Он разработан как первый инструмент в наборе инструментов науки о данных, что означает, что он создан как удобный инструмент для исследования и анализа данных. В эпоху науки о данных многие люди переходят от анализа данных вручную в таблицах к написанию кода для этого. Но нельзя отрицать, что таблицы являются привлекательным инструментом, предоставляя упорядоченный интерфейс для редактирования и мгновенную обратную связь, позволяющую быстро проводить эксперименты. LineaPy – это библиотека Python, которая помогает быстро перейти от создания прототипов к созданию надежных конвейеров данных. Она берет ваш беспорядочный блокнот и помогает очистить и рефакторить код, облегчая его запуск в системе оркестрирования или планировщиках заданий, python что на нем пишут таких как cron, Apache Airflow или Prefect.
Создание десктопных приложений и UI
Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson. С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.
Комфортная валидация данных с pydantic
SciPy (Scientific Python) — бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая широко используется для высокоуровневых вычислений. NumPy – одна из лучших библиотек машинного обучения в Python. Она предоставляет пользователям объект многомерного массива с высокой производительностью и инструменты для работы с такими массивами. Широко распространенная библиотека с открытым исходным кодом. Изначально Tensor Flow предназначен для работы с Python, однако она предоставляет доступ и к базовому API C++.
Библиотеки Python для форматирования и очистки данных
Её активно применяют в научных и инженерных вычислениях, а также для обработки данных (например, линейная алгебра и преобразование Фурье) — идеально для проектов с искусственным интеллектом (ИИ). Flask — это моя любимая библиотека для создания быстрых веб-сервисов или простых сайтов. Всего для Flask написано свыше 700 расширений — как официальных, так и созданных сообществом.
Библиотека поддерживает современную версию протокола — HTTP2. В мире Python практически образцом по удобству использования и функциональности служит библиотека requests. Dramatiq — это проект человека, который настолько устал от некоторых проблем в Celery, что решил написать свой проект. Библиотека Python – коллекция источников информации, где вы можете заполучить модули, что можно применить во время процесса кодинга. Python очень гибкий язык и его библиотеки имеют много данных – их может быть сложно освоить, если не иметь знаний. Это одна из библиотек Python, которая специализируется на предоставлении математических функций высокого уровня для управления многомерными массивами.
К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более , и практически каждый день это число растет. Python — это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Python широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.
Мы все любим Python за его простоту и удобство использования, но иногда нам нужно немного больше скорости выполнения. Даже со всеми оптимизациями, интерпретаторы Python (например, CPython) не слишком производительны. Когда нужно еще больше увеличить производительность, на помощь приходят компиляторы. Они преобразуют наш Python-код в машинный код, который может быть непосредственно выполнен процессором, минуя шаг интерпретатора и давая нам серьезный прирост производительности.
Популярная библиотека, которая используется в тестировании и решает проблему недостатка данных. Умеет генерировать реалистичные телефонные номера, ФИО, даты рождения, данные карточек, адреса почтовых ящиков, пароли, не прибегая к использованию настоящих персональных данных. Микрофреймворк, похожий на библиотеку requests, для обращения к API через протокол HTTP, который позволяет работать в синхронном и асинхронном режиме.
Модульная гибкая библиотека на Python, которая используется для разработки искусственного интеллекта в моделях машинного и глубокого обучения. Прекрасно работает в связке с TensorFlow и theano, что сильно уменьшает объем написанного кода. Асинхронная библиотека для управления HTTP-серверами и клиентами, используя встроенный модуль asyncio в Python. Она поддерживает клиентскую часть HTTP-протокола и позволяет разворачивать серверные приложения и веб-сокеты.
Для удаления Python нужно открыть «Настройки» и перейти в раздел «Приложения и функции». Также можно найти Python в меню «Пуск», щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать «Удалить». Удаление языка приведет к удалению всех пакетов, которые установлены в текущую версию, однако виртуальные среды останутся на месте. Например, Python 3 (особенно версии с 3.6 и выше) содержит множество полезных нововведений, таких как f-строки, улучшенные асинхронные операции и типизация. Pandas содержит в себе методы для группировки, объединения данных и их фильтрации. Библиотека модулей Python оснащена множеством полезных функций, включая повторное индексирование, сортировку, агрегирование, конкатенацию и визуализацию.
- Мощный и популярный фреймворк для тестирования веб-приложений, консольных, десктопных, мобильных программ, который обеспечивает простоту написания, читабельность и гибкость тестов.
- Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве.
- В основном она используется в приложениях ML, которые включают обработку естественного языка или компьютерное зрение.
- Они содержат в себе все необходимое для создания полноценной программы.
- В основном используется для создания и обучения искусственного интеллекта.
- Мощный линтер для Python, который определяет повторно использованные конструкции, дает советы об изменении кода и предупреждает о возникновении возможных угроз.
Открытая библиотека Python для работы с machine learning на базе фреймворка языка программирования C Torch. В основном она используется в приложениях ML, которые включают обработку естественного языка или компьютерное зрение. PyTorch известен тем, что быстро обрабатывает большие плотные наборы данных и графики. TensorFlow — открытая библиотека machine learning, разработанная Google, предоставляющая набор полезных инструментов для разработки и обучения разнообразных моделей machine learning и нейросетей. Широко используется исследователями и инженерами для классификации и регрессии, а также при обработке изображений и естественного языка. Keras – это высокоуровневый API TensorFlow для создания и обучения кода глубоких нейронных сетей.
Scikit-learn в основном ориентирован на различные концепции моделирования данных, такие как регрессия, классификация, кластеризация, выбор модели и т. Имея более чем 50 тысяч звёзд на GitHub и тысячи ежедневных скачиваний, библиотека Requests занимает высокое положение среди самых популярных и полезных инструментов для разработки на Python. Программа значительно упрощает монотонные задачи и автоматизирует важные операции. Это библиотека Python, которая используется для быстрого прототипирования моделей машинного обучения. Ramp предоставляет простой декларативный синтаксис для изучения функций, алгоритмов и преобразований. Это легкий фреймворк машинного обучения на основе pandas, который можно без проблем использовать с существующими инструментами машинного обучения и статистики Python.
Для новых пользователей права можно настроить сразу вместе с другими параметрами. Все версии Python не всегда нужны в работе — они занимают дополнительное место. Чтобы после установки не удалять лишнее, можно сразу выбрать нужные версии.
Используя модули от NumPy, вы сможете выполнять точные вычисления. Не говоря уже о том, что вы значительно улучшите общий опыт использования Python с этими структурами данных. Список поддерживаемых систем между этими двумя библиотеками по-прежнему отличается. Несмотря на то, что поддержку PyTorch для Windows приняли очень хорошо, TensorFlow до сих пор может предложить больше. Тогда как PyTorch поддерживает Linux, macOS и Window, TensorFlow может быть использован на Linux, macOS, Windows, Android и даже JavaScript.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .