудит и проверку фактов, следуя строгим редакторским правилам. Для соответствия стандартам надёжности, соблюдаются строгие правила добавления ссылок.

Весь контент на BitDegree.org соответствует данным критериям:

1. Только авторитетные источники такие как академические ассоциации или журналы могут быть использованы для целей исследования при создании контента.

2. Реальный контекст каждой освещаемой темы должен быть раскрыт читателю.

3. Если существует конфликт интересов в указываемом исследовании, то читатель должен быть об этом проинформирован.

Свяжитесь с нами, если вы думаете, что контент является устаревшим, неполным или сомнительным.

Когда мы говорим про библиотеку, то представляем себе дымчатый запах старых книг и уютную атмосферу внутри огромного помещения. Если бы библиотеки Python были в реальном мире, то мы бы увидели упорядоченные полки с модулями, которые вы могли бы брать и использовать в вашем коде. Именно поэтому, библиотеки Python принято считать источниками различного полезного функционала. Ведь разработчики чаще всего стараются избегать излишней траты времени на написание собственного кода, когда есть уже написанный и проверенный фрагмент кода из библиотеки.

В данном руководстве мы расскажем про самые популярные Python библиотеки, которые используют программисты для импорта и добавления модулей в свой код. Если вы один из тех, кто любит выполнять работу эффективно, то вы обязательно должны узнать, что именно эти библиотеки могут предложить!

Используя их, вы сможете писать код более эффективно и экономить время для других важных вещей. Однако давайте не будем спешить. Для начала нам стоит узнать, что на самом деле из себя представляет библиотека Python.

Содержание

Важные Концепты Для Обучения

Перед тем как начать разбор различных библиотек Python, давайте рассмотрим некоторые базовые концепты. Например, глубокое обучение (deep learning) — это процесс машинного обучения. Вы же знаете как люди учаться на своих ошибках? Это же применимо для компьютеров. Глубокое обучение нацелено на то, чтобы научить машину учиться на примерах.

Другим интересующим нас термином станет нейронная сеть, которая напоминает человеческий мозг. Каким образом? Что же, нейронные сети являются комбинацией алгоритмов, которые нацелены на подражание способности человека определять различные модели или примеры. Следовательно, эта концепция берёт биологию человека и применяет ее в мире программирования для распознавания изображений и речи (обычно только одного из вариантов).

Самые Полюбившиеся Статьи

Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!

Курсы Машинного Обучения edX: Что Мы Рекомендуем?

Заинтересованы в прохождении курсов машинного обучения онлайн? Взгляните на лучшие edX курсы машинного обучения, которые вы можете пройти сейчас!

Курсы Рисования Skillshare: Лучшие Уроки Для Демонстрации Вашей Креативности

Станьте удивительным художником, пройдя отобранные вручную курсы рисования Skillshare!

Курсы Фотографии Skillshare: Как Запечатлеть Мир

Какие курсы фотографии Skillshare стоят вашего внимания? Взгляните на лучшие варианты и узнайте больше.

Что Такое Библиотеки Python?

Для начала вы должны понять, что библиотеки Python не очень сильно отличаются от обычных библиотек, где вы можете найти и взять интересующую вас книгу. Они схожи тем, что являются коллекциями источников информации.

Тем не менее, вместо книг, вы получаете модули, которые вы можете применить для вашего процесса программирования. Все профессиональные разработчики пользуются преимуществами модулей. Если существует простой способ сделать что-то, то почему бы не воспользоваться этим?

Как только вы начнёте искать Python библиотеки, то вы будете удивлены обилием огромного количества доступных оригинальных и сторонних модулей. Именно по этой причине, вам может быть сложно выбрать те, которые вам нужны в какой-то определённый момент. Если вы программист, который работает во многих сферах, то выбрать какую-то определённую библиотеку для вас будет той ещё головной болью.

Вы уже должны знать, что Python является очень гибким языком. Это настоящая находка в мире программирования, так как он может быть использованы в сфере науки о данных, веб-разработке и даже машинном обучении. Если вы новичок в программировании, то вы можете попробовать пройти некоторые онлайн-курсы, чтобы понять насколько этот язык полезен.

В общем и целом различные библиотеки Python включают в себя различные модули для определённых областей применения. Должны ли мы начать наше знакомство с TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn и другими популярными библиотеками?

