Топ пакетов для улучшения работы с Python

Пакеты для работы с Python, которые называют также библиотеками, представляют собой готовые модули кода. Их применяют разработчики, чтобы не писать каждый раз заново одинаковые фрагменты программы. В Python более 130 тыс. библиотек, при этом их количество постоянно растет. У каждого пакета свои возможности, которые охватывают весь спектр потребностей пользователей.

Стандартные библиотеки Python доступны всем разработчикам напрямую — их легко установить и освоить. Чтобы использовать пакеты, обычно нужно просто ввести команду import и указать название библиотеки.

В этой статье мы собрали самые популярные и востребованные модульные инструменты. В отличие от инструментов в предыдущей статье, которые нужны скорее для буста внешнего вида кода и его производительности, эти пакеты применяются для работы с данными, веб-разработки, машинного обучения, автоматизации процессов и других задач.

Критерии выбора пакетов

Поскольку Python применяется в самых разных сферах, а количество библиотек измеряется десятками тысяч, возникает логичный вопрос: как выбрать нужные пакеты из такого изобилия?

Прежде чем перейти к критериям выбора, стоит разобраться, почему библиотеки так популярны. Модули и пакеты имеют открытый исходный код, они доступны бесплатно и довольно просты в использовании. Библиотеки позволяют разработчику ускорить процесс создания кода, поскольку нужные компоненты не придется писать с нуля.

Python нередко называют «языком с батарейками в комплекте». Это значит, что в него встроены готовые пакеты, которые значительно упрощают работу программистов. Наличие огромного числа библиотек — одна из причин популярности Python. Чем больше встроенных пакетов имеет язык, тем больше способов его практического применения. Библиотека предоставляет разработчику готовые компоненты, которые можно в неизменном виде включить в код. Это экономит силы и время и задает определенные стандарты для программистов.

Поскольку библиотеки созданы самими пользователями, не все они одинаково хороши. Чтобы разобраться с выбором, необходимо определить критерии, которыми стоит руководствоваться пользователями.

Мы предлагаем учитывать следующие факторы:

• Цель использования. Понимание основной задачи проекта существенно сократит список предложений. Кроме того, необходимо учитывать любые особенности, которые помогут сузить направление поиска.
• Популярность и поддержка сообщества. Обращайте внимание на востребованность пакета в среде разработчиков. Чем качественнее библиотека, тем она популярнее у пользователей. 
• Документация и примеры практического применения. Востребованные пакеты имеют полный набор необходимой документации и используются для решения конкретных задач. 
• Производительность и стабильность. Код должен работать без сбоев и отвечать заданным стандартам. Кроме того, он должн быть совместим с версией Python, которую вы используете.

Библиотека может состоять из десятков или сотен модулей с различными функциональными возможностями.

Топ пакетов для работы с данными

Для аналитики, научных и других разработок на Python требуются библиотеки для работы с данными, в том числе для их форматирования и очистки. Такие пакеты помогут упорядочить информацию, привести ее к нужному виду, удалить пропуски и выбросы, объединить разные источники данных и т.д.

Pandas

Библиотека Pandas создана специально для работы с данными — этот инструмент позволяет объединять информацию в группы, сортировать по заданному принципу, производить вычисления и аналитику.

Название связано с термином panel data (панельные данные). Речь идет об информации, полученной в процессе исследований и представленной в виде таблиц. С подобными массивами данных и работает Pandas. Библиотека используется для трудоемких процессов — подготовки, фильтрации и группировки информации, а также выстраивания сложных моделей интерпретации.

NumPy

Библиотека Numerical Python extensions известна многим разработчикам. Она используется для хранения и редактирования данных, что в ряде случаев эффективнее и надежнее стандартных списков в Python. Пакет позволяет выполнять математические преобразования высокого уровня сложности. Здесь представлены все виды математических вычислений — от базовых функций до линейной алгебры.

Сферы применения NumPy разнообразны:

• Научные разработки. Специалисты используют пакет для решения сложных задач в математике, физике, информатике и других дисциплинах. 
• Анализ данных. Пакет составляет основу экосистем для Data Science и применяется на всех этапах работы с данными — от извлечения и обработки до моделирования и репрезентации.
• Машинное обучение. Многие библиотеки для Machine Learning работают на основе вычислительных мощностей NumPy. 
• Визуализация данных. Возможности пакета позволяют пользователям визуализировать огромные массивы данных. 

