22 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون که باید بشناسید

22 مورد از کاربردی ترین کتابخانه‌های پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون اقیانوسی از کتابخانه ‌ها است که هر کدام اهداف مختلفی را دنبال می‌کنند و به عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، باید دانش کاملی از بهترین و پرکاربرد ترین آن ها داشته باشید تا بتوانید از بهترین ها استفاده کنید. تعداد کتابخانه های پایتون خیلی خیلی زیاد هست که توضیح همه آن ها هزاران ساعت زمان می برد. پس تصمیم گرفتیم که در اینجا مهم ترین کتابخانه ها را کاملا شُسته رُفته معرفی و بررسی کنیم تا هر موقع که به این کتابخانه های پایتونی احتیاج داشتید فی الفور بروید سراغش و از آن ها استفاده کنید.

کتابخانه های پایتون مجموعه ای از توابع مفید هستند که نیاز به نوشتن کد های اضافی را حذف می کنند و همین ویژگی ها هستند که پایتون را جذاب تر می کنند. همانطور که گفتیم تعداد کتابخانه های پایتون بسیار بسیار زیاد است؛ اما اگر بخواهیم دقیقِ دقیق بگوییم بیش از 137000 کتابخانه پایتون وجود دارد. کتابخانه ها نقش حیاتی در توسعه یادگیری ماشین، علم داده، برنامه های کاربردی نظیر پردازش تصویر و داده و موارد دیگر ایفا می کنند. در ادامه سیر تا پیاز کتابخانه های پایتون را به شما می گوییم تا به یک علامه دهر پایتون تبدیل شوید.

کتابخانه چیست؟

همین اول کار باید بگوییم این کتابخانه با آن کتابخانه ای که می شناسید فرق دارد و در عین حال نیز تشابهاتی دارد. کتابخانه مجموعه ای از کد ها است که از قبل آماده شده است و برای صرفه جویی در زمان برنامه نویسی مورد استفاده قرار می گیرد. استفاده از توابع هیچ محدودیتی ندارد و می‌توان بارها و بارها از یک تابع در برنامه استفاده کرد. کتابخانه های پایتون نیز مشابه کتابخانه های فیزیکی است. منظور از مشابه بودن نیز این است که همه این کتابخانه ها منابعی با قابلیت استفاده مجدد هستند.

کتابخانه پایتون چیست؟

نوبتی هم باشد نوبت کتابخانه های پایتون است. کتابخانه پایتون مجموعه ای از ماژول ها است که شامل توابع و کلاس هایی است که می تواند توسط برنامه های دیگر برای انجام وظایف مختلف استفاده شوند. اگر بخواهیم ماژول را خیلی ساده تعریف کنیم، باید بگوییم ماژول مجموعه کدی است که برای ساخت یک ساختار پیچیده مورد استفاده قرار می گیرد. از ماژول ها می توان در برنامه های مختلف استفاده کرد و آن برنامه را حرفه ای تر کرد. کتابخانه های پایتون را می توان در سه گروه دسته بندی کرد.

1. گروه اول: کتابخانه هایی که به صورت پیش فرض در پایتون وجود دارند.
2. گروه دوم: کتابخانه هایی که شما آن ها را ایجاد کرده اید.
3. گروه سوم: کتابخانه هایی مانند PyPI که توسط منابع خارجی یا سایر افراد ایجاد شده است.

 

 

لیست بهترین کتابخانه های پایتون در یک نگاه

در این بخش 22 مورد از کتابخانه‌های پایتون به همراه کاربرد آن‌ها را، معرفی کرده‌ایم و با کلیک روی هر گزینه می‌توانید اطلاعات بیشتری از این کتابخانه‌ها به دست آورده و با آن‌ها آشنا شوید. بنابراین بهترین کتابخانه‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون به شرح زیر است:

