Les packages Python les plus populaires en 2021

Les packages Python offrent un moyen convivial et efficace pour les débutants de résoudre des problèmes complexes de calcul scientifique, de visualisation de données, de modélisation de données et de nombreux autres domaines. Passons en revue les packages Python les plus populaires de 2021 pour les analystes de données et les développeurs.

Avec l'essor de la science des données et de l'intelligence artificielle, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires. Il est préféré par les plus grandes organisations, notamment Netflix, Uber, IBM, AstraZeneca, la NASA et la CIA. Et Python ne se limite pas à la science des données et à l'IA ; il est utilisé dans de nombreux secteurs, notamment la blockchain, la physique, l'astronomie, la médecine, le développement de jeux et le divertissement.

Python possède plusieurs caractéristiques clés qui le rendent si populaire :il est adapté aux débutants, prend en charge de nombreux cheminements de carrière et dispose d'une communauté accueillante. Cependant, l'une des principales raisons d'apprendre Python est l'écosystème riche et varié du langage. Pensez à n'importe quelle tâche aléatoire et il y a de fortes chances que Python dispose d'un module ou d'un package qui peut rendre votre travail beaucoup plus efficace.

Qu'est-ce qu'un package Python ?

Les tâches complexes sont mieux résolues étape par étape, une sous-tâche à la fois. C'est pourquoi les programmeurs créent et utilisent des modules , ou des ensembles de code associés enregistrés dans des fichiers séparés et destinés à résoudre des tâches spécifiques.

Lorsque vous avez de nombreux modules différents, vous voudrez certainement les regrouper et les organiser. Un package Python est un répertoire d'une collection de modules. Tout comme vous organisez vos fichiers informatiques en dossiers et sous-dossiers, vous pouvez organiser les modules en packages et sous-packages.

Chaque package doit contenir un fichier nommé __init__.py . Ce fichier comprend généralement le code d'initialisation du package correspondant.

Voici un exemple du my_model package avec trois sous-packages :training , submission , et metrics .

Pour accéder au code d'un package Python, vous pouvez soit importer le package entier, soit ses modules et sous-packages spécifiques.

Par exemple, pour accéder au code défini dans precision.py , vous pouvez :

Importer l'ensemble du package avec import my_model;
Importer le metrics sous-package avec import my_model.metrics;

Importer le precision.py module avec l'un de ces extraits de code :

import my_model.metrics.precision
# or
from my_model.metrics import precision

Vous n'avez pas nécessairement besoin de créer vos propres packages Python pour profiter des avantages de cet outil. Il existe de nombreux packages intégrés et tiers que vous pouvez utiliser dans votre travail. Passons en revue les packages Python les plus populaires pour 2021.

Les 10 meilleurs packages Python en 2021

Les packages Python rationalisent de nombreux processus importants, tels que l'analyse et la visualisation des données, la création de modèles d'apprentissage automatique, la capture de données non structurées à partir du Web et le traitement efficace des informations d'image et de texte. Voici quelques-uns des packages Python les plus importants de 2021 :

1. NumPy

NumPy est le principal outil de calcul scientifique en Python. Il combine la flexibilité et la simplicité de Python avec la rapidité de langages tels que C et Fortran.

NumPy est utilisé pour :

Opérations avancées sur les tableaux (par exemple, ajouter, multiplier, trancher, remodeler, indexer).
Fonctions mathématiques complètes.
Génération de nombres aléatoires.
Routines d'algèbre linéaire.
Transformées de Fourier, etc.

Avec NumPy, vous bénéficiez de la puissance de calcul du code compilé, tout en utilisant une syntaxe Python accessible. Pas étonnant qu'il existe un énorme écosystème de packages et de bibliothèques Python s'appuyant sur la puissance de NumPy. Ceux-ci incluent des packages populaires tels que pandas, Seaborn, SciPy, OpenCV et autres.

2. panda

Si vous travaillez avec des données tabulaires, chronologiques ou matricielles, pandas est votre package Python incontournable. Il est connu comme un outil rapide, efficace et facile à utiliser pour l'analyse et la manipulation des données. Il fonctionne avec des objets de bloc de données ; une trame de données est une structure dédiée aux données bidimensionnelles. Les blocs de données ont des lignes et des colonnes, tout comme les tables de base de données ou les feuilles de calcul Excel.

Entre autres choses, les pandas peuvent être utilisés pour :

Lecture/écriture de données depuis/vers des fichiers CSV et Excel et des bases de données SQL
Remodeler et faire pivoter les ensembles de données
Découpage, indexation et création de sous-ensembles de données
Agréger et transformer des données.
Fusionner et joindre des ensembles de données.