Код библиотеки в открытом доступе хранится на GitHub и написан на C и Fortran. Для преобразования используется программа-компилятор.

Matplotlib и Seaborn

Эти пакеты используются в тандеме. Matplotlib — фундаментальная библиотека с объектно-ориентированным интерфейсом. Предоставляет полный инструментарий для создания линейных, круговых, трехмерных и любых других графиков. Это незаменимый инструмент для аналитики данных с простой установкой.

Seaborn — пакет более высокого уровня, построенный на базе Matplotlib. Упрощает создание визуально привлекательных графиков, включая диаграммы рассеяния и размаха. Seaborn используется, когда нужно сделать графику быстро и красиво, а вот Matplotlib применяется для более детальной проработки.

SciPy

Библиотека SciPy основана на пакете NumPy и предназначена для более углубленных и сложных научных разработок, масштабной работы с данными и построения графиков. Основная часть библиотеки написана на Python, но некоторые элементы — на C, C++ и Fortran. В числе главных преимуществ пакета — высокая производительность и скорость работы.

SciPy используют аналитики данных, математики и другие специалисты. Пакет применяют в качестве инструмента для исследовательских проектов, для которых требуется продвинутая математика.

Топ пакетов для веб-разработки

Веб-разработчики на Python для создания цифровых продуктов используют различные библиотеки, в том числе для создания парсеров — программ, которые собирают данные из интернет-источников.

Django

Технически Django — это не библиотека, а фреймворк высокого уровня с открытым кодом. Этот инструмент предназначен для разработки веб-приложений и создания дизайна. Django избавляет программистов от лишней работы в виде написанием множества строк кода.

Фреймворк работает на высокой скорости, отличается гибкостью, масштабируемостью и безопасностью, что делает технологию одной из наиболее востребованных для веб-разработки на Питоне.

Flask

Этот инструмент называют микрофреймворком: Flask — один из самых востребованных инструментов для разработки веб-приложений на Python. Он лаконичен, содержит минимальный набор функций, но при этом их вполне хватает для продуктивной работы.

Flask легко установить и настроить, его можно расширять и улучшать с помощью модулей и плагинов, которые без труда интегрируются в проект. У инструмента активное комьюнити разработчиков на Python, что положительно влияет на его функциональные возможности.

FastAPI

Еще один актуальный, быстрый и высокопроизводительный фреймворк для разработки API (программных интерфейсов) на Питоне. Разработчиков привлекает прежде всего высокая скорость этого инструмента и быстрота создания приложений. Программисты уверяют, что скорость работы с FastAPI увеличивается в 2-3 раза.

Библиотека работает с минимальным количеством ошибок по причине человеческого фактора, она интуитивно понятна, легка в работе и настройке. Краткость позволяет свести к минимуму дублирование кода.

BeautifulSoup и Scrapy

Библиотеки предназначены для извлечения информации с веб-ресурсов. Beautiful Soup — простой и удобный в работе парсер для документов формата HTML и XML. Ищет теги, классы, атрибуты и текстовый контент, автоматически преобразуя их в универсальный код.

Scrapy — пакет для сбора всех необходимых данных для приложения. Инструмент для создания поисковых роботов и прочих алгоритмов для работы с информацией. Особенность пакета — поддержка асинхронности, что позволяет эффективно и в ускоренном режиме решать широкий спектр задач, включая обработку и сохранение веб-контента в разных форматах.

Топ пакетов для машинного обучения и искусственного интеллекта

Специалистам по ИИ требуются эффективные инструменты для обучения созданных моделей и решения других насущных задач. Выбор библиотек для машинного обучения постоянно пополняется, но на текущий момент самыми востребованными считаются выбранные нашими экспертами пакеты.

TensorFlow и PyTorch

Два наиболее актуальных пакета Python для глубокого обучения. Используются разработчиками и исследователями, предназначены для создания и тренинга нейронных сетей. Пакеты нередко применяются совместно, но могут использоваться и в автономном режиме.

TensorFlow — продукт Google, использующий статические и динамические графы, что делает его гибким и многофункциональным. Основные компоненты библиотеки — это многомерные массивы информации (тензоры), а также математические, логические и прочие операции, которые нужны для вычислений.

PyTorch использует только динамические графы, удобен для отладки и применяется для разработки моделей, требующих постоянных изменений. Граф в PyTorch создается практически мгновенно, что позволяет наглядно видеть результаты коррекции.

