As 30 melhores bibliotecas e pacotes Python para Iniciantes

As bibliotecas e pacotes Python são um conjunto de módulos e funções úteis que minimizam o uso de código em nossa vida cotidiana. Existem mais de 137.000 bibliotecas e 198.826 pacotes para Python, prontos para facilitar a programação dos desenvolvedores. Essas bibliotecas e pacotes destinam-se a uma variedade de soluções modernas.

01. Pillow

Pillow, na verdade, um fork da PIL - Python Image Library. No início, o Pillow era baseado principalmente na estrutura de código PIL. Mais tarde, porém, se transformou em algo mais amigável e melhor. Especialistas dizem que Pillow é na verdade uma versão moderna do PIL.

Pillow

Recursos

Usando o Pillow, você pode não apenas abrir e salvar imagens, mas também influenciar o ambiente das imagens.
O Pillow suporta muitos tipos de arquivos, como PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP e muitos outros.
Com o Pillow, você pode criar facilmente miniaturas de imagens. As miniaturas carregam a maioria dos aspectos valiosos da sua imagem.
O Pillow suporta uma coleção de filtros de imagem - FIND_EDGES, DETALHE, LISO, BORRÃO, CONTORNO, SHARPEN, SMOOTH_MORE e outros.
O Pillow oferece grande apoio da comunidade.

02. Matplotlib

O Matplotlib é uma biblioteca Python que usa o Python Script para escrever gráficos e plotagens bidimensionais. Frequentemente, aplicações matemáticas ou científicas exigem mais do que eixos únicos em uma representação. Essa biblioteca nos ajuda a criar várias ao mesmo tempo. No entanto, você pode usar o Matplotlib para manipular diferentes características das imagens.

Matplotlib

Recursos

O Matplotlib pode criar números de qualidade realmente bons para publicação. Os números criados com o Matplotlib estão disponíveis em formatos impressos em diferentes plataformas interativas.
Você pode usar o MatPlotlib com kits de ferramentas diferentes, como scripts em Python, IPython Shells, Jupyter Notebook e muitas outras interfaces gráficas do usuário.
Várias bibliotecas de terceiros podem ser integradas aos aplicativos Matplotlib. Como seaborn, ggplot e outros kits de ferramentas de projeção e mapeamento, como o basemap.
Uma comunidade ativa de desenvolvedores se dedica a ajudá-lo com qualquer uma de suas perguntas com o Matplotlib. Sua contribuição para o Matplotlib é altamente louvável.
O bom é que você pode rastrear bugs, novos patches e solicitações de recursos na página do rastreador de issues do Github. É uma página oficial para apresentar diferentes questões relacionadas ao Matplotlib.

03. Numpy

O Numpy é um pacote popular de processamento de array do Python. Ele fornece um bom suporte para diferentes objetos de matriz multidimensional. O Numpy não se limita apenas a fornecer matrizes, mas também fornece uma variedade de ferramentas para gerenciar essas matrizes. É rápido, eficiente e muito bom para gerenciar arrays e matrizes.

Numpy

Recursos

Arrays de Numpy oferecem implementações matemáticas modernas em grande quantidade de dados. O Numpy torna a execução desses projetos muito mais fácil e sem complicações.
O Numpy fornece matrizes mascaradas junto com objetos gerais da matriz. Ele também vem com funcionalidades como manipulação de formas lógicas, Fórmula de Fourier, álgebra linear geral e muito mais.
Enquanto você altera a forma de qualquer matriz N-dimensional, o Numpy cria novas matrizes para isso e exclui as antigas.
Este pacote Python fornece ferramentas úteis para integração. Você pode integrar facilmente o Numpy a linguagens de programação como C, C++ e Fortran.
O Numpy fornece essas funcionalidades comparáveis ao MATLAB. Ambos permitem que os usuários acelerem as operações.

04. OpenCV Python

OpenCV, também conhecido como Open Source Computer Vision, é um pacote para processamento de imagens. Ele monitora funções gerais focadas na visão instantânea do computador. Embora o OpenCV não possua documentação adequada, de acordo com muitos desenvolvedores, é uma das bibliotecas mais difíceis de aprender. No entanto, ele fornece muitas funções embutidas através das quais você aprende a visão computacional facilmente.

