خریدی لذت بخش تر با کد تخفیف بیست درصدی: khanecode20
سبد خرید
0

No products in the cart.

Return To Shop
  • تمام دسته ها
  • وبلاگ

12 کتابخانه پایتون که در سال 1403 باید بشناسید

کتابخانه های پایتون

12 کتابخانه پایتون که در سال 1403 باید بشناسید

کتابخانه های پایتون توابع مفیدی هستند که نیاز به نوشتن کدها را از ابتدا حذف می کنند. امروزه حدود 140 هزار کتابخانه پایتون وجود دارد و نقشی حیاتی در توسعه یادگیری ماشینی (Machine learning)، علم داده (Data science)، تجسم داده‌ها (Data visualization)، برنامه‌های کاربردی دستکاری تصویر و داده (Image and data manipulation applications) و … ایفا می کنند. در ادامه، به طور خلاصه زبان برنامه نویسی پایتون را معرفی می‌کنیم و مستقیماً به محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون می‌پردازیم.

آشنایی با کتابخانه‌ها

کتابخانه مجموعه‌ای از کدهای از پیش ترکیب شده است که می‌تواند به طور مکرر برای کاهش زمان مورد نیاز برای کدنویسی استفاده شود. آنها به ویژه برای دسترسی به کدهای از پیش نوشته شده و پرکاربرد به جای نوشتن هر بار از ابتدا مفید هستند. مانند کتابخانه های فیزیکی، این موارد مجموعه‌ای از منابع قابل استفاده مجدد هستند، به این معنی که هر کتابخانه یک منبع ریشه دارد. این پایه و اساس کتابخانه‌های Open-source متعدد موجود در پایتون است.

کتابخانه های پایتون

کتابخانه پایتون مجموعه ای از ماژول ها و بسته ها است که طیف وسیعی از عملکردها را ارائه می دهد. این کتابخانه ها توسعه دهندگان را قادر می سازند تا کارهای مختلف را بدون نوشتن کد از ابتدا انجام دهند.

این کتاب خانه ها حاوی کد (Code)، کلاس ها (Classes)، توابع (Functions) و روال های (Routines) از پیش نوشته شده هستند که می توانند برای موارد متنوع مورد استفاده قرار گیرند.

اکوسیستم گسترده کتابخانه‌های پایتون حوزه‌های متنوعی مانند توسعه وب (مانند Django، Flask)، تجزیه و تحلیل داده‌ها (مانند pandas، NumPy)، یادگیری ماشینی (مانند TensorFlow، scikit-learn)، پردازش تصویر (به عنوان مثال، Pillow، OpenCV)، محاسبات علمی (به عنوان مثال، SciPy) و … را پوشش می‌دهد.

این انبوه کتابخانه ها به طور قابل توجهی به محبوبیت پایتون در بین توسعه دهندگان، محققان و دانشمندان داده کمک می کند، زیرا فرآیند توسعه را ساده می کند و عملکردهای پیچیده را به طور موثر پیاده سازی می کند.

۱- کتابخانه Scikit-learn بهترین برای یادگیری ماشین (Machine Learning)

می‌توان از این کتابخانه به طور موثر برای کاربردهای مختلفی استفاده کرد که شامل طبقه‌بندی (Classification)، رگرسیون (Regression)، خوشه‌بندی (Clustering)، انتخاب مدل (Model selection)، بیز ساده (naive Bayes)، افزایش درجه (Grade boosting)، K-means و پیش پردازش(preprocessing) می‌شود.

شرکت Spotify از Scikit-learn برای توصیه های موسیقی خود و شرکت Evernote برای ساخت طبقه بندی کننده های خود استفاده می‌کند. اگر قبلاً یک نصب فعال از NumPy و scipy دارید، ساده ترین راه برای نصب scikit-learn استفاده از pip است.

کتاب خانه سایکت لرن scikit-learn

2- کتابخانه NumPy بهترین برای محاسبات علمی (Scientific Computing)

وقتی صحبت از محاسبات علمی به میان می آید، NumPy یکی از بسته های اساسی پایتون است که از آرایه‌ها و ماتریس‌های چند بعدی بزرگ همراه با مجموعه‌ای از توابع ریاضی سطح بالا برای اجرای سریع این توابع پشتیبانی می‌کند. NumPy برای محاسبات جبر خطی کارآمد به BLAS و LAPACK متکی است. NumPy همچنین می تواند به عنوان یک ظرف چند بعدی کارآمد از داده های عمومی استفاده شود.

