10 کتابخانه برتر پایتون در سال 2024

مقدمه

در دنیای امروز، زمانی که فناوری نقش حیاتی فزاینده‌ای را در تمام جنبه‌های زندگی ما ایفا می‌کند، باید زبان برنامه‌نویسی را انتخاب کنیم که بتواند مشکلات دنیای واقعی را به‌طور مؤثر برطرف کند. پایتون یکی از این زبان های برنامه نویسی است. محبوبیت پایتون در سال‌های اخیر به دلیل استفاده از آن در صنایع مختلف مانند مهندسی نرم‌افزار، یادگیری ماشین و علم داده و غیره افزایش یافته است. تعداد زیادی کتابخانه که پایتون ارائه می دهد دلیل محبوبیت آن است. بسیاری از استعدادهای نوظهور امروزی به همین دلیل جذب پایتون به عنوان زبان برنامه نویسی اولیه شده اند. بنابراین، از طریق این مقاله، مایلیم اطلاعاتی را در مورد معروف ترین کتابخانه های پایتون و استفاده از آنها در دنیای مدرن امروز به خوانندگان خود منتقل کنیم.

کتابخانه چیست؟

کتابخانه مجموعه‌ای از روش‌ها، کلاس‌ها و ماژول‌های کاربردی است که کد برنامه شما می‌تواند از آنها برای انجام وظایف خاص بدون نوشتن عملکردها از ابتدا استفاده کند. از آنجایی که کتابخانه‌ها معمولاً دامنه باریکی دارند (مثلاً رشته‌ها، ورودی/خروجی و سوکت‌ها)، API (واسط‌های برنامه‌نویسی برنامه) کوچک‌تر هستند و به وابستگی‌های کمتری نیاز دارند. این چیزی بیش از فهرستی از تعاریف کلاس نیست. حال سوالی که باید در ذهن همه ایجاد شود این است که چرا به کتابخانه نیاز داریم؟ توضیح این موضوع ساده است: قابلیت استفاده مجدد کد. قابلیت استفاده مجدد کد چیزی نیست جز استفاده از کدهایی که قبلاً توسط افراد دیگر برای هدف خودمان تولید یا نوشته شده است. به عنوان مثال، برخی از کتابخانه ها تابعی به نام findLastIndex(char) دارند که آخرین فهرست یک کاراکتر در یک رشته را برمی گرداند. ممکن است فوراً تابع findLastIndex (charToFind) کتابخانه را فراخوانی کنیم و کاراکترهایی را که باید موقعیت‌های آنها را به عنوان پارامتر پیدا کنیم، ارائه کنیم. در زندگی یک برنامه نویس، کتابخانه ها نقش یک فرشته را بازی می کنند، زیرا برنامه نویسان را از اختراع دوباره چرخ باز می دارند و در واقع روی مشکل واقعی تمرکز می کنند.

کتابخانه پایتون چیست؟

اجازه دهید قبل از اینکه مستقیماً به محبوب ترین کتابخانه های پایتون وارد شوید، با یک مرور سریع از زبان برنامه نویسی پایتون شروع کنیم. این یک نتیجه‌گیری قطعی است که احتمالاً نام «پایتون» را شنیده‌اید. پایتون، زاییده‌ی فکر Guido Van Rossum و قدمت آن به دهه 1980 برمی‌گردد، ثابت کرده است که بازی را تغییر می‌دهد. امروزه یکی از پرکاربردترین زبان های کدنویسی است و برای طیف وسیعی از برنامه ها مورد استفاده قرار می گیرد. محبوبیت پایتون را می توان به عوامل مختلفی نسبت داد:

• پایتون با مجموعه ای از کتابخانه ها عرضه می شود.
• پایتون به دلیل سهولت و سادگی یک زبان برنامه نویسی مبتدی است.
• پایتون از توسعه‌دهندگان خود می‌خواهد که در تمام جنبه‌های توسعه، استقرار و نگهداری سازنده‌تر باشند.
• یکی دیگر از دلایل محبوبیت بسیار زیاد پایتون، سبک بودن و قابل استفاده بودن روی سیستم های ضعیف  است.
• در مقایسه با C، جاوا و C++، دستور برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ساده است و سطح بالایی از انتزاع دارد.

همانطور که در اولین نکته بالا ذکر شد، محبوبیت پایتون ارتباط زیادی با کتابخانه های متنوع و آسان برای استفاده آن دارد. کتابخانه‌های پایتون مجموعه‌ای از توابع مفید هستند که به ما اجازه می‌دهند بدون شروع از ابتدا کد بنویسیم. با بیش از 137000 کتابخانه، پایتون می تواند برای ایجاد برنامه ها و مدل ها در زمینه های مختلف، به عنوان مثال، یادگیری ماشین، علم داده، تجسم داده ها، دستکاری تصویر و داده ها و بسیاری موارد دیگر استفاده شود.

1. Pandas

Pandas یک کتابخانه منبع باز دارای مجوز BSD (توزیع نرم افزار برکلی) است. این کتابخانه محبوب به طور گسترده در زمینه علم داده استفاده می شود. آنها عمدتاً برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، دستکاری، تمیز کردن و غیره استفاده می‌شوند. Pandas امکان مدل‌سازی داده‌ها و عملیات تجزیه و تحلیل داده‌ها را بدون نیاز به جابجایی به زبان دیگری مانند R فراهم می‌کنند. معمولاً کتابخانه‌های پایتون از انواع داده‌های زیر استفاده می‌کنند:

• داده ها در یک مجموعه داده.
• سری های زمانی حاوی داده های مرتب و نامرتب.
• سطرها و ستون های داده های ماتریس برچسب گذاری می شوند.
• اطلاعات بدون برچسب.
• هر نوع اطلاعات آماری دیگری.

2. NumPy

NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه های منبع باز پایتون است که بر محاسبات علمی تمرکز دارد. دارای توابع ریاضی داخلی برای محاسبات سریع است و از ماتریس های بزرگ و داده های چند بعدی پشتیبانی می کند. “Numerical Python” با عبارت “NumPy” تعریف می شود. این می تواند در جبر خطی، به عنوان یک ظرف چند بعدی برای داده های عمومی، و به عنوان یک تولید کننده اعداد تصادفی، در میان چیزهای دیگر استفاده شود. برخی از توابع مهم در NumPy عبارتند از: arcsin()، arccos()، tan()، ()radians، و غیره. در پایتون، NumPy Array بر لیست ها ترجیح داده می شود زیرا حافظه کمتری را اشغال می کند و استفاده از آن سریع تر و راحت تر است.

امکانات:

1. تعاملی: Numpy یک کتابخانه بسیار تعاملی و کاربرپسند است.
2. ریاضیات: NumPy اجرای معادلات دشوار ریاضی را ساده می کند.
3. شهودی: کدنویسی و درک موضوعات را آسان می کند.
4. تعامل زیاد: تعامل زیادی در آن وجود دارد زیرا به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد، از این رو سهم منبع باز زیادی وجود دارد.

رابط NumPy می تواند برای نمایش تصاویر، امواج صوتی و دیگر جریان های خام باینری به عنوان یک آرایه N-بعدی از مقادیر واقعی برای تجسم استفاده شود. دانش Numpy برای توسعه دهندگان فول استک برای پیاده سازی این کتابخانه برای یادگیری ماشین مورد نیاز است.

3. Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز مبتنی بر پایتون است که به ما امکان آزمایش سریع شبکه های عصبی عمیق را می دهد. با رایج تر شدن یادگیری عمیق، Keras به عنوان یک گزینه عالی ظاهر می شود زیرا، به گفته سازندگان، یک API (رابط برنامه نویسی برنامه) است که برای انسان ها طراحی شده است، نه ماشین ها. کراس نسبت به TensorFlow یا Theano از نرخ پذیرش بالاتری در صنعت و جامعه تحقیقاتی برخوردار است. توصیه می شود قبل از نصب Keras موتور Backend TensorFlow را نصب کنید.

امکانات:

1. بدون هیچ مشکلی در CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی) اجرا می شود.
2. Keras تقریباً از تمام مدل‌های شبکه عصبی، از جمله کاملاً متصل، کانولوشن، ادغام، تکرارشونده، جاسازی و غیره پشتیبانی می‌کند. این مدل ها همچنین می توانند برای ایجاد مدل های پیچیده تر ادغام شوند.
3. طراحی مدولار Keras آن را بسیار رسا، سازگار و مناسب برای تحقیقات پیشرفته می کند.
4. Keras یک چارچوب مبتنی بر پایتون است که اشکال زدایی و کاوش مدل ها و پروژه های مختلف را ساده می کند.

4. TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی عددی با کارایی بالا است که منبع باز است. همچنین در الگوریتم های یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده می شود. این توسط محققان تیم Google Brain در سازمان هوش مصنوعی گوگل ایجاد شده است و در حال حاضر به طور گسترده توسط محققان ریاضی، فیزیک و یادگیری ماشین برای محاسبات پیچیده ریاضی استفاده می شود. TensorFlow به گونه‌ای طراحی شده است که سریع باشد و از تکنیک‌هایی مانند XLA (XLA یا جبر خطی شتاب‌دهی یک کامپایلر مخصوص دامنه برای جبر خطی است که می‌تواند مدل‌های TensorFlow را بدون تغییر کد منبع تسریع کند.) برای انجام محاسبات جبر خطی سریع استفاده می‌کند.

امکانات:

1. ساختار پاسخگو: ما می توانیم به راحتی هر قسمت از نمودار را با TensorFlow تجسم کنیم که با Numpy یا SciKit امکان پذیر نیست.
2. تطبیق پذیر: یکی از ضروری ترین ویژگی های Tensorflow این است که در عملکرد خود در رابطه با مدل های یادگیری ماشین انعطاف پذیر است، به این معنی که دارای ماژولار است و به شما امکان می دهد بخش هایی از آن را به تنهایی بسازید.
3. آموزش مدل های یادگیری ماشین در TensorFlow ساده است: مدل های یادگیری ماشین را می توان به راحتی با استفاده از TensorFlow در CPU و GPU برای محاسبات توزیع شده آموزش داد.
4. آموزش شبکه های عصبی موازی: TensorFlow به شما امکان می دهد چندین شبکه عصبی و GPU را همزمان آموزش دهید.
5. منبع باز و یک جامعه بزرگ: بدون شک، اگر توسط گوگل توسعه داده شده باشد، در حال حاضر تیم قابل توجهی از کارشناسان نرم افزار در حال کار بر روی بهبود پایداری مداوم هستند. بهترین بخش در مورد این کتابخانه یادگیری ماشینی این است که منبع باز است، به این معنی که هر کسی که به اینترنت دسترسی دارد می تواند از آن استفاده کند.

5. Scikit Learn

Scikit Learn یک کتابخانه منبع باز برای الگوریتم های یادگیری ماشینی است که در محیط پایتون اجرا می شود. می توان از آن با الگوریتم های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده کرد. این کتابخانه شامل الگوریتم های محبوب و همچنین بسته های NumPy، Matplotlib و SciPy است. Scikit می آموزد که شناخته شده ترین استفاده برای پیشنهادات موسیقی در Spotify است. اجازه دهید اکنون برخی از ویژگی های کلیدی Scikit Learn را به طور عمیق بررسی کنیم:

1. Cross-Validation: روش های مختلفی برای بررسی دقت مدل های نظارت شده بر روی داده های دیده نشده با Scikit Learn وجود دارد، به عنوان مثال روش train_test_split، cross_val_score و غیره.
2. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت: طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در دسترس هستند، از خوشه‌بندی، تحلیل عاملی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و شبکه‌های عصبی بدون نظارت.
3. استخراج ویژگی: استخراج ویژگی‌ها از عکس‌ها و متن یک ابزار مفید (مانند کیسه کلمات).

6. Eli5

نتایج پیش‌بینی‌های مدل یادگیری ماشین اغلب نادرست هستند، و کتابخانه یادگیری ماشین Eli5 Python در پرداختن به این دشواری پیش‌بینی‌های نادرست کمک می‌کند. این ترکیبی از تجسم و اشکال زدایی تمام مدل های یادگیری ماشین و همچنین ردیابی تمام فرآیندهای کاری یک الگوریتم است. برخی از کتابخانه های پشتیبانی شده توسط Eli5 عبارتند از XGBoost، lightning، scikit-learn و sklearn crfsuite.

