// Тренды

Библиотеки Python для Использования в 2023 году

Содержание

#1. Как используется Python
#2. Веб-разработка
#3. Программы
#4. Мобильные приложения
#5. Игры
#6. Встроенные системы 
#7. Создание скриптов
#8. Сферы применения Python
#9. Системное администрирование
#10. Научные исследования
#11. Data Science
#12. Компании, использующие Python
#13. Недостатки языка Python
#14. Топ лучших библиотек Python на 2023 год
#15. TensorFlow
#16. Pandas
#17. Numerical Python (NumPy)
#18. PyTorch
#19. SciPy Python
#20. FastAPI
#21. Pyspark
#22. Requests
#23. Re (Python Regex)
#24. Matplotlib
#25. Seaborn
#26. Scikit Learn
#27. Keras
#28. Statsmodels
#29. Plotly

Появились вопросы?
Олег Колесников
Автор статьи
Merehead занимается разработкой веб проектов

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.

Which significant companies employ Python?

Как используют Phyton крупные компании? Источник

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 Kotlinдля 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.

Four best sectors of Python usage.

4 лучших сферы использования Phyton. Источник

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.
TOP companies that use Python 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.

Best Python libraries in 2023 and industries of employment


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.

A library for machine learning.

Библиотека для машинного обучения. Источник
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.

Pandas’ employment in the real world

Применение Pandas  в реальном мире. Источник

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 is your first step to data science with Python. Source

NumPy – ваши первые шаги в науке о данных в Python. Источник
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.

PyTorch workflow basics for deep learning

Основы рабочего процесса PyTorch для глубокого. Источник
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.
  4. Вычисления: математические, научные, инженерные.
  5. Процессы численной интеграции и оптимизации.
  6. Вычисления интегралов функции.
  7. Генетические алгоритмы.
  8. Дифференциальные уравнения.
С библиотекой можно выполнять параллельное программирование через специальные веб-процессы и процедуры.

SciPy's library main page

Главная страница библиотеки SciPy. Источник

Главные функции базируются на NumPy и его массивах, их применяют для базовой структуры данных. Библиотека бесплатная, обладает открытым исходным кодом. Сообщество активное.

FastAPI

FastAPI – фреймворк для создания API на Python. Отлично подходит тем, кто разрабатывает серверную часть приложения и хочет использовать Flask или Django. С FastAPI можно легко, быстро сделать производительные API. Большой плюс – простота освоения. Библиотека с одной из лучших документаций. Данный пакет предоставляется с документами OpenAPI по умолчанию. Производительность высокая.

Pyspark

Pyspark – это специальная оболочка под Apache Spark. С помощью библиотеки можно выполнять работы с обработки крупных объемов данных. Spark помогает расширить модель DataFrame, поэтому он может в определенном смысле напоминать Pandas, но в нем есть возможность масштабируемости распределенных вычислений.

За последнее время Pyspark активно используется в области обработки больших массивов информации, кроме Hadoop. Пакет помогает разработчикам на Python получать все плюсы Spark без потребности в изучении нового языка программирования, а именно Scala.

В недавнем времени были представлены API Pandas, дающие возможность начинать работу почти без изучения нового материала, если ранее уже использовался пакет Pandas.

Requests

Этот пакет дает возможность быстро и легко отправлять HTTP-запросы при помощи языка Python, независимо от того, нужен парсинг в сети или происходит обращение к сторонним службам своего приложения. С этой библиотекой возможно получить помощь. Основная задача пакета – сделать HTTP-запросы удобнее для людей и у создателей получилось добиться данной цели.

Во многих ситуациях запросы помогают получать необходимые данные через 1 строку кода. Простота библиотеки выделяет ее среди остальных, к примеру, urllib и http. Ее можно использовать, как первый метод взаимодействия с HTTP-запросами в Python.

Re (Python Regex)

Хотя библиотека для многих инженеров кажется проблемной, но с ней удобно проводить извлечение информации из текстовых блоков. Через Python Regex удается анализировать большие массивы текстовой информации, чтобы находить определенные шаблоны. Как только они будут сопоставлены, RE возвращает необходимый текст. Главные недостаток модуля – странная форма синтаксиса.

