Библиотеки Python в 2023 году

Python – интерпретируемый язык, который не компилируется. Иными словами до момента запуска является обычным документом с текстовым наполнением. Программирование возможно на любых платформах, сам язык понятен, логичен и отлично спроектирован. Разработка проектов осуществляется быстро, ведь кода намного меньше, чем у других языков программирования. Одним из плюсов Python считают его легкость изучения, поэтому его рекомендуют новичкам. В статье попробуем разобраться с библиотеками Python на 2023 году и некоторыми особенностями самого языка.

Как используется Python

Сфера использования языка программирования Python очень широкая. Он встречается в веб, мобильных устройствах, программах и иных проектах, комбинируемых с машинным обучением.

Веб-разработка

Зачастую Python применяют для веб-разработок с дополнением в виде подключения фреймворка. Из возможных следует выделить:

• Pyramid;



• Pylons;



• TurboGears;



• Flask;



• Django.

Есть отдельные движки, позволяющие делать сайты на базе Python. На его основе составляют парсеры для сбора данных в сети.

Программы

Язык не компилируется, однако помогает делать десктопные программы, среди успешных и самых популярных выделим:

1. GIMP – редактор на Linux.



2. BitTorrent до 6 версии – позже программа была изменена при помощи C++, однако сети peer-to-peer продолжают функционировать на Python.

Мобильные приложения

Приложения для мобильных устройств на Python не столь популярны, поскольку для Android чаще используют Java, C#, C++ или Kotlin, для iOS – Swift или Objective-C. Python больше подходит под серверную часть программ, чтобы получить эффективное программирование. К примеру, приложение Instagram для iOS написано на Objective-C, а вот сервер сделан на Python.

Игры

Большое количество игр на ПК на 100% или частично сделаны через Python. Некоторые заблуждаются, что язык не подходит для работы с крупными и серьезными проектами. На деле же его применили для следующих хитов:

• Battlefield 2;



• World of Tanks;



• Civilization IV.

Хотя пользовательский интерфейс и работу с графиков можно сделать на Python, но его чаще применяют для создания скриптов. К примеру, чтобы добиться взаимодействия с игровым персонажем, запуска конкретных сцен или работы с событиями.

Встроенные системы 

Встроенные системы для многих устройств создают с помощью Python. Так, язык прижился в Raspberry Pi, а также в некоторых банках, где используется для контроля, управления банкоматами. Есть еще несколько рабочих проектов, применяющие Python:

• The Owl Embedded Python System;



• Python Embedded Tools;



• Embedded Python.

Язык программирования используют в станках с ЧПУ, устройствах автоматического регулирования (температуры, давления и др.), в телекоммуникационном оборудовании.

Создание скриптов

Python хорош для создания скриптов, плагинов к программам, которые уже готовы и работают. При помощи языка программирования легко создать дополнительные модули, выстроить логику игрового процесса. Скрипты интегрируются даже в приложения, созданных на других языках, что помогает автоматизировать определенные функции.

Сферы применения Python

Сферы использования языка программирования широкие. Python подходит для системного администрирования, вплоть до Data Science.

Системное администрирование

Python используется системными администраторами для автоматизации ряда функций и задач. Главные особенности – простота, мощность и поддержка спец. пакетов, увеличивающих эффективность. Не менее важная особенность, которая есть по умолчанию – язык установлен на все серверы Linux.



Лаконичность Python обеспечивает быстрое считывание кода, помогает определять слабые места. Частью синтаксиса выступает форматирование.

Научные исследования

Язык программирования обладает рядом библиотек, подходящие для ведения вычислений, исследований. Основными библиотеками для этой сферы деятельности выступают:

1. SciPy – включает в себя научные инструменты.



2. NumPy – дополнение, поддерживающее матрицы, многомерные массивы и математический функционал для работы.



3. Matplotlib – подходит для 2D- и 3D‑графики.

При помощи библиотек, легкости в изучении языка, многие научные деятели используют Python, особенно, когда речь идет о математиках или физиках.

Data Science

Python – самый распространенный язык, применяемый в Data Science. С ним создают алгоритмы под приложения с машинным обучением, аналитические программы, создают облачные хранилища и обслуживают их в дальнейшем. Python упрощает парсинг информации в сети, а Google Python используется для индексации сайтов.

