(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')
کتابخانه های کاربردی پایتون

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 4 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: آبان ۳۰ام, ۱۳۹۹   آخرین بروزرسانی: مهر ۶ام, ۱۴۰۰


اگر در حال خواندن این مطلب هستید حتما با مفهوم و ماهیت زبان پایتون آشنایی دارید. برای یادآوری بد نیست یک مرور کلی بر این زبان داشته باشیم. پس از آن در ادامه مقاله با بهترین کتابخانه‌ها در زبان پایتون آشنا می‌شویم. پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا تفسیر شده برای برنامه نویسی عمومی است. این زبان دارای یک فلسفه طراحی است که بر خواندن کد، به خصوص با استفاده از فضای خالی مهم استوار است. Python دارای یک سیستم نوع پویا و مدیریت حافظه خودکار است و پارادایم های چندگانه برنامه نویسی را پشتیبانی می کند. مفسر پایتون برای بسیاری از سیستم عامل ها در دسترس است.

 


برای اطلاعات بیشتر و همچنین ثبت نام در دوره جامع آموزش پایتون همین حالا کلیک کنید


 

پایتون، زبان برنامه‌نویسی نسبتا ساده‌ای محسوب می‌شود که یادگیری آن به دلیل دارا بودن «نحو» یکتایی که بر قابلیت خوانایی تمرکز و تاکید دارد آسان است. خواندن و ترجمه کدهای نوشته شده به زبان برنامه‌نویسی پایتون نسبت به دیگر زبان‌ها برای «توسعه‌دهندگان» (Developers) ساده‌تر محسوب می‌شود. این موضوع به نوبه خود هزینه‌های نگهداری و توسعه برنامه‌های نوشته شده به این زبان را کاهش می‌دهد زیرا امکان همکاری تیم‌ها بدون مواجهه با موانع زبانی و وجود تجربیات کاری متفاوت در میان اعضای تیم را به دست می‌دهد.

هم اکنون به بررسی مهم‌ترین قسمت این مقاله یعنی کتابخانه‌های مطرح در پایتون می‌رسیم.پایتون می‌تواند به خوبی از کتابخانه‌های مختلف پشتیبانی کند. در این مطلب قصد داریم شما را با بهترین این کتابخانه‌ها آشنا کنیم.

 

۱) Scrapy

Scrapy  یک کتابخانه محبوب پایتون برای web scraping است. از این کتابخانه برای ساخت خزنده استفاده می‌شود. در ابتدا از این کتابخانه تنها برای scraping استفاده می‌شد، اما بعدها مواردی مانند داده‌کاوی، خودکارسازی تست‌ها و… مورد استفاده قرار گرفت. Scrapy کتابخانه‌ای متن‌باز و محبوب است.

در سال ۲۰۰۸ فریمورک Scrapy منتشر شد و اکنون از بهترین ابزار های Web Scraping و Web Crawling محسوب می شود. Scrapy برای تازه کاران ساده و برای حرفه ای ها به اندازه کافی دارای ویژگی های مثبت است.

 

۲) PyTorch

Pytorch یک کتابخانه متن باز پایتون است که می‌تواند بجای Numpy استفاده شود. همچنین کارایی بالایی برای ساخت شبکه‌های عصبی عمیقی را ارائه می‌دهد. همزمان با این می‌توانید برای توسعه کارایی از scipy, Cypthon و numpy استفاده کنید. شرکت‌هایی مانند فیسبوک، توییتر، انویدیا و اوبر از Pytorch برای توسعه فرایند نمونه‌سازی در تحقیق و ایجاد یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.

PyTorch، یک بسته محاسبات علمی‌ مبتنی بر پایتون است که از توان پردازشی پردازنده‌های گرافیکی بهره می‌گیرد. این کتابخانه یکی از پلتفرم‌های تحقیق جامع در زمینه یادگیری عمیق محسوب می‌شود که انعطاف‌پذیری و سرعت قابل قبولی را ارائه می‌کند. PyTorch به دلیل دو قابلیت سطح بالای منحصربه‌فرد خود معروف شده که شامل محاسبات تانسور با بهره‌گیری از توان شتاب‌دهنده پردازنده گرافیکی و ساخت شبکه‌های عصبی عمیق در یک سیستم Autograd است.

 

۳) Pendulum

Pendulum یک پکیج پایتونی برای کار با زمان و تاریخ است. اگر تمام DateTimeهای موجود در پروژه را جایگزین کنید همه چیز هنوز به خوبی کار می‌کند. با استفاده از Pendulum می‌توانید براساس ناحیه زمانی تاریخ و ساعت را نمایش دهید.