Matplotlib

С библиотекой можно проводить визуализация и делать полноценные истории с данными. Она вышла из стека SciPy, помогает строить 2D-фигуры. Matplotlib – обеспечивает API для интегрирования графиков в приложения. Есть некоторое сходство с MATLAB.

Data visualization on Python with Matplotlib

Визуализация данных Python с помощью Matplotlib. Источник
Matplotlib удобно использовать для широкого спектра визуализации:
  • гистограммы;
  • диаграммы разно типа;
  • контурные графики;
  • поля векторов;
  • спектрограммы.
С библиотекой проще работать с метками, сетками, другими элементами форматирования. Подойдет для тех, кому нужен широкий функционал для рисования.

Seaborn

Это библиотека визуализации информации на базе Matplotlib с высокоуровневым интерфейсом для показа не просто красивых, но и информативных графиков. Другими словами, библиотека является расширением под Matplotlib с некоторыми дополнительными функциями.

Разберемся, в чем разница между двумя библиотеками. Matplotlib чаще применяют для создания столбцовых, точечных, круговых и других типов диаграмм, а Seaborn обеспечивает пользователей большим количеством шаблонов визуализации с меньшим набором синтаксических правил и они же проще, чем в Matplotlib.

Beautiful charts with Seaborn on Python

Красивые графики при помощи Python и Seaborn

Основные возможности Seaborn:
  1. Определение отношений между разными переменными.
  2. Сохранение качественных переменных для агрегированной информации.
  3. Анализ одномерных и двумерных распределений, сравнение их с большим количеством данных.
  4. Формирование модели линейной регрессии под зависимые переменные.
  5. Абстракция в несколько уровней и многосюжетные сетки.
Seaborn хорошо подходит под визуализацию R, среди которых corrplot и ggplot.

Scikit Learn

Проект от Google Summer of Code в виде надежной библиотеки для Python под машинное обучение. Имеет алгоритмы ML:
  • SVM;
  • random forests;
  • k-means кластеризация;
  • спектральная кластеризация;
  • сдвиг среднего значения.
 Scikit-learn in machine learning
Scikit-Learn в области машинного обучения . Источник
Библиотека дает несколько алгоритмов обучения с возможностью контроля и без него при помощи согласованного интерфейса в Python. Среди возможностей пакета выделим:
  1. Классификация данных с возможностью определения изображений, обнаружения спама.
  2. Кластеризация.
  3. Сегментирование клиентов и группировка определенных результатов.
  4. Визуализация.
  5. Широкие возможности в настройке параметров, дающие высокую точность.
  6. Подготовка входящей информации в текстовом формате под дальнейшую обработку через алгоритмы машинного обучения.
Главный фокус Scikit Learn – моделирование информации, исключение манипуляций.

Keras

Библиотека подходят для разработки кода нейронных сетей, его обучения. Кодирование для глубокого обучения упрощенное, выполняется намного легче. Пользователи используют библиотеку для моделирования статистических данных, обработки изображений и работы с текстовыми материалами.

Keras относится к нейросетевой библиотеке для Python. Задача пакета – сделать язык программирования более удобным и компонуемым, чем TensorFlow. Основные возможности:

  1. Определение точности в процентах.
  2. Возможность определения потерь.
  3. Создание пользовательского функционального слоя.
  4. Инструменты для анализа и работы с изображениями.

Statsmodels

Пакет считается универсальным для Python, дающие возможность применять простые вычисления для статистики, формирования оценок различных моделей. При помощи Statsmodels можно сделать:
  • линейную регрессию;
  • корреляцию;
  • анализ выживания;
  • общие линейные модели;
  • анализ одно и двухфакторный с проверкой гипотез.

Plotly

Классический графический пакет, в котором пользователи смогут импортировать, копировать, передавать информацию для анализа и визуализации. Есть изолированная версия для запуска Python с ограничением по функционалу.

Visualization with Plotly.

Визуализация данных при помощи Plot. Источник

Использовать библиотеку рекомендуется для разработки, отображения фигур, их обновления и возможности вывода развернутой информации при наведении на текст. В дополнение разработчикам предоставляется функция отправки информации в облачные серверы.

