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Dix bibliothèques Python de haute qualité que vous devez maîtriser en 2022

WBOY
WBOYavant
2023-04-12 10:19:151688parcourir

Python à l'intérieur du langage de programmation offre des fonctionnalités étonnantes telles que la facilité d'apprentissage et de compréhension, une sécurité et des performances améliorées. Il comprend des modules, des packages et des bibliothèques et joue ainsi un rôle important dans l'organisation du projet et dans le fonctionnement des différents processus. Les modules sont des fichiers Python contenant des fonctions enregistrées avec une extension .py. Un package est une collection de modules. Une bibliothèque de fonctions est une collection de code ayant les mêmes fonctionnalités.

Dix bibliothèques Python de haute qualité que vous devez maîtriser en 2022

Pas encore clair ? Alors, disons, nous avons un fichier qui a une fonction sur l'opération d'addition. extension py. Ce fichier est appelé un composant. Une collection de fichiers dotés chacun de fonctionnalités indépendantes est appelée un package. Un fichier distinct contenant des fonctions pour diverses opérations est appelé bibliothèque de fonctions. Il existe de nombreux packages en Python qui rendent les processus complexes simples et sans tracas.

Nous discuterons des 10 meilleures bibliothèques Python à apprendre en 2022. Commençons.

1.Pandas

Pandas signifie "Bibliothèque d'analyse de données Python". Si vous êtes quelqu'un qui aime la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse des données, vous devez utiliser ce package car il est largement utilisé pour la manipulation et l'analyse des données. Il dispose d’un ensemble complet de fonctionnalités permettant de gérer efficacement de grandes quantités de données. Il est idéal pour différents types de tableaux de données, SQL ou Excel, JSON et permet d'importer des données.

2.NumPy

NumPy est la bibliothèque de base pour le calcul scientifique et le traitement des tableaux. Les bibliothèques comme TensorFlow utilisent NumPy sur le backend pour fonctionner. Il gère l'algèbre linéaire, les nombres aléatoires et les transformées de Fourier de manière très efficace. Il agit également comme un conteneur multidimensionnel pour les données de tout type. Les principales fonctionnalités de NumPy sont :

  • Puissants objets de tableau à N dimensions.
  • Des outils prêts à l'emploi pour intégrer du code C/C++ et Fortran.
  • Facile à apprendre et à utiliser.

3.TensorFlow

TensorFlow est également appelé un produit « Google » car il a été développé par Google. Il fournit un ensemble de langages de programmation informatique de flux de travail pour le développement et la formation de modèles, et peut être facilement déployé dans le cloud, sur site, dans le navigateur ou sur votre appareil, quelle que soit la langue que vous utilisez. L'action comporte trois étapes : chargement et prétraitement des données, création, formation et réutilisation du modèle, et déploiement. Il est hautement évolutif, compatible et facilite la création de modèles.

4.Pywin32

Pywin32 est un package incontournable, en particulier pour la programmation Windows Python. Il donne accès à de nombreuses fonctions natives de l'API Windows, vous permettant d'effectuer des opérations telles que l'interaction avec le registre Windows, l'utilisation du presse-papiers Windows, etc. Il vous permet d'accéder au langage de programmation informatique de l'interface de programmation d'application (API) Win32. Il ne fonctionne que sur les systèmes Windows dotés de processeurs 32 bits.

5.PyTest

Ce package contient divers modules pour tester du nouveau code, notamment de petits tests unitaires et des tests fonctionnels complexes d'applications. Il aide à rédiger des cas de test simples et évolutifs pour l'API, la base de données et l'interface utilisateur. Pytest est un excellent outil pour tester vos programmes. Certaines des fonctionnalités de ce framework sont :

  • Prise en charge intégrée de la découverte de tests.
  • Architecture de plugins étendue.
  • Accessoire combiné pour appareil de test.

6.Requêtes

Il vous permet d'échanger des requêtes HTTP (Hypertext Transfer Protocol) sur le Web de manière plus réactive et conviviale. HTTP agit comme une requête-réponse entre le client et le serveur. Les méthodes JSON intuitives fournies par ce package peuvent vous aider à éviter d'ajouter manuellement des chaînes de requête aux URL. Vous pouvez inspecter, configurer, autoriser et configurer les requêtes HTTP, télécharger plusieurs fichiers simultanément et décompresser automatiquement les données. Vous pouvez utiliser diverses méthodes telles que publier, supprimer, corriger, mettre, obtenir, titre. En bref, si votre application envoie des données via HTTP, Request est un package indispensable.

7.Seaborn

Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez utiliser Seaborn. Vous pouvez facilement créer des cartes thermiques complexes, des tracés en violon, des tracés conjoints, des grilles multi-tracés et de nombreux autres types de tracés. Il fournit de superbes styles et palettes de couleurs par défaut pour rendre vos graphiques plus attrayants. Il est construit sur la bibliothèque matplotlib et est étroitement intégré à Pandas.

8 MoviePy

Cette bibliothèque regroupe les tâches courantes telles que l'importation, la modification et l'exportation de fichiers vidéo. Vous pouvez insérer un titre dans la vidéo ou faire pivoter la vidéo de 90 degrés. MoviePy vise à faire de la visualisation un élément essentiel de l'exploration et de la compréhension des données. Une API orientée ensemble de données est fournie afin que nous puissions basculer entre différentes représentations visuelles des mêmes variables afin de mieux comprendre l'ensemble de données.

9.Pendule

Vous pouvez utiliser cette bibliothèque lorsque vous souhaitez gérer la date et l'heure et que vous ne voulez pas de code compliqué. Il gère automatiquement les fuseaux horaires et est conçu pour remplacer DateTime. C'est un moyen plus propre et plus simple d'utiliser l'API. Il simplifie les problèmes complexes de manipulation de date impliquant des fuseaux horaires qui ne sont pas gérés correctement dans les instances DateTime natives.

10.Matplotlib

Matplotlib est la bibliothèque de visualisation de base pour tout le reste. Elle peut être utilisée pour créer des éléments tels que des graphiques linéaires, des histogrammes, des nuages ​​de points, des graphiques à barres et des diagrammes circulaires. Des animations et des visualisations interactives peuvent être facilement créées à l'aide de cette bibliothèque. Il offre une grande flexibilité pour le formatage et le style des dessins. Il vous permet de choisir librement comment afficher les étiquettes, les grilles, les légendes, etc. Cependant, pour créer des tracés complexes et visuellement attrayants, vous devez écrire beaucoup de code.


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