Библиотеки Python: Что Это Такое и Как Этим Пользоваться?

Когда мы говорим про библиотеку, то представляем себе дымчатый запах старых книг и уютную атмосферу внутри огромного помещения. Если бы библиотеки Python были в реальном мире, то мы бы увидели упорядоченные полки с модулями, которые вы могли бы брать и использовать в вашем коде. Именно поэтому, библиотеки Python принято считать источниками различного полезного функционала. Ведь разработчики чаще всего стараются избегать излишней траты времени на написание собственного кода, когда есть уже написанный и проверенный фрагмент кода из библиотеки.

В данном руководстве мы расскажем про самые популярные Python библиотеки, которые используют программисты для импорта и добавления модулей в свой код. Если вы один из тех, кто любит выполнять работу эффективно, то вы обязательно должны узнать, что именно эти библиотеки могут предложить!

Используя их, вы сможете писать код более эффективно и экономить время для других важных вещей. Однако давайте не будем спешить. Для начала нам стоит узнать, что на самом деле из себя представляет библиотека Python.

Важные Концепты Для Обучения

Перед тем как начать разбор различных библиотек Python, давайте рассмотрим некоторые базовые концепты. Например, глубокое обучение (deep learning) — это процесс машинного обучения. Вы же знаете как люди учаться на своих ошибках? Это же применимо для компьютеров. Глубокое обучение нацелено на то, чтобы научить машину учиться на примерах.

Последняя сделка действительна прямо сейчас:

Другим интересующим нас термином станет нейронная сеть, которая напоминает человеческий мозг. Каким образом? Что же, нейронные сети являются комбинацией алгоритмов, которые нацелены на подражание способности человека определять различные модели или примеры. Следовательно, эта концепция берёт биологию человека и применяет ее в мире программирования для распознавания изображений и речи (обычно только одного из вариантов).

Что Такое Библиотеки Python?

Для начала вы должны понять, что библиотеки Python не очень сильно отличаются от обычных библиотек, где вы можете найти и взять интересующую вас книгу. Они схожи тем, что являются коллекциями источников информации.

Тем не менее, вместо книг, вы получаете модули, которые вы можете применить для вашего процесса программирования. Все профессиональные разработчики пользуются преимуществами модулей. Если существует простой способ сделать что-то, то почему бы не воспользоваться этим?

Как только вы начнёте искать Python библиотеки, то вы будете удивлены обилием огромного количества доступных оригинальных и сторонних модулей. Именно по этой причине, вам может быть сложно выбрать те, которые вам нужны в какой-то определённый момент. Если вы программист, который работает во многих сферах, то выбрать какую-то определённую библиотеку для вас будет той ещё головной болью.

Вы уже должны знать, что Python является очень гибким языком. Это настоящая находка в мире программирования, так как он может быть использованы в сфере науки о данных, веб-разработке и даже машинном обучении. Если вы новичок в программировании, то вы можете попробовать пройти некоторые онлайн-курсы, чтобы понять насколько этот язык полезен.

В общем и целом различные библиотеки Python включают в себя различные модули для определённых областей применения. Должны ли мы начать наше знакомство с TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn и другими популярными библиотеками?

Кстати, если вы испытываете проблемы с поиском работы в качестве программиста на Python, то мы можем порекомендовать вам прочитать немного информации про вопросы собеседования, которые часто задают работодатели. Если вы не сможете ответить на них, то вы вряд-ли будете подходить для этой работы. Кроме того, один из этих вопросов собеседования касается библиотеки Python. Поэтому можете прочитать данное руководство, а уже потом вернуться к этой части.

Самые понравившиеся находки

Ищете более подробную информацию по связанным темам? Мы собрали подобные статьи для вас, чтобы сэкономить ваше время. Взгляните!

University Courses

Сертификат Наука о Данных MIT 2024: Стоит ли Пробовать?

Technology

Какой Язык Программирования Стоит Изучить Первым?