OpenCV

Recursos

O OpenCV é um pacote de processamento de imagem ideal que permite ler e gravar imagens ao mesmo tempo.
O Computer Vision permite reconstruir, interromper e compreender um ambiente 3D a partir do respectivo ambiente 2D.
Este pacote permite diagnosticar objetos especiais em qualquer vídeo ou imagem. Objetos como rostos, olhos, árvores, etc.
Você também pode salvar e capturar qualquer momento de um vídeo e também analisar suas diferentes propriedades, como movimento, plano de fundo etc.
O OpenCV é compatível com muitos sistemas operacionais, como Windows, macOS, OpenBSD e muitos outros.

05. Requests

Requests é uma rica biblioteca HTTP sob a licença Apache 2.0, o Requests está focado em tornar as solicitações HTTP mais responsivas e fáceis de usar. Esta biblioteca Python é uma verdadeira bênção para iniciantes, pois permite o uso dos métodos mais comuns de HTTP. Você pode facilmente personalizar, inspecionar, autorizar e configurar solicitações HTTP usando esta biblioteca.

Requests

Recursos

Usa dicionários básicos do Python em solicitações, você pode adicionar parâmetros, cabeçalhos, arquivos com várias partes e também dados de formulário.
É uma biblioteca fácil com vários recursos que permitem endereçar cabeçalhos personalizados, verificações de certificados SSL e varrer parâmetros para URLs.

Com as solicitações, você pode facilmente carregar vários arquivos por vez. Ele permite que você trabalhe em um ambiente mais rápido e eficiente.
Os pedidos apresentam descompactação automática que permite restaurar e recuperar dados compactados em sua forma autêntica rapidamente.
Aproveite os benefícios do suporte ao proxy HTTP com Requests. Permite aos usuários uma rota mais rápida e simples para seus arquivos e páginas.
Requests também apresentam cookies, resposta Unicode, autenticação Basic/Digest, segurança de encadeamento, pool de conexões e muito mais.

06. Keras

Pessoas que querem aprender redes neurais profundas, o Keras pode ser uma boa escolha para eles. Keras é uma biblioteca de rede neural profunda de código aberto. Está escrito em Python. Keras fornece uma política de inspeção eficaz em redes detalhadas. Os desenvolvedores que trabalham com Keras ficam impressionados com sua estrutura modular e fácil de usar.

Keras

Recursos

Keras é uma poderosa biblioteca Python. Ele também pode ser executado no Microsoft Cognitive Toolkit, PaidML, TensorFlow e outras plataformas.
Esta biblioteca Python apresenta uma variedade de implementações de blocos formadores de redes neurais - funções, camadas, otimizadores, objetivos e outros.

O Keras também possui muitas ferramentas úteis que permitem trabalhar com diferentes imagens e textos com facilidade.
Ele não suporta apenas redes neurais, mas também fornece um ambiente totalmente favorável para redes neurais convolucionais e re-atuais.
Usando o Keras, você pode criar modelos profundos para smartphones - Android e iOS ou também para Java Virtual Machine.

07. TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca para Machine Learning de código aberto e gratuita. É muito fácil de aprender e possui uma coleção de ferramentas úteis. No entanto, não se limita apenas ao aprendizado de máquina; você também pode usá-lo para fluxo de dados e programas diferenciáveis. Você pode trabalhar facilmente com o TensorFlow instalando os Colab Notebooks em qualquer navegador.

TensorFlow

Recursos

O TensorFlow usa APIs automáticas de alto desempenho, como o Keras. Ele oferece uma iteração imediata dos modelos de aprendizado de máquina.
Essa biblioteca possui execução ágil, o que permite criar, manipular modelos de Machine Learning e facilitar a depuração.
Com o TensorFlow, você pode facilmente mover seus modelos de ML nas nuvens, em qualquer dispositivo e local em qualquer navegador.
O TensorFlow vem com uma arquitetura fácil de aprender. Você pode facilmente desenvolver seu conceito em código e tornar suas publicações ainda mais fáceis.
Ele tem uma solução para todos os seus problemas comuns de Machine Learning. Você pode implementá-lo facilmente e dar o seu melhor.

08. Theano

Theano é uma biblioteca Python e um compilador para programas de computador viáveis - também conhecido como um compilador de otimização. Ele pode analisar, descrever, otimizar e influenciar diferentes declarações matemáticas ao mesmo tempo. Como o Theano faz o melhor uso de matrizes multidimensionais, você dificilmente precisa se preocupar com a perfeição de seus projetos.

