17 библиотек для Python на любой вкус Язык программирования Python популярен среди разработчиков не только за удобный синтаксис, но и благодаря большому количеству библиотек, которые решают широкий спектр задач.
В данной статье мы рассмотрим лишь небольшой пласт наиболее популярных библиотек, предназначенных для обработки данных, моделирования, для работы с вебом и сервисами, для настройки искусственного интеллекта, создания 2D-игр и анимации.Работы с числами и даннымиNumPy Библиотека для создания матриц и массивов и выполнения над ними основных математических операций: сложение, вычитание, деление, вычитание, вычисление определителя, разбиение и т.д. Можно рассматривать, как конкурента MATLAB. Установка:Для Windows переходим https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/ , скачиваем и запускаем EXE-файл для вашей версии Python.Для Linux установить пакет python3-numpy (цифра - версия Python) из данного репозитория https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ при помощи pip https://pip.pypa.io/en/latest/installing/ , введя:sudo pip3 install python3-numpy или для Windows:pip3 install numpyPandasПостроенная на базе NumPy библиотека предназначена для выполнения более высокоуровневых операций над массивами и матрицами. Как следствие - код чуть проще и понятнее. Установка: Разработчики предлагают ставить не отдельный пакет, а сразу весь дистрибутив Anaconda. https://docs.continuum.io/anaconda/install Пройдя по данной ссылке, вы найдете требуемые инсталляторы и подробные указания по установке для Windows, MacOS и Linux. В частном случае, при помощи pip установить пакет Pandas:pip install pandas (использование sudo pip может привести к ошибкам)И не забудьте установить NumPy.SciPyКомплексная библиотека для проведения инженерных расчётов: поиск минимума и максимума функций, обработка сигналов и изображений, решение дифференциальных уравнений и использование специальных математических функций. Установка: Аналогичным образом из дистрибутива Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install или при помощи pip:pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupiter pandas sympy nose Как видите, помимо SciPy разработчики рекомендуют установить полный пакет для обработки данных.ВизуализацияMatplotlib http://matplotlib.org Мощная графическая библиотека, часто используемая в связке с представленными SciPy и NumPy. Поддерживает 2D и 3D графику, наиболее популярные форматы изображений и 8 типов диаграмм. Установка: Здесь также разработчики рекомендуют воспользоваться одним из трёх дистрибутивов: Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install , miniconda https://conda.io/docs/install/quick.html или Canopy https://www.enthought.com/downloads/ . Для использования pip ввести:pip install matplotlibBokehОсновной задачей данной библиотеки является визуализация данных для дальнейшего отображения в вебе. Поддерживает выгрузку данных в виде потоков и в реальном времени. Работа с данной библиотекой сильно отличается от Matplotlib - она проще, а функциональность ниже. Установка: Аналогична предыдущим при помощи Anaconda или pip. Минимальный пакет в последнем случае следующий:pip install numpy jinja2 six requests pyyaml dateutil bokehPlotly https://plot.ly Адаптированный под дальнейшее отображение графиков в интернете инструмент, специализирующийся на контурных графиках и 3D-чертежах. Установка: Разработчики не оставляют иного выхода, кроме как воспользоваться pip:pip install plotlySeaborn http://seaborn.pydata.org Это своеобразная обёртка над Matplotlib, которая обеспечивает высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных статистических графиков. Библиотека обеспечивает более простой API и более элегантную визуализацию, чем Matplotlib. Установка: Используя pip ввести::pip install seabornИскусственный интеллектSciKit-Learn http://scikit-learn.org/stable/ Одна из самых популярных библиотек для реализации алгоритмов машинного обучения. Перед применением потребуется подключение библиотек из первого раздела для обработки входных данных. Установка: Традиционная установка через общий дистрибутив Anaconda или при помощи pip:pip install -U scikit-learnTheano http://deeplearning.net/software/theano/ Невероятно мощная библиотека, формально предназначенная для глубокого машинного обучения. Специализируется на операциях над многомерными массивами и оптимизации, как алгоритмов вычисления, так и скорости оптимизации. Установка: В данном случае разработчики рекомендуют установить Theano