Career

Факты о Доходе: Веб Дизайнер Зарплата Раскрыта!

API и Python: Лучшие Библиотеки

API — является аббревиатурой для программного интерфейса приложения. Он позволяет открыть окно для взаимодействия между приложениями через машинное общение. Python имеет фреймворки, которые ускоряют процесс создания API. Поэтому наша миссия - кратко обсудить наиболее распространенные библиотеки Python из данного списка:

Flask

• Flask — это быстрорастущий веб-фреймворк, созданный для более эффективного процесса дизайна API. Хотя это лишь одно из возможных применений Flask.
• Чаще всего данный фреймворк используется для разработки веб-приложений.
• Flash портативный, предлагает поддержку модульного тестирования и безопасные файлы cookie для сеансов на стороне клиента.
• Разработчики хвалят этот фреймворк за хорошую документацию, что позволит вам быстро найти для него возможные применения.

Django

• Python Django — это другой сторонний веб-фреймворк.
• Главным предназначением этого фреймворка является упрощения процесса разработки сложных сайтов с базами данных.
• Библиотека Python Django предоставляет множество инструментов для управления. Поэтому разработчики могут создавать части кода без необходимости обращаться к другим инструментам.
• Django REST — это фреймворк для создания веб API с минимальным количеством кода.

Falcon

• Falcon — это портативный, совместимый с SWGI веб-фреймворк, который создан для разработки RESTful API.
• Новичкам понравится детальные руководства, способные оказать помощь при создании их первого проекта.
• Falcon запускается на любом устройстве и полагается исключительно на две сторонних зависимости.

Eve

• Eve — это бесплатный фреймворк REST API от Flask и Cerberus.
• Он позволяет ускорить процесс разработки уникальных и богатых функционалом RESTful веб-сервисов.
• Фреймворк поддерживает MongoDB и невероятно совместим благодаря своим расширениям.

AI и Python: Полезные Библиотеки

IT индустрия ускоряет разработку интеллектуальных машин, способных демонстрировать поведение, подобное человеческому, в особенности, когда дело доходит до обучения. Эта симуляция человеческого интеллекта основана на разнообразных библиотеках Python, специально разработанных для развития этой отрасли информатики. Если вы хотите, чтобы машина думала, училась и была способна решать проблемы, вы должны запомнить библиотеки, которые могут помочь вам совершить очередной прорыв:

Did you know?

Want to earn Rewards & gain real Web3 skills?

Ace exciting Missions, collect Bits & win huge Airdrop Prizes!

Start gaining 🚀

TensorFlow

• TensorFlow Python — это библиотека с открытым исходным кодом.
• Численные вычисления в этом модуле интегрируют возможность использовать графики потока данных.
• Они предлагают другой взгляд на концептуализацию математических действий.
• С этим фреймворком вы можете создавать нейронные сети и обучать их.
• Нейронные сети являются важной частью искусственного интеллекта, поскольку они созданы для обучения на собственном примере. Более подробно о TensorFlow Python мы поговорим в других разделах этого руководства.

PyTorch

• PyTorch — это библиотека с открытым исходным кодом.
• Это основанный на Lua фреймворк, разработанный для построения моделей и масштабирования производства.
• Этот модуль предоставляет целый ряд различных алгоритмов машинного обучения.
• PyTorch позволяет пользователям выполнять сложные тензорные вычисления.
• Также, это самый главный конкурент TensorFlow.

Theano

• Theano — библиотека Python, созданная для выполнения математических операций в многомерных массивах.
• Фреймворк использует GPU вместо CPU, что приводит к более высокой производительности всего процесса.
• С Theano разработчики создают модели глубокого обучения или обёртки библиотеки.
• Другим преимуществом является возможность фреймворка управлять типами вычисления, необходимыми для крупных алгоритмов нейронных сетей.

