کتابخانه های پایتون
احتمالا شما هم هنگام طی کردن آموزش پایتون نیاز به ابزارهایی پیدا کردید که در حالت عادی قادر به استفاده از آن ها نیستید و برای شما این سوال پیش می‌آید که چگونه این کار را انجام دهید؟ پاسخ ساده: کتابخانه های پایتون است.
کتابخانه های پایتون به شما کمک می‌کنند تا در کدنویسی و… بهتر عمل کنید. ما در این مقاله از سبزلرن قصد داریم به طور کامل کاربرد کتابخانه ها و همینطور کتابخانه‌هایی که میتوانند برای شما مفید باشد را معرفی کنیم پس تا آخر مقاله همراه ما باشید.
کتابخانه پایتون چیست؟
به زبان ساده: کتابخانه های پایتون، کدهای از پیش نوشته شده هستند که توسط برنامه نویس ها نوشته شده اند و آن کدها را به صورت یک بسته در اختیار دیگر برنامه نویس ها میگذارند تا کار کدنویسی برای آن‌ها بهینه شود و دیگر نیاز نباشد کدها را تکرار کنند و باعث مدیریت بهتر پروژه می‌شوند.
بهترین کتابخانه های پایتون
چرا لازم است بهترین کتابخانه‌های پایتون را بشناسیم؟ چون اگر شما قصد پیاده سازی یک پروژه خاصی را دارید قطعا برنامه نویس های دیگر نیز یک روزی این قصد را داشتند و کتابخانه‌هایی برای آن کار توسعه دادند، ممکن است این کتابخانه ها برای رسم نمودار باشد یا دستورهای ویندوز را اجرا کند یا برای توسعه هوش مصنوعی آماده شده باشند.
پس قطعا آشنایی با کتابخانه های پایتون به شما کمک خواهد کرد تا در انجام پروژه ها بهترین گزینه را انتخاب کنید؛ در ادامه به معرفی 5 کتابخته پرکاربرد پایتون خواهیم پرداخت:
1 | کتابخانه NumPy در پایتون
کتابخانه NumPy یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای علم داده و محاسبات عددی است. NumPy امکان ساخت، مدیریت و عملیات بر روی آرایه‌های چند بعدی را فراهم می‌کند. این کتابخانه اصول اساسی محاسبات علمی در پایتون را فراهم می‌کند و عملیات پیشرفته‌ای مانند جدول بندی داده‌ها، عملیات ریاضی، تبدیل فوریه، الگوریتم‌های خطی جبری و… را ساده‌تر می‌سازد.
NumPy از توانایی‌های بهینه‌سازی شده برای انجام عملیات ریاضی و آماری بر روی آرایه‌ها بهره می‌برد که باعث افزایش سرعت و کارایی برنامه‌ها می‌شود. همچنین، NumPy با کتابخانه‌های دیگری مانند Pandas و Matplotlib هماهنگی خوبی دارد که اجازه ایجاد فرآیندهای تحلیل داده‌ها، تولید نمودارها و انجام عملیات پیشرفته با داده‌های علمی را به کاربران می‌دهد. به طور کلی از کاربردهای آن میتوان به موارد زیر اشاره داشت:
- محاسبات علمی
- تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
- یادگیری ماشین
- یادگیری عمیق
- هوش مصنوعی
- پردازش تصویر
- پردازش سیگنال
2 | کتابخانه Pandas در پایتون
پانداس یکی از قدرتمندترین و محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون برای کار با داده‌های ساختار یافته است. با Pandas، امکان ساخت و مدیریت داده‌های جداولی به شکل DataFrame، فیلترینگ و ترتیب داده‌ها، انجام عملیات محاسباتی و آماری روی داده‌ها، ترکیب داده‌ها از منابع مختلف و… فراهم می‌شود.
یکی از ویژگی‌های برجسته Pandas، امکان کار با داده‌های خام و ناخالص بوده و قابلیت پردازش و تمیزکاری این داده‌ها را فراهم می‌کند. به عنوان یک کتابخانه کلیدی در دنیای علم داده، Pandas باعث سهولت و سرعت در تحلیل و استفاده از داده‌های ساختار یافته می‌شود و به تحقیقات و پروژه‌های داده‌ای ارزشمندی اضافه می‌کند. به طور کلی از کاربردهای آن میتوان به موارد زیر اشاره داشت:
- استفاده در در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
- داده‌کاوی
- پاک‌سازی داده‌ها
- یادگیری ماشینی
- یادگیری عمیق
- توسعه وب و اسکراپینگ وب
پیشنهاد دوره: اموزش پایتون
3 | کتابخانه Matplotlib در پایتون
کتابخانه Matplotlib یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین کتابخانه های تصویرسازی و گرافیک پایتون است. با استفاده از Matplotlib، کاربران قادرند تا نمودارها، نمایشگرها، چارت‌ها، و تصاویر دیگر را برای نمایش داده‌های خود ایجاد کنند.
