Python >> Tutoriel Python >  >> Python

13 meilleures bibliothèques Python que vous devriez connaître en 2020

Python fournit de nombreuses bibliothèques pour aider les développeurs dans leur travail. Lequel d'entre eux sera le plus populaire en 2020 ? Et qui valent votre temps? Voici nos choix pour les 13 meilleures bibliothèques Python.

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires. De nombreux développeurs choisissent Python car il est facile à apprendre et adapté à des tâches variées, notamment la science des données, l'apprentissage automatique, l'analyse et la visualisation des données et le développement d'applications Web ou de bureau. La raison pour laquelle Python peut être utilisé dans tant de types de programmation différents est son grand nombre de bibliothèques. Laquelle de ces bibliothèques choisir ? Dans cet article, nous présentons les bibliothèques Python les plus utiles de 2020 pour les domaines de la manipulation de données, de la visualisation de données, des bases de données, du déploiement et de la modélisation de données.

Top 2 des bibliothèques de manipulation de données Python

1. Panda

La bibliothèque open source Pandas est l'un des choix les plus populaires pour l'analyse et la manipulation de données en Python. Si vous envisagez une carrière de data scientist ou d'analyste de données et que vous travaillez avec Python, cet outil très important vaut la peine d'être appris.

Pandas fournit des structures de données hautement performantes qui rendent le travail avec les données simple, rapide et intuitif. Les structures de données primaires de la bibliothèque - séries (unidimensionnel) et DataFrame (bidimensionnel) - sont très souvent utilisés en finance, en informatique statistique, en sciences sociales et en ingénierie.

Quelles fonctionnalités spéciales propose Pandas ?

  • Faciliter le nettoyage, la transformation et l'analyse des données
  • Importer des données à partir de différents formats de fichiers.
  • Remplacer facilement les données manquantes.
  • Suppression et insertion de colonnes de données dans une trame de données.
  • Fonctionnalité de regroupement flexible.
  • Convertir facilement les données dans d'autres structures
  • Découpage, indexation et sous-ensemble intelligents basés sur des étiquettes
  • Fusion, jointure, remodelage et pivotement intuitifs des ensembles de données

Pandas est utilisé conjointement avec d'autres bibliothèques, telles que NumPy, SciPy et Matplotlib. Pour en savoir plus sur l'utilisation de cette bibliothèque, consultez notre Introduction à Python pour la science des données.

En savoir plus sur Pandas sur son site officiel.

2. NumPy

NumPy ("Numeric Python") est une autre bibliothèque Python utile et fondamentale pour le calcul scientifique. C'est un outil open-source conçu pour un calcul numérique efficace. NumPy fournit des tableaux et des matrices multidimensionnels hautes performances et les outils pour les utiliser. Il contient également des fonctions utiles pour l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier et les nombres aléatoires.

NumPy s'intègre à une variété de bases de données. Pour en savoir plus sur cette bibliothèque, consultez le site officiel de NumPy.

Top 4 des bibliothèques de visualisation de données Python

1. SciPy

SciPy est une bibliothèque open-source conçue pour le calcul scientifique. Il contient des fonctions qui facilitent l'algèbre linéaire, l'intégration, le traitement d'image et l'optimisation. C'est un bon outil pour une grande variété de tâches scientifiques, mathématiques et d'ingénierie qui nécessitent une certaine manipulation de nombres.

SciPy dépend de NumPy. En savoir plus sur le site officiel de SciPy.

2. Matplotlib

Matplotlib est la bibliothèque open source la plus populaire pour la visualisation de données. Il peut générer de nombreux types de graphiques, y compris des graphiques à barres, des nuages ​​de points et des histogrammes, avec seulement quelques lignes de code.

Cette bibliothèque fournit également une API pour intégrer des tracés dans des applications. Matplotlib permet aux programmeurs de visualiser d'énormes quantités de données et de produire des images de haute qualité dans une gamme de formats. Vous pouvez en savoir plus sur l'utilisation de cette bibliothèque dans notre introduction à Python pour la science des données.

Pour en savoir plus sur Matplotlib, visitez le site officiel.

3. Pygal

Pygal est conçu pour créer des graphiques vectoriels, principalement sur des sites Web. Il permet aux utilisateurs de créer des graphiques attrayants et interactifs de manière assez simple. Il est spécialement conçu pour créer des graphiques vectoriels évolutifs (SVG), qui s'intègrent bien aux frameworks Python tels que Flask ou Django. Pygal permet également d'enregistrer des fichiers au format PNG avec le convertisseur CairoSVG.

Consultez le site officiel de Pygal pour en savoir plus.