Keras

• Keras — это библиотека Python для создания моделей глубокого обучения.
• Другие библиотеки Python также могут быть с ней совместимы (TensorFlow Python или Theano).
• Главным предназначением этого фреймворка является быстрое создание прототипа нейронной сети.
• Разработчики могут экспериментировать с нейронными сетями и тренировать их.

Scikit-learn

• Scikit-learn или Sklearn — это библиотека Python для создания моделей машинного обучения.
• Она предлагает множество обучающих алгоритмов для регрессии, кластеризации и классификации.
• С Sklearn совместима библиотека NumPy и SciPy. Это означает, что вы можете параллельно работать с различными библиотеками. О ней мы также узнаем чуть позже.

Раунд Первый: PyTorch vs TensorFlow

Жаркое соперничество за превосходство между этими двумя библиотеками продолжается уже в течение некоторого времени. Однако никто не может отрицать тот факт, что это лучшие библиотеки Python в своей сфере. И PyTorch, и TensorFlow созданы для предоставления модулей машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями.

Поскольку обе эти структуры работают в одинаковых областях, понятно, что между ними существует здоровая конкуренция. Давайте рассмотрим их основные различия, преимущества и попытаемся урегулировать этот спор.

Знаменитые Создатели: Facebook и Google

Эти две библиотеки создали два гиганта в сфере IT. PyTorch является творением Facebook и основан на Torch. Тогда что насчёт TensorFlow? Эта библиотека была создана Google. Она основана на Theano. Другими словами, обе эти библиотеки имеют известных и успешных создателей.

Поддержка Windows

Некоторое время пользователей операционных систем Microsoft Windows не приглашали на закрытую вечеринку PyTorch. Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом добавила поддержку PyTorch для Windows только лишь в апреле 2018 года. TensorFlow предпринял этот шаг, чтобы привлечь пользователей Windows гораздо ранее, еще в 2016 году.

Поддержка Для Других Операционных Систем

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. Google выпустил TensorFlow.js 1.0 специально для машинного обучения на JavaScript.

Различия в Вычислительных Графах

При попытке урегулировать битву PyTorch vs TensorFlow невозможно не упомянуть о различиях в способах обработки вычислительных графов. Такие графы имеют решающее значение для оптимизации сетей нейронного кода. Почему? Что же, они визуализируют поток операций и информации.

С PyTorch программисты создают динамические графы, разработанные путём интерпретации строк кода, которые представляют определенные части графа. TensorFlow выбирает другой подход для создания графов. Графы должны проходить через процесс компиляции. После этого они должны быть запущены с использованием механизма выполнения TensorFlow (TensorFlow Execution Engine).

Звучит, как будто здесь всё более сложно, не так ли? Это так и есть. Если вы хотите создать графы с помощью TensorFlow, то вы понадобятся знания проверки переменной. В дополнение к этому, PyTorch позволяет использовать обычный дебаггер Python. TensorFlow таковой не использует. Именно поэтому, если вы хотите создать графы без необходимости изучать новые концепты, то PyTorch вам подойдёт больше.

Визуализация Модели Машинного Обучения

Первое впечатление всегда важно. Когда вы делаете презентацию вашего проекта, то очень важно предоставить точную и простую визуальную составляющую данных. TensorFlow предлагает разработчикам TensorBoard, который позволяет визуализировать модели машинного обучения. Программисты используют этот инструмент для обнаружения ошибок и представления о точности графов. PyTorch не обладает таким функционалом, но вы можете воспользоваться сторонним функционалом для достижения таких же результатов.

Сообщество Пользователей

Эти библиотеки Python также отличаются по их текущей популярности. Не удивляйтесь. TensorFlow был в этой сфере дольше времени, поэтому больше программистов используют этот фреймворк для машинного и глубокого обучения. Поэтому, если вы столкнётесь с трудностями, которые не позволяют вам закончить ваш проект, то сообщество TensorFlow будет иметь больше шансов вам помочь.