ردیف	نام کتابخانه	معرفی کاربردهای و حوزه‌های کاری مختلف کتابخانه‌ها
1	TensorFlow	یادگیری عمیق یادگیری ماشین داده‌کاوی و تجزیه‌وتحلیل داده توسعه وب و اسکراپینگ وب
2	Bob	تشخیص چهره تشخیص اثر انگشت و شناسایی افراد بر اساس ویژگی‌های بیومتریک آن‌ها پردازش سیگنال‌های صوتی و تصویری از جمله پردازش و تحلیل صدا و تصاویر پزشکی تشخیص الگو و الگویابی در داده‌های چند بعدی مانند تحلیل تصاویر و سیگنال‌های دیجیتالی
3	PyTorch	برنامه‌های پردازش زبان طبیعی تحقیقات هوش مصنوعی تشخیص و دسته‌بندی تصاویر، تشخیص اشیا، شناسایی چهره، تشخیص شی و موارد مشابه در حوزه بینایی ماشین یادگیری تقویتی مانند کنترل ربات‌ها، بازی‌های رایانه‌ای و سایر برنامه‌های مرتبط با یادگیری تقویتی یک ابزار قدرتمند و چند وجهی برای اکثر زمینه‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
4	Scikit- learn	یادگیری ماشین یادگیری عمیق داده‌کاوی تجزیه‌وتحلیل داده توسعه وب و اسکراپینگ وب
5	Ramp	رسم نمودارها و گزارشات مانند نمودارهای خطی، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای و غیره انجام پیش‌پردازش‌هایی مانند نرمال‌سازی داده‌ها، کدگذاری داده‌های متنی و شبکه‌های اجتماعی
6	NumPy	محاسبات علمی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) یادگیری عمیق هوش مصنوعی پردازش تصویر  پردازش سیگنال
7	PyBrain	پردازش تصویر در حوزه یادگیری ماشین و پردازش متن پیش‌بینی سری‌های زمانی کنترل حرکت و رباتیک تقویت یادگیری در آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یک کتابخانه قدرتمند در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
8	Keras	پردازش زبان طبیعی (NLP)  مناسب برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر پیش‌بینی سری‌های زمانی تشخیص تصویر طبقه‌بندی متن
9	Chainer	تشخیص تصویر و شناسایی اشیا پردازش زبان طبیعی و وظایفی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن و غیره تحلیل داده‌های ساختار یافته از جمله پیش‌بینی و طبقه‌بندی داده‌های جدولی پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-learning و Deep Q-Networks
10	OpenCV Python	رباتیک تصویربرداری پزشکی سیستم‌های نظارتی شناسایی چهره ردیابی حرکت تعامل انسان و کامپیوتر
11	Theano	کاربرد در زمینه یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (ِDeep Learning) برای برای ارزیابی و تسهیل در دستکاری عبارت‌های ریاضی از جمله آرایه‌های چندبعدی
12	NLTK	یکی از پایه‌های اصلی در زمینه پردازش زبان طبیعی و ابزاری قدرتمند در زمینه‌های مختلفی از تحقیقات و توسعه نرم‌افزار
13	SQLAlchemy	یکی از ابزارهای معتبر و کارآمد برای کار با پایگاه‌های داده در پایتون مورد استفاده برای توسعه برنامه‌های داده‌محور و و برنامه‌های با ذخیره و مدیریت داده‌های زیاد استفاده در سیستم‌های مدیریت محتوا توسعه برنامه‌های وب
14	Dash	ایجاد برنامه‌های تحت وب تعاملی برای نمایش و تحلیل داده‌های مختلف در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، مالی، علم داده استفاده در ساخت سیستم‌های گزارش‌دهی تعاملی با قابلیت نمایش داده‌های مختلف و تولید گزارش‌های دلخواه
15	Pandas	استفاده در در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، داده‌کاوی، پاک‌سازی داده‌ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق توسعه وب و اسکراپینگ وب
16	Scipy	یادگیری ماشینی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین قدرتمند مانند ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی پردازش سیگنال برای تبدیل فوریه، تجزیه‌وتحلیل طیفی و فیلتر پردازش تصویر برای دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل تصاویر
17	Matplotlib	تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق توسعه وب و اسکراپینگ وب
18	LightGBM	پیش‌بینی داده‌هایی چون قیمت‌ها، پیش‌بینی بازار،  تقاضا و غیره مسائل رگرسیون مانند پیش‌بینی قیمت‌ها و تخمین مقادیر پیش‌پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مهم قبل از اعمال مدل کتابخانه‌ای محبوب در مسائل یادگیری ماشین
19	Requests	وب اسکراپینگ خودکارسازی فرم‌های ارسالی تعامل با API های REST دریافت اطلاعات از وب‌سایت‌ها ایجاد درخواست‌های HTTP بررسی دسترسی به وب‌سایت‌ها ارسال فرم‌ها و درخواست‌های POST استفاده در تست‌های واحد
20	Seaborn	تجزیه و تحلیل داده‌ها و نمایش اطلاعات آماری و توزیع‌های مختلف و ولید نمودارهای histogram، scatter plot و box plot رسم نمودارهای توزیع تجزیه و تحلیل داده‌های دوبعدی و بیشتر تحلیل ویژگی‌های داده‌ها مانند بررسی ارتباط بین ویژگی‌ها، شناسایی الگوهای موجود و تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها پوشش گسترده‌ای از نوع‌های نمودار ابزار قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و نمایش اطلاعات آماری برای پروژه‌های داده‌کاوی، تحلیل داده‌ها و داده‌های مختلف
21	Bokeh	مطالعه و تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف در حوزه‌های متنوع ابزاری برای ساخت وبسایت‌های تعاملی و داشبوردها با نمودارها و چارت‌های تعاملی مطالعه در زمینه‌های علمی و تحقیقاتی به‌ویژه در زمینه‌های مانند علوم زیستی، علوم پزشکی، و مهندسی مصورسازی داده‌های بزرگ
22	Pillow	برنامه‌های پردازش تصویر مانند عکس‌ها، تغییر اندازه تصاویر و افزودن متن به تصاویر. برنامه‌های کاربردی وب و موبایل برای دست‌کاری تصویر برنامه‌های نیاز به دسترسی به داده‌های EXIF تعبیه شده برای تصاویر

