10 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون که باید بشناسید

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند، سطح بالا و همه‌کاره به‌حساب می‌آید. این زبان محبوب دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های عالی است و می‌توان از آن برای ایجاد انواع نرم‌افزارهای مختلف استفاده کرد. کتابخانه های پایتون در واقع سلاح‌های اصلی این زبان به‌حساب می‌آیند و به خودی و خود و به‌تنهایی پایتون به معنای امروزی چندان هم کاربردی نخواهد بود.

در ادامه این مقاله نوین تک سیر تا پیاز کتابخانه های پایتون را به شما می گوییم.

کتابخانه چیست؟

کتابخانه پایتون مجموعه‌ای از کدها و توابع از پیش نوشته شده است که مجموعه‌ای از ابزارهای مفید و قابل‌استفاده مجدد را برای وظایف و اهداف مختلف ارائه می‌دهد. این کتابخانه‌ها توسط توسعه‌دهندگان ایجادشده‌اند تا با ارائه توابع، کلاس‌ها و ماژول‌های از پیش پیاده‌سازی‌شده‌ای که می‌توانند به راحتی در برنامه‌های پایتون شما ادغام شوند، به ساده‌سازی و تسریع فرآیند کدنویسی کمک کنند.

کتابخانه های پایتون طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها و برنامه‌های کاربردی را پوشش می‌دهند، ازجمله موارد زیر:

• تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری داده‌ها: کتابخانه‌هایی مانند NumPy، پانداها و Dask معمولاً برای کار با داده‌ها، انجام عملیات ریاضی و دست‌کاری مجموعه داده‌ها استفاده می‌شوند.
• محاسبات علمی: کتابخانه‌هایی مانند SciPy و SymPy ابزارهایی را برای محاسبات علمی و فنی ازجمله بهینه‌سازی، ادغام، جبر خطی و ریاضیات نمادین ارائه می‌دهند.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn، TensorFlow و PyTorch برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (machine learning) محبوب هستند.
• مصورسازی داده‌ها: کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib، Seaborn و Plotly به ایجاد انواع مختلف نمودارها، نمودارها و مصورسازی‌ها کمک می‌کنند.
• توسعه وب: از کتابخانه‌هایی مانند Flask و Django برای ساخت برنامه‌های کاربردی وب و API استفاده می‌شود.
• پردازش زبان طبیعی: کتابخانه‌هایی مانند NLTK (کیت ابزار زبان طبیعی) و spaCy ابزارهایی را برای کار با داده‌های متنی زبان انسان ارائه می‌کنند.
• توسعه بازی: کتابخانه‌هایی مانند Pygame ابزارهایی برای ایجاد بازی‌ها و برنامه‌های کاربردی تعاملی ارائه می‌دهند.
• شبکه و خدمات وب: کتابخانه‌هایی مانند Requests به شما امکان می‌دهند با درخواست‌های HTTP و API کار کنید و ارتباط شبکه را آسان‌تر می‌کند.
• پایگاه‌های داده: کتابخانه‌هایی مانند SQLAlchemy و psycopg2 به تعامل با پایگاه‌های داده با استفاده از پایتون کمک می‌کنند.
• تست و تضمین کیفیت: کتابخانه‌هایی مانند unittest و pytest در نوشتن و اجرای تست‌های کد شما کمک می‌کنند.

پایتون جامع (آنلاین)

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.

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

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.

Tkinter

کتابخانه‌ی Tkinter یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های برنامه‌نویسی در پایتون برای ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) است. Tkinter بر اساس کتابخانه‌ی Tcl/Tk توسعه داده شده و به‌عنوان بسته‌ای استاندارد در بسیاری از توزیع‌های Python ازجمله CPython نصب شده است. درTkinter، می‌توانید انواعی از ویجت‌ها مانند دکمه‌ها، لیبل‌ها، فرم‌ها، منوها، ورودی‌های متنی و … را بسازید و از آن‎ها را برای تعامل با کاربر در برنامه‌های خود استفاده کنید.

یکی از ویژگی‌های بارزTkinter، سادگی و قابلیت یادگیری آن است. این کتابخانه برای افرادی که تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی هستند، بسیار دوست‌داشتنی است؛ زیرا به سرعت می‌توانند با استفاده از آن رابط‌های کاربری متنوعی را بسازند. از آنجایی که Tkinter به‌طور پیشفرض در Python موجود است، برنامه‌هایی که با استفاده از آن ایجاد می‌شوند، قابل اجرا روی اکثر سیستم‌ها هستند و نیازی به نصب مجدد ندارند. به طور کلی، Tkinter یک ابزار بسیار کارآمد و ساده برای ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی در پایتون است و برنامه‌نویسان را قادر می‌سازد با سرعت و سهولت رابط‌های کاربری زیبا و کارآمد بسازند.