Scikit-learn

Многофункциональный пакет Python, используемый в том числе для машинного обучения. Содержит модули и алгоритмы для классификации, группирования, прогнозирования и других операций с данными. Написан на Питоне, C, C++ и частично на Cython.

Среди многочисленных возможностей Scikit-learn для обучения нейросетей — распознавание картинок и текста, реклама на основе поведения пользователей, прогнозирование, в том числе в финансовой сфере и в бизнесе.

Keras

Библиотека предназначена для глубокого и машинного обучения, а также для визуализации данных. Keras — пакет с открытым кодом, созданный специально для разработки и тестирования нейронных сетей. Это гибкий, расширяемый модульный инструмент, простой в освоении и применении, доступный в том числе начинающим разработчикам.

Keras характеризуется гибкостью, поддерживает TensorFlow и Theano — другие популярные пакеты для машинного обучения. Используется для линейных, метрических, ансамблевых и многих других моделей машинного обучения.

NLTK и SpaCy

Библиотека SpaCy предназначена для обработки естественного языка — сегодня это востребованная опция, позволяющая людям без труда общаться с машинами. Применяется для разработки чат-ботов, голосовых ассистентов и других решений.

Библиотека Natural Language ToolKit популярна в академической среде, имеет широкий инструментарий, считается одной из лучших для обработки естественного языка и создания приложений для разработки моделей машинного обучения. Выполняет токенизацию, синтаксический анализ текста и многие другие операции.

Топ пакетов для автоматизации и DevOps

Автоматизация рабочих процессов — актуальный тренд, который берут на вооружение все больше представителей самых разных сфер науки и бизнеса. DevOps — методология постоянной разработки, настройки и развертывания ПО в ИТ-компаниях.

Ansible

Система Ansible предназначена для управления конфигурациями, настройки и развертывания софта. Чаще используется в Linux, но поддерживается и Windows, совместима с сетевыми устройствами. Инструмент имеет открытый исходный код, отличается высокой производительностью и простотой в работе.

Fabric

Библиотека для автоматизации Fabric используется для работы с удаленного сервиса, но может выполнять и локальные задачи. Например, с ее помощью создаются резервные копии сайтов и реализуется управление сетевыми ресурсами.

Celery

Библиотека Celery представляет собой распределенную очередь задач, что позволяет выполнять их в фоновом режиме, не загружая при этом основной поток приложения. Режим многозадачности делает работу более эффективной.

Топ пакетов для разработки и тестирования

Создание программных продуктов требует системного подхода. Специально для разработчиков созданы библиотеки, облегающие их труд.

Pytest

Среда тестирования Pytest создана на Python и используется для написания и исполнения тестового кода. Тестирование необходимо по многим причинам. Даже если баги не найдены, разработчик в процессе проверки убедится в качестве кода. Кроме того, Pytest уменьшает число регрессивных ошибок, которые сохраняются в уже проверенном коде. Архитектура библиотеки включает плагины, которые можно устанавливать дополнительно.

Sphinx

Генератор документации Sphinx — профессиональный инструмент, который преобразует файлы в различных форматах. Изначально создавался для документов Python, но постепенно стал популярным инструментом для разработчиков продуктов и на других языках. Sphinx подходит для документирования любых проектов — как пользовательских программ, так и масштабных корпоративных приложений.

Jupyter Notebook

По сути это программа-блокнот, которая позволяет записывать, передавать и запускать код. Можно использовать этот пакет как среду разработки. Библиотека Jupyter Notebook доступна в виде веб-сервиса и используется для передачи кода между разработчиками.

Ключевая характеристика, отличающая Юпитер от традиционных платформ разработки — интерактивность. С помощью программы можно запускать определенные участки кода, исполняя их в любом порядке.

Black и Flake8

Библиотека black — инструмент для форматирования кода, не оставляющий разработчикам возможности ручной корректировки. Black обеспечивает скорость, экономит время команды программистов и дает ей возможность сконцентрироваться на решении более важных задач.

Flake8 — пакет для листинга, который проверяет код на наличие багов, проблем со стилем и излишней сложности. Инструмент сканирует код и улучшает его читаемость.

Важно помнить, что знать и использовать все пакеты — бессмысленно. Важно разбираться в тех, которые подходят под конкретную задачу в вашей области, и уметь качественно их применять, изначально изучив документацию.