Si vous souhaitez apprendre à utiliser des cadres de données dans les pandas et à calculer des statistiques descriptives à l'aide de ses fonctions statistiques de base, envisagez de suivre cette piste interactive Python pour la science des données.

3. Matplotlib

Matplotlib est la bibliothèque d'exploration et de visualisation de données la plus courante. Vous pouvez l'utiliser pour créer des graphiques de base tels que des tracés linéaires, des histogrammes, des nuages de points, des graphiques à barres et des graphiques à secteurs. Vous pouvez également créer des visualisations animées et interactives avec cette bibliothèque. Matplotlib est la base de toutes les autres bibliothèques de visualisation.

La bibliothèque offre une grande flexibilité en ce qui concerne le formatage et le style des tracés. Vous pouvez librement choisir comment afficher les étiquettes, les grilles, les légendes, etc. Cependant, pour créer des tracés complexes et visuellement attrayants, vous devrez écrire beaucoup de code.

Par exemple, disons que nous voulons tracer deux tracés linéaires :y =2x et z =x² , où x est dans la plage [0 ; 100].

Nous allons d'abord calculer ces variables à l'aide de NumPy.

import numpy as np
x = np.arange(0,100)
y = x*2
z = x**2

Ensuite, nous utilisons Matplotlib pour créer deux sous-parcelles pour deux fonctions et personnaliser leur mise en forme et leur style :

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12,2))

axes[0].plot(x,y, color="green", lw=3)
axes[0].set_xlabel('x')
axes[0].set_ylabel('y')

axes[1].plot(x,z, color="blue", lw=2, ls='--')
axes[1].set_xlabel('x')
axes[1].set_ylabel('z')

Comme vous pouvez le voir, la syntaxe Matplotlib vous permet d'avoir plusieurs sous-parcelles dans une parcelle, de définir des étiquettes, de choisir la couleur de ligne, la largeur, le style, etc. Cependant, chaque action nécessite du code supplémentaire, et la création d'une parcelle visuellement attrayante peut se transformer en un très tâche fastidieuse et chronophage. En fonction de votre tâche, vous trouverez peut-être plus efficace d'utiliser un package de visualisation différent.

Apprenez les bases de la visualisation de données en Python avec le cours Introduction à Python pour la science des données. Vous apprendrez à créer des visualisations de données simples avec matplotlib.

4. Né de la mer

Seaborn est une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants avec seulement quelques lignes de code. Voyons-le en action.

Nous utiliserons le célèbre jeu de données de fleurs d'iris dans notre exemple. Pour ceux qui ne le connaissent pas, cet ensemble de données comprend quatre caractéristiques - la longueur et la largeur des sépales et des pétales - pour trois espèces d'iris (Iris setosa , Iris virginica , et Iris versicolor ). Nous voulons voir comment ces quatre caractéristiques sont liées les unes aux autres selon les espèces d'iris.

Voici comment le pairplot de Seaborn fonction résout cette tâche. Notez que vous pouvez créer un tracé complexe et visuellement attrayant avec seulement trois lignes de code :

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot (iris, hue = 'species', palette = 'pastel')

Notez que toutes les étiquettes, tous les styles et une légende ont été définis automatiquement. De même, vous pouvez facilement créer des cartes thermiques complexes, des tracés de violon, des tracés joints, des grilles multi-tracés et de nombreux autres types de tracés avec cette bibliothèque.

5. scikit-learn

Voulez-vous exécuter une régression ? Ou peut-être avez-vous un problème de classification des données ? scikit-learn est un outil efficace et adapté aux débutants pour l'analyse prédictive des données. Entre autres choses, vous pouvez utiliser scikit-learn pour :

Identifier à quelle catégorie un objet est susceptible d'appartenir (utilisé dans la détection de fraude, la reconnaissance d'image, la détection de cancer, etc.).
Prédire une variable continue en fonction des fonctionnalités disponibles (utilisées pour prédire les prix de l'immobilier et l'inflation).
Regrouper des objets similaires en clusters (utilisés dans la segmentation de la clientèle, l'analyse des réseaux sociaux, etc.).

scikit-learn rend l'apprentissage automatique avec Python accessible aux personnes ayant une expérience minimale en programmation. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez modéliser vos données à l'aide d'algorithmes tels que la forêt aléatoire, les machines à vecteurs de support (SVM), les k-moyennes, le regroupement spectral, etc.