معرفی کتابخانه های پایتون

TensorFlow

رتبه اول محبوب ترین کتابخانه پایتون  می رسد به TensorFlow. این کتابخانه علاوه بر پایتون در دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ هم استفاده می شود. این کتابخانه یک نرم افزار منبع باز برای محاسبات عددی با دقت و کارایی بالا است. TensorFlow توسط تیم Google Brain در سازمان هوش مصنوعی گوگل توسعه داده شد و امروزه توسط محققان برای الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شود. از جمله سیستم عامل هایی که از این کتابخانه استفاده می کنند؛ می توان به macOS 10.12.6، اوبونتو، ویندوز 7 و Raspbian 9.0 اشاره کرد.

Bob

دومین مورد از کتابخانه های پایتون که به بررسی آن می پردازیم؛ Bob است. کتابخانه Bob در موسسه Idiap توسعه یافته است و یک جعبه ابزار کاملا رایگان است و وظیفه پردازش سیگنال و یادگیری ماشین را بر عهده دارد. این کتابخانه با ترکیب دو زبان برنامه نویسی قدرتمند؛ یعنی زبان های برنامه نویسی  Python و C++ نوشته شده است. از تشخیص تصویر گرفته تا پردازش تصویر و ویدئو، همه این موارد را می توان با استفاده از این کتابخانه انجام داد.

PyTorch

کتابخانه بعدی از لیست کتابخانه های پایتون؛ کتابخانه  PyTorch است. این کتابخانه در سال 2017 توسط شرکت فیسبوک به بازار عرضه شد. PyTorch دو ویژگی قدرتمند را در اختیار کاربران قرار می دهد. اولین مورد توسعه شبکه های عصبی عمیق بر روی یک سیستم خودکار مبتنی بر نوار، و دومین مورد محاسبات تانسور با شتاب قوی GPU است. PyTorch یک کتابخانه بسیار کارآمد برای اجرای مدل های یادگیری عمیق با انعطاف پذیری و سرعت افزایش یافته با پایتون است.

Scikit- learn

اگر عاشق کار های پیچیده هستید؛ این کتابخانه خوراک شماست. Scikit- learn یک کتابخانه پایتونی است و با ماشین لرنینگ در ارتباط است. این کتابخانه به صورت کاملا رایگان در اختیار برنامه نویسان پایتون قرار دارد. Scikit- learn به عنوان یکی از بهترین کتابخانه های پایتون برای انجام کار های پیچیده است. این کتابخانه می تواند در برنامه های مختلفی چون طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، انتخاب مدل، K-means و پیش پردازش استفاده می شود. این کتابخانه پایتون با کتابخانه های دیگری چون NumPy و SciPy مرتبط است و بهترین گزینه برای کار با داده های پیچیده است.

