En los últimos años Python se ha extendido como la pólvora y a muchos desarrolladores, tanto principiantes como expertos, les ha cogido cariño. Se sabe que Python es simple, eficiente y versátil. Desde scripts de escritorio hasta aplicaciones web, empresas como Google, Spotify, Pintereste Instagram utilizan Python para impulsar su software, que millones de consumidores utilizan en todo el mundo.
En esta publicación veremos el varios paquetes que impulsan algunas de las aplicaciones más populares para echar un vistazo a la aclamada versatilidad de Python.
1. TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca o marco de software desarrollado por el equipo de Google para simplificar al máximo los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Sin embargo, la biblioteca matemática simbólica de TensorFlow es una de las bibliotecas de aprendizaje automático de Python más utilizadas.
La biblioteca TensorFlow le permite escribir nuevos algoritmos que incluyen muchas operaciones tensoriales. Dado que las redes neuronales se pueden expresar como gráficos computacionales, se pueden implementar fácilmente utilizando la biblioteca TensorFlow como una secuencia de operaciones tensoriales.
2. Péndulo
Si tiene experiencia en programación Python, probablemente sepa que puede usar el módulo datetime para manipular fechas y horas en su aplicación. Pero este módulo sólo sirve para trabajos básicos, con el paquete Pendulum puedes crear programas mucho más complejos relacionados con el uso de fecha y hora.
Lo mejor de todo es que Pendulum está desarrollado para reemplazar la fecha y hora. Es decir, si tiene un código ya preparado escrito utilizando el módulo de fecha y hora, puede conectar Pendulum de forma segura.
Por lo general, todo seguirá funcionando muy bien sin ningún cambio de código y recibirá una funcionalidad adicional que simplemente no existe en las antiguas fechas y horas.
3. trama
Plotly es otro paquete de visualización de datos de Python muy conocido. Nos proporciona gráficos interactivos que nos permiten explorar la relación de variables.
Plotly se utiliza en estadística, finanzas, economía y ciencia. Plotly se diferencia de todos los demás paquetes de visualización de datos por tener capacidades mucho más avanzadas para crear gráficos 3D.
4. Peticiones
Las solicitudes se basan en la biblioteca de Python más descargada, urllib3. Requests hace que las solicitudes web sean lo más simples posible y, al mismo tiempo, sigue siendo extremadamente versátil.
5. NumPy
Las operaciones matemáticas básicas se pueden realizar sin ningún paquete adicional. Pero si realiza algunos cálculos más complejos, el paquete NumPy facilitará enormemente su vida de programación.
NumPy proporciona herramientas para crear matrices multidimensionales y realizar cálculos sobre los datos almacenados en esas matrices. Puede resolver ecuaciones algebraicas, realizar operaciones estadísticas comunes y más.
NumPy es un paquete de Python muy útil para una amplia variedad de tareas de programación, pero es especialmente importante si vas a realizar aprendizaje automático, ya que es la base de bibliotecas como TensorFlow.
6. cochinillo
PYGLET, una biblioteca multimedia y de marcos multiplataforma para Python, es un nombre popular para el desarrollo de juegos utilizando Python. Además de los juegos, la biblioteca está diseñada para crear aplicaciones visualmente ricas.
Además de la compatibilidad con el recorte, PYGLET admite la carga de imágenes y vídeos, la reproducción de sonidos y música, gráficos OpenGL y la gestión de eventos de la interfaz de usuario.
7. Almohada
Esta biblioteca es adecuada para crear miniaturas, convertir a varios formatos, aplicar filtros, rotar y mostrar imágenes, etc. Pillow es ideal para procesar por lotes una gran cantidad de imágenes.
8. pandas
Pandas es uno de los paquetes de Python más importantes creado para trabajar con conjuntos de datos complejos. Le ayuda a trabajar con grandes conjuntos de datos y analizarlos sin aprender ningún lenguaje especial para el procesamiento de datos.
Por supuesto, las posibilidades de Pandas no son ilimitadas. No está diseñado para modelado estadístico complejo (en cuyo caso aún deberías aprender R o usar otro paquete de Python como statsmodels). Sin embargo, si necesita procesar datos de series temporales o realizar análisis estadísticos en un conjunto de datos, Pandas puede ayudarlo.
9. Matplotlib
Matplotlib es el paquete de visualización de datos de Python más famoso. Probablemente podría incluirse en un conjunto de paquetes principales que cualquiera que use Python en el campo de la ciencia de datos debe dominar. Admite muchas herramientas estándar para visualizar datos representados por varios gráficos y tablas.