при помощи дистрибутива Miniconda https://conda.io/miniconda.html . Далее по аналогии с pip устанавливаем через консоль:conda install numpy scipy mkl-service libpython <m2w64-toolchain> <nose> <nose-parameterized> <sphinx> <pydot-ng>Варианта с установкой через pip это тоже не исключает:<sudo> pip install <--user> TheanoPyBrain http://pybrain.org Данный инструмент специализируется на реализации алгоритмов, связанных с нейронными сетями. Поддерживаются алгоритмы обучения с учителем и без, с подкреплением и оптимизация методом черного ящика. Очень мощная библиотека, как для ученых, так и студентов. Установка: В данном случае, вам потребуется приложить чуть больше усилий для подключения библиотеки PyBrain. Сначала скачиваете все файлы из данного репозитория к себе на компьютер вручную или при помощи команды:git clone git:// github.com/pybrain/pybrain.git pybrainДалее запускаете скрипт:python setup.py installВсё должно быть подключено. Если нет, то здесь http://blog.habrador.com/2012/11/how-to-install-pybrain-on-windows.html описан более сложный путь установки PyBrain для Windows. Tensorflow https://www.tensorflow.org Программная библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений с использованием графов потоков данных (data flow graphs). Узлы в таком графе представляют математические операции, в то время, как грани представляют передачу данных (многомерных массивов) между узлами. Гибкая архитектура TensorFlow позволяет разворачивать вычисления на одном или нескольких CPU или GPU обычных персональных компьютеров, серверов или даже мобильных устройствах, используя единый программный интерфейс (API). Установка: Для установки CPU-версии введите комманду:pip3 install --upgrade tensorflowДля установки GPU-версии введите комманду:pip3 install --upgrade tensorflow-gpu Подробную информацию можно посмотреть здесь https://www.tensorflow.org/install / А после установки можно писать свои нейросети и помнить, что это инструмент от Google.Игры и анимацияPyGame http://www.pygame.org/news Целый набор библиотек для создания простых двухмерных игр и мультимедийных изображений. Базируется на библиотеке SDL. С помощью такого инструмента можно создавать Android-приложения, которые могут работать на телефонах и планшетах. Установка:Проходите по следующему адресу https://pypi.python.org/pypi/Pygame/1.9.3 Скачиваете файл с названием, соответствующим вашей операционной системе. Далее при помощи pip исполняете его. Например:pip install pygame-1.9.3-cp34-cp34m-win32.whlPyglet http://pyglet.readthedocs.io/en/pyglet-1.2-maintenance/ OpenGL библиотека для разработки более серьезных графических приложений, игр и анимации. Как правило используется для реализации 3D-графики. Установка: По описанным выше схемам:pip install pygletPyOpenGL http://pyopengl.sourceforge.net Непосредственно заточенная под работу с OpenGL, GLU и GLUT библиотека. Соответственно, основная область применения - тоже 3D приложения. Установка: Всё просто, вводим комманду: pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerateПрочееScrapy https://scrapy.org Мощный инструмент для создания веб-пауков, вытягивания информации из страниц, который даёт функционал для дальнейшей обработки и экспорта данных. Прекрасно подходит также для парсинга каталогов интернет-магазинов и аккумулирования данных об организациях. Установка: Возвращаемся к пожеланиям установить Anaconda или Miniconda. В последнем случае прописываем:conda install -c conda-forge scrapyУстановка с использованием pip стандартная:pip install ScrapyHug http://www.hug.rest Библиотека для быстрой разработки API. Создать простой API-сервер можно буквально в трёх строчках. Работает локально, через HTTP или командную строку. Установка: Официально рекомендуется установка через pip:pip3 install hug --upgradeZappa https://www.zappa.io Библиотека для запуска веб-приложений на Python “без сервера” с использованием AWS Lambda и Amazon API. Значительно уменьшает временные затраты на настройку сервера, масштабирования и нагрузки. Установка:Ничего сверхнового: pip install zappa С этими и многими другими библиотеками вы сможете познакомиться поближе, а хорошо ли вы знаете Python? Проверьте! http://otus.ru/lessons?course=3?utm_source=vk&utm_medium=internal&utm_campaign=obzorbiblio03.07
OTUS. Онлайн-образование
17 библиотек для Python на любой вкус Язык программирования Python популярен среди разработчиков не только за удобный синтаксис, но и благодаря большому количеству библиотек, которые решают широкий спектр задач.