Ramp

اون دسته از عشق سرعت ها که می خواهند در برنامه نویسی هم عملکرد سریعی داشته باشند را نیز فراموش نکرده ایم. این کتابخانه مثل یک سرسره به شما کمک می کند تا به سرعت مدل سازی کنید. اگر بخواهیم دقیق تر بگوییم؛ Ramp یکی از کتابخانه های پایتون است که برای نمونه سازی سریع مدل ها در ماشین لرنینگ استفاده می شود. Ramp یک نحو ساده دارد و برای جستجو و پیمایش در الگوریتم ها، ویژگی ها و تبدیل ها ارائه می شود. این کتابخانه کاربردی در حوزه ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار می گیرد و می‌تواند به‌طور یکپارچه با ابزار های آماری و یادگیری ماشین پایتون استفاده شود.

NumPy

نوبتی هم باشه؛ نوبت دوستان فول استک کار و معرفی یک کتابخانه به این افراد هست. این کتابخانه خفن؛ یعنی NumPy یکی از آن کتابخانه های خیلی محبوب در پایتون است که در ماشین لرنینگ هم کاربرد دارد و برای توسعه دهندگان فول استک نیز بسیار حائز اهمیت است. مهم ترین ویژگی Numpy رابط آرایه ای بودن آن است. کارایی اصلی  NumPy در محاسبات جبر خطی است و به BLAS و LAPACK متکی است. NumPy کتابخانه ای تعاملی است و می تواند پیاده سازی های پیچیده ریاضی را بسیار آسان کند. همین ویژگی باعث می شود درک مفاهیم مسئله آسان تر شود و در نتیجه کد نویسی نیز آسان تر می شود.

از دیگر کاربرد های دیگر این کتابخانه می توان به جریان های خام باینری اشاره کرد که به عنوان آرایه ای از اعداد واقعی در ابعاد متغیر استفاده می شود. برای پیاده سازی این کتابخانه پر کاربرد پایتونی باید دانش خود را در زمینه ماشین لرنینگ بسیار قوی کنید تا احیانا در حین کار به مشکل نخورید.

PyBrain

کتابخانه بعدی مصداق واژه سهل ممتنع است. PyBrain شامل الگوریتم‌ هایی برای شبکه ‌های عصبی است که هم دانش آموزان سطح ابتدایی می توانند از آن استفاده کنند، هم در تحقیقات پیشرفته استفاده شود. هدف از ارائه الگوریتم‌های ساده، انعطاف‌پذیر و در عین حال پیچیده و قدرتمند؛ یادگیری ماشین است که به وسیله آن می توانید بسیاری از محیط‌ های از پیش تعیین‌ شده برای آزمایش و مقایسه الگوریتم‌ ها را پیاده سازی کنید. محققان، دانشجویان، توسعه دهندگان، مدرسان، من و شما می توانیم از PyBrain استفاده کنیم و چه چیزی از این بهتر.

Keras

Keras یک کتابخانه از کتابخانه های پایتونی است که شامل شبکه عصبی منبع باز است. این کتابخانه به زبان پایتون نوشته شده است تا آزمایش سریع با شبکه های عصبی عمیق را امکان پذیر کند. با فراگیر شدن یادگیری دیپ لرنینگ و وابسته شدن بیش از پیش تکنولوژی و صنعت به آن، Keras به یک انتخاب ایده‌آل تبدیل می‌شود، زیرا API برای انسان‌ها طراحی شده است نه ماشین‌ها. Keras با بیش از 200000 کاربر تا نوامبر 2017، هم در صنعت و هم در جامعه تحقیقاتی حتی بیش از TensorFlow یا Theano مقبولیتش را نشان داده است. قبل از نصب Keras، توصیه می شود موتور Backend TensorFlow را نصب کنید.