Среди графиков Plotly предлагает большой выбор для построения:

  1. Основные диаграммы от обычных линейных и круговых, до диаграмм Ганта, санберст, санкей и др.
  2. Статистические стили, среди которых ошибки, гистограммы, Facet и Trellis, линии тренда.
  3. Полноценные научные карты, в виде логарифмического графика, поля векторов, тепловых карт и др.
  4. Финансовые графики.
Описанная часть не вся, это основные возможности.

В заключение кратко опишем 4 бонусные библиотеки для 2023 года:

  1. Обладает открытым исходным кодом, подходит для продвинутого NLP для Python и Cython.
  2. Создает интерактивную визуализацию информации, позволяя быстро выстроить сложные графики, применяя простые команды. Есть поддержка вывода HTML, блокнота или сервера. В дополнение инженеры смогут внедрять визуализацию во Flask и Django.
  3. Предоставляет автоматическое извлечение семантической тематики из файлов. Отличается простотой работы, высокой эффективностью. Алгоритмы невозможно контролировать, поэтому человеческий ввод не нужен.
  4. NLTK (Natural Language Toolkit). Работает только с человеческим языком. Библиотека включает функции обработки текста, чтобы после осуществлять парсинг, классификацию, токенизацию и другие действия.
В статье кратко описаны лучшие и популярные на 2023 год библиотеки Python, которые можно использовать для работы с данными, в научной и других сферах. При помощи них разработчикам проще достигать поставленных целей (математика, интеллектуальный анализ, машинное обучение, визуализация и др.). За последнее десятилетие Python стал популярным языком программирования во всем мире. Он включает простой синтаксис с большим набором сторонних пакетов. Библиотеки делают язык максимально полезным, могут существенно улучшить производительность разработчиков. Однако их много, может быть сложно понять с чего начинать, но описанная статья поможет сделать верный выбор.

Есть вопросы? Задайте их здесь

Имя *
Email *
Телефон
Ваш бюджет
Сообщение
TorMarket - маркетплейс с гибкой системой фильтрации и удобным кабинетом для поставщиков.

Веб Дизайн Галерея

наши работы

  Category: Тренды 10/25/2022
Метавселенные & Маркетинг — Тренды 2023
Понятие «метавселенная» стало за последние годы очень популярным, это хайп, который часто упоминают вместе с играми, а также технологиями AR и VR. Созданием собственных метавселенных и их развитием начали заниматься такие компании как Microsoft, Epic Games и Facebook еще в 2021 году. У каждой компании свое видение на это. «Мета» – новый виток прогресса, цифровая реальность, 3D мир, в котором миллионы людей из разных уголков мира могут встретиться и даже взаимодействовать друг с другом.
  Category: Тренды 10/27/2022
Рынок NFT в 2023 — Главные Тренды Развития NFT
Non-Fungible Token (NFT) – цифровой сертификат с шифрованием и проверкой в блокчейне. Это самая технологическая тенденция 2021 года с большими перспективами на 2023 и последующие годы. В поисковой системе «NFT» превышают запросы, в сравнении с криптовалютами «Bitcoin» или «Ethereum», кроме того, сама ценность стабильнее, чем у цифровых монет. Многие компании во всем мире рассматривают NFT в качестве метода сбора средств. Такие токены можно создать почти из любого – цифровые картинки, статьи, музыка и прочее. Основной плюс – адаптируемость и возможность проводить аутентифицированную передачу прав собственности на определенные услуги и товары в блокчейне.
  Category: Тренды 09/27/2022
Самые Интересные Тенденции Брендинга и Дизайна Логотипов в 2023 году
Дизайн логотипа – фирменный знак любого бизнеса, компании. При помощи него бренд будут узнавать в мире или конкретной стране. Разработчиков логотипов необходимо быть в тренде, учитывая все направления и тенденции. Это поможет найти общий язык с любым заказчиком, удовлетворяя его запросы, делая фирму узнаваемой. Попробуем разобрать основные тенденции брендинга и создания логотипов в 2023 году.