Отборная коллекция лучших библиотек Python
Библиотеки призваны облегчить нашу жизнь. А в экосистеме Python их тысячи.
Но с чего начать?
Что ж, именно поэтому мы здесь сегодня. Я расскажу о 6 лучших библиотеках, о которых должен знать каждый разработчик Python.
Неважно, являетесь ли вы новичком или экспертом в Python, знание этих библиотек всегда будет держать вас впереди остальных.
Давайте начнем!
Инструментарий естественного языка (NLTK)
Если вам нужно работать с естественным языком, то эта библиотека для вас.
NLTK был назван «прекрасным инструментом для обучения и работы с вычислительной лингвистикой с использованием Python» и «потрясающей библиотекой для игры с естественным языком».
Ниже приведен пример токенизации.
>>> import nltk >>> sentence = """At eight o'clock on Thursday morning ... Arthur didn't feel very good.""" >>> tokens = nltk.word_tokenize(sentence) >>> tokens ['At', 'eight', "o'clock", 'on', 'Thursday', 'morning', 'Arthur', 'did', "n't", 'feel', 'very', 'good', '.']
Когда приходит человеческий язык, он выглядит очень запутанным и трудно поддающимся классификации. Эта библиотека поможет анализировать данные и очистить визуализацию.
Ссылка: https://www.nltk.org/
Генсим
Это также еще одна библиотека обработки языка. Это библиотека с открытым исходным кодом. Полезно обрабатывать необработанные и неструктурированные простые тексты.
Если вы хотите упростить большое предложение без какой-либо загрузки, выберите Gensim. Другая работа Gensim — поиск и замена слов.
from gensim.test.utils import datapath
from gensim import utils
class MyCorpus:
"""An iterator that yields sentences (lists of str)."""
def __iter__(self):
corpus_path = datapath('lee_background.cor')
for line in open(corpus_path):
# assume there's one document per line, tokens separated by whitespace
yield utils.simple_preprocess(line)
NumPy и Scipy эти две программы необходимы перед установкой Gensim. Пример кода Gensim:
Ссылка: https://radimrehurek.com/gensim/
Компьютерное зрение (резюме)
Когда вашему проекту нужны изображения, тексты, аудио, видео, выберите OpenCV.
Используя эту библиотеку, вы можете легко обнаруживать изображения. Это помогает достичь высокой производительности. Так что визуализация тоже становится понятной.
Пример из жизни:
Когда мы загружаем изображения на Facebook, он автоматически определяет человека на изображении и помогает пометить этого человека без вашего поиска. Итак, мы видим, что facebook также использует OpenCV для этого.
Ссылка: https://pypi.org/project/opencv-python/
PyQt
PyQt — самая мощная библиотека для сложных проектов. На самом деле это больше, чем набор инструментов с графическим интерфейсом.
Некоторые функции, которые он включает,
- Графические пользовательские интерфейсы
- XML-обработка
- Сетевое общение
- Базы данных SQL
- Просмотр веб-страниц
В настоящее время PyQt очень популярен. Если вам нужен статический проект, такой как трекер рынка криптовалют, график компании, вы можете выбрать Qt.
Ссылка: https://pythonpyqt.com/what-is-pyqt/
Панды
Pandas — очень полезная библиотека для энтузиастов данных. Очень легко, быстро и гибко обрабатывать данные и манипулировать ими. Он очень организован, чист и удобен для начинающих.
Один компонент, который мне очень нравится в Pandas, — это замечательная интеграция IPython и Numpy. Вот пример использования библиотеки
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.to_string())
Ссылка: https://pandas.pydata.org/
Джанго
Django — это мощный фреймворк с открытым исходным кодом на Python. Это веб-фреймворк высокого уровня. Django безопасен, универсален, прост в сопровождении, переносим, масштабируем.
Django всегда фокусируется на управлении безопасностью пользователей, такой как пароль, процесс аутентификации номеров учетных записей. он следует правилам «Не повторяйтесь», поэтому код выглядит очень минимальным.
Крупные компании всегда заботятся о безопасности своих пользователей, поэтому предпочитают фреймворк Django. Instagram, YouTube также используют Django для поддержки своих приложений.
from django.http import HttpResponse
def index(request):
return HttpResponse("Hi, I am Akhi.")
Это пример кода Django.
Ссылка: https://www.djangoproject.com/
Ну вот! Это одни из самых полезных библиотек Python, за которыми стоит следить. Неважно, знаете ли вы их все или нет, но вы должны знать о них.
Надеюсь, вы сегодня узнали что-то новое!
Хорошего дня!
Если вам нравится читать подобные истории и вы хотите поддержать меня как писателя, подумайте о том, чтобы стать участником Medium. Это 5 долларов в месяц, что дает вам неограниченный доступ к историям на Medium.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord.