Matplotlib امکانات فراوانی برای سفارشی‌سازی نمودارها ارائه می‌دهد، از جمله تغییر در رنگ‌ها، اندازه‌ها، شکل‌ها و استایل‌ها. همچنین، Matplotlib از انواع مختلف نمودارها از جمله خطی، نقطه‌ای، میله‌ای، دایره‌ای، هیستوگرام و… پشتیبانی می‌کند.
با توجه به اینکه تصاویر گرافیکی معمولاً قابل فهم و قابل تحلیل بهتری نسبت به داده‌های خام هستند، استفاده از Matplotlib به عنوان یک ابزار اساسی برای نمایش داده‌ها و ارتباط دادن پیام‌های مختلف با داده‌ها بسیار ارزشمند است و برای تجسم‌سازی داده‌ها در زمینه‌های مختلف از علوم داده تا ابزارهای تحلیلی استفاده می‌شود. به طور کلی از کاربردهای آن میتوان به موارد زیر اشاره داشت:
- تجزیه‌وتحلیل داده‌ها
- مصورسازی داده‌ها
- یادگیری ماشینی
- یادگیری عمیق
- توسعه وب و اسکراپینگ وب
پیشنهاد مطالعه: نصب کتابخانه در پایتون
4 | کتابخانه TensorFlow در پایتون
TensorFlow در پایتون در ماشین لرنینگ استفاده می شود. این کتابخانه به شما این امکان را می دهد که نمودار ها و ساختار های جریان داده را بسازید و با در نظر گرفتن ورودی ها به عنوان یک آرایه چند بعدی به نام tensor، نحوه عملکرد آن ها را به صورت نمودار نشان دهید. شما می توانید تمامی مراحلی که داده ها طی می کنند را به صورت فلوچارت نیز نمایش دهید. به طور کلی از کاربردهای آن میتوان به موارد زیر اشاره داشت:
- یادگیری عمیق
- یادگیری ماشین
- داده‌کاوی و تجزیه‌وتحلیل داده
- توسعه وب و اسکراپینگ وب
5 | کتابخانه Tkinterدر پایتون
از بین کتابخانه های پایتون، تکینتر مخصوص ساخت GUI یا رابط گرافیکی است و به شما کمک می‌کند کدهای خود را با یک خروجی گرفیکی بسازید؛ این کتابخانه درحال حاضر بهرین کتابخانه پایتون برای ساخت رابط گرافیکی است و اگر علاقه مند به ساخت رابط گرافیکی دارید می‌توایند از آن استفاده کنید.
لازم به ذکر است که این کتابخانه تنها رابط گرافیکی ویندوز را پشتیبانی می‌کند.
دیگر کتابخانه های پایتون
- PyTorch
- Scikit- learn
- OpenCV Python
- NLTK
- SQLAlchemy
- Dash
- Scipy
- Requests
- Seaborn
- Pygame
- Flask
- OS
- Keras
- Pybrain
- Pillow
- و…
چند کتابخانه در پایتون وجود دارد؟
اگرچه تعداد کتابخانه های پایتون غیر رسمی زیاد است اما کتابخانه های ثبت شده و رسمی 137 هزار تا است و این عدد همواره درحال افزایش است.
کتابخانه های پایتون چه کاربرد هایی دارند؟
کتابخانه های پایتون در اصل برای این وجود دارند تا کار را برای برنامه نویس‌ها راحت کنند تا شما ساعت ها زمان خود را صرف کدنویسی نکنید؛ همان اصلاح چرخ را دوباره اختراع نکنید!!
به غیر از صرفه جویی در زمان به علت اینکه شما کد کمتری می‌نویسید پروژه شما اصولی تر و خواناتر می‌شود و همینطور مدیریت بخش‌های مختلف ساده‌تر می‌شود. در کا استفاده از کتابخانه های پایتون مزایای زیادی دارد که نباید از آن غافل شد پس استفاده از آن را در پروژه‌های خود فراموش نکنید.
کتابخانه ها در پایتون چگونه کار می کنند؟
برای استفاده از کتابخانه ها ابتدا لازم است آن‌ها را با دستور import فراخوانی کنید سپس با توجه به دستورات کتابخانه از بخش‌های مختلف آن استفاده کنید. (دستورات هر کتابخانه در سایت اصلی آن درج شده است)
جمع بندی
احتمال میدهم ارزش کتابخانه های پایتون را به خوبی درک کرده باشید؛ پس استفاده از آن‌ها در برنامه خود داشتیه باشید تا در برنامه نویسی از سایر افراد چند قدم جلوتر باشید.
پیشنهاد مطالعه
نظری برای این مقاله ثبت نشده است