بهترین کتابخانه های پایتون که باید بشناسید – فهرست ۲۶ کتابخانه ضروری برای Python

چه از زبان پایتون در علم داده کمک بگیرید، چه توسعه وب و چه بازی‌سازی، یک مسئله را باید همیشه به خاطر بسپارید: اینکه کتابخانه های پایتون می‌توانند تفاوتی محسوس در فرایند توسعه پروژه شما ایجاد کنند. اگر بخواهیم خیلی خلاصه بگوییم، «کتابخانه» به مجموعه‌ای از توابع، کلاس‌ها و ماژول‌های از پیش نوشته شده‌ گفته می‌شود که می‌توانید بدون کدنویسی از ابتدا، آن‌ها را در پروژه‌های پایتون خود پیاده کنید. پس اگر تصمیم به پشت سر گذاشتن دوره آموزش پایتون یا شرکت در بوت کمپ پایتون گرفته‌اید و می‌‌خواهید به‌زودی پروژه خود را استارت بزنید، لازم است کتابخانه‌های ضروری آن را را نیز بشناسید. در ادامه با کوئرا بلاگ همراه باشید تا ۲۶ مورد از بهترین کتابخانه های پایتون را با یکدیگر بررسی کنیم.

کتابخانه پایتون چیست؟

پیش از اینکه به سراغ کتابخانه های پایتون برویم، لازم است درکی جامع از کارکرد کتابخانه‌ها در جهان برنامه نویسی به دست آوریم. کتابخانه‌ها (Libraries) را می‌توان به یک جعبه ابزار تشبیه کرد و هر بریده کد در آن – مثلا کلاس‌ها یا ماژول‌ها – نقش یک ابزار را ایفا می‌کنند. بنابراین زمانی که تصمیم به ساخت اثری دیجیتال می‌گیرید، به جای اینکه تمام کارها را با دست انجام دهید، به سراغ این جعبه ابزار می‌روید و ابزارهای ضروری را از داخل آن برمی‌دارید. در نتیجه، کتابخانه‌ها در زمان و انرژی شما صرفه‌جویی و شما را از ابداع کردن دوباره چرخ بی‌نیاز می‌کنند.

اما اهمیت کتابخانه‌ها در پایتون چیست و چرا باید از آن‌ها استفاده کنیم؟ زبان برنامه نویسی پایتون معمولا به چاقوی سوئیسی تشبیه می‌شود، زیرا گستره وسیعی از توابع گوناگون دارد که به شما در رسیدگی به هر نیاز و وظیفه‌ای کمک می‌کنند. بخش اعظمی از این گستردگی توابع و کاربردها نیز به لطف کتابخانه‌هایی بوده که عمدتا به صورت رایگان و متن‌باز در اختیار توسعه‌دهندگان قرار گرفته‌اند.

تمام کتابخانه‌های پایتون، مجموعه‌ای از ماژول‌ها، توابع و کلاس‌ها را در خود جای‌ داده‌اند و می‌توانید به صورت فوری از آن‌ها کمک بگیرید. فرقی هم ندارد که در چه حوزه‌ای فعالیت می‌کنید. چه در زمینه علم داده فعال باشید، چه ساخت بازی، چه توسعه وب و چه یادگیری ماشین، حداقل یک کتابخانه برای پایتون پیدا می‌کنید که زندگی را برایتان آسان‌تر خواهد کرد. حالا که ذهنیتی کلی راجع به کارکرد کتابخانه‌ها به دست آورده‌ایم، بیایید به بررسی بهترین کتابخانه های پایتون بپردازیم که باید پس از نصب پایتون به سراغ‌شان بروید.

بهترین کتابخانه های پایتون که باید در سال ۲۰۲۴ بشناسید

در ادامه، با بهترین کتابخانه‌هایی که تاکنون برای توسعه‌دهندگان پایتون ساخته شده‌اند آشنا می‌شوید. تلاش بر این بوده که فهرست کتابخانه‌ها، گستره وسیعی از نیازها را در بر بگیرد و هر توسعه‌دهنده‌ای، گزینه مناسب خود را در میان آن‌ها بیابد.

کتابخانه Requests

• کاربرد اصلی: تسهیل مدیریت درخواست‌های HTTP برای ارتباط بهینه و آسان در بستر وب

اولین کتابخانه در فهرست ما، Requests نام دارد که یکی از محبوب‌ترین و کاربرپسندترین گزینه‌ها برای مدیریت درخواست‌های HTTP به حساب می‌آید. مهم‌ترین ویژگی‌ Requests، سادگی آن است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون سر و کله زدن با پیچیدگی‌های پروتکل‌های HTTP، با سرویس‌های تحت وب تعامل و داده‌های مورد نیاز را دریافت کنند.