اجازه دهید اکنون در مورد برخی از برنامه های کاربردی Eli5 صحبت کنیم:

1. ELI5 یک بسته پایتون است که برای بررسی طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین و توضیح پیش‌بینی‌های آن‌ها استفاده می‌شود. معمولاً برای اشکال زدایی الگوریتم هایی مانند sklearn regressors و طبقه بندی کننده های XGBoost، CatBoost، Keras و غیره استفاده می شود.
2. در جایی که وابستگی هایی با سایر بسته های پایتون وجود دارد، Eli5 ضروری است.
3. Eli5 همچنین در صنایع مختلفی استفاده می شود که نرم افزارهای قدیمی و رویکردهای نوآورانه در آن پیاده سازی می شوند.

7. SciPy

Scipy یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون است که برای محاسبات علمی، پردازش داده ها و محاسبات با کارایی بالا استفاده می شود. این کتابخانه شامل تعداد زیادی روال کاربر پسند برای محاسبات سریع است. این بسته مبتنی بر پسوند NumPy است که امکان پردازش و تجسم داده ها و همچنین دستورات سطح بالا را فراهم می کند. Scipy برای محاسبات ریاضی در کنار NumPy استفاده می شود. NumPy مرتب‌سازی و نمایه‌سازی داده‌های آرایه را فعال می‌کند، در حالی که SciPy کد عددی را ذخیره می‌کند. خوشه، ثابت، fftpack، ادغام، درون یابی، io، linalg، ndimage، odr، بهینه سازی، سیگنال، پراکنده، فضایی، ویژه و آمار تنها تعدادی از بسته های فرعی متعدد موجود در SciPy هستند. برای وارد کردن آنها از SciPy می توان از “from scipy import subpackage-name” استفاده کرد. با این حال، NumPy، کتابخانه SciPy، Matplotlib، IPython، Sympy و Pandas بسته‌های ضروری SciPy هستند.

امکانات:

1. ویژگی کلیدی SciPy این است که در NumPy نوشته شده است و آرایه آن به طور گسترده از NumPy استفاده می کند.
2. SciPy از زیر ماژول های تخصصی خود برای ارائه همه الگوریتم های عددی کارآمد مانند بهینه سازی، ادغام عددی و بسیاری دیگر استفاده می کند.
3. همه عملکردها در زیر ماژول های SciPy به طور گسترده مستند شده اند. ساختار داده اولیه SciPy آرایه های NumPy است و شامل ماژول هایی برای انواع برنامه های کاربردی برنامه نویسی علمی محبوب است. SciPy وظایفی مانند جبر خطی، ادغام (حساب حساب)، حل معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال را به راحتی انجام می دهد.

8. PyTorch

PyTorch یک کتابخانه پایتون است که برای اولین بار توسط فیس بوک در سال 2017 معرفی شد و دو قابلیت سطح بالا را ترکیب می کند: محاسبه تانسور با شتاب قابل توجه GPU (شبیه به NumPy) پلتفرم های مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق که انعطاف پذیری و سرعت را ارائه می دهند.

امکانات:

1. پایتون و کتابخانه های آن توسط PyTorch پشتیبانی می شوند.
2. الزامات یادگیری عمیق فیس بوک استفاده از این فناوری را ضروری می کرد.
3. این یک API آسان برای استفاده فراهم می کند که قابلیت استفاده و درک را بهبود می بخشد.
4. نمودارها را می توان به صورت پویا تنظیم و در هر نقطه از اجرای کد در PyTorch به صورت پویا محاسبه کرد.
5. در PyTorch، کدنویسی ساده و پردازش سریع است.
6. از آنجایی که CUDA (CUDA یک پلت فرم محاسبات موازی و رابط برنامه نویسی کاربردی است که به نرم افزار اجازه می دهد تا از انواع خاصی از واحد پردازش گرافیکی برای پردازش با هدف کلی استفاده کند – رویکردی به نام محاسبات همه منظوره در GPU ها) پشتیبانی می شود، می توان آن را بر روی ماشین های GPU اجرا کرد.