Компании, использующие Python

Зачастую Python применяют для стартапов, но есть несколько компаний, которым подходит язык для разработки крупных проектов. Среди них можно выделить несколько основных:

1. Alphabet – язык применяет для скраппинга в поисковой системе Google и под сервис YouTube.



2. BitTorrent – реализуется сеть peer-to-peer.



3. Агентство национальной безопасности США – язык применяют для ведения аналитических разведывательных данных и шифрования информации.



4. Maya – работают с мультипликацией.



5. Pixar, Industrial Light & Magic – работают с анимационными видео.



6. Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm иIBM – язык используют под тестирование.



7. JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel – Python помогает вести прогноз финансовых рынков.



8. NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL – выполняют научные исследования.



9. iRobot – создают роботизированные приборы в коммерческом масштабе.

Еще Python применяют в ряде приложений, среди них есть Instagram, Facebook, Yahoo, Dropbox, Pinterest и др.

Недостатки языка Python

Невзирая на множество плюсов языка программирования, у него есть несколько недостатков. Основными можно считать следующие:

1. Программы, написанные на Python, относятся к самым медленным. К примеру, софт для iOS на Swift функционирует почти в 9 раз быстрее. Python не рекомендуют использовать там, где нужно большое количество памяти. Решить проблему помогают вставки на C или C++.




2. Зависимость от системных библиотек. Подобный недостаток усложняет перенос данных на другие системы. Для подобных задач есть Virtualenv, но и он не лишен недостатков.



3. Global Interpreter Lock (GIL) не дает возможность выполнять одновременно несколько потоков в CPython, хотя GIL можно выключать на некоторое время.

Ориентируясь в основных возможностях языка Python, его недостатках, а также сферах применения, следует перейти к лучших библиотекам, которые можно использовать в 2023 году.

Топ лучших библиотек Python на 2023 год

Библиотека – полноценный набор функций, который позволяет разработчикам избавиться от работы по написанию кода Python с нуля. В настоящее время есть более 137 тыс. библиотек, каждая из них играет важную роль в обработке данных и изображений, визуализации, работе с приложениями, машинном обучении и др.

TensorFlow

Это библиотека для науки о данных. В нее входит 1500 участников, 35 тыс. комментариев и она распространена в научной сфере деятельности. TensorFlow – фреймворк, позволяющий запустить и определять вычисления. TensorFlow – библиотека AI, позволяющая развернуть крупномасштабные нейронные сети в несколько слоев, применяя графики информационных потоков. С TensorFlow упрощает разработка моделей глубокого обучения, удается продвигать в массы технологии ML / AI и намного легче создать, запустить приложения на основе ML.







Среди самых развитых сайтов, использующих библиотеку TensorFlow ,есть мировые гиганты, корпорации:

• Google;



• Coca-Cola;



• Airbnb;



• Twitter;



• Intel.

Библиотека особенно эффективна, если речь идет о восприятии, понимании, определении и классификации, а также прогнозирования данных. Основные возможности:

1. Большая частота новых выпусков, предоставляя пользователям самые последние функции и версии библиотеки.



2. Сокращение числа ошибок до 60% при работе с машинным обучением нейронов.



3. Возможность параллельных вычислений, которые потребуются в работе со сложными моделями.



4. Улучшенное визуальное оформление вычислительного графика.



5. Отличное управление при помощи Google.

К преимуществам TensorFlow входят:

1. Быстрые обновления и стабильная работа.



2. Запуск части графа в TensorFlow, что отлично подходит в качестве инструмента для отладки.



3. Визуализация вычислительных данных на высоком уровне.

При помощи библиотеки создают текстовые приложения, находят видео, определяют изображения, речь, а также ведется анализ временного ряда. С библиотекой можно анализировать настроения, что полезно для CRM или CX.

Pandas

Перечень лучших библиотек Phyton на 2023 год не будет полон, если не вспомнить о Pandas. Исходя из сайта, Pandas – быстрый, мощный, гибкий и легкий в применении инструмент, помогающий анализировать и обрабатывать информацию.