اساسا اگر با رابط‌های برنامه‌نویسی تحت وب (Web APIs) سر و کار دارید یا باید درخواست‌های HTTP را در پروژه پایتون خود مدیریت کنید، هیچ کتابخانه دیگری نخواهید یافت که به اندازه Requests بهینه و متمرکز بر بنیادین‌ترین قابلیت‌ها باشد. مهم‌ترین ویژگی‌های Requests را در ادامه می‌خوانید:

• ارسال بی‌دردسر درخواست‌های HTTP
• قابلیت‌های پیشرفته مانند پشتیبانی از آپلود فایل‌های چندگانه، استریم دانلودها و اعتبارسنجی SSL
• رسیدگی خودکار به فرایند رمزگشایی و غیر فشرده‌سازی
• مدیریت بهینه اتصالات با قابلیت‌هایی مانند Keep-Alive و Connection Pooling که روی بهبود پرفورمنس و مصرف بهینه منابع تمرکز دارند
• انعطاف‌پذیر و قابل شخصی‌سازی بسته به نیازهای پروژه
• پشتیبانی کامل از دامنه‌ها و URLهای بین‌المللی

کتابخانه FastAPI

• کاربرد اصلی: ارائه یک فریم ورک مدرن و پرفورمنس بالا برای ساخت رابط برنامه‌نویسی با نوع‌دهی استاندارد پایتون

FastAPI که خیلی زود به یکی از محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون تبدیل شد، فریم‌ورکی سریع و مدرن است که برای ساخت API با صرف کمترین انرژی ممکن طراحی شده. آنچه این کتابخانه را واقعا جذاب می‌کند، تاکیدی است که بر سرعت، سهولت استفاده و تولید خودکار اسناد تعاملی دارد. از سوی دیگر به لطف طراحی نوآورانه FastAPI، فرایند کدنویسی هم با سرعت بسیار بالایی پیش می‌رود.

علاوه بر این‌ها، FastAPI با فریم‌ورک‌های پردازش ناهمگام سازگاری دارد و بنابراین می‌تواند سطوحی بالا از همروندی (Concurrency) را امکان‌پذیر کند که گزینه‌ای معرکه برای اپلیکیشن‌های میزبان ترافیک بالا به حساب می‌آید. در مجموع FastAPI اثبات کرده که کتابخانه‌ای قدرتمند، بهینه و رضایت‌بخش است و به درد هرکسی می‌خورد که وارد جهان توسعه API وب با پایتون شده است. مهم‌ترین ویژگی‌های FastAPI را در ادامه می‌خوانید:

• پرفورمنس بالا و نزدیک به NodeJS و گولنگ
• سهولت در یادگیری و استفاده با رابط کاربری آسان و اسناد پرجزییات
• سندسازی تعاملی خودکار با Swagger UI و ReDoc
• قابلیت‌های اعتبارسنجی و سریال‌سازی که کیفیت کد را بالا می‌برند
• پشتیبانی از پردازش ناهمگام برای رسیدگی به درخواست‌های گوناگون و بهبود عملکرد و بهینگی
• گسترش‌پذیری و یکپارچه‌سازی آسان با سایر کتابخانه‌ها و دیتابیس‌های پایتون
• بهره‌گیری از قابلیت‌های مدرن پایتون و پایبندی به استانداردهای توسعه به‌روز

۳. کتابخانه Asyncio

• کاربرد اصلی: بهبود توانایی‌های برنامه‌نویسی ناهمگام در پایتون و آسان‌تر کردن کدنویسی همروند

Asyncio یکی دیگر از کتابخانه های پایتون است که می‌تواند چگونگی برنامه‌نویسی ناهمگام با پایتون را به کل دگرگون کند. این کتابخانه روشی معرکه برای کدنویسی همروند – از طریق سینتکس async/await – در اختیارتان می‌گذارد و اگر با عملیات‌های ناهمگام – مثلا کد شبکه ساختارمند و سطح بالا – سروکار داشته باشید، استفاده از آن زندگی را برایتان آسان‌تر خواهد کرد.