9. LightGBM

Gradient Boosting یک بسته یادگیری ماشینی برجسته است که به توسعه دهندگان در توسعه الگوریتم های جدید با تعریف مجدد مدل های ساده مانند درخت های تصمیم کمک می کند. در نتیجه، کتابخانه‌های اختصاصی وجود دارد که ممکن است برای اجرای سریع و کارآمد این روش تقویت گرادیان استفاده شود. LightGBM، XGBoost و CatBoost کتابخانه های مورد بحث هستند. همه این کتابخانه‌ها رقیبی هستند که به حل یک مشکل کمک می‌کنند و ممکن است تقریباً به یک روش استفاده شوند.

امکانات:

1. راندمان تولید بالا با محاسبات بسیار سریع تضمین می شود.
2. کاربر پسند است زیرا بصری است.
3. آموزش بسیاری از کتابخانه های یادگیری عمیق بیشتر از این کتابخانه طول می کشد.
4. هنگام استفاده از مقادیر NaN و سایر مقادیر متعارف، هیچ خطایی وجود نخواهد داشت.

10. Theano

Theano، مانند سایر کتابخانه های عملیات ریاضی، به کاربران امکان تعریف، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را می دهد. برای پردازش ریاضی کارآمد، از آرایه های چند بعدی عظیم استفاده می کند. هنگامی که با مقادیر زیادی داده سروکار دارید، کدهای استاندارد مبتنی بر C کندتر می شوند. از طرف دیگر، Theano به دلیل کتابخانه غنی، اجرای سریع کد را ممکن می کند. عبارات ناپایدار را می توان شناسایی و محاسبه کرد و کتابخانه را نسبت به NumPy مفیدتر می کند.

امکانات:

1. یکپارچه سازی نام پای: Theanoمی تواند از آرایه های NumPy به طور کامل در توابع رعایت شده Theano استفاده کند.
2. استفاده از یک GPU شفاف: می توان از آن برای انجام عملیات فشرده داده بسیار سریعتر از CPU استفاده کرد.
3. تمایز نمادین کارآمد: Theano مشتقات را برای توابع با یک یا چند ورودی با استفاده از تمایز نمادین کارآمد انجام می دهد.
4. بهینه سازی برای سرعت و ثبات: برای مشکلاتی مانند دریافت راه حل صحیح برای log (1+x) حتی زمانی که x بسیار کوچک است، Theano به خوبی کار می کند. این تنها یکی از شواهد متعددی از ثبات تئانو است.
5. تولید کد C که پویا است: Theano می تواند عبارات را به سرعت ارزیابی کند که منجر به افزایش قابل توجهی در کارایی می شود.
6. آزمایش واحد گسترده و تأیید خودکار: Theano می‌تواند به شناسایی و تشخیص انواع متعددی از مشکلات و ابهامات در مدل با آزمایش واحد گسترده و تأیید خودکار کمک کند.

نتیجه

زبان برنامه نویسی پایتون با کاربرد آسان در انواع برنامه های کاربردی در دنیای واقعی کاربرد گسترده ای پیدا کرده است. از آنجایی که این یک زبان سطح بالا، با تایپ پویا و تفسیر شده است، به سرعت در حال گسترش در زمینه های اشکال زدایی خطا است. پایتون به طور فزاینده ای در برنامه های جهانی مانند یوتیوب، دراپ باکس و غیره استفاده می شود. علاوه بر این، با در دسترس بودن کتابخانه های پایتون، کاربران می توانند وظایف مختلفی را بدون نیاز به نوشتن کد خود انجام دهند. بنابراین، یادگیری در مورد Python و کتابخانه‌های آن برای هر استعداد جوان امروزی بسیار مهم است. استفاده از پایتون در زمینه های مختلف مانند علم داده، یادگیری ماشین، مهندسی نرم افزار و غیره قطعا آن را به زبانی برای آینده تبدیل می کند.