Este paquete puede funcionar junto con otros paquetes de Python. También admite una API que le permite integrar los gráficos que crea en una variedad de aplicaciones.
10. Keras
Keras es una biblioteca de redes neuronales en Python. Tiene como objetivo trabajar rápidamente con redes de aprendizaje profundo, mientras está diseñado para ser compacto, modular y extensible.
Además de proporcionar un mecanismo más simple para expresar redes neuronales, Keras también ofrece varias de las opciones más simples para compilar gráficos de visualización, conjuntos de datos de procesos y modelos.
11. JMESPath
Es un placer trabajar con JSON en Python, ya que se muestra maravillosamente en un diccionario de Python. Además, Python viene con su propia biblioteca para generar, analizar o desensamblar JSON. JMESPath facilita aún más el trabajo con JSON en Python.
12. Pytest
Independientemente de la complejidad de su proyecto, el código nuevo debe probarse de todos modos. El paquete Pytest proporciona muchos módulos para ayudarle a hacer esto. Pytest le ayuda a escribir tanto una prueba unitaria simple como una funcional más compleja.
13. bokeh
Bokeh es un paquete para visualizar datos en aplicaciones web. Se puede integrar fácilmente con cualquier marco de Python como Flask o Django. Admite muchos tipos de gráficos. Este paquete es fácil y cómodo de usar. En particular, estamos hablando del hecho de que puedes crear gráficos interactivos con él escribiendo solo unas pocas líneas de código.
14. Tkinter
Este marco se utiliza más comúnmente para crear una interfaz gráfica de usuario (GUI). Vincula Python a una biblioteca TK GUI que se ejecuta literalmente en todos los sistemas operativos modernos.
15. PelículaPy
MoviePy es un paquete diseñado para trabajar con vídeo. Tiene suficientes funciones para las tareas más comunes relacionadas con la importación, modificación y exportación de archivos de vídeo. También te permite agregar títulos y rotar videos 90 grados.
dieciséis. Django
Django es sin duda uno de los frameworks de desarrollo web más versátiles. Ya sea que necesite un backend para su blog personal o un sistema de administración de contenido para su negocio, Django puede ayudarlo a crecer desde casi nada hasta una aplicación web con todas las funciones.
Además, ya existen muchas implementaciones para una serie de tareas comunes de desarrollo web listas para usar.
17. Selenio
Selenium es un marco de automatización web con enlaces para innumerables lenguajes, incluido Python. Con Selenium, un desarrollador puede automatizar programáticamente abrir una página web, ingresar campos, hacer clic en botones y enviar formularios.
A menudo, este tipo de guiones se utilizan para participar en sorteos. ¡Cuidado! Siempre verifique los términos y condiciones antes de crear dicho programa.
18. hermosasopa4
hermosasopa4 es el paquete ideal si estás buscando analizar HTML para ciertos elementos. A menudo, las expresiones regulares no son suficientes para hacer el trabajo y no logran procesar con precisión un documento HTML. Sin embargo, BeautifulSoup4 tiene numerosas características que casi con seguridad funcionarán.
19. PyInstaller
Muchos desarrolladores se preguntan cómo pueden empaquetar su código para ejecutarlo en computadoras sin Python. Afortunadamente, PyInstaller tiene una respuesta. Con PyInstaller, portar una aplicación como un ejecutable independiente es tan simple como ejecutar una sola declaración en el símbolo del sistema o en la terminal
20. PyMongo
PyMongo es el Biblioteca cliente Python para la base de datos MongoDB. La estructura NoSQL de MongoDB se parece mucho al formato de los diccionarios de Python en los que las claves corresponden a ciertos valores. Como resultado, almacenar entradas en estas bases de datos simplemente se convierte en una cuestión de insertando diccionarios existentes.
Hay muchas características adicionales que se incluyen con PyMongo, además de consultas avanzadas e índices de tiempo de vida.
21. Pygame
Pygame ha sido la preferencia de facto en Desarrollo de juegos en Python por algun tiempo. Con este motor de juego, manejar eventos de entrada, administrar sprites y representar superficies es más que simple. Pygame también tiene muchas otras capacidades multimedia, incluidas unidades de CD, cámaras y dispositivos de audio.
22. PyWin32
PyWin32abreviatura de Python para Windows Extension, proporciona muchos módulos que permiten a los desarrolladores acceder a funciones de Windows de bajo nivel. Con las capacidades listas para usar de PyWin32, un usuario puede manipular fácilmente archivos, controlar hardware, administrar permisos y crear ventanas GUI mediante programación.
Con todo, la simplicidad de la API PyWin32 es mucho más preferible que programar C y C++ desde cero.