 

۴) Requests

Requests یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون است که طبق لایسنس Apache۲ ارائه می‌شود. این کتابخانه به انسان کمک می‌کند تا با زبان‌های مختلف تعامل برقرار کنند. با استفاده از Requests نیازی نیست که نگران اضافه کردن کوئری، نوشتن رشته‌ها به صورت دستی و… باشید. می‌توانید درخواست http را با استفاده از کتابخانه Request ارسال کنید و همزمان با آن محتوایی مانند سربرگ و… را نیز ارسال نمایید.

Requests یک کتابخانه جامع php است که تمرکز آن بر روی پروتوکل های ارتباطی به خصوص HTTP می باشد که به وسیله ی PHP نوشته و در این زبان برنامه نویسی استفاه میگردد. کتابخانه ی Requests مدلی تقریبی مبتنی بر api های کتابخانه زبان python  است که باتفسیر و ترجمه ای بی نقص به زبان محبوب php بازگردانی شده است و یک API قوی میان کتابخانه های پایتون و زبان تحت وب php ایجاد کرده و رابط کاربری بین پایتون و php را به وجود آورده است. شما با استفاده از کتابخانه ی Requests  یک مرز مشترک میان php و کتابخانه ی پایتون ایجاد نمودید که میتوانید به راحتی از قابلیت های ارتباطی پایتون  با دیتابیس و user بهره مند شوید و از الگوریتم ها وتوابع تفسیر شده ی آن در زبان php استفاده نمایید.

 

۵) Zappa

Zappa یکی از بهترین پکیج‌های پایتون است که توسط Miserlou توسعه داده شده است. ایجاد اپلیکیشن‌های Server-Less با استفاده از این ابزار و با کمک گرفتن از Amazon Web Service بسیار آسان است.

 

۶)PyFlux

Pyflux یک کتابخانه پایتون است که برای بررسی و پیش‌بینی سلسله‌های زمانی استفاده می‌شود. این کتابخانه توسط Ross Taylor نوشته شده و گزینه‌های مختلفی را برای interface ارائه می‌دهد. Pyflux به کاربران این امکان را می‌دهد تا بتوانند مدل‌های سلسله زمانی مانند GARCH را پیاده‌سازی کنند.

کتابخانه های مطرح در پایتون

۷) Arrow

Arrow یکی از کتابخانه‌های بسیار محبوب پایتون است که ویژگی‌های بسیاری را برای ایجاد، قالب‌بندی، تبدیل تاریخ، زمان و نشانه‌گرهای زمانی ارائه می‌دهد. این کتابخانه از پایتون ۳ و ۲ پشتیبانی می‌کند و همچنین گزینه مناسبی بجای datatime در پایتون به شمار می‌رود.

 

۸) Theano

این مورد یک کتابخانه پایتون برای موضوع یادگیری عمیق است که برای بهینه‌سازی، تعریف و ارزیابی معادلات عددی ریاضی به کار برده می‌شود. این کتابخانه توسط گروه یادگیری ماشین توسعه یافته است. از این جهت به عنوان یک مفسر برای عملیات‌های ریاضی شناخته می‌شود و حالت ادغام‌سازی بسیار عالی را با Numpy به وجود می‌آورد.

 

۹) IPython

این مورد یکی از ابزارهای بسیار مفید پایتون است که ساختار بسیار خوبی را برای کاربر‌ان‌ پیاده‌سازی می کند. این ابزار به شما اجازه می‌دهد که کدهای پایتون را از طریق مرورگر اجرا کنید. Ipython روی بیشتر سیستم‌عامل‌ها مانند ویندوز، مک، لینوکس و خانواده یونیکس کار می‌کند. Ipython به شما ویژگی‌های مختلفی مانند یک مفسر پایه، همراه با ویژگی‌هایی مانند کار با اعداد، توابع اضافی، توابع کمکی، ویرایشگر پیشرفته و… را می‌دهد.

 

۱۰) Dash

Dash کتابخانه جدیدی از پایتون است که به صورت متن باز ارائه شده و برای ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر وب استفاده می‌شود. وب اپلیکیشن‌هایی که استفاده بیشتری از بصری‌سازی‌های داده می‌کنند، این کتابخانه برای‌شان ایده‌آل است.

این کتابخانه جدای از پایتون براساس Flask، Plotly.js و ری‌اکت ایجاد شده است. اپلیکیشن ساخته شده با استفاده از این کتابخانه در مرورگر اجرا شده و در دستگاه‌های موبایل واکنشگرا است.

