Главная | Все статьи | Код

19 полезных библиотек для Python

Python Время чтения статьи ~10 минут 10
19 полезных библиотек для Python главное изображение

Библиотеки — это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.

К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более 137000, и практически каждый день это число растет.

Стандартные библиотеки Python

Стандартные библиотеки Python — это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки

Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)), вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа 𝜋 (math.pi). А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.

Другие стандартные библиотеки — random и datetime. Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.

Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.

import math

Как подключить библиотеку Python

Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент — система управления библиотеками PIP – устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:

  1. Войдите в командную строку.
    • На Mac OS нажмите клавиши Command + Space, введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter/
    • На Windows нажмите клавиши Win + R, введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter.
  2. Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP, а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter:
    • Для Mac OS: pip install –U pip
    • Для Windows: python -m pip install -U pip
  3. Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano, а затем нажмите Enter. Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.

Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек — pypi.org.

Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Библиотеки Python для веб-разработки

Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры — возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры — программы для сбора данных с разных страниц в интернете.

HTTPX

HTTPX — одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки — Requests, HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также поддерживает современную версию протокола — HTTP2 и довольно проста в использовании.

Код для установки: 

pip install httpx

Celery

Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.

pip install celery

Scrapy

Scrapy – это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.

pip install scrapy

Dash

Dash — это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.

pip install dash

Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.

Библиотеки Python для Machine Learning

Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.

NumPy

NumPy — библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования.

pip install numpy

Pandas

Pandas — это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.

pip install pandas

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры — многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.

pip install tensorflow

LightGBM

LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.

pip install lightgbm

Читайте также: Как программировать на Python в Windows. Разбираем WSL

Библиотеки Python для форматирования и очистки данных

Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.

Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.

Dora

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

pip install dora

Datacleaner

Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

pip install datacleaner

Tabulate

Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas. Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах — от HTML до Markdown Extra.

pip install tabulate

Scrubadub

Scrubadub – это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.

pip install scrubadub

Читайте также: Базы данных в Python: как подключить PostgreSQL и что это такое

Библиотеки Python для визуализации данных

Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.

Matplotlib

Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.

pip install matplotlib

Altair

Altair — это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит «декларативный» характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.

pip install altair

Bokeh

Bokeh – библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.

pip install bokeh

Leather

Leather — это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.

pip install leather

Читайте также: Вышел SQLAlchemy 2.0: что нового в культовой ORM для работы с базами данных на Python

Библиотеки Python для создания Telegram-ботов

Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач — от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.

Aiogram

Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.

pip install aiogram

Python-telegram-bot

Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.

pip install python-telegram-bot

Telebot

Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.

pip install telebot

Итог

Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать – зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Похожие статьи
Рекомендуемые программы
профессия
от 25 000 ₸ в месяц
Разработка фронтенд-компонентов для веб-приложений
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 25 000 ₸ в месяц
Разработка веб-приложений на Django
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 14 960 ₸ в месяц
Ручное тестирование веб-приложений
4 месяца
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 25 000 ₸ в месяц
Разработка приложений на языке Java
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 24 542 ₸ в месяц
новый
Сбор, анализ и интерпретация данных
9 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 25 000 ₸ в месяц
Разработка веб-приложений на Laravel
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 28 908 ₸ в месяц
Создание веб-приложений со скоростью света
5 месяцев
c опытом
Старт 26 декабря
профессия
от 39 525 ₸ в месяц
Разработка фронтенд- и бэкенд-компонентов для веб-приложений
16 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
от 25 000 ₸ в месяц
Разработка бэкенд-компонентов для веб-приложений
10 месяцев
с нуля
Старт 26 декабря
профессия
новый
Автоматизированное тестирование веб-приложений на JavaScript
8 месяцев
c опытом
Старт 26 декабря