Theano

Recursos

O Theano pode funcionar muito bem com GPUs. Também pode executar diferenciação simbólica diferente de uma / muitas entradas.
Possui uma interface bastante semelhante à da Numpy. É por isso que o numpy.ndarrays também está disponível internamente no Theano.
O Theano permite evitar erros sujos ao trabalhar com expressões. Você pode trabalhar perfeitamente em expressões sem perder tempo.
Essa biblioteca torna a computação 140x mais rápida. A computação de aplicativos com uso intensivo de dados é mais fácil com o Theano.
Ele também oferece muitas ferramentas úteis que podem detectar e analisar bugs e problemas sérios.

09. NLTK (Natural Language Toolkit)

O NLTK a.k.a Kit de ferramentas de linguagem natural é uma das bibliotecas NLP Python mais populares. É um conjunto de bibliotecas de processamento de idiomas e outros programas que fornecem cumulativamente uma solução numérica e simbólica de processamento de idiomas apenas em inglês. Está escrito em Python. Com o NLTK, o processamento de linguagem natural com Python se tornou mais padrão e ideal.

NLTK

Recursos

As bibliotecas de processamento de texto do NLTK permitem classificação, marcação, tokenização, stemming, análise e raciocínio semântico.
O NLTK contém uma ilustração gráfica da ciência de dados. Ele também vem com um manual para orientar os princípios de processamento de linguagem do NLTK.
É de código aberto e contém mais de cinquenta corpora e recursos lexicais, como wordnet multilíngue aberto, classificação de perguntas, SentiWordNet, SEMCOR, Stopwords Corpus e muito mais.

O NLTK também apresenta tipos de estrutura, análise de cadeias de estrutura, apresenta diferentes caminhos e também entra novamente.
Este kit de ferramentas vem com um fórum de discussão dinâmico, no qual você pode discutir e abordar problemas relacionados ao idioma NLTK.

10. Fire

O Fire é uma biblioteca Python de código aberto. Ele pode gerar automaticamente CLIs (interfaces de linha de comando). Mesmo para fazer isso, você precisará apenas de algumas linhas de código. O Fire é uma biblioteca poderosa que pode derivar CLIs de literalmente qualquer objeto python. Também é usado pelo Google para criar uma linha de comando e diferentes ferramentas de gerenciamento de experiências.

Fire

Recursos

Os objetos Python com os quais o Fire pode trabalhar são - módulos, objetos, classes, listas, dictos, etc.
As CLIs geradas com o fogo são adaptáveis a quaisquer alterações que você traz ao seu código. Eles serão atualizados automaticamente assim que você alterar o código.
As CLIs vêm em formato completo com páginas de ajuda automatizadas, preenchimento da guia e dentro de um sistema muito interativo.
É uma biblioteca muito simples. Ele pode escrever e enviar comandos em uma instância quando alguém chama Fire().
O fogo vem com uma saída linear. Depois de usar o fogo, você também não precisará de nenhum documento.

11. Arrow

Arrow é uma biblioteca prática de python. É uma biblioteca amigável que basicamente trabalha com datas e horas. O Arrow vem com uma API inteligente. Esta API suporta muitos esquemas gerais. É uma biblioteca interessante. Iniciantes com conhecimentos básicos de codificação podem ficar muito bem com o Arrow.

Recursos

O Arrow pode gerar, influenciar, remover e converter datas e horas. Ele executa as atualizações rápidas do tipo data e hora, preenchendo lacunas e muitas outras coisas.
Ele suporta diferentes versões do python. As versões incluem Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7 e 3.8.
Você pode criar facilmente uma variedade de cenários gerais de entrada com o Arrow. A seta fornece o método de criação mais simples.
Arrow pode eliminar e resolver sequências de caracteres dentro de um processo natural. É uma biblioteca sensível ao tempo e definida como UTC por padrão.
Você pode converter facilmente o fuso horário. Oferece timestamp como uma propriedade geral. Você também pode estender esta biblioteca para seus próprios tipos derivados de setas.
A seta pode criar intervalos de tempo, teto, alcance e o piso para prazos. Esses prazos podem variar de microssegundos a anos.

12. FlashText

O FlashText é outra biblioteca Python que oferece pesquisa e substituição fáceis de palavras dos documentos. Todas as necessidades do FlashText são um conjunto de palavras e sequências. Em seguida, identifica algumas palavras como palavras-chave e as substitui dos Dados de texto. É uma biblioteca muito eficaz. As pessoas que estão lutando com a substituição de palavras podem escolher com confiança.

