Biblioteki i frameworki w Pythonie oraz ich praktyczne zastosowanie

Można śmiało powiedzieć, że Python ostatnimi laty bardzo zyskał na popularności. Wzrost zainteresowania tym językiem wiąże się przede wszystkim z globalnym zwrotem ku podejściu data-driven oraz dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji (Python jest niekwestionowanym filarem AI). Z myślą o osobach, które stawiają pierwsze kroki w tym języku, przygotowaliśmy ten artykuł. Łapcie przewodnik po najistotniejszych dodatkach do Pythona oraz ich zastosowaniu. Wszystkie technologie podzieliliśmy na kilka kategorii w zależności od użycia.        

Praca z danymi

Python dostarcza sporo rozwiązań do wykonywania zaawansowanych operacji na danych. Biblioteki umożliwiają nie tylko wykonywanie analiz, ale także tworzenie atrakcyjnych wizualizacji (wykresów i schematów), dzięki czemu analizowane informacje łatwiej w przystępny sposób przedstawić szerszemu gronu odbiorców.

NumPy

NumPy To biblioteka przeznaczona do wykonania różnych operacji obliczeniowych. Pozwala  na pracę z dużymi tablicami numerycznymi (ndarray) i wektorami i macierzami. Stanowi też podstawę dla innych bibliotek, takich jak np. TensorFlow.

Pandas

Jest biblioteką z myślą o pracy z danymi tabelarycznymi i szeregowymi. Jej nazwa pochodzi od wyrażenia Panel Data, co odnosi się do zbiorów danych wielowymiarowych. Dzięki Pandas można w efektywny sposób zarządzać, analizować i przekształcać dane, co czyni ją nieocenionym narzędziem w pracy analityków, naukowców danych oraz programistów. Obsługuje operacje na danych strukturalnych (np. CSV, Excel).

Matplotlib

To jedna z najpopularniejszych bibliotek w Pythonie do tworzenia wykresów i wizualizacji danych. Umożliwia generowanie zarówno prostych, jak i zaawansowanych, wykresów w różnorodnych formatach (wykresy liniowe, słupkowe, kołowe, 3D, histogramy).

Seaborn

Na podstawie Matplotlib powstał Seaborn, który ułatwia tworzenie bardziej estetycznych i przejrzystych wizualizacji. Dzięki domyślnym schematom kolorów oraz wsparciu dla analizy statystycznej Seaborn często bywa narzędziem pierwszego wyboru do przedstawiania wyników w formie czytelnych wykresów.

SciPy

Zaawansowana biblioteka w Pythonie zbudowana na bazie NumPy, która dostarcza narzędzi do obliczeń naukowych i technicznych. Umożliwia obliczenia w bardzo wielu obszarach — od algebra liniowej oraz geometrii obliczeniowej, przez optymalizację, całkowanie i różniczkowanie przetwarzanie sygnałów, aż po wykonywanie statystyk. Dzięki wszechstronnym możliwościom wykorzystania SciPy znajduje zastosowanie również w tworzeniu konstrukcji oraz fizyce eksperymentalnej.

Plotly

Kolejna biblioteka do wizualizacji danych, jednak wyróżniająca się spośród innych. Plotly daje bardzo duże możliwości w zakresie tworzenia interaktywnych, dynamicznych map i wykresów, a także tzw. map cieplnych (w analizie danych mapa cieplna to mapa, w której kolor symbolizuje intensywność korelacji). Funkcje te są szczególnie pomocne w przypadku wizualizacji złożonych danych, wówczas możemy swobodnie przybliżać i oddalać widok w taki sposób, by jak najprecyzyjniej pokazać nawet drobne zmiany.

Jupyter Notebook

Jupyter to coś więcej niż framework. To w zasadzie interaktywne środowisko programistyczne używane głównie w analizie danych, uczeniu maszynowym i naukach ścisłych. Umożliwia łączenie kodu, tekstu, wizualizacji i wyników w jednym dokumencie, co sprawia, że jest wyjątkowo przydatne do eksploracji danych, tworzenia raportów i prototypów.

