آشنایی با ۹ کتابخانه محبوب پایتون

پایتون زبانی بسیار انعطاف‌پذیر است که به لطف مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های آن، برای انواع عملیات کاربردی شده است. این ویژگی باعث محبوبیت پایتون در میان توسعه‌دهندگان تازه‌کار و حرفه‌ای شده است.

آفتاب‌‌نیوز :

اکنون که به سال ۲۰۲۴ رسیده‌ایم، زبان پایتون همچنان با اضافه شدن کتابخانه‌ها و به‌روزرسانی‌های جدید در حال پیشرفت است و امکانات بیشتری را فراهم می‌کند.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره است که به دلیل سادگی و خوانایی کد، محبوبیت زیادی پیدا کرده است. یکی از ویژگی‌های بارز پایتون، کتابخانه‌محور بودن آن است. این زبان با دارا بودن مجموعه‌ای گسترده از کتابخانه‌های کاربردی، امکانات بی‌شماری را در زمینه‌های مختلف مانند تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، توسعه وب و پردازش تصویر فراهم می‌کند. کتابخانه‌هایی مانند NumPy، Pandas و TensorFlow به پایتون قدرت می‌دهند تا در پروژه‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر هم کاربرد داشته باشد، و این ویژگی‌ها آن را به ابزاری مناسب برای توسعه‌دهندگان از مبتدی تا حرفه‌ای تبدیل کرده است.

کتابخانه‌های پایتون چیستند؟

کتابخانه‌های پایتون ماژول‌های قابل استفاده مجددی هستند که حاوی کد از پیش نوشته‌شده‌اند. این کتابخانه‌ها دامنه‌های مختلفی را پوشش می‌دهند؛ به عنوان مثال:

NumPy: برای محاسبات عددی و کار با آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ.
Pandas: برای پردازش و تحلیل داده‌ها با ساختار‌هایی مانند DataFrame.

۹ کتابخانه برتر پایتون

حال که با مفهوم کتابخانه‌ها آشنا شدیم، زمان آن رسیده که به معرفی پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون بپردازیم. در ادامه ۲۰ کتابخانه پرکاربرد پایتون را معرفی می‌کنیم.

۱- NumPy

NumPy (Numerical Python) یک کتابخانه‌ی کلیدی برای محاسبات عددی و علمی در پایتون است. این کتابخانه ابزار‌هایی برای کار با آرایه‌های چندبعدی و ماتریس‌ها فراهم می‌کند و مجموعه‌ای از توابع ریاضیاتی سطح بالا را برای انجام عملیات روی این آرایه‌ها ارائه می‌دهد. NumPy معمولا به عنوان زیربنای بسیاری از کتابخانه‌های دیگر مانند Pandas و SciPy استفاده می‌شود.

ویژگی‌های کلیدی NumPy

ساختار داده‌ای به نام numpy.ndarray که امکان ذخیره و دست‌کاری داده‌های عددی چندبعدی را فراهم می‌کند
ارائه توابع ریاضیاتی قدرتمند برای انجام عملیات مختلف روی آرایه‌ها
پشتیبانی از عملیات جبر خطی، مانند ضرب ماتریس، محاسبه مقادیر ویژه و حل معادلات خطی
یکپارچگی با کتابخانه‌های دیگر مانند SciPy و TensorFlow

۲- Pandas

Pandas یک کتابخانه متن‌باز برای دستکاری و تحلیل داده‌ها است که بر پایه NumPy ساخته شده است. این کتابخانه ابزار‌هایی برای کار با ساختار‌های داده‌ای مانند DataFrame (جدول دوبعدی داده‌ها) و Series (آرایه یک‌بعدی) ارائه می‌دهد. Pandas به دلیل توانایی‌اش در مدیریت داده‌های ساختاریافته بسیار محبوب است.