FlashText

Recursos

O FlashText reserva palavras-chave como Trie Data Structure. É uma forma muito eficiente e dinâmica de estrutura de dados.
FlashText é uma biblioteca rápida. Além da velocidade, ele também fornece uma variedade de manipulação de cordas.
Para a substituição de palavras-chave, cria uma string atualizada. E, ao realizar uma pesquisa, ele retornará a lista de palavras-chave para a string.
FlashText é ideal para grandes solicitações. Quando o número de palavras-chave exceder 500, tente fazer uma tentativa.
No entanto, o FlashText não suporta a pesquisa de parte de palavras ou caracteres especiais como *,), -, # e outros.

13. Scipy

Scipy é uma biblioteca Python de código aberto usada para computação científica e técnica. É uma biblioteca Python gratuita. E muito adequado para aprendizado de máquina. No entanto, o cálculo não é a única tarefa que torna o scipy especial. Também é muito popular para manipulação de imagens.

Scipy

Recursos

O Scipy contém diferentes módulos. Esses módulos também são adequados para otimização, integração, álgebra linear e estatística.
Faz o melhor uso de matrizes Numpy para estruturas de dados gerais. De fato, o Numpy é uma parte integrada do Scipy.
O Scipy pode manipular polinômios 1-d de duas maneiras. Se você pode usar a classe poly1d da numpy ou pode usar matrizes coeficientes para fazer o trabalho.
O scipy de alto nível contém não apenas o numpy, mas também o numpy.lib.scimath. Mas é melhor usá-los de sua fonte direta.
Uma comunidade de suporte da Scipy está sempre lá para responder às suas perguntas regulares e resolver quaisquer problemas, se despertado.

14. SQLAlchemy

O próximo da lista é uma Biblioteca de Abstração de Banco de Dados para Python. O SQLAlchemy vem com suporte impressionante para uma ampla variedade de bancos de dados e layouts possível.

Ele fornece um nível profissional de padrões consistentes, desenvolvidos para eficiência. É fácil de entender; para iniciantes também. E caracterizado com um sistema realmente ajustável.

SQLAlchemy

Recursos

SQLAlchemy é apresentado com um núcleo completo. Ele vem com kits de ferramentas de abstração baseados em SQL.
Outro componente do SQLAlchemy - ORM gerencia as funcionalidades de inserção / atualização / exclusão em uma linha para entregá-las em um lote.
O SQLAlchemy facilita a comunicação entre a linguagem Python e os bancos de dados. Também agiliza a comunicação.
Ele suporta quase todas as plataformas modernas, incluindo - Python 2.5 e superior, Jython e Pypy também.
Com o SQLAlchemy, você pode mapear classes de maneiras diferentes. Você também pode desenvolver esquemas de banco de dados e modelos de objetos a partir do zero.

15. wxPython

O wxPython é um kit de ferramentas da GUI para python. É um invólucro poderoso para muitos softwares de computador que podem ser implementados em uma variedade de plataformas digitais. Muitos profissionais acharam o wxPython muito eficaz como alternativa ao Tkinter. É aplicado como um módulo de extensão do Python.

wxPython

Recursos

Gerencie e personalize seus layouts facilmente com o wxPython. Ele usa HBOX e VBOX aninhados, que são realmente fáceis de implementar.
Ele suporta todos os sistemas operacionais populares, como Windows, Mac e Linux, também. É uma boa opção para Python multiplataforma.
No entanto, no wxPython, pode ser necessário trazer algumas alterações no código da GUI. As alterações são baseadas na plataforma que você está usando.
Ao contrário de outros wrappers Python, o wxPython vem com um processo de instalação simples. É muito fácil de instalar no Windows e Linux.
O wxPython vem com muitos recursos. É uma biblioteca front-end para wxWidgets que oferece um layout de design sofisticado para desenvolvedores.

16. Cirq

Cirq é uma biblioteca Python geralmente para circuitos quânticos de escala intermediária ruidosa (NISQ). O Cirq trabalha profundamente e se concentra em revelar os componentes detalhados do hardware. No entanto, atualmente, ele está no estágio alfa. Os desenvolvedores estão trabalhando nas mudanças mais recentes. Depois que a nova versão for lançada, eles quebrarão seu código.

