Техническое обновление

Топ самых популярных библиотек Python в 2023 году | Лучшая библиотека графического интерфейса Python

Оглавление скрыть 1 Список всех наиболее часто используемых библиотек Python 2 10 лучших общих библиотек Python в 2023 году 3...

Написано Ниль Патель · 8 min read >
Все 40 лучших библиотек Python

Привет, это Ниэль из Приложение нравится. Поскольку в Python имеется более 250 библиотек, может быть немного сложно понять, какая из них лучше всего подходит для вашего проекта.

Поскольку в Python имеется более 250 библиотек, может быть немного сложно понять, какая из них лучше всего подходит для вашего проекта. В этой статье мы подробно объяснили, какая библиотека Python лучше всего подходит для какого типа проекта.

Итак, в этой статье мы рассмотрим 40 лучших библиотек, о которых, по нашему мнению, вам следует знать. Обработка естественного языка — это область, объединяющая лингвистику и информатику. Это позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать набор инструментов естественного языка или NLT.

Список всех наиболее часто используемых библиотек Python

  1. Scikit учиться
  2. НуПИК
  3. Ramp
  4. NumPy
  5. Пипенв
  6. TensorFlow
  7. боб
  8. PyTorch
  9. PyBrain
  10. МОЛОКО
  11. Keras
  12. Dash
  13. Панды
  14. Сципи
  15. Матплотлиб
  16. Theano
  17. СимПи
  18. Кафе2
  19. рожденное море
  20. рычаг
  21. Цепник
  22. OpenCV Python
  23. Theano
  24. НЛТК
  25. SQLAlchemy
  26. Боке
  1. НЛТК
самые популярные библиотеки обработки естественного языка

НЛТК – один из самых популярных обработки естественного языка библиотеки. Он позволяет выполнять различные операции на английском языке, такие как токенизация тегов при стемминге; вы можете маркировать слова или предложения, что разделяет слова в предложении или предложения в абзаце.

Например, это токенизация, поскольку New York Muffins выводит список строк, в котором каждое слово представляет собой отдельную строку. Теперь вы можете пометить каждое слово токенизированного предложения частью речевой метки. Это выведет кортеж для каждого слова, за которым следует его часть речи. А NP, что означает имя собственное в единственном числе, является тегом Джона. Вы также можете основать слова, основа слова максимум равна максимальной, а основа предположительно предполагается. Важно отметить, что существует несколько различных методов стемминга, и каждый из них дает разные результаты на основе своего уникального алгоритма.

Объединив базовые функции NLTK, вы можете разрабатывать более сложные программы, такие как фондовый сайт.

2. Генсим

Gensim — еще одна библиотека обработки естественного языка Python. Его целевая аудитория — сообщества, занимающиеся обработкой естественного языка и поиском информации. Он поставляется с простым интерфейсом, независимым от памяти алгоритмами и эффективными многоядерными реализациями популярных алгоритмов, таких как LSA, LDA и R P.

Gensim прост и удобен в освоении, имеет обширную документацию и Учебные пособия по блокноту Jupyter.

3. Flashtext 2.7

Еще одним важным аспектом обработки естественного языка является поиск и замена слов. FlashText — идеальная библиотека для этого. Он позволяет извлекать, заменять и удалять ключевые слова в заданных текстовых данных. Одним из огромных преимуществ Flash-текста является его скорость при использовании древовидной структуры данных. Flashtext может работать очень быстро с большими объемами данных. Вы можете видеть, что оно превосходит регулярное выражение для текста размером более 500 слов и значительно быстрее для текста еще большего размера. Однако следует отметить, что Flash-текст не может искать специальные символы. Flashtext — это библиотека для работы с большими данными.

4. Компьютерное зрение — Библиотека Python

Библиотека Python для компьютерного зрения 2022

Компьютерное зрение — это область, в которой компьютеры идентифицируют, классифицируют и реагируют на визуально открытое резюме, также известное как компьютерное зрение с открытым исходным кодом. Это крупнейшая библиотека компьютерного зрения. Его полезные функции включают одновременное чтение и запись изображений, обнаружение краев и фильтрацию изображений.

5. Открыть резюме

Объединив различные функции Open CV, вы можете создавать такие программы, как этот детектор лиц; Он не только может определять, где расположены человеческие лица, но и различать и идентифицировать имя человека и даже наносить макияж.

6. Простое резюме

Simple CV — это удобная для начинающих инфраструктура с открытым исходным кодом для создания приложений компьютерного зрения. Это открытое резюме, но для новичков оно позволяет получить доступ к нескольким мощным библиотекам компьютерного зрения, включая открытое резюме, но без необходимости предварительного изучения компьютерного зрения в деталях.