Плюсы

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

Основные Функции

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

SAVE 50%

Плюсы

• Простой дизайн (без бесполезной информации)
• Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
• Разнообразие возможностей обучения

Основные Функции

• Программа Nanodegree
• Подходит для корпоративного обучения
• Платные сертификаты об окончании

40% OFF

Плюсы

• Известная платформа в индустрии
• Широкий спектр особенностей
• Курсы университетского уровня

Основные Функции

• Курсы университетского уровня
• Подходит для компаний
• Платные сертификаты об окончании

30% OFF COURSES

Кто Победил?

Мы говорили ранее, что должны поставить жирную точку в споре PyTorch vs TensorFlow. Однако сказать легче, чем сделать. Программисты используют тот фреймворк, который им лучше всего подходит. Кроме того, это был лишь краткий обзор каждой из этих библиотек. Мы не можем делать предположения на основе такого количества данных. Поэтому вам нужно выбрать тот, который подходит вам по большей части параметров.

Что Такое Библиотека NumPy?

Вы должны понять общее предназначение этой библиотеки лишь узнав её полное имя: Числовой Python. Это означает, что модуль работает с числами. Библиотека NumPy имеет открытый исходный код и используется для создания, а также управления многомерными массивами и матрицами. Эта библиотека состоит из различных функций для работы с этими сложными массивами.

Хорошо, тогда, что такое NumPy? Это одна из библиотек Python, которая специализируется на предоставлении математических функций высокого уровня для управления многомерными массивами. 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.

Библиотека Sklearn: Объяснение Использования

Библиотеки Python очень многообразны, но особого внимания заслуживает Sklearn, разработанный в 2007. Это последняя, но не по значению библиотека, которую высоко ценят разработчики в сфере машинного обучения. Sklearn (также известная как scikit-learn) — это библиотека, состоящая из алгоритмов для группировки набора немаркированных объектов, оценки взаимосвязей между переменными и определения классификации новых наблюдений.

Другими словами, вы можете получать крупные числа обучающих алгоритмов для более эффективного машинного обучения. Sklearn является бесплатной библиотекой Python и невероятно полезна для статистического моделирования, а также машинного обучения!

Вы знали?

Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?

Сравните ТОП платформы для онлайн обучения

Самые трендовые находки

Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!

Interview Questions

DevOps Инженер: Вопросы Собеседования, Которые вы Должны Знать

Platform Courses

Udemy Бесплатные Курсы: Стоящие Ли?

University Courses

Онлайн Курсы Колумбийского Университета: Высший Рейтинг

Заключение

Библиотеки Python бывают очень разнообразными. Это всё равно что зайти в кондитерский магазин с огромным количеством ассортимента. Как решить какую сладость, или в нашем случае, библиотеку, вы хотите? Что же, различные Python библиотеки предлагают модули для различных задач. Поэтому вам нужно решить какой тип модулей вам необходим для вашего кода. Итак, давайте кратко подведём итог нашему руководству:

1. Для создания API разработчики выбирают такие Python библиотеки как Python Django, Flask, Eve, Falcon.
2. Для искусственного интеллекта и глубокого обучения, лучшим выбором станут данные библиотеки Python: TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras, Sklearn.
3. Двумя самыми лучшими библиотеками принято считать PyTorch и TensorFlow. Они предоставляют модули для машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями. Они обе заманивают программистов схожими функциями, но есть и существенные различия. Одним из самых видных отличий является то, что PyTorch позволяет разработчикам создавать динамические графы. Процесс создания графов TensorFlow статический и требует знаний о большем количестве концептов.
4. NumPy является другой бесплатной библиотекой Python, предоставляющей высокоуровневые математические функции для управления многомерными массивами.
5. Sklearn — это ещё одна бесплатная библиотека Python, тесно связанная с процедурами машинного обучения. Она состоит из алгоритмов, вроде векторных машин, повышения градиента, k-mean, random forest и DBSCAN.

Научные Ссылки