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2024 年最適合開發者使用的 Python 套件 

您尋找最好的 Python 套件嗎?

好吧,你來對地方了..!!在開始列出這個清單之前,讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。

什麼是 Python 套件?

Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。

套件包含一個名為“init.py”的特殊文件,它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易,從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。

為了有效地管理大量模組,必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中,套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似,Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。

為什麼 Python 是最佳選擇?

眾所周知,Python 是可用來學習(和實現)機器學習技術的最佳語言之一,原因如下。

以下是Python流行的幾個重要原因:

  • 它擁有大量的圖書館。
  • 由於其簡單易用,它是初學者級別的程式語言。
  • 可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。
  • Python的程式設計語法簡單易學,與C、Java、C++相比程度較高

最好的 Python 套件:

以下是一些最好的 Python 套件和函式庫,它們將幫助您加快開發速度。

NumPy

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NumPy是重要的 Python 包,在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集,NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。

特徵:

  • 高效能N維數組對象
  • 互動的
  • 通用資料的多維容器
  • 直覺的

TensorFlow

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TensorFlow是專為進階數值運算而設計的最佳 Python 軟體套件之一。它用途廣泛,支援深度神經網路執行自然語言處理 (NLP)、循環神經網路、圖像識別、詞嵌入、手寫數字分類和求解偏微分方程 (PDE) 等任務。

此外,TensorFlow 確保強大的架構支持,促進在不同平台(包括桌面、伺服器和行動裝置)上的直接部署。

特徵:

  • 它針對速度進行了最佳化,利用 XLA 等技術進行快速線性代數運算。
  • 響應式構造
  • 靈活的
  • 易於訓練
  • 平行神經網路訓練
  • 大型社區
  • 開源

Django Package

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Django Packages是 Django 專案的可重複使用應用程式、網站、工具等的目錄。在這裡您還可以找到可以幫助您完成專案的最新 Python 3 軟體包、框架和專案。

談到 Django,建議使用 Django 管理模板,以避免在專案工作時遇到任何障礙。例如,您可以檢查Sneat bootstrap 5 Django 管理範本。它是為開發人員建立的最強大、最全面的 Bootstrap Django 管理儀表板模板!

偷偷摸摸的 Django 管理模板

特徵:

  • 使用Django 5構建
  • 使用 CSS 框架Bootstrap 5
  • Docker加快開發速度
  • 垂直和水平佈局
  • 預設、邊框和半暗主題
  • 淺色、深色和系統模式支持
  • 國際化/i18n 和 RTL 就緒
  • Python-Dotenv:環境變數
  • 主題配置:輕鬆自訂我們的模板

此外,也提供 Asp NET Core MVC 儀表板版本

偷偷的 asp net core mvc 管理模板

Seaborn

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Seaborn是另一個用於統計資料視覺化的 Python 套件。它是建構在 Matplotlib 之上。儘管它高度依賴 Matplotlib,但它提供了更用戶友好的介面和各種預先建構的統計圖。

此外,Seaborn 能夠視覺化複雜的統計模型以及簡單的資料分佈。此外,它還可以非常輕鬆地創建準確且資訊豐富的資料視覺化。

特徵:

  • Seaborn 與 NumPy 和 Pandas 資料結構配合良好
  • 用於設定 matplotlib 圖形樣式的內建主題
  • 繪製統計時間序列數據
  • 擬合並可視化線性迴歸模型
  • 它帶有用於設定 Matplotlib 圖形樣式的內建主題
  • 可視化單變量和雙變量數據

Requests:HTTP for Humans

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Requests 可讓您極為輕鬆地傳送 HTTP/1.1 請求。無需手動將查詢字串新增至 URL 或對 POST 資料進行表單編碼。由於 urllib3,Keep-alive 和 HTTP 連線池是 100% 自動的。

特徵:

  • 保持活動狀態和連線池
  • 國際網域名稱和 URL
  • 具有 Cookie 持久性的會話
  • 瀏覽器式 SSL 驗證
  • 自動內容解碼
  • 基本/摘要式身份驗證
  • 優雅的鍵/值 Cookie
  • 自動減壓
  • Unicode 回應主體
  • HTTP(S) 代理程式支援
  • 分段文件上傳

PyTorch

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PyTorch 透過使用者友好的前端、分散式培訓以及工具和庫生態系統實現快速、靈活的實驗和高效的生產。

借助 TorchScript,PyTorch 在 Eager 模式下提供了易用性和靈活性,同時無縫過渡到圖形模式,以在 C++ 運行時環境中實現速度、最佳化和功能。

此外,它還可以在 Linux、macOS 和 Windows 上運作良好。

Pandas

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Python Pandas 是一個開源函式庫,附帶多種用於資料操作和分析的工具。借助該庫,您可以從各種來源讀取數據,例如 SQL 資料庫、CSV、JSON 檔案和 Excel。

它允許您僅使用一兩個命令來管理複雜的資料操作。此外,Python Pandas 還提供了多種用於組合資料、分組和過濾時間序列功能的內建方法。

特徵:

  • 具有預設和自訂索引的快速且有效率的 DataFrame 物件。
  • 用於將資料從不同檔案格式載入到記憶體中資料物件的工具。
  • 資料對齊和缺失資料的綜合處理。
  • 重塑和旋轉數據集

Matplotlib

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Matplotlib 是最常見的資料探索和視覺化函式庫。您可以使用它來建立基本圖形,例如線圖、直方圖、散佈圖、長條圖和圓餅圖。您還可以使用此庫創建動畫和互動式視覺化。 Matplotlib 是所有其他視覺化函式庫的基礎。

該程式庫在格式化和樣式化繪圖方面提供了很大的靈活性。您可以自由選擇如何顯示標籤、網格、圖例等。但是,要建立複雜且視覺吸引力的繪圖,您需要編寫大量程式碼。

特徵:

  • 創建出版品質的繪圖。
  • 製作可以縮放、平移和更新的互動式圖形。
  • 自訂視覺風格和佈局。
  • 匯出為多種文件格式。
  • 嵌入 JupyterLab 和圖形使用者介面。

Scrapy

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這是資料科學領域最好的 Python 套件之一。 Scrapy 也稱為蜘蛛機器人,負責爬行程式並從 Web 應用程式中擷取結構化資料。顧名思義,它是為抓取而設計的。此外,它是一個完整的框架,具有透過 API 收集資料並像爬蟲一樣運作的潛力。

借助此 Python 包,您可以編寫程式碼、重複使用通用程式並為您的應用程式建立可擴展的爬蟲。此外,它是跨 Spider 類別創建的,其中包含爬蟲程式的指令。

特徵:

  • 它會產生 JSON、CSV 和 XML 等格式的 Feed 匯出。
  • Scrapy 是基於爬蟲,可以自動從網頁中提取資料。
  • 它內建支援透過 XPath 或 CSS 表達式從來源中選擇和提取資料。

SciPy

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SciPy 是流行的機器學習 Python 套件之一。它一直是機器學習愛好者最喜歡的庫,因為它包含用於整合、最佳化、線性代數和統計的不同模組。

SciPy 函式庫和 SciPy 堆疊之間存在差異。 SciPy 是構成 SciPy 堆疊的核心包之一。此外,SciPy 對於影像處理也非常有用。

特徵:

  • 輕鬆處理數學運算。
  • 使用子模組提供有效的數值例程,例如數值積分和最佳化。
  • 支援信號處理。

Keras

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Keras 是為人類而非機器設計的 API。 Keras 遵循減少認知負荷的最佳實踐:它提供一致且簡單的 API,最大限度地減少常見用例所需的使用者操作數量,並提供清晰且可操作的錯誤訊息。 Keras 也高度重視製作優秀的文件和開發人員指南。

特徵:

  • 它在CPU和GPU上都運行流暢。
  • 預標記資料集
  • 多種資料預處理方法
  • 模型評估
  • 模組化

Theano

GitHub |PyPi

Theano 的核心是一個著名的科學計算庫,使您能夠定義、最佳化和評估處理多維數組的數學表達式。一些機器學習和人工智慧應用的基礎是重複計算棘手的數學表達式。

特徵:

  • 與 NumPy 緊密整合
  • GPU 的透明使用
  • 高效率的符號區分
  • 速度和穩定性優化
  • 動態C程式碼生成
  • 廣泛的單元測試和自我驗證

MILA 將停止開發 Theano: https://groups.google.com/d/msg/theano-users/7Poq8BZutbY/rNCIfvAEAwAJ

Materio bootstrap django 管理模板

Aesara [Succeser to Theano]

GitHub |PyPi|

Aesara 是 Python 中的一個快速、可破解的元張量庫,它允許您有效地定義、最佳化/重寫和評估涉及多維數組的數學表達式。它由不同的部分組成:

  • 數組數學運算的符號表示
  • 速度和穩定性優化
  • 高效率的符號區分
  • 強大的重寫系統以程式設計方式修改您的模型
  • 可擴展後端 Aesara 目前可編譯為 C、Jax 和 Numba。

特徵:

  • 可破解的純 Python 程式碼庫
  • 可擴展的圖框架,適合快速開發自訂運算符和符號優化
  • 實現一個可擴展的圖形轉譯框架,目前透過 C、JAXNumba提供編譯。
  • 基於最廣泛使用的 Python 張量庫之一:Theano

GitHub |皮皮

結論:

好吧,我們在這裡討論了 Python 開發人員可以用來加快開發過程的一些最佳 Python 套件。

眾所周知,Python生態系無論是貢獻或使用量都非常龐大。我們討論了在 ML 的所有主要領域中最常用於機器學習的 Python 套件和函式庫,從資料操作階段到深度學習、自然語言處理,甚至視覺化。

此外,Python 還提供了一組多樣化的軟體包,這些軟體包不僅增強了其功能,還展示了人們可以執行的任務的廣度和深度。在這裡我們只提到了其中的幾個。

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