Chainer

یک خسته نباشید جانانه بگم به شما دوست عزیز تا اینجا همراهی کردید و به میانه راه رسیدید. به قول سعدی که می فرماید: « رهرو آن نيست كه گه تند و گهي خسته رود ... رهرو آنست كه آهسته و پيوسته رود»، توانستیم آهسته و پیوسته 10 مورد از کتابخانه های پایتونی معروف و پرکاربرد را یاد بگیریم. البته همانطور که گفتیم اینجا ایستگاه بین راهی هست و هنوز کلی مطلب برای یاد گرفتن هست. پس وقت رو تلف نکنیم و بریم سر اصل مطلب.

Chainer یکی دیگر از کتابخانه های پایتون است که رقیب جدی Hebel نیز به حساب می آید. این کتابخانه با هدف افزایش انعطاف‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می شود. سه حوزه اصلی تمرکز Chainer عبارتند از:

1. صنعت و تولید: از تشخیص اشیا تا بهینه سازی فرآیند ها را می توان با این کتابخانه انجام داد. Chainer به طور موثر برای رباتیک و چندین ابزار یادگیری ماشین استفاده شده و نتایج خوبی را نیز از خود نشان داده است.
2. سیستم حمل و نقل: سازندگان Chainer به طور مداوم تمایل خود را برای فعالیت در سیستم های حمل و نقل و به طور ویژه به اتومبیل های رانندگی خودکار نشان داده اند و در پیرامون همین موضوع با یکی از بزرگ ترین غول های خودرو سازی در دنیا یعنی؛ Toyota Motors مذاکره کرده اند.
3. مراقبت های پزشکی و درمانی: سازندگان Chainer برای مقابله با شدت سرطان، روی تحقیقات تصاویر پزشکی مختلف برای تشخیص زودهنگام سلول های سرطانی نیز سرمایه گذاری کرده اند.

 

 

OpenCV Python

مورد بعدی از کتابخانه های پایتونی که می خواهیم معرفی کنیم OpenCV Python است. Open Source Computer Visionl یا OpenCV با هدف پردازش تصویر مورد استفاده قرار می گیرد. این کتابخانه یک بسته پایتون محسوب می شود که عملکردهای کلی متمرکز بر بینایی ماشین فوری را نظارت می کند. OpenCV چندین عملکرد داخلی دیگر را نیز ارائه می دهد که با کمک آن می توانید به راحتی Computer Vision را یاد بگیرید.

در نهایت OpenCV Python امکان خواندن و نوشتن تصاویر را به طور همزمان فراهم می کند. با کمک این کتابخانه می توان اجسام عمومی تر مانند صورت، درختان، خطوط عابر پیاده را در هر ویدیو یا تصویری تشخیص داد. این کتابخانه مفید و کاربردی با ویندوز، OS-X و سایر سیستم عامل ها سازگار است و مشکلی ایجاد نمی کند.

Theano

کتابخانه بعدی یکی از خفن ترین کتابخانه های پایتون است. علت این خفن بودن نیز این است که Theano علاوه بر اینکه یک کتابخانه پایتون است، یک کامپایلر بهینه سازی نیز هست. این کتابخانه برای تجزیه و تحلیل، توصیف و بهینه سازی اعلان های مختلف ریاضی به طور همزمان استفاده می کند. Theano از آرایه ‌های چند بعدی نیز استفاده کرده و تضمین می‌کند که نیازی نیست نگران کامل نبودن پروژه‌های خود باشیم.

Theano به خوبی با پردازنده‌های گرافیکی کار می‌کند و رابط کاربری یکسان با Numpy دارد. این کتابخانه محاسبات را 140 برابر سریع ‌تر انجام می دهد و یکی از گزینه های مناسب برای علاقه مندان به محاسبات با سرعت بالا است. با استفاده از این کتابخانه می توان در شناسایی و تجزیه و تحلیل هر گونه اشکال مضر اقدامات لازم را انجام داد.

NLTK

هر چقدر از محبوبیت پایتون و کتابخانه هایش بگوییم باز هم کم است. گفته می شود که جعبه ابزار زبان طبیعی(Natural Language toolkit) یا NLTK یکی از کتابخانه های محبوب Python NLP است. این کتابخانه شامل مجموعه ای از کتابخانه های پردازش است که راه حل های پردازشی را برای پردازش زبان عددی و نمادین ارائه می‌دهد. البته نکته ای که وجود دارد این است که این پردازش ها فقط به زبان انگلیسی انجام می شود.