Программа создания знаков пешеходной прогулки — это проект, который вы можете попробовать начать в области компьютерного зрения; программа скажет вам идти, если не обнаружит источник света. Программа отобразит знак остановки при обнаружении источника света. Недостатком является то, что он работает только с Python 2.7, но новичкам все равно стоит попробовать.

7. Ткинтер – Стандартная библиотека графического интерфейса для Python.

Графический интерфейс пользователя — это система интерактивных визуальных компонентов компьютерного программного обеспечения, которую часто называют графическим интерфейсом пользователя. Пакет ввода TK — это стандартный интерфейс Python для набора инструментов TK GUI. В сочетании с вводом TK Python обеспечивает быстрый и простой способ создания приложений с графическим интерфейсом. И в TK есть несколько виджетов, таких как рамки, метки и кнопки. Каждый из этих виджетов имеет несколько атрибутов, таких как границы заполнения размера, и вы можете создавать эти виджеты и настраивать их атрибуты для создания приложений с графическим интерфейсом на Python. Я рекомендую эту библиотеку Python для простых и быстрых проектов.

8. wx Python — Библиотека для графического интерфейса Python

WX Python — это набор инструментов с графическим интерфейсом для языка Python, который обычно используется в качестве альтернативы tk enter. Это отличный выбор для кроссплатформенного Python, поскольку он поддерживает Windows, Mac и Linux. Вдобавок ко всему, WX Python прост в использовании и предлагает сложный дизайн для разработчиков, которым нравится одна программа, разработанная с использованием WX Python, которая хранит заметки в дереве. pi qt — еще один кроссплатформенный графический интерфейс, о котором стоит упомянуть. Она обладает наибольшей гибкостью из всех библиотек графического интерфейса, что делает ее лучшей для сложных проектов в дополнение к богатой коллекции виджетов.

9. PyQt5 – Другая библиотека Python

PyQt5 включает в себя полнофункциональный веб-браузер, справочную систему, поддерживающую регулярные выражения Unicode, базы данных SQL и XML. С помощью PyQt5 вы можете создавать калькуляторы, погодные приложения и даже трекеры рынка криптовалют.

10. Пигейм – Библиотека Python для разработки игр

Вероятно, вам хотя бы раз приходилось создавать какую-нибудь игру за время своего пути программирования. Будь то классика вроде понга и тетриса или игры из вашего воображения. Эти библиотеки позволят вам создать игру по вашему выбору. Pygame — это очень простой в освоении модуль-оболочка для написания видеоигр. Он содержит библиотеки компьютерной графики и звука для быстрого создания динамичных игр. Программы, написанные на Pygame, совместимы со всеми операционными системами, поддерживающими STL, а также могут работать на Android и планшетах. Также поддерживаются такие функции, как манипулирование пиксельной камерой, промежуточный элемент и обнаружение столкновений. Вы можете использовать Pygame для создания таких игр, как Space Shooter и T Rex Rush. А если вам когда-нибудь понадобится вдохновение, вы можете посетить веб-сайт Pygame, где собраны тысячи игр, созданных другими.

10. Пиглет — Библиотека Python для 3D-игр

Если вы хотите создать 3D-игру, Пиглет ваша любимая библиотека. В отличие от Пигейма, Пиглет способен создавать трехмерную липкую массу. Кроме того, у Pyglet нет внешних зависимостей или требований к установке. Он позволяет использовать столько окон, сколько вам нужно, и загружает изображения, звук, музыку и видео практически в любом формате.

11. PyEngine3D

PyEngine3D — это движок PyEngine3D с открытым исходным кодом, который может создавать потрясающую 3D-графику, подобную этой. Это лучшие веб-библиотеки, которые выполняют HTTP-запросы, очистку веб-страниц, анализ и создание веб-приложений.

12. Запросы — HTTP-библиотека для Python

Запросы — самая популярная HTTP-библиотека Python. И он используется для отправки HTTP-запросов. Он имеет множество функций и особенно хорош для новичков. Вы можете добавить заголовки параметров, файлы, состоящие из нескольких частей, и данные формы для двух HTTP-запросов. Эта программа Lasy использует библиотеку запросов для получения основного контента с веб-сайтов. Например, если вы введете URL-адрес видео на YouTube, он получит такую ​​информацию, как заголовок, описание и ключевые слова.