ویژگی‌های کلیدی Pandas

ارائه‌ی ساختار‌های داده‌ای مانند DataFrame و Series برای مدیریت داده‌ها
ابزار‌های قوی برای کار با داده‌های زمانی
امکاناتی برای پردازش داده‌های ناقص یا تکراری
پشتیبانی از تبدیل فرمت داده‌ها بین فایل‌هایی مانند CSV، Excel، SQL، و JSON

۳- Matplotlib

Matplotlib یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای ایجاد گراف‌ها و نمودار‌های مختلف است. این کتابخانه ابزار‌های متنوعی برای ترسیم نمودار‌های آماری و تصویری ارائه می‌دهد و به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌های خود را به شکل بصری جذابی نمایش دهند.

ویژگی‌های کلیدی Matplotlib

پشتیبانی از انواع نمودار‌ها مانند خطی، ستونی، پراکنده، و دایره‌ای
ساختار سلسله‌مراتبی برای ساخت نمودار‌ها با جزئیات
ماژول pyplot برای ایجاد سریع و ساده نمودار‌ها
قابلیت ذخیره نمودار‌ها در قالب‌های مختلف تصویری

۴- TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه‌ی متن‌باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این کتابخانه برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق طراحی شده و توانایی اجرا روی سخت‌افزار‌های مختلف (CPU، GPU، TPU) را دارد.

ویژگی‌های TensorFlow

استفاده از گراف‌های داده‌ای برای نمایش محاسبات
پشتیبانی از ساخت و آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق
امکان اجرای محاسبات روی دستگاه‌های مختلف
یکپارچگی با ابزار‌هایی مانند Keras برای توسعه آسان‌تر مدل‌ها

۵- PyTorch

PyTorch یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده است. این کتابخانه به دلیل استفاده از گراف‌های پویا و سادگی در توسعه مدل‌ها بسیار مورد توجه جامعه یادگیری ماشین قرار گرفته است.

ویژگی‌های PyTorch

استفاده از گراف‌های محاسباتی پویا که امکان تغییر ساختار مدل در زمان اجرا را می‌دهد
قابلیت انجام عملیات روی تنسور‌ها (n-بعدی) با پشتیبانی از GPU
ابزار‌های پیشرفته برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
پشتیبانی قوی از کاربرد‌هایی مانند پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی

۶- Scikit-learn

Scikit-learn یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه ابزار‌هایی برای انجام وظایفی مانند دسته‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی ارائه می‌دهد و برای پروژه‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین کاربرد دارد.

ویژگی‌های Scikit-learn

مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای وظایف مختلف
API یکپارچه برای تسهیل کار با مدل‌ها
قابلیت ادغام آسان با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas
ابزار‌های پیشرفته برای اعتبارسنجی مدل‌ها

۷- Requests

Requests یک کتابخانه پایتون برای ارسال درخواست‌های HTTP است که به شما امکان می‌دهد به‌سادگی با API‌های وب تعامل داشته باشید. این کتابخانه به‌ویژه برای وظایفی مانند وب‌اسکریپتینگ و دسترسی به داده‌های آنلاین مفید است.

ویژگی‌های Requests

پشتیبانی از انواع متد‌های HTTP مانند GET، POST، PUT، و DELETE
مدیریت کوکی‌ها و نشست‌ها برای حفظ وضعیت بین درخواست‌ها
ساده‌سازی تعامل با داده‌های JSON
قابلیت افزودن هدر‌ها و پارامتر‌ها به درخواست‌ها

۸- Keras

Keras یک API سطح بالا برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است. این کتابخانه بر پایه TensorFlow ساخته شده و به کاربران کمک می‌کند بدون درگیری با جزئیات پیچیده مدل‌های عمیق، آنها را پیاده‌سازی کنند.

ویژگی‌های Keras

پشتیبانی از شبکه‌های عصبی مانند CNN و RNN
رابط کاربری ساده برای ساخت و آموزش مدل‌ها
یکپارچگی با TensorFlow برای استفاده از قدرت پردازشی بالا
پشتیبانی از وظایفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، و یادگیری تقویتی

۹- Seaborn

Seaborn یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای مصورسازی داده‌ها است که بر پایه Matplotlib ساخته شده است. این کتابخانه ابزار‌هایی برای ایجاد نمودار‌های آماری با طراحی زیبا و کد کوتاه‌تر ارائه می‌دهد.