6. Demandes

Cette bibliothèque est conçue pour rendre les requêtes HTTP avec Python plus réactives et conviviales. La méthode JSON intuitive offerte par Requests vous aide à éviter d'ajouter manuellement des chaînes de requête aux URL. Avec les requêtes, vous pouvez :

Personnalisez, inspectez, autorisez et configurez les requêtes HTTP.
Ajouter des paramètres, des en-têtes et des fichiers en plusieurs parties.
Décompresser les données automatiquement.
Téléchargez plusieurs fichiers en même temps.

Ce package est une véritable aubaine pour les utilisateurs débutants et avancés, ce qui en fait l'un des packages Python les plus téléchargés.

7. urllib3

urllib3 est un autre client HTTP convivial pour Python. Il s'agit actuellement du package PyPi le plus téléchargé, et il alimente Requests et d'autres packages Python populaires. urllib3 fournit de nombreuses fonctionnalités essentielles manquantes dans les bibliothèques standard :

Sécurité du fil.
Regroupement des connexions.
Nouvelles tentatives de demandes.
Traitement des redirections HTTP.
Couverture complète des tests.

8. NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) est l'une des principales plates-formes Python pour le traitement des données linguistiques. Il s'agit d'un ensemble de bibliothèques et de programmes de traitement du langage qui fournissent une boîte à outils pour :

Classement.
Tokénisation.
Stemming.
Marquage.
Analyse syntaxique.
Raisonnement sémantique.

NLTK est un outil incontournable pour la linguistique computationnelle en Python. Il est très apprécié des linguistes, des ingénieurs, des chercheurs et des utilisateurs industriels.

Si vous débutez dans le traitement du langage naturel, vous pouvez bénéficier du cours Travailler avec des chaînes en Python, qui fait partie de notre parcours interactif Python pour la science des données.

9. Oreiller

Si vous travaillez avec des données d'image, assurez-vous de consulter le package Pillow. Il s'agit d'un fork de PIL (Python Image Library) qui s'est développé en un outil facile à utiliser et efficace pour la manipulation d'images en Python.

Avec Oreiller, vous pouvez :

Ouvrez et enregistrez des images de différents types de fichiers (JPEG, PNG, GIF, PDF, etc.).
Créer des vignettes pour les images.
Utilisez une collection de filtres d'image (par exemple, SMOOTH, BLUR, SHARPEN).

Il s'agit d'un excellent outil de manipulation d'images pour les débutants, et il possède des capacités de traitement d'image assez puissantes.

10. pytest

Ce package fournit une variété de modules pour tester de nouveaux codes, y compris de petits tests unitaires et des tests fonctionnels complexes pour les applications et les bibliothèques.

Une syntaxe simple et un ensemble complet de fonctionnalités font de pytest l'un des packages Python les plus appréciés des programmeurs. Ce cadre d'automatisation des tests fournit :

Compatibilité intégrée pour la découverte de tests
Installations modulaires pour la configuration des tests (par exemple, configuration de la connexion à la base de données, URL, données d'entrée).
Architecture de plugins riche (plus de 315 plugins externes).
Tests unitaires intégrés.

pytest est un excellent outil pour améliorer vos programmes. Et les programmes bien testés sont de bons programmes !

C'est 2021 - Il est temps d'apprendre les packages Python !

Si vous envisagez d'apprendre des packages Python, vous devez commencer par apprendre le langage lui-même. Cela donnera un avantage concurrentiel significatif sur le marché du travail. Les programmeurs, les analystes de données, les spécialistes du marketing, les employés de bureau, les scientifiques, les médecins et même les artistes peuvent améliorer leur travail quotidien avec Python.

Pour acquérir une compréhension complète des bases de Python ainsi qu'une expérience avec des cas d'utilisation réels, je vous recommande de suivre les pistes d'étude interactives proposées par LearnPython.com :

Principes de base de Python est une mini piste pour ceux qui veulent s'initier à la programmation. Il comprend trois cours avec un total de 229 défis de codage. Celles-ci couvrent les variables, les instructions if, les boucles, les fonctions, les structures de données de base, etc.
Apprenez à programmer avec Python est une version étendue des Python Basics Avec cinq cours interactifs et 419 défis de codage, vous irez au-delà des notions de base et acquerrez une expérience pratique des structures de données Python et des algorithmes intégrés.
Python pour la science des données est destiné à ceux qui s'intéressent à l'analyse de données et à la science des données. Il comprend cinq cours et 329 défis de codage qui couvrent les packages pandas et Matplotlib, l'utilisation de chaînes en Python et le traitement de fichiers CSV, Excel et JSON.

Bonus. Voici quelques idées pour vos premiers projets de science des données. Amusez-vous !