2022 年にマスターすべき 10 の高品質 Python ライブラリ

プログラミング言語内の Python は、学習と理解の容易さ、セキュリティの強化、パフォーマンスなどの素晴らしい機能をいくつか提供します。これにはモジュール、パッケージ、ライブラリが含まれるため、プロジェクトを整理し、さまざまなプロセスを強化する上で重要な役割を果たします。モジュールは、.py 拡張子で保存された関数を含む Python ファイルです。パッケージはモジュールの集合です。関数ライブラリは、同じ機能を持つコードのコレクションです。

#まだ明確ではありませんか? そこで、加算に関する関数を含むファイルがあると仮定します。 py拡張子。このファイルをコンポーネントと呼びます。それぞれが独立した機能を持つファイルの集合をパッケージと呼びます。さまざまな操作のための関数を含む別のファイルを関数ライブラリと呼びます。 Python には、複雑なプロセスをシンプルかつ手間のかからないものにするパッケージが多数あります。

2022 年に学ぶべき Python ライブラリのトップ 10 について説明します。はじめましょう。

1.Pandas

Pandas は「Python Data Analysis Library」の略です。データ サイエンス、機械学習、データ分析が好きな人は、データの操作と分析に広く使用されているこのパッケージを使用する必要があります。大量のデータを効率的に処理できる広範な機能セットが備わっています。さまざまな種類のデータテーブル、SQL、Excel、JSON に最適で、データのインポートが可能です。

2.NumPy

NumPy は、科学計算および配列処理のための基本ライブラリです。 TensorFlow のようなライブラリは、バックエンドで NumPy を使用して動作します。線形代数、乱数、フーリエ変換を非常に効率的に処理します。また、あらゆるデータ型のデータの多次元コンテナーとしても機能します。 NumPy の主な機能は次のとおりです。

• 強力な N 次元配列オブジェクト。
• C/C コードと Fortran コードを統合するための既製のツール。
• 学習も使用も簡単です。

3.TensorFlow

TensorFlow は、Google によって開発されたため、「Google」製品とも呼ばれます。モデルの開発とトレーニングのための一連のワークフロー コンピューター プログラミング言語を提供し、使用する言語に関係なく、クラウド、オンプレミス、ブラウザー、またはデバイスに簡単にデプロイできます。このアクションには、データのロードと前処理、モデルの構築、トレーニングと再利用、デプロイという 3 つのステップがあります。スケーラビリティと互換性が高く、モデルを簡単に構築するのに役立ちます。

4.Pywin32

Pywin32 は、特に Windows Python プログラミングに不可欠なソフトウェア パッケージです。これにより、多くのネイティブ Windows API 関数へのアクセスが提供され、Windows レジストリとの対話、Windows クリップボードの使用などの操作を実行できるようになります。これにより、Win32 アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) コンピューター プログラミング言語にアクセスできるようになります。 32 ビット プロセッサを搭載した Windows システムでのみ実行されます。

5.PyTest

このパッケージには、小規模な単体テストやアプリケーションの複雑な機能テストなど、新しいコードをテストするためのさまざまなモジュールが含まれています。 API、データベース、UI のシンプルでスケーラブルなテスト ケースを作成するのに役立ちます。 Pytest はプログラムをテストするための優れたツールです。フレームワークの機能の一部は次のとおりです。

• テスト検出の組み込みサポート。
• 広範なプラグイン アーキテクチャ。
• 試験装置用の組み合わせ治具。

6.Requests

より応答性が高く、ユーザーフレンドリーな方法で Web 上でリクエスト HTTP (ハイパーテキスト転送プロトコル) を交換できるようにします。HTTP はクライアント間のリンクとして機能します。およびサーバーのリクエストとレスポンス。このパッケージで提供される直感的な JSON メソッドを使用すると、クエリ文字列を URL に手動で追加する必要がなくなります。 HTTP リクエストの検査、構成、承認、構成、複数のファイルの同時アップロード、データの自動解凍を行うことができます。公開、削除、パッチ、配置、取得、タイトルなどのさまざまなメソッドを使用できます。つまり、アプリケーションが HTTP 経由でデータを送信する場合、Request は必須のパッケージです。

7.Seaborn

わずか数行のコードで、Seaborn を使用できます。複雑なヒート マップ、バイオリン プロット、ジョイント プロット、マルチプロット グリッド、その他多くの種類のプロットを簡単に作成できます。グラフをより魅力的にするための美しいデフォルトのスタイルとカラーパレットが提供されます。これは matplotlib ライブラリ上に構築され、Pandas.

8.MoviePy

このライブラリは、ビデオ ファイルのインポート、変更、エクスポートなどの一般的なタスクを結び付けます。ビデオにタイトルを挿入したり、ビデオを 90 度回転したりできます。 MoviePy は、視覚化をデータの探索と理解の中核部分にすることを目指しています。データセット指向の API が提供されているため、同じ変数のさまざまな視覚的表現を切り替えて、データセットをより深く理解できます。

9.Pendulum

日付と時刻を扱いたいが、複雑なコードは必要ない場合に、このライブラリを使用できます。これはタイム ゾーンを自動的に管理し、DateTime を置き換えるように設計されており、API をよりクリーンかつ簡単に使用する方法です。これにより、ネイティブ DateTime インスタンスで正しく処理されないタイム ゾーンを伴う複雑な日付操作の問題が簡素化されます。

10.Matplotlib

Matplotlib は、その他すべての基本的な視覚化ライブラリであり、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、棒グラフ、円グラフなどの作成に使用できます。このライブラリを使用すると、アニメーションとインタラクティブな視覚エフェクトを簡単に作成できます。図面の書式設定とスタイル設定に大きな柔軟性をもたらします。ラベル、グリッド、凡例などの表示方法を自由に選択できます。ただし、複雑で視覚的に魅力的なプロットを作成するには、大量のコードを記述する必要があります。

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