Cirq

Recursos

O Cirq permite escrever, modificar e manipular circuitos quânticos. Em seguida, os executa em diferentes computadores e simuladores que podem executar a computação quântica.
Os detalhes expostos pelo Cirq são essenciais para determinar a possibilidade de execução de um circuito.
O Cirq foi projetado de forma que possa suportar muitos processadores de hardware e nuvem baseados em quantum.
Com esta biblioteca, você terá um controle limpo e arrumado dos circuitos quânticos. Você também pode usar portas nativas para analisar o comportamento do portão e muito mais.
A biblioteca otimiza estruturas de dados para escrever e montar circuitos quânticos. Dessa forma, você pode utilizar a maioria dos circuitos NISQ.

17. PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código-fonte aberto. Ele é baseado na biblioteca do Torch e foi desenvolvido inicialmente pelo grupo de pesquisadores do A.I no facebook. O bom do PyTorch é que ele pode ser usado para aplicativos multivariados, como visão por computador e PNL (processamento de linguagem natural).

PyTorch

Recursos

O PyTorch usa o TorchScript, que oferece um modo rápido e flexível. Você pode avaliar diferentes funções e operações instantaneamente.
Enquanto no modo gráfico, o PyTorch fornece transição absoluta, otimizações rápidas e oferece um ambiente de tempo de execução C ++.
O PyTorch tem um bom suporte para assíncrono. execução para operações cumulativas. Dessa forma, você pode aumentar o desempenho do seu projeto.
Essa biblioteca também permite a comunicação P2P (ponto a ponto), que pode ser obtida pelo Python e pelo C ++.
O PyTorch também pode ser usado com outras bibliotecas populares. Você pode integrá-lo facilmente a bibliotecas / pacotes como Cython e Numba.
Com o PyTorch, você pode obter acesso direto a plataformas, visualizadores e tempos de execução compatíveis com o ONNX.

18. Luminoth

Luminoth é um kit de ferramentas construído em Python - dedicado à visão computacional. É um lançamento de qualidade alfa e a última versão foi lançada em novembro de 2018. Atualmente, ele suporta a detecção contínua de um objeto, mas em um futuro próximo, ele pode fazer mais. Para usar o Luminoth, é necessário instalar o TensorFlow antecipadamente.

Luminoth

Recursos

Luminoth é muito fácil de usar. Depois de instalá-lo, você pode instalá-lo no servidor que possui e combiná-lo com qualquer um dos seus produtos.
Você pode personalizá-lo seguindo seus requisitos para não apenas detectar objetos, mas também para classificar modelos.
É construído com TensorFlow e Sonnet. Além disso, oferece um Google Cloud Platform interno, onde você pode treinar facilmente seus modelos.
Luminoth oferece a você entender seu resumo facilmente. A visualização da imagem também é uma xícara de chá com a interface do usuário interna ou usando uma CLI.
Com o Luminoth, você pode usar a integração do tensorboard e acompanhar seu progresso regular. Você também pode avaliar os resultados com uma variedade de divisões de dados.

19. Delorean

Delorean é uma biblioteca Python para aprimorar o DateTime. Com o Delorean, como o nome sugere, você pode facilmente organizar o tempo para seus projetos python. Tudo o que precisa é de um objeto DateTime autêntico (que deve ser baseado em Python) para funcionar. Além disso, ele pode funcionar muito bem com outras bibliotecas Python DateTime também.

Delorean

Recursos

Delorean permite que você mude o DateTime de uma zona para outra. Você também pode gerar e manipular seu próprio DateTime com o Delorean.
Com o Delorean, você também pode usar o progresso NL (Linguagem Natural) para manipular seu DateTime e hora também.
O processo de instalação é bastante fácil. Tudo que você precisa é um pip. No entanto, ele depende bastante do pytz e python-dateutil, que pip irá atendê-lo.
Essa biblioteca pode usar cadeias de caracteres para corrigir um fuso horário. O uso de strings torna ainda mais fácil o uso.
O Delorean facilita ir para trás e para frente. O método next_day () torna o processo bastante confortável para você.

20. BeautifulSoup

BeautifulSoup é uma ótima biblioteca de python. É usado para análise. Ele também pode analisar diferentes documentos HTML e XML quebrados. Ele oferece uma maneira fácil de fazer scraping na Web, extraindo dados diretos do HTML. Muitos profissionais estão realmente felizes com seu desempenho incrível. Pode economizar bastante tempo no seu dia.

