Популярные Python библиотеки, которые помогут сэкономить время

  • 22 февраля, 11:31
  • 4470
  • 0

Машинное обучение и разработка программного обеспечения - это большая часть всех проектов с открытым исходным кодом, созданных с помощью Python. В последние годы эти проекты привели к созданию многих рабочих мест для программистов, заинтересованных в разработке с открытым исходным кодом. Самые популярные такие проекты с открытым исходным кодом, написанные на Python - TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Flask, Django, Tornado, Pandas, Kivy, Matplotlib и Requests.

1.TensorFlow

TensorFlow - это программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения по широкому кругу задач. Библиотека разработана Google для удовлетворения потребностей в системах, которые могут создавать и обучать нейронные сети для обнаружения и дешифрования изображений и корреляций, аналогично учениям и представлениям, применяемым людьми.

2. Keras

Keras - это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python и способная работать на основе таких программ, как Deep learning, TensorFlow и Theano. Первоначально она была разработана для проведения быстрых экспериментов с глубокими нейронными сетями. Основное внимание в Keras уделяется модульности, удобству и расширяемости.

3. Scikit-learn

Scikit-learn - это библиотека, которая предоставляет огромный спектр алгоритмов для контролируемого и неконтролируемого обучения через интерфейс для языка программирования Python. Эта библиотека распространяется под «упрощенной лицензией BSD» и имеет дистрибутивы для множества различных версий Linux, тем самым способствуя коммерческому и академическому использованию Scikit-learn.

4. Django

Django - одна из самых популярных платформ, созданных для Python. Django была разработана, чтобы помочь разработчикам создавать веб-приложения как можно быстрее. Создание означает формирование идей, развитие и выпуск проекта. С Django веб-разработка идет быстро с меньшим количеством ресурсов на каждом этапе. Таким образом, его можно назвать идеальным решением для разработчиков, для которых проблема крайних сроков является главным приоритетом.

5. Flask

Как и Django, Flask - это точный микро-фреймворк, подходящий для различных задач веб-разработки. У него очень большое сообщество и множество модулей на все случаи жизни. В отличие от Django, Flask не устанавливает конкретного решения для каждой задачи, с которой может столкнуться программист. Вместо этого, он предлагает использовать различные сторонние или индивидуальные решения по вашему личному усмотрению.

6. Tornado

Tornado - это масштабируемый, неблокирующий веб-сервер и платформа для веб-приложений. Он был создан для высокой производительности и является одним из веб-серверов, способных противостоять проблеме C10k (проблема обработки большого количества запросов клиентов).

7. Pandas

Pandas - одна из самых мощных, многофункциональных и гибких веб-библиотек с открытым исходным кодом и инструментарий, обеспечивающий анализ данных и структуры данных для Python. Этот пакет Python хорошо подходит для различных типов упорядоченных и неупорядоченных данных, произвольных матричных данных и наборов статистических данных.

8. Kivy

Kivy - это основная структура, разработанная организацией Kivy, кроссплатформенное бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для разработки мобильных приложений. Библиотека применима для работы на Android, OS X, Linux, IOS и Windows. Эта структура содержит много элементов для создания различных приложений.

Заключение

Создатели программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения и разработки программного обеспечения учитывают всю цепочку преимуществ и последствий использования своего кода в будущем.

Принимая во внимание, что каждый такой проект способствует развитию среды с открытым исходным кодом, следует сказать, что в настоящее время Python вносит значительный вклад в технический прогресс многофункциональных библиотек данных. Эти популярные проекты с открытым исходным кодом Python поддерживают концепцию прозрачного обмена опытом между сообществом разработчиков.


0 комментариев
Сортировка:
Добавить комментарий

IT Новости

Смотреть все