SQLAlchemy

کتابخانه بعدی از لیست بلند بالای کتابخانه های پایتونی مناسب انجام کارهای مرتبط با پایگاه داده در پایتون است. SQLAcademy یک کتابخانه انتزاعی پایگاه داده برای پایتون است که با پشتیبانی خیره کننده از طیف وسیعی از پایگاه داده ها و طرح بندی ها ارائه می شود و می تواند هر نوع نیاز کاربرانش را مرتفع سازد.

این کتابخانه الگو های سازگار را ارائه می دهد که به راحتی قابل درک هستند و حتی افراد مبتدی نیز می توانند به راحتی از آن استفاده کنند. اگر می خواهید سرعت ارتباط بین زبان پایتون و پایگاه های داده را بهبود ببخشید باید به سراغ این کتابخانه بروید. نکته بسیار مهم درباره این کتابخانه این است که تقریبا همه ورژن های پایتون را ساپورت می کند.

Dash

 تا اینجای کار کلی کتابخانه مفید و کاربردی را شناختیم. اما چند مورد از مهم ترین ها را هنوز نمیشناسیم. پس بیا تا آخر با هم پیش بریم و اطلاعاتمون را تکمیل کنیم. کتابخانه پایتونی بعدی Dash نام دارد. اگر بخواهیم خیلی شُسته رُفته درباره کاربرد این کتابخانه بگوییم؛ باید گفت این کتابخانه از پیمایش داده‌ ها گرفته تا نظارت بر آزمایش‌ ها را مانند قسمت ظاهری تا باطن تحلیلی پایتون، همه را به راحتی انجام می دهد. این کتابخانه پایتون برای برنامه‌ های تجسم داده‌ گزینه بسیار مناسبی است.

Panda

Panda یک کتابخانه منبع باز و دارای مجوز BSD است. Pandas امکان ارائه ساختار داده آسان و تجزیه و تحلیل سریع تر داده ها را فراهم می کند. برای عملیاتی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ ها یا مدل ‌سازی، Pandas بدون نیاز به جابجایی به زبان دامنه‌ای خاص مانند R، آن را انجام می دهد. بهترین راه برای نصب Pandas نیز نصب Conda است.

Scipy

Scipy کتابخانه پایتونی دیگری از کتابخانه های پایتون است که به صورت نرم افزارهای منبع باز است و برای محاسبات علمی در پایتون استفاده می شود. جدای از آن، Scipy همچنین برای محاسبه داده، بهره وری، محاسبات با عملکرد بالا و تضمین کیفیت استفاده می شود.

این کتابخانه ماشین لرنینگ، برای توسعه دهندگان و مهندسان این حوزه کاربرد دارد. ویژگی اصلی کتابخانه SciPy این است که با استفاده از NumPy توسعه یافته است. علاوه بر این، SciPy تمام روال ‌های عددی کارآمد مانند بهینه ‌سازی را با استفاده از زیر ماژول ‌های خاص خود انجام می دهد. وظایفی از جمله جبر خطی، ادغام، حل معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال را می توان به راحتی توسط SciPy اجرا کرد.

Matplotlib

همه کتابخانه ‌هایی که مورد بحث قرار دادیم، قادر به انجام طیف وسیعی از عملیات عددی هستند، اما وقتی نوبت به ترسیم ابعاد می‌رسد، Matplotlib بازی را به دست می گیرد. این کتابخانه یک جایگزین منبع باز مناسب برای MATLAB ارائه می دهد. توسعه دهندگان همچنین می توانند از API های matplotlib برای جاسازی نمودار ها در برنامه های رابط کاربری گرافیکی استفاده کنند. شما می توانید انواع نمودار دایره ای، نمودار پراکندگی، هیستوگرام، نمودار خطا و موارد دیگر را تنها با استفاده از این کتابخانه طراحی کنید.

 

LightGBM

Gradient Boosting یکی از بهترین و محبوب ‌ترین کتابخانه ‌های ماشین لرنینگ است که به توسعه‌ دهندگان در ساخت الگوریتم‌ های جدید و درخت‌ های تصمیم کمک می‌کند. از این رو یکی از کتابخانه های خاص برای اجرای سریع و کارآمد به شمار می آید. کتابخانه ها LightGBM، XGBoost و CatBoost همگی کتابخانه ها رقیبی هستند که به حل یک مشکل مشترک کمک می کنند و می توانند تقریباً به روشی مشابه از آنها استفاده کنند.