BeautifulSoup

Recursos

BeautifulSoup pode facilmente analisar dados de HTML e XML. No entanto, para fazer isso, ele precisa de um pacote e um analisador externo.
Pode ser facilmente ensinado e aprendido. A análise pode ser bem feita com o simples comando html.parser.
O BeautifulSoup4 vem com um bom suporte para o Python 2 e 3. No entanto, o BeautiSoup3 funciona apenas com o Python 2.
Além disso, oferece aos usuários a documentação adequada do pacote, o que nos ajuda a aprender as coisas rapidamente.
Ao trabalhar com a BeautifulSoup, se você precisar de suporte, existe uma grande comunidade para ajudá-lo em uma instância.

21. Bokeh

Bokeh é uma biblioteca de visualização de dados para python. Permite a visualização interativa dos dados. É um pacote especial e funciona de maneira bem diferente de outras bibliotecas de visualização de dados. Isso ocorre porque o Bokeh usa HTML e JavaScript para fornecer seus gráficos, o que a torna uma plataforma confiável para contribuir com painéis e aplicativos baseados na Web.

Bokeh

Recursos

Com o Bokeh, você pode criar cenários estatísticos compostos facilmente usando comandos diretos.
Você pode renderizar facilmente a saída do seu projeto em diferentes mídias, como html, servidor e notebook.
Bokeh é uma biblioteca muito compatível que pode trabalhar facilmente com diferentes aplicativos de visualização e Django.
Você pode ter visualizações personalizadas usando o Bokeh. Ele permite implementar layouts interativos e outros recursos de estilo para a visualização de dados.
O bokeh é altamente flexível e pode converter sua visualização escrita em outras bibliotecas, como matplotlib, ggplot e outras.

22. Poetry

Poetry é uma ferramenta fácil para Python. Ele permite gerenciar pacotes e dependências python. Enquanto seu projeto depende de várias bibliotecas, o Poetry permite que você lide com elas facilmente.

É compatível com diferentes versões de Python. E os desenvolvedores estão focados em fazê-lo funcionar igualmente no Windows, OsX e Linux também.

Poetry

Recursos

Poetry oferece a você lidar com seus projetos de maneira sistemática. Ele vem com todas as ferramentas necessárias que seus projetos possam precisar.
É uma ferramenta simples. Com o Poetry, você pode empacotar e desenvolver seus projetos com apenas um comando de linha única.
Projetos que você cria com Poetry podem ser facilmente publicados no PyPi. Além disso, seus projetos também podem ser publicados em repositórios pessoais.
Se houver dependências abrangentes em seus projetos, Poetry pode resolvê-las facilmente com o resolvedor de dependência exaustivo.
Poetry permanece sempre isolada do sistema do usuário. Para fazer isso, se ele usa virtualenv ou cria uma configuração individual.
Você pode acompanhar facilmente seus projetos com Poetry. Ele permite que você tenha uma visão profunda das dependências de seus projetos.

23. Gensim

Gensim é outra biblioteca de processamento de biblioteca natural Python. Essa biblioteca, no entanto, possui um nível moderado de funcionalidades. Mas o que quer que faça, faz o bem. É uma biblioteca inteligente para modelagem desorganizada de tópicos e análise de semelhança de documentos. Ele usa ML estatístico avançado para resolver qualquer problema. Para realizar algumas tarefas de PNL, tente o Gensim.

Gensim

Recursos

Gensim vem com uma interface simples. É muito fácil, mesmo para iniciantes, conectar o Gensim em seu próprio fluxo de dados.
Esta biblioteca é altamente extensível. Você pode expandir facilmente o Gensim com qualquer outro algoritmo de espaço vetorial.
Essa biblioteca de PNL pode executar Análise Semântica Latente (LSA) e Alocação de Dirichlet Latente (LDA) em vários dispositivos.
É uma biblioteca poderosa, eficaz e altamente escalável. Além disso, alguns dos recursos, como a implementação de -LDA oferecida pela Gensim, são únicos.
O Gensim vem com documentação exclusiva e vários tutoriais do Jupyter Notebook. Você pode encontra-los aqui.