13. Scrapy – Библиотека Python для извлечения данных с веб-сайтов

Следовательно, название — это библиотека веб-скрапинга, используемая для извлечения необходимых вам данных с веб-сайтов. В основном он используется для создания программ сканирования веб-страниц. Изначально он был разработан для простого парсинга, но теперь используется для интеллектуального анализа данных и автоматического тестирования. Множество компаний используют лоскут для ведения бизнеса. Например, Career Builder собирает объявления о вакансиях со многих сайтов, Parsley собирает статьи с сотен новых сайтов, а Lish использует очистку для сканирования модных веб-сайтов.

14. Красивый Суp — библиотека Python для извлечения данных

BeautifulSoup — еще одна библиотека, обычно используемая для парсинга веб-страниц. Однако он также отлично подходит для синтаксического анализа и может анализировать различные сломанные элементы HTML и XML. Это предлагает простой способ парсинга веб-страниц. Путем извлечения прямых данных из HTML. Он очень прост в использовании, что делает его идеальным для новичков. Интересный проект, основанный на Beautiful Soup, — это проект спортивных прогнозов. Он собирает всевозможную спортивную статистику, чтобы делать прогнозы на предстоящие игры.

15. Заппа – Бессерверные веб-сервисы Python для AWS Lambda и API Gateway.

Zappa упрощает создание и развертывание бессерверных приложений Python, управляемых событиями, на AWS Lambda и шлюзе API. Это бессерверный веб-хостинг для приложений Python. Он обеспечивает бесконечное масштабирование, нулевое время простоя и не требует обслуживания. Его минимальная стоимость — одна из лучших функций, поскольку вы платите только в зависимости от количества обслуживаемых запросов. Это сэкономит вам много денег.

16. Django: Веб-фреймворк для перфекционистов с соблюдением сроков.

Django — очень популярный бесплатный веб-фреймворк с открытым исходным кодом на основе Python. Его основная задача — облегчить создание сложных веб-сайтов, управляемых базами данных. Django заботится о таких функциях, как аутентификация пользователей, администрирование контента, файлы Sitemap и RSS-каналы. Django — быстрый, безопасный, масштабируемый и универсальный инструмент, что делает его привлекательной средой, используемой сегодня во многих компаниях.

Некоторые крупные компании, использующие Django, включают Instagram, Spotify, YouTube, Робин Гуди Pinterest. Flask — еще один очень популярный веб-фреймворк, который часто сравнивают с Django. Он новее и более популярен, чем Django, на основе нескольких проектов. Точнее, это облегченный интерфейс шлюза веб-сервера. Он немного более гибок, чем Django, и включает в себя маршрутизацию URL-адресов, файлы cookie шаблонов обработки запросов и ошибок, поддержку модульного тестирования, отладчик и сервер элементов div. Крупные компании, такие как Airbnb, Netflix, Lyft, Patreon и Uber, используют пул flask, Django и flask — отличные фреймворки, но в конечном итоге вам решать, какой из них лучше подходит для вашего проекта.
Я бы порекомендовал Django для тяжелых и сложных веб-сайтов и Flask для простых небольших веб-сайтов.

17. NumPy это библиотека для языка программирования Python

Вот некоторые библиотеки, которые необходимо знать, связанные с математикой. NumPy предоставляет расширенные математические функции и лучше всего подходит для массивов и матриц. Он быстрый и эффективный, что делает его полностью способным обрабатывать большие объемы данных. NumPy также поддерживает логические манипуляции с фигурами, дискретные преобразования Фурье и общую линейную алгебру функций.

18. SciPy — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для научных и технических вычислений.

SciPy идет рука об руку с NumPy и обычно используется для машинного обучения и манипулирования изображениями. Он предоставляет множество удобных и эффективных численных процедур, таких как численное интегрирование, интерполяция, оптимизация, линейная алгебра и статистика. Если вам когда-нибудь понадобится помощь, поддерживающее сообщество SciPy всегда готово ответить на ваши частые вопросы и решить любые проблемы.

19. СимПи — это библиотека Python с открытым исходным кодом для символьных вычислений.

SymPy — еще одна важная библиотека для математики, которая может выполнять базовые операции, такие как базовая арифметика, упрощения и аномичные триггерные функции. Однако он способен на гораздо большее, например, на обращение матриц рядов Тейлора в криптографии. Многие программы, такие как Spider и Compile, основаны на SymPy Spider, научной среде разработки Python или IDE. И вы можете думать об этом как о Python-эквиваленте нашей студии.

20. ХимПи это пакет Python, полезный для химии

ChemPy содержит такие функции, как решатель равновесия, полезные для химии.