این کتابخانه پیاده‌سازی ‌های مقیاس‌پذیر، بهینه ‌شده و سریع گرادیان را می توان مشاهده کرد که باعث محبوبیت آن در بین توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین نیز شده است. اما نکته ای که در ادامه می خواهیم بگوییم بزرگ ترین راز فول استک کاران است که با دانستن و پیاده سازی آن به موفقیت های زیادی دست پیدا کرده اند. توجه کنید که این یک راز بسیار مهم است که هر کسی نباید از آن آگاه شود. این راز مگوی این است که اکثر توسعه دهندگان فول استک ماشین لرنینگ با استفاده از این الگوریتم برنده مسابقات یادگیری ماشین شدند.

Requests

Requests یک کتابخانه بسیار محبوب و کاربرپسند Python برای درخواست HTTP است. در واقع این کتابخانه این فرآیند ارسال درخواست‌های HTTP/1.1 را بدون نیاز به انجام کارهای دستی مانند ساخت رشته‌های پرس و جو یا مدیریت پارامترهای URL، انجام دهد. 

کتابخانه Requests پایتون به دلیل سادگی و سهولت استفاده، امکان ارسال GET، POST، PUT، DELETE و انواع دیگر درخواست های HTTP را با حداقل کد فراهم می کند که این موضوع، قابلیت‌های مختلفی مانند تأیید SSL، ماندگاری کوکی‌ها و مدیریت جلسه را در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد تا برای تعامل با APIهای وب یا واکشی منابع از وب، ایده‌آل باشد. 

Seaborn

Seaborn یک کتابخانه محبوب پایتون برای تجسم داده‌های پیشرفته است که براساس کتابخانه Matplotlib ساخته شده و با ساختارهای داده کتابخانه پاندا ادغام می‌‌شود تا نمایش بصری مجموعه داده‌های پیچیده را بهبود بخشد. همچنین این کتابخانه در ایجاد گرافیک‌های آماری آموزنده و جذاب با تاکید بر تجسم الگوها در داده‌ها نیز تخصص دارد که این موضوع، تولید تجسم‌های پیچیده مانند نقشه‌های حرارتی، سری‌های زمانی و طرح های ویولن را ساده می‌کند. 

سبک‌های پیش‌فرض و پالت‌های رنگی کتابخانه Seaborn به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که در مقایسه با Matplotlib از نظر زیبا‌شناختی، مدرن‌تر و جذاب‌تر هستند. همچنین به دلیل توانایی‌اش در تسهیل درک روندها و روابط داده‌ها، این کتابخانه را به یک انتخاب ترجیحی برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی تبدیل کرده است.

Bokeh

این کتابخانه پایتون پویا برای ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی و بصری جذاب در مرورگرهای وب مورد استفاده قرار می‌گیرد و برتری خود در تبدیل مجموعه داده‌های پیچیده به تجسم‌های زیبا که به راحتی قابل کاوش و تعامل هستند را به خوبی نشان داده است.

Bokeh طیف وسیعی از نیازهای تجسمی مانند نمودارهای خطی ساده تا تجسم‌های آماری پیچیده را برآورده می‌کند. همچنین توانایی آن در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و داده‌های زمان واقعی برای ایجاد داشبوردهای تعاملی به هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها، بسیار مناسب می کند. جالب است بدانید که ادغام این کتابخانه با با نوت بوک‌های Jupyter و سازگاری با سایر کتابخانه‌های داده مانند Pandas و Numpy، کاربرد آن را برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی افزایش داده است و میتوان نقطه منحصر به فرد این کتابخانه را در سهولت ایجاد برنامه های کاربردی وب تعاملی آن هم بدون نیاز به دانش عمیق فناوری‌های وب، معرفی کرد.