 


به شما توصیه می‌کنم که مقالات زیر را در حوزه برنامه نویسی پایتون مطالعه بفرمایید:

۱۳ دلیل برای یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون

مفاهیم اولیه در یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون


 

۱۱) TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه مدرن پایتون برای یادگیری ماشین است که توسط تیم Google Brain ایجاد شده است. از این کتابخانه برای توسعه، آموزش و طراحی مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود. از این ابزار می‌شود برای محاسبات عددی استفاده کرد و به نحوی جایگزینی برای Theano خواهد بود. TensorFlow می‌تواند روی موبایل، سیستم‌های تک سی‌پی‌یو و حتی روی GPU اجرا شود.

 

۱۲) Fire

Fire یک کتابخانه متن باز است که برای هر پروژه مبتنی بر پایتون به صورت خودکار CLI ایجاد می‌کند. در این کتابخانه نیازی ندارید که برای ایجاد CLI در پروژه‌ها هیچ کدی بنویسید. تنها نیاز است که متد Fire را فراخوانی کنید و بعد از آن مواردی که می‌خواهید در CLI وجود داشته باشد را به صورت آرگومان در متد قرار دهید. توابع، شئ‌ها، کلاس‌ها، دیکشنری‌ها، حتی می‌توانید به صورت کلی پروژه را در CLI قرار دهید، برای اینکار باید آرگومان را به صورت خالی قرار دهید.

 

۱۳) Flashtext

FlashText یکی از بهترین کتابخانه‌های پایتون به شما می‌رود که برای کار کردن با عبارات با قاعده استفاده می‌شود. این کتابخانه به صورت متن باز ارائه شده و ویژگی‌های مختلفی را ارائه می‌دهد.

۱۴) Pipenv

با استفاده از Pipenv می‌توانید تمام نیازمندی‌های‌تان را در یک Pipfile قرار دهید. Pipfile به صورت کلی با استفاده از دستورات خط فرمان ایجاد می‌شود. این ابزار می‌تواند یک فایل Pipfile.lock را برای شما ایجاد کند. بدین صورت بخش بزرگی از کارهای‌تان را می‌توانید خودکارسازی کنید.

 

۱۵) Luminoth

تصاویر امروزه در همه جا حضور دارند و درک کردن محتوای آن‌ها برای برخی از اپلیکیشن‌ها بسیار مهم است. خوشبختانه تکنیک پردازش تصویر پیشرفت‌های بسیاری داشته است. Luminoth یک ابزار متن باز برای پایتون است که با استفاده از TensorFlow و Sonnet ایجاد شده است. در حال حاضر این کتابخانه توانایی تشخیص شئ‌های مختلفی را دارد.

 

جمع‌بندی

شاید مفهوم کتابخانه و معنی آن کمی پیچیده به نظر برسد. ولی در حقیقت کتابخانه مجموعه ای از ماژول هاست. کتابخانه یا شامل ماژول هایی است که یا زبان C و یا با زبان Python نوشته شده اند.

به مجموعه ای از قطعه کدهای استاندارد یا بسته های مستقل که می توانند برای ساخت یک ساختار پیچیده تر مورد استفاده قرار گیرند ماژول می گویند. به زبان ساده تر، ماژول مجموعه ای از خطوط کد است که برای یک هدف خاص استفاده می شود و می تواند در برنامه های متعددی از آن استفاده شود که این کار باعث پرهیز از تکرار می شود که در برنامه نویسی بسیار مهم است.

در این مطلب توضیح اجمالی در مورد انواع کتابخانه‌های مطرح در پایتون داده شد. امید است با خواندن این مقاله و مقالات مرتبط در حوزه پایتون وب سایت آمانج اطلاعات خوبی کسب کرده باشید.

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

متخصص داده کیست

با این نقشه راه متخصص داده شوید

اگر برنامه‌نویسی یاد بگیرم، درآینده چه شغل‌هایی ممکن است پیدا کنم؟ شاید کسی دلش بخواهد ربات بسازد و نخواهد سایت و اپلیکیشن طراحی کند. آیا سرنوشت محتوم تمام کسانی‌که یک…

سرورهای دیسکورد برای یادگیری پایتون و ML

۹ سرور دیسکورد برای متخصصان پایتون و ماشین لرنینگ

یکی از مهم ترین موضوعاتی که معمولا دانشجویان در مسیر یادگیری یک مهارت با آن مواجه می شوند، عدم دسترسی به یک جامعه قابل قبول از متخصصان آن حوزه برای…

آینده ی طراحی تجربه کاربری چیست

چه آینده‌ای درانتظار حرفه‌ی طراحی UX است؟

 آینده طراحی تجربه کاربری چه خواهد شد و طراحان UX باید خود را برای چه‌چیزهایی آماده کنند؟ شغل طراحی تجربه کاربری چه تغییراتی خواهد داشت؟ آیا درآینده‌ای نزدیک بازارکار طراحان…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات

تاییدیه ها

تهران - ستارخان، خیابان کوثر دوم، پلاک ۱۰، واحد ۳

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...