Python bietet in der Programmiersprache einige erstaunliche Funktionen wie einfaches Erlernen und Verstehen, verbesserte Sicherheit und Leistung. Es umfasst Module, Pakete und Bibliotheken und spielt somit eine wichtige Rolle bei der Organisation des Projekts und der Unterstützung verschiedener Prozesse. Module sind Python-Dateien, die Funktionen enthalten, die mit der Erweiterung .py gespeichert sind. Ein Paket ist eine Sammlung von Modulen. Eine Funktionsbibliothek ist eine Codesammlung mit derselben Funktionalität.
Noch nicht klar? Nehmen wir also an, wir haben eine Datei, die eine Funktion zur Additionsoperation enthält. py-Erweiterung. Diese Datei wird als Komponente bezeichnet. Eine Sammlung von Dateien mit jeweils unabhängiger Funktionalität wird als Paket bezeichnet. Eine separate Datei, die Funktionen für verschiedene Operationen enthält, wird als Funktionsbibliothek bezeichnet. Es gibt viele Pakete in Python, die komplexe Prozesse einfach und problemlos machen.
Wir werden die 10 besten Python-Bibliotheken besprechen, die man im Jahr 2022 lernen sollte. Fangen wir an.
1.Pandas
Pandas steht für „Python Data Analysis Library“. Wenn Sie Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Datenanalyse lieben, müssen Sie dieses Paket verwenden, da es häufig zur Datenmanipulation und -analyse verwendet wird. Es verfügt über umfangreiche Funktionen, mit denen große Datenmengen effizient verarbeitet werden können. Es ist ideal für verschiedene Arten von Datentabellen, SQL oder Excel, JSON und ermöglicht den Import von Daten.
2.NumPy
NumPy ist die Basisbibliothek für wissenschaftliches Rechnen und Array-Verarbeitung. Bibliotheken wie TensorFlow verwenden NumPy im Backend für den Betrieb. Es verarbeitet lineare Algebra, Zufallszahlen und Fourier-Transformationen sehr effizient. Es fungiert auch als mehrdimensionaler Container für Daten jeglichen Datentyps. Die Hauptmerkmale von NumPy sind:
- Leistungsstarke N-dimensionale Array-Objekte.
- Vorgefertigte Tools zur Integration von C/C++- und Fortran-Code.
- Einfach zu erlernen und zu verwenden.
3.TensorFlow
TensorFlow wird auch als „Google“-Produkt bezeichnet, da es von Google entwickelt wurde. Es bietet eine Reihe von Workflow-Computerprogrammiersprachen zum Entwickeln und Trainieren von Modellen und kann unabhängig von der verwendeten Sprache problemlos in der Cloud, vor Ort, im Browser oder auf Ihrem Gerät bereitgestellt werden. Die Aktion besteht aus drei Schritten: Laden und Vorverarbeiten von Daten, Erstellen, Trainieren und Wiederverwenden des Modells sowie Bereitstellen. Es ist hoch skalierbar, kompatibel und hilft beim einfachen Erstellen von Modellen.
4.Pywin32
Pywin32 ist ein unverzichtbares Softwarepaket, insbesondere für die Windows-Python-Programmierung. Es bietet Zugriff auf viele native Windows-API-Funktionen und ermöglicht Ihnen die Ausführung von Vorgängen wie die Interaktion mit der Windows-Registrierung, die Verwendung der Windows-Zwischenablage und mehr. Es ermöglicht Ihnen den Zugriff auf die Computerprogrammiersprache Win32 Application Programming Interface (API). Es läuft nur auf Windows-Systemen mit 32-Bit-Prozessoren.
5.PyTest
Dieses Paket enthält verschiedene Module zum Testen von neuem Code, darunter kleine Unit-Tests und komplexe Funktionstests von Anwendungen. Es hilft beim Schreiben einfacher und skalierbarer Testfälle für API, Datenbank und Benutzeroberfläche. Pytest ist ein großartiges Tool zum Testen Ihrer Programme. Einige der Funktionen dieses Frameworks sind:
- Eingebaute Unterstützung für die Testerkennung.
- Umfangreiche Plugin-Architektur.
- Kombivorrichtung für Prüfgerät.
6.Anfragen
Es ermöglicht Ihnen, Anfragen über HTTP (Hypertext Transfer Protocol) reaktionsschneller und benutzerfreundlicher auszutauschen. HTTP fungiert als Anfrage-Antwort zwischen Client und Server. Die intuitiven JSON-Methoden dieses Pakets können Ihnen dabei helfen, das manuelle Hinzufügen von Abfragezeichenfolgen zu URLs zu vermeiden. Sie können HTTP-Anfragen prüfen, konfigurieren, autorisieren und konfigurieren, mehrere Dateien gleichzeitig hochladen und Daten automatisch dekomprimieren. Sie können verschiedene Methoden wie Veröffentlichen, Löschen, Patchen, Put, Get, Titel verwenden. Kurz gesagt: Wenn Ihre Anwendung Daten über HTTP sendet, ist Request ein unverzichtbares Paket.
7.Seaborn
Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Seaborn nutzen. Sie können ganz einfach komplexe Wärmekarten, Geigendiagramme, gemeinsame Diagramme, Gitter mit mehreren Diagrammen und viele andere Arten von Diagrammen erstellen. Es bietet schöne Standardstile und Farbpaletten, um Ihre Diagramme attraktiver zu gestalten. Es basiert auf der Matplotlib-Bibliothek und ist eng in Pandas integriert.
8 MoviePy
Diese Bibliothek verknüpft allgemeine Aufgaben wie das Importieren, Ändern und Exportieren von Videodateien. Sie können einen Titel in das Video einfügen oder das Video um 90 Grad drehen. MoviePy zielt darauf ab, die Visualisierung zu einem zentralen Bestandteil der Erkundung und des Verständnisses von Daten zu machen. Es wird eine datensatzorientierte API bereitgestellt, damit wir zwischen verschiedenen visuellen Darstellungen derselben Variablen wechseln können, um den Datensatz besser zu verstehen.
9.Pendulum
Sie können diese Bibliothek verwenden, wenn Sie sich mit Datum und Uhrzeit befassen möchten und keinen komplizierten Code benötigen. Es verwaltet automatisch Zeitzonen und soll DateTime ersetzen. Es ist eine sauberere und einfachere Möglichkeit, die API zu verwenden. Es vereinfacht komplexe Probleme bei der Datumsmanipulation im Zusammenhang mit Zeitzonen, die in nativen DateTime-Instanzen nicht korrekt verarbeitet werden.
10.Matplotlib
Matplotlib ist die Basis-Visualisierungsbibliothek für alles andere. Damit können Dinge wie Liniendiagramme, Histogramme, Streudiagramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme erstellt werden. Mit dieser Bibliothek können ganz einfach Animationen und interaktive Visualisierungen erstellt werden. Es bietet viel Flexibilität beim Formatieren und Gestalten von Zeichnungen. Sie können frei wählen, wie Beschriftungen, Raster, Legenden usw. angezeigt werden. Um jedoch komplexe und optisch ansprechende Plots zu erstellen, müssen Sie viel Code schreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZehn hochwertige Python-Bibliotheken, die Sie im Jahr 2022 beherrschen müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