بسته های مختلف نصب NumPy را می توانید در اینجا پیدا کنید.

کتاب خانه نام پای numpy

3- کتابخانه TensorFlow ایده‌آل برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine Learning/AI)

محبوب‌ترین چارچوب یادگیری عمیق TensorFlow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای محاسبات عددی با کارایی بالا است. این یک کتابخانه ریاضی نمادین است و همچنین برای Python در یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود. Tensorflow توسط محققان تیم Google Brain در سازمان هوش مصنوعی گوگل توسعه داده شده است. امروزه توسط محققان برای الگوریتم های یادگیری ماشین و فیزیکدانان برای محاسبات پیچیده ریاضی استفاده می‌شود.

کتاب خانه تنسورفلو tensorflow

4- کتابخانه PyTorch مناسب برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine Learning/AI)

PyTorch که توسط فیس‌بوک در سال 2017 معرفی شد، یک بسته پایتون است که ترکیبی از 2 ویژگی سطح بالا را در اختیار کاربر قرار می دهد – محاسبات Tensor (مانند NumPy) با شتاب قوی GPU و توسعه شبکه‌های عصبی عمیق بر روی یک سیستم تفاوت خودکار مبتنی بر نوار.

PyTorch یک پلتفرم عالی برای اجرای مدل های یادگیری عمیق با انعطاف پذیری و سرعت افزایش یافته برای ادغام عمیق با پایتون فراهم می کند.

کتاب خانه pytorch

5- کتابخانه Keras قدرت‌مند برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine Learning/AI)

کتابخانه Keras شبکه عصبی Open-source است که به زبان پایتون طراحی شده است تا آزمایش سریع با شبکه‌های عصبی عمیق را امکان پذیر کند. به گفته سازندگان، با فراگیر شدن یادگیری عمیق، Keras به انتخاب ایده آل تبدیل می شود زیرا API برای انسان ها طراحی شده است و نه ماشین ها.

Keras با بیش از 200000 کاربر از نوامبر 2023، هم در صنعت و هم در جامعه تحقیقاتی، به سرعت در حال قوی‌تر شدن هست. قبل از نصب Keras، توصیه می شود موتور Backend TensorFlow را نصب کنید.

6- کتابخانه Pandas قدرت‌مند برای تحلیل داده ها (Data Analysis)

کتابخانه Pandas یک کتابخانه Open-source و دارای مجوز BSD است. Pandas امکان ارائه ساختار داده آسان و تجزیه و تحلیل سریعتر داده ها را برای پایتون فراهم می‌کنند. برای عملیات‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی، Pandas انجام این کارها را بدون نیاز به تغییر به زبان دامنه‌ای خاص مانند R ممکن می‌سازد. بهترین راه برای نصب آن، نصب Conda است.

کتاب خانه پنداس pandas

7- کتابخانه Scipy قدرت‌مند برای محاسبات علمی (Scientific Computing)

این کتابخانه نیز از نرم افزارهای Open-source است که برای محاسبات علمی در پایتون استفاده می شود. جدای از آن، همچنین برای محاسبه داده، بهره وری، محاسبات با عملکرد بالا و تضمین کیفیت استفاده می‌شود. بسته‌های نصب مختلف را می‌توانید در اینجا پیدا کنید. بسته های اصلی Scipy عبارتند از Numpy، کتابخانه SciPy، Matplotlib، IPython، Sympy و Pandas.

8- کتابخانه Matplotlib قدرت‌مند برای تجسم داده‌ها (Data Visualization)​

همه کتابخانه‌هایی که مورد بحث قرار گرفتیم، قادر به انجام طیف وسیعی از عملیات عددی هستند، اما زمانی که نوبت به ترسیم ابعادی می‌رسد، Matplotlib نمایش را می‌دزدد. این کتابخانه در پایتون به طور گسترده برای انتشار ارقام با کیفیت در قالب‌های کپی مختلف و محیط‌های تعاملی در سراسر پلتفرم‌ها استفاده می‌شود. شما می توانید نمودار، نمودار دایره ای، نمودار پراکندگی، هیستوگرام، نمودار خطا و … را تنها با چند خط کد طراحی کنید.

بسته های نصب مختلف را می توانید در اینجا پیدا کنید.