 

 

 

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

Jeśli czytacie naszego bloga, to z pewnością wiecie, że liczne biblioteki Python pozwalają tworzyć modele uczenia maszynowego oraz rozwiązania AI.

Scikit-learn

Jedną z najpopularniejszych bibliotek w tej dziedzinie jest Scikit-learn, która dostarcza szerokiej gamy algorytmów uczenia maszynowego bazujących na klasyfikacji, regresji, redukcji wymiarowości bądź analizie klastrowej. Scikit-learn pozwala na szybkie tworzenie prototypów modeli, dzięki czemu naukowcy mogą testować różne podejścia i wybierać te najlepiej dopasowane do konkretnego problemu.

TensorFlow

TensorFlow to kompleksowa platforma, która ułatwia tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Obsługuje dane w postaci wielowymiarowych tablic, zwanych tensorami. Tensory przetwarzają duże ilości informacji. Ten framework wykorzystywany jest do budowania rozwiązań naśladujących ludzkie zachowanie (chatboty, wirtualni asystenci), a także w przetwarzaniu języka naturalnego (rozpoznawanie tekstu i mowy).

PyTorch

Podczas gdy TensorFlow dominuje w zastosowaniach przemysłowych ze względu na bardziej rozwinięte narzędzia produkcyjne, PyTorch jest często preferowany w środowiskach badawczych ze względu na prostotę i dynamiczne podejście do budowy modeli. Jednak w ostatnich latach różnice między nimi stopniowo się zacierają. PyTorch to wielozadaniowy framework, który zdobył zaufanie zarówno badaczy, jak i inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym. Dzięki prostocie, elastyczności oraz ogromnym możliwościom PyTorch ułatwia budowę modeli AI, od najprostszych sieci neuronowych po złożone systemy do uczenia głębokiego. Jest niezastąpionym narzędziem dla każdego, kto chce pracować w nowoczesnej sztucznej inteligencji.

Keras

Keras to wysokopoziomowe API do tworzenia i trenowania modeli uczenia. Oferuje proste i spójne interfejsy, znacząco ułatwia budowanie sieci neuronowych. Przeznaczony jest do szybkiego definiowania modeli deep-learning (czyli uczenia głębokiego). W porównaniu z TensorFlow Keras skupia się na prostocie i czytelności kodu. Keras od wersji 2.0 jest częścią ekosystemu TensorFlow jako jego wysokopoziomowe API. Niemniej jednak wciąż współpracuje z innymi technologiami backendowymi. Zapewnia też kontrolę i przydatne powiadomienia o błędach. Oferuje również elastyczność w procesie tworzenia modeli i uczenia maszynowego, a to sprawia, że jest idealnym wyborem dla osób ceniących swobodę i przejrzystość kodu.

NLTK i SpaCy

Znajdziemy również frameworki do przetwarzania języka naturalnego (NLP). Natural Language Toolkit udostępnia swoim użytkownikom interfejsy do ponad 50 korpusów i zasobów leksykalnych (m.in. WordNet) wraz z zestawem bibliotek przetwarzania tekstu do klasyfikacji, tokenizacji, tagowania wyrazów, parsowania składniowego i relacji semantycznych. Podobne funkcje oferuje SpaCy —  analiza składniowa, określanie części mowy, wydobywanie kluczowych informacji z tekstu, klasyfikacja tekstu, lematyzacja (sprowadzanie wyrazów do form podstawowych)

Tworzenie stron internetowych i aplikacji webowych

Python to język programowania o szerokim zastosowaniu. Wybrane frameworki Python umożliwiają również tworzenie front-endu.