24. Pandas

Pandas é um pacote de software Python. É necessário aprender sobre ciência de dados e escrito exclusivamente para a linguagem Python. É uma plataforma rápida, demonstrativa e ajustável que oferece estruturas de dados intuitivas. Você pode manipular facilmente qualquer tipo de dado, como dados estruturados ou de séries temporais com este pacote incrível.

Pandas

Recursos

O Pandas nos fornece muitas séries e quadros de dados. Ele permite que você organize, explore, represente e manipule dados com facilidade.
O alinhamento e a indexação inteligentes apresentados no Pandas oferecem uma organização e rotulagem de dados perfeitas.
O Pandas possui alguns recursos especiais que permitem lidar com dados ou valores ausentes com uma medida adequada.
Este pacote oferece um código tão limpo que mesmo pessoas sem ou nenhum conhecimento básico de programação podem trabalhar facilmente com ele.
Ele fornece uma coleção de ferramentas internas que permitem ler e gravar dados em diferentes serviços da Web, estrutura de dados e bancos de dados.
O Pandas pode suportar JSON, Excel, CSV, HDF5 e muitos outros formatos. De fato, você pode mesclar bancos de dados diferentes ao mesmo tempo com o Pandas.

25. Pytil

Pytil, anteriormente conhecido - Chicken Turtle Util é uma biblioteca de utilitários para Python. É um pacote Python útil que vem com uma ampla gama de escopo para desenvolvimento. O Pytil é sempre focado no cliente e fornece um ótimo suporte para os clientes. A comunidade Pytil é orientada a objetivos específicos e sempre se concentra em contribuir para a sociedade com as inovações do Python.

Pytil

Recursos

O Pytil também fornece uma solução fácil para mineração de dados ou simulação e modelagem de KDD (Knowledge Discovery In Data).
Essa biblioteca de utilitários vem com uma solução de automação fácil para suas organizações comerciais. Aumente o seu desempenho profissional com o Pytil.
O Pytil oferece orientação profissional para obter um processamento de imagem e vídeo de qualidade. Contornos, detecção de rosto, filtro, tudo está disponível aqui.
No Pytil, você terá suporte confiável da própria ferramenta. Isso ocorre porque - todos os recursos desta ferramenta são bem testados e documentados.
Pytil também desempenha o papel de uma plataforma educacional também. Ele não fornece apenas variáveis e outras funcionalidades. Mas também inspire a sociedade a usá-los.

26. Scikit Learn

O Scikit learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python simples e útil. Está escrito em Python, Cython, C e C ++. No entanto, a maior parte é escrita na linguagem de programação Python. É uma biblioteca gratuita de aprendizado de máquina. É um pacote Python flexível que pode funcionar em completa harmonia com outras bibliotecas e pacotes python, como Numpy e Scipy.

Recursos

O Scikit Learn vem com uma API limpa e arrumada. Ele também fornece documentação muito útil para iniciantes.
Ele vem com algoritmos diferentes - classificação, agrupamento e regressão. Ele também suporta florestas aleatórias, médias médias, aumento de gradiente, DBSCAN e outros
Este pacote oferece fácil adaptabilidade. Depois que você se familiarizar com as funcionalidades gerais do Scikit Learn, mudar para outras plataformas não será problema.
O Scikit Learn oferece métodos fáceis para representação de dados. Se você deseja apresentar dados como uma tabela ou matriz, tudo isso é possível com o Scikit Learn.
Permite explorar através de dígitos escritos em mãos. Você não pode apenas carregar, mas também visualizar dados de dígitos.

Scikit Learn

27. NetworkX

O NetworkX é outro pacote python. Oferece imensas soluções para estudar e diagnosticar gráficos de todos os níveis. Também ajuda a desenvolver e influenciar a arquitetura, movimento e funcionalidades de redes de alta qualidade. É um pacote Python gratuito e lançado sob a nova licença BSD.

NetworkX

Recursos

O NetworkX oferece estruturas de dados eficazes para gráficos simples, dígitos, multi-gráficos e vários padrões ideais de gráficos.
Você pode criar facilmente gráficos perfeitos e redes simuladas com o NetworkX usando os geradores incluídos no pacote NetworkX.
Com o NetworkX, sua rede e nós gráficos podem ser totalmente qualquer coisa. Por exemplo, seus nós podem ser dados XML, texto e muitas outras coisas.
No NetworkX, você também pode aproveitar os benefícios de dados arbitrários, como um carimbo de data / hora. Porque aqui, as arestas mantêm esses dados arbitrários.
Os desenvolvedores estão cientes do desempenho e da cobertura. O NetworkX é bem testado com 90% de cobertura de código.