В данной статье мы рассмотрим лишь небольшой пласт наиболее популярных библиотек, предназначенных для обработки данных, моделирования, для работы с вебом и сервисами, для настройки искусственного интеллекта, создания 2D-игр и анимации.Работы с числами и даннымиNumPy Библиотека для создания матриц и массивов и выполнения над ними основных математических операций: сложение, вычитание, деление, вычитание, вычисление определителя, разбиение и т.д. Можно рассматривать, как конкурента MATLAB. Установка:Для Windows переходим https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/ , скачиваем и запускаем EXE-файл для вашей версии Python.Для Linux установить пакет python3-numpy (цифра - версия Python) из данного репозитория https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ при помощи pip https://pip.pypa.io/en/latest/installing/ , введя:sudo pip3 install python3-numpy или для Windows:pip3 install numpyPandasПостроенная на базе NumPy библиотека предназначена для выполнения более высокоуровневых операций над массивами и матрицами. Как следствие - код чуть проще и понятнее. Установка: Разработчики предлагают ставить не отдельный пакет, а сразу весь дистрибутив Anaconda. https://docs.continuum.io/anaconda/install Пройдя по данной ссылке, вы найдете требуемые инсталляторы и подробные указания по установке для Windows, MacOS и Linux. В частном случае, при помощи pip установить пакет Pandas:pip install pandas (использование sudo pip может привести к ошибкам)И не забудьте установить NumPy.SciPyКомплексная библиотека для проведения инженерных расчётов: поиск минимума и максимума функций, обработка сигналов и изображений, решение дифференциальных уравнений и использование специальных математических функций. Установка: Аналогичным образом из дистрибутива Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install или при помощи pip:pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupiter pandas sympy nose Как видите, помимо SciPy разработчики рекомендуют установить полный пакет для обработки данных.ВизуализацияMatplotlib http://matplotlib.org Мощная графическая библиотека, часто используемая в связке с представленными SciPy и NumPy. Поддерживает 2D и 3D графику, наиболее популярные форматы изображений и 8 типов диаграмм. Установка: Здесь также разработчики рекомендуют воспользоваться одним из трёх дистрибутивов: Anaconda https://docs.continuum.io/anaconda/install , miniconda https://conda.io/docs/install/quick.html или Canopy https://www.enthought.com/downloads/ . Для использования pip ввести:pip install matplotlibBokehОсновной задачей данной библиотеки является визуализация данных для дальнейшего отображения в вебе. Поддерживает выгрузку данных в виде потоков и в реальном времени. Работа с данной библиотекой сильно отличается от Matplotlib - она проще, а функциональность ниже. Установка: Аналогична предыдущим при помощи Anaconda или pip. Минимальный пакет в последнем случае следующий:pip install numpy jinja2 six requests pyyaml dateutil bokehPlotly https://plot.ly Адаптированный под дальнейшее отображение графиков в интернете инструмент, специализирующийся на контурных графиках и 3D-чертежах. Установка: Разработчики не оставляют иного выхода, кроме как воспользоваться pip:pip install plotlySeaborn http://seaborn.pydata.org Это своеобразная обёртка над Matplotlib, которая обеспечивает высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных статистических графиков. Библиотека обеспечивает более простой API и более элегантную визуализацию, чем Matplotlib. Установка: Используя pip ввести::pip install seabornИскусственный интеллектSciKit-Learn http://scikit-learn.org/stable/ Одна из самых популярных библиотек для реализации алгоритмов машинного обучения. Перед применением потребуется подключение библиотек из первого раздела для обработки входных данных. Установка: Традиционная установка через общий дистрибутив Anaconda или при помощи pip:pip install -U scikit-learnTheano http://deeplearning.net/software/theano/ Невероятно мощная библиотека, формально предназначенная для глубокого машинного обучения. Специализируется на операциях над многомерными массивами и оптимизации, как алгоритмов вычисления, так и скорости оптимизации. Установка: В данном случае разработчики рекомендуют установить