Django

Django to kompleksowy Python framework, który zapewnia gotowe rozwiązania do tworzenia stron, aplikacji webowych z uwzględnieniem obsługi baz danych, serwerów routingu, autoryzacji. Docelowo osobom pracującym nad rozwojem Django przyświeca idea, by framework dostarczał wszystko to, co potrzebne do efektywnego budowania witryn, przy jednoczesnej łatwości użycia. Jest szczególnie popularny w dużych projektach, gdzie liczy się szybkość wdrażania oraz bezpieczeństwo.

Flask

Na przeciwnym biegunie znajduje się Flask — pozwala na budowanie aplikacji webowych od podstaw, co daje większą elastyczność, ale wymaga też większej wiedzy od programisty. 

FastAPI

To ciekawe rozwiązanie umożliwiające tworzenie interfejsów programistycznych aplikacji. Dzięki wbudowanej obsłudze walidacji danych oraz automatycznemu generowaniu dokumentacji endpointów FastAPI staje się coraz popularniejszą technologią do tworzenia wydajnych i skalowalnych interfejsów. Jest również świetnym narzędziem do tworzenia aplikacji w modelu REST.

Tworzenie aplikacji desktopowych

Tkinter 

Tkinter to wbudowana w Pythona biblioteka do tworzenia prostych interfejsów graficznych. Ze względu na prostotę i brak konieczności instalacji będzie bardzo dobrym wyborem dla początkujących programistów, którzy chcą stworzyć interfejsy do swojego kodu. Tworzenie wizualizacji własnych programów może wspomagać samodzielną naukę kodowania i doskonalenie umiejętności programistycznych. Tkinter będzie też przydatny w przypadku budowania prototypów.

PyQt/ PySide

Dla bardziej zaawansowanych aplikacji desktopowych warto wybrać PyQt lub PySide, które oferują szeroki zakres funkcji i umożliwiają budowanie bardziej złożonych GUI. Obie biblioteki oferują implementację Qt — czyli zestawu klas do tworzenia interfejsów graficznych.

Kivy

Interesującym narzędziem jest Kivy, które wspiera tworzenie aplikacji wieloplatformowych – zarówno na komputery, jak i urządzenia mobilne. Kivy szczególnie dobrze sprawdza się w aplikacjach projektowanych na urządzenia sterowane dotykiem.

 

Gry komputerowe

Choć Python nie jest technologią kluczową dla branży gamingowej, to jednak oferuje narzędzia pozwalające tworzyć zarówno proste gry 2D, jak i bardziej zaawansowane symulacje trójwymiarowe. Tworzenie prostych rozgrywek na bazie Pythona jest też często wykorzystywaną metodą nauki programowania dzieci i młodzieży.

 

Pygame

Pygame to biblioteka idealna do tworzenia prostych gier 2D, która umożliwia obsługę grafiki, dźwięku i interakcji użytkownika. Jest często wybierana przez osoby początkujące, które chcą szybko zobaczyć efekty swojej pracy.

Panda#D

Panda3D jest frameworkiem do zaawansowanego renderowania 3D i frameworkiem do tworzenia gier oraz symulacji w trójwymiarowym środowisku. Umożliwia tworzenie zarówno prostych, jak i skomplikowanych aplikacji graficznych, gier czy symulacji VR/AR.

 

Python jako popularny i istniejący od wielu lat język programowania obrósł w liczne biblioteki i frameworki. Trzeba przyznać, że dodatki do niego oferują naprawdę różnorodny, a także  szeroki zakres funkcjonalności. Tworzenie algorytmów uczących się, aplikacje na urządzenia dotykowe,  obliczenia istotne w eksperymentach naukowych… Odpowiedni wybór technologii kompatybilnych z Pythonem pozwoli nam zrealizować wszystkie te rzeczy. Jeśli chcesz skutecznie nauczyć się tego języka, sprawdź nasze szkolenie Python Developer. A jeżeli interesują Cię technologie pokrewne i zamierzasz zwiększyć swój arsenał technologiczny — zainteresuj się naszym szkoleniami PRO (i tak, uczymy również korzystania z wielu wymienionych w tym artykule frameworków)