امروزه تقریباً همه چیز در برنامه نویسی برای دسترسی و اجرا آسان شده است. بسیاری از کدهای از پیش نوشته شده وجود دارد که به افزایش بهره وری و تسهیل نوشتن کدها کمک می کند. کتابخانه پایتون به برنامه نویسان کمک می کند تا در زمان و تلاش خود در هنگام توسعه نرم افزار صرفه جویی کنند و همچنین از تخصص و تجربه توسعه دهندگان دیگر بهره ببرند.
امروزه بیش از 137000 کتابخانه پایتون وجود دارد و آنها نقشی حیاتی در توسعه یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده ها، برنامه های کاربردی دستکاری تصویر و داده و موارد دیگر ایفا می کنند.
کتابخانه چیست؟
کتابخانه مجموعه ای از کدها، توابع و رویه های از پیش ترکیب شده است که می تواند به صورت تکراری برای کاهش زمان مورد نیاز برای کدنویسی استفاده شود. آنها به ویژه برای دسترسی به کدهای از پیش نوشته شده پرکاربرد به جای نوشتن هر بار از ابتدا مفید هستند.
کتابخانه پایتون چیست؟
کتابخانه Python مجموعه ای از ماژول ها است که شامل توابع و کلاس هایی است که می تواند توسط برنامه های دیگر برای انجام وظایف مختلف مورد استفاده قرار گیرد. این کتابخانه‌ها طیف وسیعی از عملکردها را ارائه می‌کنند، از وظایف اساسی مانند تجزیه داده‌ها و کار با رشته‌ها تا کارهای پیشرفته مانند یادگیری ماشینی و اسکراپینگ وب.
مزایای استفاده از کتابخانه های پایتون
-
بهره وری بهبود یافته: کتابخانه‌ها به شما کمک می‌کنند تا به جای صرف زمان برای کارهای اساسی مانند تجزیه داده‌ها یا پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، روی جنبه‌های منحصربه‌فرد پروژه‌تان تمرکز کنید.
-
کد قابل استفاده مجدد: کتابخانه ها کدی را ارائه می کنند که قبلاً نوشته و آزمایش شده است.
-
افزایش قابلیت اطمینان: کتابخانه ها معمولاً به خوبی آزمایش شده و مستند هستند، بنابراین می توانید مطمئن باشید که کدی که استفاده می کنید قابل اعتماد است و همانطور که انتظار می رود کار می کند.
-
دسترسی به الگوریتم های پیشرفته: کتابخانه‌ها دسترسی به الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای را فراهم می‌کنند که در غیر این صورت پیاده‌سازی آنها ممکن است دشوار باشد، مانند یادگیری ماشینی، بینایی رایانه و خراش دادن وب.
-
حمایت جامعه بزرگ: کتابخانه‌های پایتون اغلب دارای جوامع بزرگی از توسعه‌دهندگان و کاربران هستند، بنابراین در صورت بروز هر مشکلی می‌توانید راهنمایی و راهنمایی دریافت کنید.
نحوه نصب کتابخانه های پایتون در IDE.
فرآیند نصب کتابخانه های پایتون در یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) به IDE خاصی که استفاده می کنید بستگی دارد.
در اینجا یک مرور مختصر از نحوه نصب کتابخانه ها در برخی از IDE های محبوب ارائه شده است.
Pycharm
-
Pycharm را باز کنید و به مترجم پروژه بروید.
-
در صفحه مفسر پروژه، روی نماد چرخ دنده کلیک کرده و انتخاب کنید ‘اضافه کردن’
-
نام کتابخانه ای را که می خواهید نصب کنید تایپ کنید و آن را از لیست انتخاب کنید.
-
کلیک کنید بر روی ‘نصب بسته’ دکمه نصب کتابخانه
کد ویژوال استودیو (در مقابل کد)
pip install <Library-name>
- منتظر بمانید تا کتابخانه نصب شود.
نوت بوک ژوپیتر
-
Jupyter Notebook را باز کنید و یک نوت بوک جدید بسازید.
-
در یک سلول جدید، دستور زیر را اجرا کنید:
!pip install <library-name>
- منتظر بمانید تا کتابخانه نصب شود.