Asyncio اجازه می‌دهد هزاران اتصال را به صورت همزمان مدیریت کنید و نیازی به ساخت رشته‌ها یا Threadهای جدید نباشد. فرقی هم ندارد در چه حوزه‌ای فعالیت می‌کنید، Asyncio در سرورهای وب، اتصالات کلاینت یا مدیریت انبوهی از عملیات‌های IO به کمک‌تان می‌آید و وظایف را بهینه‌تر می‌کند. مهم‌ترین نکات راجع به Asyncio را در ادامه می‌خوانید:

• برنامه‌نویسی ناهمگام و همروند به کمک سینتکس async/await
• بهینه‌سازی شده برای رسیدگی همزمان به شمار فراوانی از عملیات‌های ورودی/خروجی یا IO
• مقیاس‌پذیر و قادر به مدیریت بی‌شمار اتصال یا وظیفه همزمان، بدون نیاز به مصرف بالای رشته‌ها
• یکپارچه‌سازی‌شده با کتابخانه استاندارد پایتون برای اطمینان از اتکاپذیری و به‌روزرسانی مداوم
• سازگار با تمام فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های متمرکز بر برنامه‌نویسی ناهمگام
• بهبود پرفورمنس در عملیات‌های ورودی/خروجی و اپلیکیشن‌های متکی بر شبکه
• سهولت در استفاده، علی‌رغم پیچیدگی‌های ذاتی برنامه‌نویسی ناهمگام

کتابخانه Tkinter

• کاربرد اصلی: ارائه راهی ساده برای ساخت رابط کاربری گرافیکی (Graphical User Interface | GUI)

اگر بخواهید با پایتون رابط گرافیکی یا GUI بسازید، TKinter قطعا یکی از آن کتابخانه‌هایی‌ست که باید دم دست باشد. این کتابخانه را می‌توان جعبه ابزاری استاندارد برای طراحی رابط کاربری گرافیکی توصیف کرد که راهی سرراست برای ساخت اپلیکیشن‌ها دسکتاپ در اختیارتان می‌گذارد. نکته مهم اینکه حتی اگر در کدنویسی یا برنامه‌نویسی GUI تازه‌کار باشید نیز TKinter به خاطر سهولت و سادگی فراوان، بهترین نقطه شروع به حساب می‌آید.

در واقع بزرگ‌ترین مزیت Tkinter همین سادگی و دسترس‌پذیری فراوان است که اجازه می‌دهد بدون اینکه متخصص GUI باشید، خیلی ساده شروع به ساخت اپلیکیشن کنید. برای مثال با تنها چند خط کد می‌توانید پنجره بسازید و دکمه‌ها، کادرهای متنی و سایر عناصر گرافیکی استاندارد را اضافه کنید. نکته مهم دیگر اینکه TKinter به صورت پیش‌فرض و با نصب پایتون به دست‌تان می‌رسد. بنابراین هر لحظه که اراده کنید به آن دسترسی خواهید داشت.

• گزینه‌ای ایده‌آل برای طراحی آسان رابط کاربری گرافیکی
• نصب همراه با پایتون به صورت پیش‌فرض
• جامعه بزرگ کاربران و دسترسی آسان به محتوای آموزشی
• بهترین انتخاب برای تازه‌کارانی که می‌خواهند برنامه‌نویسی GUI را درک کنند
• دسترسی به گستره وسیعی از ویجت‌های قابل شخصی‌سازی مانند دکمه‌ها، برچسب‌ها و کادرهای متنی
• سازگار با ویندوز، macOS و لینوکس
• پشتیبانی از مدل برنامه‌نویسی رویدادمحور که استانداردی در رابط‌های گرافیکی مدرن است

کتابخانه PyGame

• کاربرد اصلی: تسهیل فرایند بازی‌سازی و ساخت اپلیکیشن‌های چندرسانه‌ای با پایتون

برای خیلی از بازی‌سازانی که چه به صورت مستقل کار می‌کنند و  چه از شرکت‌های بازی‌سازی بزرگ سر درآورده‌اند، کتابخانه PyGame بخشی مهم از ماجراجویی آن‌ها در این حوزه به حساب می‌آید. PyGame مجموعه‌ای از ماژول‌های کاربردی برای پایتون است که فرایند بازی‌سازی را بی‌نهایت آسان می‌کنند، حتی برای آن‌ها که تازه شروع به یادگیری برنامه‌نویسی کرده‌اند. در واقع کتابخانه‌ای در اختیارتان قرار می‌گیرد که در عین سادگی، بسیار قدرتمند است و اجازه می‌دهد بدون غرق شدن در کدهای پیچیده، روی پیاده‌سازی ایده‌های خلاقانه تمرکز کنید.