کتاب خانه matplotlib

9- کتابخانه SymPy قدرت‌مند برای ریاضیات نمادین (Symbolic Mathematics)​

برای تمام ریاضیات نمادین، SymPy پاسخ است. این کتابخانه پایتون برای ریاضیات نمادین کمک موثری برای سیستم های جبر رایانه‌ای (CAS) است در حالی که کد را تا حد ممکن ساده نگه می‌دارد تا قابل درک و به راحتی قابل گسترش باشد. SimPy فقط در پایتون نوشته شده است و می‌توان آن را در برنامه‌های دیگر تعبیه کرد و با توابع سفارشی گسترش داد.

می‌توانید کد منبع را در GitHub پیدا کنید.

کتاب خانه sympy

10- کتابخانه NLTK قدرت‌مند برای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)​

جعبه ابزار زبان طبیعی، NLTK، یکی از کتابخانه های محبوب Python NLP است. این شامل مجموعه ای از کتابخانه های پردازش است که راه حل های پردازشی را برای پردازش زبان عددی و نمادین فقط به زبان انگلیسی ارائه می دهد. این جعبه ابزار دارای یک انجمن گفتگوی پویا است که به شما امکان می دهد در مورد مسائل مربوط به NLTK بحث کنید و آنها را مطرح کنید.

11- کتابخانه SQLAlchemy قدرت‌مند برای دسترسی به پایگاه داده (Database Access)​

SQLAcademy یک کتابخانه انتزاعی پایگاه داده برای پایتون است که با پشتیبانی خیره کننده از طیف وسیعی از پایگاه داده‌ها و طرح بندی‌ها ارائه می‌شود. این الگوهای سازگار را ارائه می دهد، به راحتی قابل درک است و می تواند توسط مبتدیان نیز استفاده شود. سرعت ارتباط بین زبان پایتون و پایگاه های داده را بهبود می بخشد و از اکثر پلتفرم‌ها مانند Jython و Pypy پشتیبانی می کند. با استفاده از SQLAcademy، می توانید طرح های پایگاه داده را از ابتدا توسعه دهید.

کتاب خانه sql alchemy

12- کتابخانه Requests یک کتابخانه HTTP برای انسان ها (HTTP for Humans)​

هدف از ایجاد کتابخانه‌ requests در پایتون، ایجاد استاندارد هایی برای ارسال و دریافت درخواست‌های مبتنی بر HTTP است. در این کتابخانه می توان به کمک APIهای نوشته شده برای برنامه، بر روی به‌کارگیری داده‌ها و خدمات ارائه شده توسط یک سیستم مبتنی بر وب تمرکز کرد و دیگر درگیر سایر جنبه‌ها و پیچیدگی‌های برنامه‌نویسی مرتبط با سرویس وب نشد.

امیدواریم از این پست آموزشی لذت برده و نکات تازه‌ای را یاد گرفته باشید. بهترین راه برای تمرین مهارت‌های کدنویسی این است که پروژه‌های سرگرم‌کننده را پیاده‌سازی کنید. در سایت خانه کد، پروژه‌های متنوعی برای بهبود برنامه نویسی شما کاربران عزیز با ❤️ فراهم کرده‌ایم. برای دسترسی به مجموعه کدهای تمرینی جذاب پایتون در سطوح مختلف از اینجا(کلیک کنید) وارد شوید.

اگر شما هم ابزاری از هوش مصنوعی می‌شناسید که به برنامه‌نویسی بهتر کمک می‌کند، از فرم زیر آن را معرفی کنید تا به موارد این مقاله اضافه گردد.

انجام پروژه‌های پایتونی و مجموعه‌داده‌های آماده با خانه‌کد

برای انجام پروژه‌های پایتونی خود با خانه‌کد در تماس باشید؛ هدف ما انجام پروژه‌های شما در زمانی کوتاه و البته با دقت و بازدهی ایده‌آل است. همینطور در خانه کد مجموعه‌داده‌های مختلف در حوزه‌های پژوهشی مختلف موجود هستند. برای دریافت مجموعه‌داده مورد نظر خود، از طریق فرم زیر با ما در تماس باشید تا براساس نیاز شما مجموعه داده لازم را تهیه کنیم. 

در کنار هم تا رسیدن به بهترین‌ها

8

محمدرضا باغبانی‌ام. دانش‌آموخته رشته کامپیوتر؛ عاشق یادگیری و یاد دادن... مطلبی که مطالعه کردید و مطالب دیگر داخل سایت را با ❤️ نوشته‌ام و امید دارم به افزودن دانش شما و ترقی جامعه کمک کنم...

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

توسط
تومان