توجه داشته باشید: در مثال های بالا،“نام کتابخانه” باید با نام واقعی کتابخانه ای که می خواهید نصب کنید جایگزین شود.
در حین انجام دستورالعمل های بالا، توصیه می شود به اینترنت متصل شوید.
برترین کتابخانه های پایتون
در اینجا لیستی از محبوب ترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون آمده است:
NumPy
وقتی صحبت از محاسبات علمی می شود، NumPy یکی از بسته های اساسی پایتون است که از آرایه ها و ماتریس های چند بعدی بزرگ همراه با مجموعه ای از توابع ریاضی سطح بالا به سرعت پشتیبانی می کند. NumPy متکی است BLAS و LAPACK برای محاسبات جبر خطی کارآمد.
SciKit-Learn
این کتابخانه می تواند به طور موثر برای برنامه های مختلفی استفاده شود که شامل رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی، انتخاب مدل، ساده و بی تکلف، افزایش درجه، K-means و پیش پردازش می شود.
SciKit-Learn نیاز دارد.
Spotify از SciKit-Learn برای توصیه های موسیقی خود و از Evertone برای ساخت طبقه بندی کننده های خود استفاده می کند.
پانداها
این کتابخانه برای تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها است. این یک کتابخانه منبع باز و دارای مجوز BSD است.
Matplotlib
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 منبع باز در پایتون به طور گسترده ای برای انتشار ارقام با کیفیت در قالب های مختلف کپی و محیط های تعاملی در سراسر پلتفرم ها استفاده می شود. فقط با چند خط کد می توانید نمودارها، نمودارها، نمودارها، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام، نمودارهای خطا و غیره را طراحی کنید.
تنسورفلو
محبوب ترین چارچوب یادگیری عمیق TensorFlow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای محاسبات عددی با کارایی بالا است.
PyTorch
این کتابخانه توسط فیس بوک در سال 2017 معرفی شد. PyTorch یک پلت فرم عالی برای اجرای مدل های یادگیری عمیق با افزایش انعطاف پذیری و سرعت ساخته شده برای ادغام عمیق با پایتون فراهم می کند.
PyBrain
هدف این کتابخانه ارائه الگوریتم‌های ساده، منعطف و در عین حال پیچیده و قدرتمند برای یادگیری ماشین با محیط‌های از پیش تعیین‌شده برای آزمایش و مقایسه الگوریتم‌های شما است.
متولد دریا
این کتابخانه پایتون از Matplotlib مشتق شده است و از نزدیک با ساختار داده پانداها ادغام شده است. وقتی صحبت از تجسم مدل‌های آماری مانند نقشه‌های حرارتی می‌شود، Seaborn یکی از منابع قابل اعتماد است.
OpenCV Python
منبع باز کامپیوتر Vision (OpenCV) برای پردازش تصویر استفاده می شود. این یک بسته پایتون است که عملکردهای کلی متمرکز بر بینایی رایانه فوری را نظارت می کند. این اجازه می دهد تا هر دو به خواندن و نوشتن تصاویر به طور همزمان. اشیایی مانند چهره ها، درختان و غیره را می توان در هر فیلم یا تصویری تشخیص داد.
جانگو
این یک چارچوب وب پایتون سطح بالا است که توسعه سریع وب سایت های امن و قابل نگهداری را امکان پذیر می کند.
سوپ زیبا
این کتابخانه ای است که در پایتون برای استخراج/جمع آوری اطلاعات از وب سایت ها استفاده می شود، یعنی برای خراش دادن وب استفاده می شود.
خراشیده
این یک چارچوب مشترک برای استخراج داده هایی است که از وب سایت ها مورد نیاز است.
نتیجه: شما با موفقیت معنی کتابخانه Python، مزایای استفاده از آنها، نحوه نصب آنها را در راه اندازی IDE خود و لیست تعدادی از کتابخانه های محبوب پایتون همراه با آنچه که برای آنها استفاده می شود، یاد گرفتید. فهرست کتابخانه‌های پایتون موجود در این مقاله فهرست جامعی نیست و بسیاری از کتابخانه‌های عالی دیگر برای اهداف مختلف وجود دارد.
از اینکه مطالعه کردید متشکرم، اگر این پست را دوست داشتید، می توانید اکانت من را برای بیشتر این پست ها دنبال کنید. به سلامتی!