Pillow

PIL یکی از کتابخانه‌های مهم برای پردازش تصویر در پایتون است که امکان دستکاری، باز کردن و ذخیره فرمت‌های مختلف فایل‌های تصویری در پایتون را ایجاد می‌کند. البته این کتابخانه از سال 2011 توسط پایتون 3 دیگر پشتیبانی نمی‌شود و نسخه Pillow که یکی از شاخه‌های کتابخانه PIL به حساب می‌آید، مورد استفاده برنامه‌نویسان قرار گرفته است. در واقع Pillow علاوه بر ارائه‌ قابلیت‌های پردازش تصویر، دیگر امکاناتی چون نمایش داخلی موثر و پشتیبانی گسترده از فرمت فایل را نیز ارائه می‌دهد. همچنین روی تمام سیستم‌عامل‌ها اجرا شده و طیف گسترده‌ای از فرمت تصاویر مانند jpeg ،png ،bmp ،ppm و  tiff را پشتیبانی می‌کند. 

به طورکلی از امکانات Pillow باید به مواردی چون قابلیت‌های پردازش تصویر از جمله تغییر اندازه، چرخش و تنظیم رنگ.، پشتیبانی گسترده‌ از فرمت‌های تصویر، دسترسی به داده‌های EXIF (فرمت فایل تصویری قابل تعویض) تعبیه شده در تصاویر، امکان ایجاد و ذخیره تصاویر در هر یک از فرمت‌های پشتیبانی شده را نام برد.
 

نتیجه گیری

بر طبلِ شادانه بکوب؛ پیروز و مردانه، بکوب! برخیز و پرچم را ببر؛ بر سر درِ خانه بکوب! خانم ها و آقایون، بالاخره لیست بهترین کتابخانه های پایتونی به پایان رسید. تو این لیست 20 کتابخانه معروف و پرکاربرد پایتونی را معرفی کردیم تا برنامه نویسی را برای شما عزیزان آسان تر و سریع تر کنیم. امیدواریم از این لیست نهایت استفاده را ببرید. اگر شما نیز کتابخانه های دیگری را می شناسید آن را به ما معرفی کنید.

سوالات متداول

• تفاوت بین کتابخانه‌های پایتون و ماژول‌ها چیست؟

تفاوت بین کتابخانه‌ها و ماژول‌های پایتون در محدوده و ساختار آنها نهفته است. کتابخانه پایتون مجموعه‌ای از ماژول‌ها است که طیف وسیعی از عملکردها را ارائه می‌دهد. به عبارت بهتر، هر کتابخانه شامل چندین ماژول است و هر ماژول یک فایل پایتون است که حاوی توابع، کلاس‌ها و متغیرها است. پس می‌توان گفت کتابخانه‌ها مجموعه وسیع‌تری از ابزارها را ارائه می‌دهند، در حالی که ماژول‌ها مختص یک عملکرد خاص هستند.

• تفاوت بین کتابخانه‌های پایتون و API چیست؟

تفاوت بین کتابخانه‌های پایتون و APIها (Application Programming Interfaces) به هدف و کاربرد آنها اختصاص دارد. درحقیقت همانطور که متوجه شدیم، کتابخانه پایتون مجموعه‌ای از ماژول ها و توابع است که در برنامه نویسی پایتون برای افزودن عملکرد یا انجام وظایف خاص استفاده می شود اما API رابطی است که به نرم‌افزارهای مختلف اجازه می‌دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. پس کتابخانه‌ها در یک برنامه استفاده می‌شوند اما APIها تعامل بین برنامه‌ها یا اجزای مختلف را تسهیل می‌کنند.

• تفاوت بین کتابخانه‌های پایتون و کلاس چیست؟

تفاوت بین کتابخانه‌های پایتون و کلاس‌ها، در مفاهیم اساسی و نقش آنها در برنامه نویسی است. کتابخانه پایتون با دارابودن مجموعه‌ای از ماژول ها و توابع، به برنامه‌های پایتون قابلیت‌ گسترش می‌دهد و این درحالی است که کلاس یک طرح اولیه برای ایجاد اشیا در برنامه نویسی شی گرا است و در واقع ویژگی و رفتار اشیا را تعریف می‌کند اما کتابخانه‌ها کدهای از پیش نوشته شده برای انجام وظایف مشترک یا افزودن قابلیت‌های خاص هستند. پس می‌توان گفت کلاس‌ها بخشی از یک کتابخانه هستند که سطح دانه‌ای تری از انتزاع برنامه نویسی را نشان می‌دهند.