وقتی این موارد را کنار انبوه منابع و محتوای آموزشی در دسترس قرار می‌دهیم، PyGame تبدیل به دروازه‌ای برای ورود به جهان بازی‌سازی می‌شود. بنابراین فرقی ندارد که توسعه‌دهنده‌ای باتجربه هستید یا بازی‌سازی تازه‌کار، در هر صورت می‌توانید روی کاربردی بودن PyGame حساب باز کنید. مهم‌ترین ویژگی‌های کتابخانه PyGame را در ادامه می‌خوانید:

• تسهیل فرایند بازی‌سازی با ارائه فریم‌ورکی سرراست
• دسترسی به ابزارهای لازم برای مدیریت گرافیک، صدا و سایر عناصر کلیدی بازی
• جامعه‌ای بزرگ از کاربران و دسترسی آسان به انبوهی محتوای آموزشی
• سازگاری با ویندوز، macOS و لینوکس
• امکان شخصی‌سازی و گسترش قابلیت‌ها بسته به نیازهای پروژه
• دسترسی به سیستمی بهینه برای مدیریت رویدادهایی که برای تعاملات بازی ضروری هستند
• دسترسی به انبوهی دیگر از کتابخانه های پایتون برای گرافیک، صدا و مکانیک‌های بازی

بیشتر بخوانید: آموزش ساخت بازی با پایتون و کتابخانه PyGame – از ابتدا تا انتها

کتابخانه Pillow

• کاربرد اصلی: کتابخانه‌ای قدرتمند و کاربرپسند برای پردازش تصویر با پایتون

کتابخانه Pillow یکی از اولین انتخاب‌های افرادی است که پروژه‌های پردازش تصویر و دستکاری تصویر را با پایتون پیش می‌برند. Pillow انشعابی از کتابخانه Python Imaging Library است که گزینه‌ای ایده‌آل برای ساده‌سازی عملیات‌های تصویری پیچیده به حساب می‌آید، از اعمال ویرایش‌های ساده گرفته تا اعمال تغییرات پیچیده‌تر روی تصاویر. گستره فرمت‌ها و قابلیت‌های در دسترس واقعا تحسین‌برانگیز است و چه بخواهید فیلتر بسازید، چه تصاویر را بهبود دهید و چه فایل‌هایی با فرمت‌های مختلف را مدیریت کنید، Pillow کاربردی ظاهر می‌شود.

مهم‌تر از همه اینکه تمام این قابلیت‌ها با سهولت فراوان در استفاده ترکیب شده‌اند و گاهی از اوقات وظایفی واقعا پیچیده با سرعت و بهینگی فراوان پیش می‌روند. در مجموع Pillow ابزاری واقعا قدرتمند در محیط توسعه یکپارچه یا IDE پایتون شما خواهد بود و در انواع زمینه‌ها مثل توسعه وب، مصورسازی داده و اتوماسیون به کمک‌تان می‌آید.

• پشتیبانی از گستره وسیعی از فرمت‌های فایل
• دسترسی به انبوهی ابزار برای تغییر ابعاد تصویر، برش زدن، اصلاح رنگی و هر نیاز مشابهی
• رابط کاربری ساده برای افزوده متون، اشکال و عناصر گرافیکی
• گزینه‌ای مناسب برای اعمال فیلتر روی تصاویر و بهبود کیفیت آن‌ها
• بهینه شده برای پرفورمنس بالا و رسیدگی به عملیات‌های پردازش تصویر پیچیده
• امکان گسترش دادن قابلیت‌ها، فرمت‌ها و فیلترها بسته به نیازهای پروژه

کتابخانه OpenCV

• کاربرد اصلی: تسهیل وظایف مربوط به پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری در پایتون

کتابخانه OpenCV (مخفف Open Source Computer Vision) یکی از مهم‌ترین اجزای بسیاری از پروژه‌های پردازش تصویر به حساب می‌آید. این کتابخانه عظیم، گستره وسیعی از ابزارهای ضروری برای پردازش تصویر، ضبط ویدیو و آنالیز در اختیارتان می‌گذارد. مهم‌ترین نکته نیز، انعطاف‌پذیری بالا و تنوع ابزارهایی است که هم نیازهای ساده را پوشش می‌دهند و هم وظایف پیچیده‌تر در حوزه بینایی کامپیوتری.

از نقاط قوت برجسته OpenCV می‌شود به امکان پردازش در لحظه تصاویر و ویدیوها اشاره کرد و چه به دنبال تشخیص اشیا باشید، چه تشخیص چهره و چه تشخیص حرکت، به تمام ابزارهای ضروری برای پیاده‌سازی وظایف خود دسترسی دارید، آن هم به شکلی بهینه و با پرفورمنس بالا. در نهایت چه محقق باشید و چه متخصصی در زمینه‌هایی مانند رباتیک و هوش مصنوعی، OpenCV یکی از آن کتابخانه های پایتون است که پروژه را به سطحی تازه می‌برد.