Данные могут быть проанализированы с помощью листа и ручки, если речь идет о небольшой информации. Но для работы со значимыми объемами потребуются технические инструменты и Pandas Python – лучшая библиотека для обработки, с высокоуровневыми структурами. Pandas обладает открытым исходным кодом, дающий высокоэффективные инструменты для работы с данными на языке Python.



Библиотека идеально подходит для быстрой и легкой обработки информации, агрегирования и чтения, визуализации. Данные берутся в файловом виде CSV или TSV или как базу данных SQL, после этого создается фрейм данных. Он похож на обычную статистическую таблицу в Excel или SPSS.



Ключевые особенности библиотеки:

1. Индексация, переименование, сортировка и объединение информационного фрейма.



2. Обновление, добавление, удаление столбцов из фрейма.



3. Восстановление файлов, которых недостаточно и обработка недостающей информации.



4. Построение гистограммы, прямоугольной диаграммы.



5. Маркировка рядов и таблиц для автоматического выравнивания, индексации информации.

Преимущества Pandas:

1. Пользователи получают большое количество команд для ведения быстрой аналитики.



2. Простота представления информации, что улучшает методы анализа и восприятия данных.



3. Любая задача осуществляется всего через несколько строчек кода.

Библиотека подойдет для работы в коммерческой или академической отрасли, в т.ч. неврологии, статистике и сфере финансов. Все описанные особенности делают Pandas фундаментальной библиотекой для Data Science. Профессионалы могут использовать дополнительные пакеты под эту библиотеку – Geopandas и Pandasql. Первая помогает работать с картами и другими геопространенными материалами, а Pandasql поможет писать SQL для DataFrame.

Numerical Python (NumPy)

Отличный инструмент, подходящий под научные вычисления. С его помощью осуществляются задачи с массивами от базовых до расширенных. В библиотеке собрано много функций под задачи с n-массивами и матрицами в Python. Это позволяет работать с базами, где сохраняются значения одного типа, что упрощает проведение математических операций. Векторизация над массивом NumPy увеличивает производительность и ускоряет период выполнения.







NumPy считают фундаментальным пакетом в Python, а его ключевыми особенностями выступают:

1. Стабильная работа, интеграция с языками, которые уже устарели в кругу разработчиков.



2. Многомерный массив, выполняющие математические действия на базе вектора.



3. Разработчики получают ряд инструментов для записи, чтения большого количества информации с диска.



4. Возможность преобразовать Фурье, генерация случайных чисел.




5. Поддержка ввода-вывода для показа файлов в памяти.

Среди преимуществ библиотеки нужно выделить:

1. Обеспечение эффективным и масштабируемым хранением информации.



2. Улучшенное управление данных под арифметические вычисления.



3. Большой набор методов, функций и переменных, упрощающие работу.

Основная сфера использования – анализ данных, создание мощных N-мерных массивов. NumPy лежит в основе других библиотек, среди которых scikit-learn и SciPy.

PyTorch

PyTorch – еще одна библиотека для работы с данными. Это пакет для научной работы на базе Python, применяющий мощности графических процессоров. Кроме того, PyTorch считают отличной исследовательской платформой для глубокого обучения. Библиотеку создавали, чтобы обеспечивать лучшей скоростью и гибкостью.







К основным характеристикам входят:

1. Хорошая поддержка основных облачных сервисов.



2. Легко переключаться между режимами через TorchScript.



3. Надежная экосистема, что добавляет библиотеке гибкости.

Преимущества работы с PyTorch:

1. Простота кодирования и освоения.



2. Поддержка вычислительного графика в ходе выполнения заданий.



3. Поддержка GPU и CPU.



4. Библиотеки дают широкий набор сильных



5. Простота отладки через Python IDE, с помощью других инструментов.

SciPy Python

Библиотека SciPy базируется на объекте массива NumPy, входит в стек, включающий ряд инструментов:

• Matplotlib;



• Pandas;



• SymPy.

Библиотека SciPy включает модули, отлично справляющиеся с математическими задачами. В них входит:

• линейная алгебра;



• интерполяция;



• оптимизация;



• интеграция;



• статистика.

Основные возможности:

1. Набор функциональных особенностей на основе расширений Python NumPy.



2. Работа с многомерными изображения через подмодуль (SciPy.ndimage).



3. Встроенные функции для работы с дифференциальными уравнениями.