آیا بهترین کتابخانه های پایتون را می‌شناسید؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که بیش از صدها هزار کتابخانه دارد. آنچه تحت عنوان کتابخانه پایتون شناخته می‌شود در واقع مجموعه‌ای از ماژول‌های مرتبط است و شامل کدهایی است که می‌توانند به طور مکرر در برنامه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند.

همین امر باعث شده برنامه‌نوسی با پایتون راحت‌تر باشد زیرا نیازی نیست که برای برنامه‌های مختلف یک کد را بارها و بارها بنویسیم. کتابخانه‌های پایتون نقشی بسیار حیاتی در زمینه‌های یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده و غیره دارند.

وقتی یک کتابخانه را با برنامه خود پیوند می‌دهیم و آن برنامه را اجرا می‌کنیم، لینک دهنده به طور خودکار آن کتابخانه را جستجو می‌کند. عملکردهای آن کتابخانه را استخراج می‌کند و بر اساس آن برنامه را تفسیر می‌کند.

معرفی بهترین کتابخانه‌های پایتون

حال که دانستیم کتابخانه در پایتون چیست لازم است مروری بر بهترین آنها نیز داشته باشیم. برخی از بهترین کتابخانه‌های پایتون عبارتند از:

کتابخانه TensorFlow

این کتابخانه توسط گوگل و با همکاری تیم Brain توسعه داده شده است. TensorFlow یک کتابخانه منبع باز است که می‌توان از آن برای انجام محاسبات سطح بالا استفاده کرد.

همچنین در یادگیری ماشینی و الگوریتمهای یادگیری عمیق استفاده می‌شود و شامل تعداد زیادی عملیات تانسور است. محققان همچنین از این کتابخانه پایتون برای حل محاسبات پیچیده در ریاضیات و فیزیک استفاده می‌کنند.

کتابخانه Matplotlib

این کتابخانه وظیفه نشان دادن داده‌های عددی بر روی نمودار را بر عهده دارد و به همین دلیل است که از آن در تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. همچنین یک کتابخانه منبع باز است و اشکال و نمودارهایی مانند نمودار دایره‌ای، هیستوگرام، نمودار پراکندگی و غیره را ترسیم می‌کند.

کتابخانه Pandas

Pandas یک کتابخانه مهم برای دانشمندان داده است. این یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که ساختارهای داده انعطاف‌پذیر در سطح بالا و انواع ابزارهای تجزیه و تحلیل را ارائه می‌دهد. استفاده از آن تجزیه و تحلیل داده‌ها، دستکاری داده‌ها و پاکسازی داده‌ها را آسان می‌کند.

Pandas از عملیات‌ی مانند مرتب‌سازی، فهرست‌بندی مجدد، تکرار، الحاق، تبدیل داده‌ها، تجسم‌بخشی، تجمع و غیره پشتیبانی می‌کنند.

کتابخانه Numpy

نام "Numpy" مخفف "Numerical Python" است و یک کتابخانه رایج و پرکاربرد است. Numpy یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشینی است که از ماتریس‌های بزرگ و داده‌های چند بعدی پشتیبانی می‌کند و شامل توابع ریاضی داخلی برای انجام محاسبات آسان نیز هست.

حتی کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow از Numpy برای انجام چندین عملیات روی تانسورها استفاده می‌کنند. رابط آرایه یکی از ویژگی‌های کلیدی این کتابخانه است.

کتابخانه SciPy

نام "SciPy" مخفف "Scientific Python" است. این یک کتابخانه منبع باز است که برای انجام محاسبات علمی سطح بالا مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه بر روی افزونه Numpy ساخته شده است و برای انجام محاسبات پیچیده به همراه Numpy کار می‌کند. در حالی که Numpy امکان مرتب‌سازی و نمایه‌سازی داده‌های آرایه را می‌دهد، کد داده‌های عددی در SciPy ذخیره می‌شود. این کتابخانه به طور گسترده توسط توسعه دهندگان و مهندسان برنامه نیز استفاده می‌شود.