• ارائه انواع ویژگی مختلف برای پردازش و دستکاری تصویر
• دسترسی به ابزارهای ضروری برای رسیدگی به وظایف پیچیده‌ای مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره و تحلیل حرکت
• امکان یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و بهبود پروژه‌های هوش مصنوعی
• دسترسی به کالکشنی عظیم از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر که تقریبا تمام نیازها را برطرف می‌کنند
• سازگاری با انواع سیستم‌ عامل‌ها و پلتفرم‌ها
• تحت حمایت جامعه‌ای بزرگ از کاربرانی که به پیشرفت مداوم و ارائه منابع آموزشی کمک می‌کنند

کتابخانه Kivy

• کاربرد اصلی: ساخت اپلیکیشن‌های نوآورانه برای گستره وسیعی از دستگاه‌های لمسی

Kivy کتابخانه‌ای متن‌باز برای پایتون است که اجازه می‌دهد رابط‌های کاربری طبیعی و باکیفیت برای اپلیکیشن‌های خود بسازید. آنچه واقعا این کتابخانه را جذاب می‌کند، سازگاری با پلتفرم‌های گوناگون مثل ویندوز، macOS، لینوکس، اندروید و iOS است که اجازه می‌دهد اپلیکیشن‌هایی توسعه دهید که روی تقریبا تمام دیوایس‌های مجهز به نمایشگر لمسی اجرا می‌شوند.

Kivy انبوهی ابزار مختلف برای ساخت تجارب کاربری درگیرکننده و کنش‌گرا دارد و با رویکرد جدیدی که در طراحی ورودی‌ها و ژست‌های حرکتی در پیش می‌گیرد، گزینه‌ای ایده‌آل برای طراحی اپلیکیشن‌های لمسی مدرن به حساب می‌آید. این را هم فراموش نکنیم که موتور گرافیکی Kivy که بر مبنای OpenGL ES 2 طراحی شده، اجازه می‌دهد عناصر گرافیکی بی‌نظیر همراه با پرفورمنس بالا داشته باشید.

• سازگاری با تقریبا تمام سیستم‌ عامل‌ها
• پشتیبانی از ساختار چند-لمسی (Multi-Touch) برای طراحی رابط‌های کاربری مدرن
• ارائه عناصر گرافیکی باکیفیت از طریق موتور OpenGL ES 2
• گسترش‌پذیری و امکان یکپارچه‌سازی با سایر کتابخانه های پایتون
• دسترسی به انبوهی ویجت قابل شخصی‌سازی بسته به نیازهای پروژه
• جامعه‌ای بزرگ از کاربران که اسناد جامع و محتوای آموزشی تدارک می‌بینند

بیشتر بخوانید: ۴۰ ایده برنامه نویسی و ساخت اپلیکیشن قابل اجرا و پول‌ساز در سال ۲۰۲۴

کتابخانه NumPy

• کاربرد اصلی: ارائه گستره وسیعی از عملیات‌ها و محاسبات عددی برای پایتون

اغراق نیست اگر بگوییم که کتابخانه NumPy باید سنگ بنای هر پروژه‌ای باشد که نیاز به محاسبات عددی از طریق پایتون دارد. اما آنچه این کتابخانه را از باقی گزینه‌ها متمایز می‌کند، آرایه آبجکت‌ها است. آرایه‌های NumPy از لیست‌های سنتی پایتون بهینه‌تر و قدرتمندتر ظاهر می‌شوند و عملیات‌های ریاضیاتی را به سطحی تازه می‌برند.

از سوی دیگر باید به انعطاف‌پذیری NumPy نیز اشاره کرد و فرقی ندارد که روی جبر خطی کار می‌کنید یا تبدیل فوریه یا تبدیل اعداد تصادفی، در هر صورت NumPy به کمک‌تان می‌آید. NumPy ضمنا به سادگی با مجموعه‌ای از کتابخانه‌های پردازش علمی ادغام می‌شود و بنابراین نقش فونداسیون را برای ابزارهای سطح بالاتر مثل Pandas و Matplotlib و همین‌طور Scikit-Learn ایفا می‌کند.

در مجموع NumPy یکی از آن ابزارهایی است که وقتی شروع به استفاده از آن می‌کنید، دیگر نمی‌توانید به راه‌ و روش‌های قبلی خود بازگردید. اساسا تمام افراد فعال در زمینه دیتا ساینس، مهندسی یا هر حوزه دیگری که نیازمند به محاسبات عددی است باید NumPy را به جعبه ابزار پایتون خود اضافه کنند. مهم‌ترین ویژگی‌های NumPy را در ادامه می‌خوانید:

• ارائه آرایه آبجکت N-بعدی که بسیار سریع و بهینه ظاهر می‌شود
• ارائه ابزارهای متعدد برای عملیات‌های ریاضیاتی، جبری و آماری
• امکان یکپارچه‌سازی با بسیاری از کتابخانه‌های علمی و تحلیلی پایتون
• کاربرد گسترده در پردازش علمی
• امکان پیاده‌سازی عملیات‌های برداری کردن یا Vectorization که کد را خواناتر و سریع‌تر می‌کنند
• پشتیبانی گسترده از سوی جامعه کاربران
• کاربردی در حوزه‌های مختلف نظیر امور مالی، مهندسی و تحقیق علمی

کتابخانه Pandas

• کاربرد اصلی: ارائه ساختمان‌های داده سریع و انعطاف‌پذیر برای تسهیل کار با داده‌های ساختاریافته و سری زمانی

بسیاری از برنامه‌نویسان پایتون از اعماق قلب خود عاشق Pandas هستند، چرا که ابزاری بسیار قدرتمند و ضروری برای دستکاری و تحلیل داده به حساب می‌آید. این کتابخانه با ساختمان‌های داده‌ایی مانند DataFrames و Series، زندگی را برای شما آسان‌تر خواهد کرد و از طرف دیگر اجازه می‌دهد انواع داده را – چه جدولی باشد، چه سری زمانی و چه هر ساختمان دیگری – به شکلی بهینه پردازش کنید.

انعطاف‌پذیری در دستکاری داده هم نکته دیگری است که نباید فراموش شود. از پاکسازی و دگرگون‌سازی داده با عملگرهای پایتون گرفته تا عملیات‌های پیچیده ادغام داده، Pandas کاری که می‌کند که همه وظایف به شکلی سرراست و بهینه پیش بروند. این را نیز باید افزود که Pandas با برخی کتابخانه‌های آمار و دیتا ساینس مانند NumPy و SciPy ادغام شده و با ابزارهای مصورسازی داده مانند Matplotlib نیز سازگاری دارد.

• دستکاری بهینه داده به کمک ساختمان‌های داده‌ای مانند DataFrames و Series
• دسترسی به ابزارهای گسترده برای پاک‌سازی، دگرگون‌سازی و ادغام داده
• یکپارچه‌سازی‌شده با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و SciPy
• سازگاری با انواع فرمت‌ها برای ایمپورت و اکسپورت کردن داده
• ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده و آمار توصیفی
• ابزارهای بی‌نظیر برای مدیریت و تحلیل داده سری زمانی

کتابخانه SciPy

• کاربرد اصلی: بهبود فرایند پردازش علمی با ارائه توابع ریاضیاتی و الگوریتم‌های پیشرفته در پایتون

SciPy هم مثل سایر کتابخانه های پایتون که در این فهرست به سراغشان رفتیم، عنصری بنیادین پروژه‌ها به‌حساب می‌آید و کمک قابل توجهی به فرایند پردازش علمی می‌کند. این کتابخانه در اصل براساس NumPy ساخته شده،‌ اما مجموعه‌ای از فرمان‌ها و الگوریتم‌های کارآمد دارد که به صورت خاص در تحلیل و دستکاری داده به کار می‌آیند. مهم‌ترین نکته راجع به SciPy، انبوه ماژول‌های آن برای بهینه‌سازی، جبر خطی، یکپارچه‌سازی، توابع خاص، FFT، پردازش سیگنال و تصویر، حلگرهای ODE و ویژگی‌های دیگر اشاره کرد.

علاوه بر این، SciPy فرایند محاسبات ریاضیایی پیچیده را آسان می‌کند و اجازه می‌دهد حتی کاربران کم‌تجربه‌تر پایتون هم نیازهای خود را برآورده کنند. از سوی دیگر، SciPy جایگاه تثبیت‌شده در اکوسیستم پایتون دارد و بی‌شمار منابع و محتوای آموزشی برای آن پیدا خواهید کرد. با تمام این اوصاف، اگر محقق، مهندس یا دانشمند داده هستید، پیشنهاد می‌کنیم فورا SciPy را روی سیستم خود نصب کنید. برجسته‌ترین ویژگی‌های این کتابخانه را در ادامه می‌خوانید:

• ارائه گستره وسیعی از الگوریتم‌ها و توابع ریاضیایی برای نیازهای پردازشی گوناگون
• ارائه ماژول‌های خاص برای وظایفی مانند بهینه‌سازی، جبر خطی و پردازش سیگنال
• سازگاری با سایر کتابخانه های پایتون در حوزه پردازش علمی
• جامعه وسیع کاربران و دسترسی آسان به محتوای آموزشی
• کاربرد گستره در امور علمی و مهندسی با قابلیت‌هایی برای تحلیل داده و پردازش پیشرفته

کتابخانه Matplotlib

• کاربرد اصلی: کتابخانه‌ای جامع برای مصورسازی ثابت، انیمیشنی و تعاملی داده با پایتون