4. Né de la mer

Seaborn est une bibliothèque open source conçue pour la visualisation de données. Cette bibliothèque est basée sur Matplotlib, mais elle offre aux utilisateurs un moyen plus facile et plus simple de créer des tracés compliqués. Seaborn a beaucoup de styles intégrés, ce qui signifie que vous pouvez changer l'apparence des graphiques très rapidement. (Il s'intègre également bien aux structures de données Pandas.) Seaborn fournit une estimation et un tracé automatiques des modèles de régression linéaire.

En savoir plus sur Seaborn ici.

Les deux principales bibliothèques de déploiement Python

1. Scrapy

Scrapy est un framework Python open source conçu pour explorer des sites Web et extraire leurs données. Ces tâches sont simples et rapides avec Scrapy; il est également facile de brancher de nouvelles fonctionnalités à ce framework. Grâce à cette flexibilité, Scrapy peut également être utilisé pour l'exploration de données, les tests automatisés et le traitement de l'information.

Visitez Scrapy.org pour en savoir plus.

2. Flacon

Flask est un autre framework Python très populaire. Il est utilisé dans le déploiement de modèles de science des données. Cet outil open source est léger et conçu pour déployer facilement et rapidement des applications complexes. Comme il s'agit d'un microframework, il ne nécessite pas de bibliothèques ou d'outils particuliers. Et vous pouvez ajouter plus de fonctionnalités grâce à ses nombreuses extensions.

Vous en saurez plus sur Flask sur son site officiel.

Meilleure bibliothèque de bases de données Python

SQLAlchimie

SQLAlchemy est open source et l'une des bibliothèques Python les plus utiles. Il fournit un mappeur relationnel objet qui permet de mapper des classes à une base de données. Avec SQLAlchemy, vous pouvez effectuer un travail efficace et performant avec des bases de données et automatiser les tâches redondantes. Il y a une raison pour laquelle SQLAlchemy est devenu un outil de mappage objet-relationnel populaire parmi les développeurs Python.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur le site officiel de SQLAlchemy.

Top 4 des bibliothèques de modélisation de données Python

1. TensorFlow

Une autre des bibliothèques Python les plus utiles est TensorFlow. Il est open source et conçu pour les projets de flux de données, d'apprentissage automatique et de réseau neuronal. Il aide les développeurs à créer et à déployer facilement et rapidement des applications d'apprentissage automatique et fournit une API de haut niveau très intuitive pour créer et former des modèles. Vous pouvez déployer des modèles dans le Cloud, dans un navigateur ou sur un appareil. L'architecture simple et flexible de TensorFlow en fait un bon outil pour les chercheurs, car elle leur permet de passer rapidement de l'idée au code à la publication. TensorFlow améliore le flux de travail pour le prétraitement des données, ainsi que la création, l'entraînement et l'estimation de la précision des modèles.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur TensorFlow.org.

2. PyTorch

PyTorch est un framework open source populaire pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. C'est un bon outil pour construire et former des réseaux de neurones. Il optimise les tenseurs pour l'apprentissage en profondeur à l'aide de CPU et de GPU, et il accélère également le chemin de la recherche au prototypage au déploiement en production.

En savoir plus sur PyTorch sur le site officiel.

3. Scikit-learn

Scikit-learn est une bonne bibliothèque open source pour les débutants et les pros de l'apprentissage automatique. Il prend en charge les machines vectorielles de support, les cartes KNN, les classificateurs KNN et les algorithmes de régression. C'est un outil efficace pour l'analyse prédictive des données, la modélisation statistique, la classification et le regroupement. C'est également un bon choix pour les petits projets.

En savoir plus sur Scikit-Learn.org

4. Kera

Keras est une autre des bibliothèques Python les plus populaires. Cette bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source permet aux utilisateurs de créer rapidement des prototypes et de créer des projets de réseau de neurones. Il comprend également des algorithmes pour les couches de normalisation, d'optimisation et d'activation. Cet outil convivial et extensible facilite le développement de modèles d'apprentissage en profondeur. C'est aussi un bon outil utile pour les débutants, et il peut fonctionner de manière transparente sur les CPU et les GPU.

En savoir plus sur le site officiel de Keras.

Prêt à en savoir plus sur les bibliothèques Python ?

Ces 13 meilleures bibliothèques Python ne représentent qu'un petit pourcentage du nombre énorme de bibliothèques Python dédiées à divers domaines d'activité. Ce grand nombre d'outils spécialisés est l'une des raisons pour lesquelles Python est si populaire. Si vous souhaitez en savoir plus sur Python (une compétence très précieuse et que les employeurs adorent), envisagez les cours de formation de LearnPython.com. Si vous êtes un débutant complet, commencez par Python Basics Part 1 ou Introduction to Python for Data Science. Ou engagez-vous dans le parcours d'apprentissage Python total et passez d'un débutant à un programmeur Python avancé.