Theano при помощи дистрибутива Miniconda https://conda.io/miniconda.html . Далее по аналогии с pip устанавливаем через консоль:conda install numpy scipy mkl-service libpython <m2w64-toolchain> <nose> <nose-parameterized> <sphinx> <pydot-ng>Варианта с установкой через pip это тоже не исключает:<sudo> pip install <--user> TheanoPyBrain http://pybrain.org Данный инструмент специализируется на реализации алгоритмов, связанных с нейронными сетями. Поддерживаются алгоритмы обучения с учителем и без, с подкреплением и оптимизация методом черного ящика. Очень мощная библиотека, как для ученых, так и студентов. Установка: В данном случае, вам потребуется приложить чуть больше усилий для подключения библиотеки PyBrain. Сначала скачиваете все файлы из данного репозитория к себе на компьютер вручную или при помощи команды:git clone git:// github.com/pybrain/pybrain.git pybrainДалее запускаете скрипт:python setup.py installВсё должно быть подключено. Если нет, то здесь http://blog.habrador.com/2012/11/how-to-install-pybrain-on-windows.html описан более сложный путь установки PyBrain для Windows. Tensorflow https://www.tensorflow.org Программная библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений с использованием графов потоков данных (data flow graphs). Узлы в таком графе представляют математические операции, в то время, как грани представляют передачу данных (многомерных массивов) между узлами. Гибкая архитектура TensorFlow позволяет разворачивать вычисления на одном или нескольких CPU или GPU обычных персональных компьютеров, серверов или даже мобильных устройствах, используя единый программный интерфейс (API). Установка: Для установки CPU-версии введите комманду:pip3 install --upgrade tensorflowДля установки GPU-версии введите комманду:pip3 install --upgrade tensorflow-gpu Подробную информацию можно посмотреть здесь https://www.tensorflow.org/install / А после установки можно писать свои нейросети и помнить, что это инструмент от Google.Игры и анимацияPyGame http://www.pygame.org/news Целый набор библиотек для создания простых двухмерных игр и мультимедийных изображений. Базируется на библиотеке SDL. С помощью такого инструмента можно создавать Android-приложения, которые могут работать на телефонах и планшетах. Установка:Проходите по следующему адресу https://pypi.python.org/pypi/Pygame/1.9.3 Скачиваете файл с названием, соответствующим вашей операционной системе. Далее при помощи pip исполняете его. Например:pip install pygame-1.9.3-cp34-cp34m-win32.whlPyglet http://pyglet.readthedocs.io/en/pyglet-1.2-maintenance/ OpenGL библиотека для разработки более серьезных графических приложений, игр и анимации. Как правило используется для реализации 3D-графики. Установка: По описанным выше схемам:pip install pygletPyOpenGL http://pyopengl.sourceforge.net Непосредственно заточенная под работу с OpenGL, GLU и GLUT библиотека. Соответственно, основная область применения - тоже 3D приложения. Установка: Всё просто, вводим комманду: pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerateПрочееScrapy https://scrapy.org Мощный инструмент для создания веб-пауков, вытягивания информации из страниц, который даёт функционал для дальнейшей обработки и экспорта данных. Прекрасно подходит также для парсинга каталогов интернет-магазинов и аккумулирования данных об организациях. Установка: Возвращаемся к пожеланиям установить Anaconda или Miniconda. В последнем случае прописываем:conda install -c conda-forge scrapyУстановка с использованием pip стандартная:pip install ScrapyHug http://www.hug.rest Библиотека для быстрой разработки API. Создать простой API-сервер можно буквально в трёх строчках. Работает локально, через HTTP или командную строку. Установка: Официально рекомендуется установка через pip:pip3 install hug --upgradeZappa https://www.zappa.io Библиотека для запуска веб-приложений на Python “без сервера” с использованием AWS Lambda и Amazon API. Значительно уменьшает временные затраты на настройку сервера, масштабирования и нагрузки. Установка:Ничего сверхнового: pip install zappa С этими и многими другими библиотеками вы сможете познакомиться поближе, а хорошо ли вы знаете Python? Проверьте! http://otus.ru/lessons?course=3?utm_source=vk&utm_medium=internal&utm_campaign=obzorbiblio03.07