کتابخانه Scrapy

این یک کتابخانه منبع باز است که برای استخراج داده‌ها از وب سایت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. Scrapy امکان خزیدن بسیار سریع وب و فرایند جمع‌آوری اطلاعات از صفحات وب در سطح بالا را فراهم می‌کند. همچنین می‌تواند برای داده کاوی و تست خودکار داده‌ها مورد استفاده قرار بگیرد.

کتابخانه Scikit-learn

این یکی از کتابخانه معروف پایتون در زمینه کار با داده‌های پیچیده است. Scikit-learn یک کتابخانه منبع باز است که از یادگیری ماشینی پشتیبانی می‌کند. این کتابخانه از الگوریتمهای نظارت شده و بدون نظارت مختلف مانند رگرسیون خطی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و غیره پشتیبانی و در ارتباط با Numpy و SciPy کار می‌کند.

کتابخانه PyGame

این کتابخانه رابط کاربری آسانی را برای دسترسی به پلتفرم Directmedia Library (SDL) Standard- کتابخانه‌های گرافیکی پایتون، کتابخانه‌های صوتی و کتابخانه‌های درون داده که مسقل هستند، فراهم می‌کند.

این کتابخانه برای توسعه بازی‌های ویدیویی با استفاده از گرافیک‌های کامپیوتری و کتابخانه‌های صوتی‌ای که متضمن زبان برنامه نویسی پایتون هستند، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کتابخانه PyTorch

PyTorch بزرگترین کتابخانه یادگیری ماشینی است که محاسبات تانسور را بهینه می‌کند. این کتابخانه دارای APIهای غنی برای انجام محاسبات تانسور با شتاب قوی GPU است. همچنین می‌تواند به حل مسائل کاربردی مرتبط با شبکه‌های عصبی کمک کند.

کتابخانه PyBrain

نام PyBrain مخفف Python Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library است. این یک کتابخانه منبع باز است که در زمینه یادگیری ماشین برای مبتدیان ساخته شده است.

PyBrain الگوریتمهای سریع و آسانی برای کارهای مربوط به یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. بسیار منعطف و به راحتی قابل درک است و به همین دلیل برای توسعه دهندگانی که در زمینه‌های تحقیقاتی تازه‌کار هستند بسیار مفید است.

کتابخانه Request

کتابخانه Request به کاربران اجازه می‌دهد تا درخواست‌های HTTP را بسیار آسان ارسال کنید و به طور گسترده برای تعامل با API های وب استفاده می‌شود. مهمترین ویژگی‌های آن عبارتند از: Request از روشهای مختلف HTTP مانند GET، POST، PUT و DELETE پشتیبانی می‌کند، می‌تواند ویزیتها و کوکی‌های سمج را مدیریت کند و برای جمع‌آوری اطلاعات از صفحات وب سایت و سایر کارهای مرتبط ضروری است.

کتابخانه Keras

Keras یک API شبکه عصبی سطح بالا است که برای ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه ماژولار است و به ما کمک می‌کند تا مدلهای شبکه عصبی را به صورت لایه به لایه بسازیم.

مهمترین ویژگی‌های آن عبارتند از: Keras یک رابط کاربر پسند ارائه می‌دهد که فرآیند پیچیده ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی را ساده می‌کند، با ادغام آن در Tensorflow نقاط قوت آن را به ارث می‌برد، از ساخت RNN و CNN پشتیبانی می‌کند تا طیف گسترده‌ای از وظایف ML را تامین کند.

کتابخانه Seaborn

Seaborn یک کتابخانه تجسم داده است که مبتنی بر Matplotlib است و در ایجاد نمودارهای آماری زیبا با حداقل کد بسیار مفید است. مهمترین ویژگی‌های آن عبارتند از: Seaborn دارای عملکردهای سطح بالای بسیاری است که فرآیند ایجاد نمودارهای آماری پیچیده را ساده می‌کند، تمها و پالتهای رنگی از پیش ساخته شده جذابیت بصری طرحها را افزایش می‌دهد، با Pandas DataFrames کاملاً سازگار است، DataFrames را به عنوان ورودی می‌گیرد و کار را برای کاربرانی که با داده‌های جدولی کار می‌کنند آسان‌تر می‌کند.