21. Панды – Библиотека Python для науки о данных

Наука о данных — это горячая область, целью которой является извлечение знаний и идей из данных. Панды необходимы для всего, что касается науки о данных. Он позволяет легко организовывать, исследовать, представлять и манипулировать данными. Огромным плюсом является чистый и хорошо организованный код, что делает его удобным для новичков. Некоторые функции, выходящие за рамки базовых, включают возможность чтения и записи данных в различных веб-сервисах, структурах данных и базах данных, а также простую организацию и маркировку данных с использованием интеллектуального выравнивания и индексирования.

21. Апельсин Библиотека интеллектуального анализа данных в Python

Orange — это программное обеспечение для машинного обучения и визуализации данных с открытым исходным кодом, использующее pandas. Он имеет бесчисленное множество полезных функций как для новичков, так и для экспертов.

21. SQLAlchemy – Набор инструментов базы данных для Python

SQL Alchemy — это набор инструментов Python SQL и объектно-реляционный преобразователь, который предоставляет разработчикам приложений всю мощь и гибкость баз данных SQL. Он немного более специфичен, поскольку предназначен для SQL, но очень полезен. Это упрощает и ускоряет связь между Python и базами данных. Он имеет ядро, которое часто делает его Orem необязательным, и зрелую высокопроизводительную архитектуру.

22. Матплотлиб это библиотека построения графиков для Python

Если вы хотите визуализировать свои данные в виде графика, Matplotlib — идеальная библиотека. Вы можете создать практически любой тип графика или графика, например гистограммы, потоковые графики, круговые диаграммы, диаграммы рассеяния в полярных графиках. Matplotlib имеет активную страницу отслеживания проблем. GitHub, где вы можете быть в курсе последних ошибок, новых исправлений и запросов на добавление новых функций.

23. Plotly Библиотека Python представляет собой интерактивная библиотека графиков с открытым исходным кодом

Plotly — еще одна библиотека для построения графиков, но она немного более продвинута, чем Matplotlib. Это лучше всего подходит для более эффективного создания сложных сюжетов.
Он имеет отличную поддержку сложных и многоосных объектов, встроенные инструменты масштабирования, фильтрации и может создавать трехмерные графики; Я бы сказал, что Plotly лучше всего подходит для тех, кто уже знаком с Matplotlib и ищет способы более эффективного создания более сложных визуальных эффектов.

24. Психический – Библиотека Python для здравоохранения

Экстрасенс изучите коммерческую библиотеку Python с открытым исходным кодом для работы со сложными данными. Он состоит из шести основных компонентов. Классификация, определяющая, какая категория и опция относятся к регрессии, прогнозирование атрибута с непрерывным значением, связанного с объектом. Автоматическая кластеризация, группирующая схожие объекты в наборы, снижает размерность, уменьшает количество случайных величин, которые необходимо учитывать при выборе модели, сравнении, проверке и выборе параметров и моделей. И, наконец, они проводят предварительную обработку извлечения признаков при нормализации. Несбалансированные наборы данных описывают ситуации, когда распределение классов не является равномерным и может привести к проблемам, если его не учесть должным образом.

Например, модель классификации, над которой вы работаете, имеет точность 80 %; однако вы обнаруживаете, что 80% данных принадлежат одному классу. Обучение дисбалансу — это пакет Python, который предлагает несколько методов повторной выборки, обычно используемых для исправления таких несбалансированных наборов данных.

Он совместим с психическим обучением и является частью проектов психического обучения.

10 лучших библиотек Python общего назначения в 2023 году

  1. Запросы
  2. Подушка
  3. Scrapy
  4. Асинкио
  5. Ткинтер
  6. Шесть
  7. айоhttp
  8. Пигейм
  9. Kivy
  10. Боке

Лучшие библиотеки Python для машинного обучения

Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования для этой деятельности, и он в значительной степени вытеснил многие другие языки в бизнесе благодаря своей обширной библиотеке. В машинном обучении используются следующие библиотеки Python:…

  1. Numpy
  2. Сципи
  3. Scikit учиться
  4. Theano
  5. TensorFlow
  6. Keras
  7. PyTorch
  8. Панды
  9. Матплотлиб

10 лучших библиотек Python для науки о данных на 2023 год

  1. TensorFlow
  2. научное обучение
  3. Numpy
  4. Keras
  5. PyTorch
  6. СветGBM
  7. Eli5
  8. SciPy
  9. Theano
  10. Панды

Оставьте комментарий

Translate »