Matplotlib یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارهای پایتون برای مصورسازی داده است که اجازه می‌دهد انواع و اقسام نمودارها و پلات‌های ثابت، انیمیشنی و تعاملی را بسازید. آنچه این ابزار را جذاب می‌کند، امکان تولید نمودارهای باکیفیت و سازگار با محیط‌های تعاملی مختلف است که انعطاف‌پذیری فراوان و امکان شخصی‌سازی گسترده را به همراه می‌آورند. بنابراین چه به دنبال نمودارهای ستونی ساده باشید، چه نمودار‌های پیچیده‌ی پراکندگی (scatter) و چه مصورسازی‌های سه‌بعدی، Matplotlib تمام ابزارهای ضروری را در خود جای داده است.

یکی دیگر از نقاط قوت برجسته Matplotlib، سازگاری آن با پلتفرم‌ها و بک‌اند نرم‌افزار‌های گوناگون و همین‌طور یکپارچه‌سازی آسان با کتابخانه‌های علم داده و یادگیری ماشین مانند NumPy ،Pandas و SciPy است. در مجموع باید گفت این کتابخانه، ابزاری بی‌نظیر برای مصورسازی داده است و به شما در تحلیل داده، ساخت گزارش‌های نموداری و مصورسازی اطلاعات کمک می‌کند.

• امکان ساخت انواع پلات‌ها و نمودارهای سه‌بعدی و دوبعدی
• دسترسی به خروجی‌های باکیفیت در انواع فرمت‌ها
• امکان شخصی‌سازی و گسترش توانایی‌ها
• امکان یکپارچه‌سازی با دیگر کتابخانه های پایتون و بهبود جریان کاری در تحلیل داده
• ارائه یک رابط برنامه‌نویسی عمیق برای برطرف‌سازی انواع نیازها
• پشتیبانی از نمودارهای تعاملی و ایده‌آل برای تحلیل داده اکتشافی

کتابخانه TensorFlow

• کاربرد اصلی: تسهیل فرایند ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، با تمرکز بر مقیاس‌پذیری و پرفورمنس بالا

اگر بخواهید با پایتون پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پیش ببرید، کتابخانه TensorFlow بدون تردید یکی از بهترین انتخاب‌ها خواهد بود. این کتابخانه که توسط تیم Google Brain طراحی شده، اکوسیستمی انعطاف‌پذیر است که رسیدگی به انبوهی از وظایف مربوط به یادگیری ماشین را امکان‌پذیر می‌کند. خبر خوب اینکه این روزها بی‌نهایت محتوای ویدیویی و متنی نیز برای آموزش TensorFlow وجود دارد و حتی اگر در این حوزه تازه‌کار باشید هم به‌سرعت نکات مهم را می‌آموزید.

آنچه TensorFlow را واقعا جذاب می‌کند، ماهیت قدرتمند و مقیاس‌پذیری است که اجازه می‌دهد شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده بسازید و آموزش دهید. علاوه‌بر این شاهد پشتیبانی از پردازش توزیعی هستیم که یعنی می‌توانید مدل‌های خود را روی چندین پردازنده یا پردازشگر گرافیکی آموزش دهید و سرعت کار را به مراتب بالاتر ببرید. بعد از این، اشاره به این ضروری است که TensorFlow با Keras هم یکپارچه‌سازی شده است. Keras یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا برای شبکه‌های عصبی است که هم ورود به این جهان را برای تازه‌کارها آسان می‌کند و هم به متخصصان اجازه می‌دهد با رابط‌های برنامه‌نویسی سطح پایین‌تر، عملیات‌های پیچیده‌تر را به اجرا درآورند.

در مجموع باید گفت که TensorFlow گام‌های بزرگی برای تقویت و دسترس‌پذیر کردن یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برداشته است. این کتابخانه، قدرت، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را به صورت همزمان ارائه می‌دهد و ابزاری حیاتی برای هرکسی است که یادگیری ماشین را جدی می‌گیرد.

• طراحی شده برای رسیدگی به وظایف پیچیده یادگیری ماشین و پشتیبانی از پردازش توزیعی
• پشتیبانی از آموزش مدل‌ها روی پردازشگر گرافیکی (GPU) و پردازنده تنسور (TPU)
• ارائه انبوهی ابزار مختلف برای رسیدگی به مراحل مختلف یادگیری ماشین، از آموزش تا به‌کارگیری
• یکپارچه‌سازی‌شده با Keras برای دسترس‌پذیری هرچه بیشتر و رسیدگی به نیازهای هرچه دشوارتر
• گزینه‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی و تنظیم پرفورمنس مدل‌ها

کتابخانه Scrapy

• کاربرد اصلی: سرراست کردن فرایند وب اسکرپینگ و استخراج داده در پایتون

وقتی نوبت به استخراج داده و وب اسکرپینگ با پایتون می‌رسد، Scrapy یکی از بهترین گزینه‌های ممکن است. بیشترین تمرکز Scrapy روی بهینگی و انعطاف‌پذیری است و با سرعت و سهولت فراوان به ناوبری در وب‌سایت‌ها و وب‌اپلیکیشن‌ها و استخراج داده مشغول می‌شود.