در انتخاب کتابخانه پایتون چه نکاتی را باید درنظر گرفت؟

با توجه به مجموعه وسیعی از گزینه‌های موجود، انتخاب کتابخانه مناسب پایتون گاهی اوقات شبیه یافتن یک سوزن در انبار کاه است. با وجود هزاران هزار کتابخانه پایتون، انتخاب یک کتابخانه عالی برای پروژه شما می‌تواند دلهره آور به نظر برسد، اما نترسید! در اینجا چند فاکتور کلیدی وجود دارد که می‌توانید برای انتخاب عاقلانه در نظر بگیرید:

• نیازهای پروژه: اول از همه، مشخص کنید که هدف اصلی پروژه شما چیست؟ درک این امر بسیار مهم است. اما در اینجا متوقف نشوید. در هر مورد نیاز یا عملکرد خاصی که به دنبال آن می‌گردید را عمیق‌تر کاوش کنید. به عنوان مثال، اگر روی یک پروژه تجزیه و تحلیل داده کار می‌کنید، به کتابخانه‌هایی نیاز دارید که در پردازش و نمایش نموداری داده‌ها عالی باشند.


• سازگاری نسخه پایتون: دنیای پایتون همیشه در حال پیشرفت است، بنابراین مطمئن شوید که کتابخانه‌ای که به آن توجه می‌کنید با نسخه پایتونی که استفاده می‌کنید سازگار باشد. این سازگاری برای اطمینان از اجرای روان پروژه شما کلیدی است.


• قابلیت همکاری: اگر پروژه شما شامل استفاده از تعداد زیادی کتابخانه‌های مختلف است، داشتن هماهنگی کلیدی است. بررسی کنید که آیا یک کتابخانه جدید با کتابخانه‌های دیگری که از آنها استفاده می‌کنید سازگار است یا نه. عدم تطابق کتابخانه‌ها می‌تواند منجر به درگیری شود که دردسر آن بیش از ارزش آن است.


• ملاحظات بودجه: در حالی که بسیاری از کتابخانه‌های پایتون منبع باز و رایگان هستند، ممکن است برخی از آنها دارای قیمت معین باشند؛ به ویژه کتابخانه‌های تخصصی. ارزیابی کنید که آیا مزایای یک کتابخانه پولی هزینه‌های مربوطه را توجیه می‌کند یا نه، به ویژه زمانی که جایگزین‌های رایگان می‌توانند کافی باشند.


• جامعه و پشتیبانی: برخورداری از یک جامعه قوی و توسعه فعال، از نشانه‌های یک کتابخانه سالم است. به دنبال کتابخانه‌هایی با مستندات خوب، به روز رسانی منظم و یک جامعه فعال باشید.


• عملکرد و مقیاس‌پذیری: نحوه عملکرد کتابخانه بر حسب حجم کاری مورد انتظار شما و مقیاس آن را در نظر بگیرید. عملکرد پایین می‌تواند باعث شکست شود، به‌ویژه در برنامه‌هایی که سرعت و کارایی در آنها اهمیت دارد.


• مجوز و حقوق استفاده: همیشه شرایط مجوز را بررسی کنید. برخی از کتابخانه‌ها ممکن است محدودیت‌هایی در استفاده تجاری یا توزیع داشته باشند که به نوبه خود می‌تواند پروژه شما را تحت تأثیر قرار دهد.

با در نظر داشتن این فاکتورها همواره بهترین انتخاب را در میان کتابخانه‌های پایتون خواهید داشت.

همانطور که پیش از این هم اشاره کردم تعداد کتابخانه‌های پایتون بیش از صدها هزار مورد است و مواردی که ما به آنها اشاره کردیم تنها برخی از پرکاربردترینها و بهترینها در میان این تعداد کثیر هستند. برای استفاده بهتر و نیز داشتن انتخابی متناسب با نیازها لازم است شناخت گسترده‌تری درمورد کتابخانه‌های پایتون داشته باشیم.

برای رسیدن به این مهم می‌توان به منابع مختلف رجوع کرد اما بهترین و مطمئن‌ترین راه شرکت در دوره‌های آموزش پایتون مقدماتی و پیشرفته است. شرکت در این دوره‌ها به شما کمک می‌کند که زیر نظر اساتید مجرب این حوزه یادگیری را شروع کنید، از تجربیات آنها استفاده کنید و ابهامات احتمالی را به سادگی برطرف سازید.