28. PyGame

PyGame é um módulo wrapper para Python. É um conjunto de funções e classes Python dedicadas à criação de videogames, principalmente. No entanto, você também pode escrever outros aplicativos multimídia com o PyGame. Esses aplicativos e jogos são altamente consistentes. O PyGame é um projeto orientado pela comunidade desde 2000 e, para iniciantes, é realmente fácil de aprender.

PyGame

Recursos

PyGame é composto por bibliotecas de computação gráfica e som. Esses elementos foram projetados para trabalhar em conjunto com a linguagem Python.
É caracterizado pelo SDL (Simple DirectMedia Layer), que permite criar jogos gráficos em tempo real, evitando mecanismos ruins.
Jogos e aplicativos criados no PyGame são compatíveis com todos os sistemas operacionais suportados por SDL. Eles também podem rodar em andróides e tablets também.
O PyGame também suporta a manipulação de câmera de pixel, MIDI, detecção de colisão, fonte FreeType moderna, câmera, desenho, etc.
Existe uma comunidade inteira chamada PyWeek, onde você pode encontrar vários tutoriais sobre o PyGame.

29. TextBlob

O TextBlob é uma das bibliotecas Python NLP mais simplificadas - para processamento de dados textuais. Está disponível no Python 2.0 e no Python 3.0. Mencionamos a palavra “simplificado” porque esta biblioteca Python de processamento de linguagem natural é fornecida com uma API muito simples, que executa tarefas de diferentes tarefas relacionadas à PNL com total eficiência. Os iniciantes aproveitarão essa API simples pela primeira vez, assim como os profissionais.

TextBlob

Recursos

O TextBlob oferece tokenização bastante direta. Tokenização é o processo de dividir um parágrafo grande em muitas palavras ou frases.
Com o TextBlob, é mais fácil do que nunca converter as palavras para a forma original, como estavam no dicionário. O processo é chamado de Lematização.
Esta biblioteca oferece facilmente a marcação de partes do discurso (PoS). No entanto, esse recurso também é perceptível em outras bibliotecas de PNL.
Com o TextBlob, usando procedimentos simples de pluralizar ou singularizar, você pode transformar seu texto em simples ou plural.
Além disso, você pode extrair facilmente frases substantivas diferentes no TextBlob usando um simples atributo noun_phrase.
O TextBlob também oferece contagens de palavras/frases, conversão em maiúsculas e minúsculas, correção ortográfica, tradução, detecção de N-gramas e muito mais.

30. Mahotas

Mahotas é outra biblioteca de processamento de imagens Python. Também é conhecida como uma biblioteca de visão computacional. Mahotas oferece funcionalidade bastante tradicional para processamento de imagem. É uma biblioteca muito rápida. E vem com um código bem organizado. De fato, o Mahotas oferece o mínimo de dependências para qualquer outra plataforma de terceiros.

Mahotas

Recursos

Mahotas pode executar tarefas complexas com formas mais simples de código. Por exemplo, ele faz um belo trabalho no Finding Wally com uma pequena quantidade de código.
Esta biblioteca oferece recursos inteligentes de visão computacional, como computação, detecção de pontos, padrões binários locais e muito mais.
A interface do Mahotas é escrita em Python. É por isso que oferece desenvolvimento rápido e dinâmico de seus projetos.

No entanto, os algoritmos são oferecidos em C ++. Oferece mais velocidade e, portanto, fácil implementação de seu comando.
Esta biblioteca Python é desenvolvida, mantendo o flex em mente. É facilmente compatível com muitos outros ambientes de software científico.

Conclusão

Os pacotes e bibliotecas Python desempenham um papel vital na carreira de um desenvolvedor. Seja para ciência de dados, aprendizado de máquina ou qualquer outro aspecto do mundo da programação, esses pacotes e bibliotecas estão aqui para ajudar você. No entanto, além da nossa lista combinada de pacotes e bibliotecas Python, também existem muitas outras bibliotecas e pacotes. Você pode encontrar muitos deles no PyPI. Esperamos que nosso artigo tenha sido útil para você. Informe os outros também e compartilhe este artigo com sua comunidade.

Esse artigo foi originalmente escrito por UbuntuPit com modificações e melhorias por Terminal Root onde o link original pode ser adquirido aqui.

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