مقیاس‌پذیری یکی دیگر از مزایای بزرگ Scrapy به حساب می‌آید، خصوصا در پروژه‌هایی که ابعاد کلان دارند. پشتیبانی بومی از فرمت‌های گوناگون خروجی داده مانند CSV و XML و JSON هم مزیتی دیگر است که باعث می‌شود Scrapy یکی از جالب توجه‌ترین کتابخانه های پایتون به حساب آید.

• استخراج داده و اسکرپینگ با بیشترین سرعت و بهینگی ممکن
• قادر به مدیریت محتوای پویای بارگذاری شده با جاوا اسکریپت
• ارائه گزینه‌هایی برای اکسپورت کردن داده در فرمت‌هایی مانند CSV ،XML و JSON
• امکان شخصی‌سازی و گسترش توانایی‌ها با خطوط لوله شخصی، میان‌افزارها و افزونه‌ها
• گزینه‌ای مناسب برای عملیات‌های اسکرپینگ کوچک و بزرگ
• جامعه‌ای بزرگ و فعال از مخاطبانی که اسناد و محتوای آموزشی ارزشمند تدارک می‌بینند

سایر کتابخانه های پایتون که باید بشناسید

زبان برنامه‌نویسی پایتون این روزها صدها و بلکه هزاران کتابخانه ارزشمند دارد که طبیعتا پرداختن به تمامی آن‌ها در چنین مقاله‌ای امکان‌پذیر نیست. حالا که برخی از محبوب‌ترین و ارزشمندترین ابزارها را شناخته‌اید، در ادامه کتابخانه‌های دیگری که ارزش توجه دارند را به صورت خلاصه معرفی کرده‌ایم.

• فریم‌ورک Aiohttp: ابزاری برای پیاده‌سازی قابلیت‌های کلاینت/سرور HTTP ناهمگام
• کتابخانه Seaborn: ابزاری برای بهبود مصورسازی داده در پایتون، به کمک رابط کاربری سطح بالایی برای ساخت عناصر گرافیکی آماری و اطلاعاتی
• کتابخانه Bokeh: ابزاری برای مصورسازی داده به صورت تعاملی در پایتون
• کتابخانه Sci-Kit Learn: مجموعه‌ای از ابزارهای ساده و بهینه برای استخراج داده و تحلیل داده با پایتون
• فریم‌ورک PyTorch: فریم‌ورکی پویا و نوآورانه برای یادگیری عمیق و محاسبات تنسور، همراه با پشتیبانی از شتاب‌دهی پردازشگر گرافیکی

• کتابخانه Keras: ابزاری برای تسهیل فرایند ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، به کمک یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا و کاربرپسند
• کتابخانه Theano: ابزاری برای بهینه‌سازی و ارزیابی میزان بهینگی اکسپرشن‌ها، به‌خصوص در آرایه‌های چندبعدی
• فریم‌ورک LightGBM: ابزاری برای ارائه فریم‌ورکی سریع، توزیع‌شده و پرفورمنس بالا و مناسب برای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• کتابخانه PyCaret: ابزاری برای بهبود جریان کاری در فرایند یادگیری ماشین و افزایش دسترسی‌پذیری و بهینگی از طریق اتوماسیون
• کتابخانه BeautifulSoup: ابزاری برای تسهیل فرایند اسکرپینگ اطلاعات از صفحات وب

جمع‌بندی و پاسخ به سوالات متداول پیرامون کتابخانه های پایتون

اگرچه امکان معرفی تمام کتابخانه های پایتون مهیا نیست، اما همان‌طور که خودتان با مطالعه این مطلب متوجه شده‌اید، هنگام کار با زبان پایتون، به انبوهی کتابخانه و ابزار برای رسیدگی انواع وظایف و عملیات‌ها دسترسی خواهید داشت. هنگام نگارش این مطلب تلاش بر این بود که ابزارهایی متنوع و مناسب برای تازه‌کاران و متخصصان را معرفی کنیم. بنابراین حتی اگر کاملا تازه‌کار هستید هم آستین را بالا بزنید و هر ابزاری که برای پروژه بعدی مناسب است را دانلود کنید و به کار ببندید.

منبع: Hackr.io