Кстати, если вы испытываете проблемы с поиском работы в качестве программиста на Python, то мы можем порекомендовать вам прочитать немного информации про вопросы собеседования, которые часто задают работодатели. Если вы не сможете ответить на них, то вы вряд-ли будете подходить для этой работы. Кроме того, один из этих вопросов собеседования касается библиотеки Python. Поэтому можете прочитать данное руководство, а уже потом вернуться к этой части.

API и Python: Лучшие Библиотеки

Flask

Django

Falcon

AI и Python: Полезные Библиотеки

IT индустрия ускоряет разработку интеллектуальных машин, способных демонстрировать поведение, подобное человеческому, в особенности, когда дело доходит до обучения. Эта симуляция человеческого интеллекта основана на разнообразных библиотеках Python, специально разработанных для развития этой отрасли информатики. Если вы хотите, чтобы машина думала, училась и была способна решать проблемы, вы должны запомнить библиотеки, которые могут помочь вам совершить очередной прорыв:

TensorFlow

PyTorch

Theano

Keras

Scikit-learn

Раунд Первый: PyTorch vs TensorFlow

Жаркое соперничество за превосходство между этими двумя библиотеками продолжается уже в течение некоторого времени. Однако никто не может отрицать тот факт, что это лучшие библиотеки Python в своей сфере. И PyTorch, и TensorFlow созданы для предоставления модулей машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями.

Поскольку обе эти структуры работают в одинаковых областях, понятно, что между ними существует здоровая конкуренция. Давайте рассмотрим их основные различия, преимущества и попытаемся урегулировать этот спор.

Знаменитые Создатели: Facebook и Google

Эти две библиотеки создали два гиганта в сфере IT. PyTorch является творением Facebook и основан на Torch. Тогда что насчёт TensorFlow? Эта библиотека была создана Google. Она основана на Theano. Другими словами, обе эти библиотеки имеют известных и успешных создателей.

Поддержка Windows

Некоторое время пользователей операционных систем Microsoft Windows не приглашали на закрытую вечеринку PyTorch. Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом добавила поддержку PyTorch для Windows только лишь в апреле 2018 года. TensorFlow предпринял этот шаг, чтобы привлечь пользователей Windows гораздо ранее, еще в 2016 году.

Поддержка Для Других Операционных Систем

Список поддерживаемых систем между этими двумя библиотеками по-прежнему отличается. Несмотря на то, что поддержку PyTorch для Windows приняли очень хорошо, TensorFlow до сих пор может предложить больше. Тогда как PyTorch поддерживает Linux, macOS и Window, TensorFlow может быть использован на Linux, macOS, Windows, Android и даже JavaScript. Google выпустил TensorFlow.js 1.0 специально для машинного обучения на JavaScript.

Различия в Вычислительных Графах

При попытке урегулировать битву PyTorch vs TensorFlow невозможно не упомянуть о различиях в способах обработки вычислительных графов. Такие графы имеют решающее значение для оптимизации сетей нейронного кода. Почему? Что же, они визуализируют поток операций и информации.

С PyTorch программисты создают динамические графы, разработанные путём интерпретации строк кода, которые представляют определенные части графа. TensorFlow выбирает другой подход для создания графов. Графы должны проходить через процесс компиляции. После этого они должны быть запущены с использованием механизма выполнения TensorFlow (TensorFlow Execution Engine).

Звучит, как будто здесь всё более сложно, не так ли? Это так и есть. Если вы хотите создать графы с помощью TensorFlow, то вы понадобятся знания проверки переменной. В дополнение к этому, PyTorch позволяет использовать обычный дебаггер Python. TensorFlow таковой не использует. Именно поэтому, если вы хотите создать графы без необходимости изучать новые концепты, то PyTorch вам подойдёт больше.

Визуализация Модели Машинного Обучения

Первое впечатление всегда важно. Когда вы делаете презентацию вашего проекта, то очень важно предоставить точную и простую визуальную составляющую данных. TensorFlow предлагает разработчикам TensorBoard, который позволяет визуализировать модели машинного обучения. Программисты используют этот инструмент для обнаружения ошибок и представления о точности графов. PyTorch не обладает таким функционалом, но вы можете воспользоваться сторонним функционалом для достижения таких же результатов.

Сообщество Пользователей

Эти библиотеки Python также отличаются по их текущей популярности. Не удивляйтесь. TensorFlow был в этой сфере дольше времени, поэтому больше программистов используют этот фреймворк для машинного и глубокого обучения. Поэтому, если вы столкнётесь с трудностями, которые не позволяют вам закончить ваш проект, то сообщество TensorFlow будет иметь больше шансов вам помочь.

Источник