اخلاء مسؤولية | DISCLAIMER
فيما يلي أهم 10 حزم Python التي تم تنزيلها بواسطة المطورين والتي تغطي سيناريوهات البرمجة
في السنوات الأخيرة ، انتشرت Python كالنار في الهشيم ، وأعجب بها العديد من المطورين ، من المبتدئين إلى الخبراء. مجتمع Python مفتوح المصدر عبارة عن مجموعة من المشرفين والمطورين الذين يعملون على حزم البرامج التي تعتمد على لغة Python. تعمل حزم Python على تبسيط العديد من العمليات المهمة ، مثل تحليل البيانات وتصورها ، وبناء نماذج ML ، والتقاط البيانات غير المهيكلة من الويب ، ومعالجة معلومات الصور والنصوص بكفاءة. هناك أكثر من 200000 حزمة بيثون في جميع أنحاء العالم. فيما يلي أهم 10 حزم Python التي تم تنزيلها بواسطة المطورين.
NumPy: NumPy هي الأداة الأساسية للحوسبة العلمية في Python. فهو يجمع بين المرونة والبساطة في Python وسرعة لغات مثل C و Fortran. لا عجب في وجود نظام بيئي ضخم لحزم ومكتبات بايثون يعتمد على قوة NumPy.
SciPy: SciPy هي مكتبة ML لمطوري ومهندسي التطبيقات. تحتوي مكتبة SciPy على وحدات للتحسين والجبر الخطي والتكامل والإحصاءات. الميزة الرئيسية لـ SciPy هي أنه تم تطويره باستخدام NumPy ، وأن مصفوفته تستخدم NumPy إلى أقصى حد.
Pandas: تعد Pandas واحدة من أهم حزم Python المصممة للعمل مع مجموعات البيانات المعقدة. يساعدك على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها دون تعلم أي لغة خاصة لمعالجة البيانات.
Pip: Pip هي الطريقة القياسية لتثبيت وإدارة الحزم في Python. يأتي Pip بشكل قياسي مع كل توزيعات Python ، مما يسمح للمرء بإنجاز عمليات التثبيت وإلغاء التثبيت والتحديثات وما إلى ذلك ، من سطر الأوامر.
سادساً: ستة يوفر وظائف مفيدة لتنعيم الاختلافات بين إصدارات بايثون بهدف كتابة كود بايثون متوافق مع كلا إصداري بايثون. راجع الوثائق لمزيد من المعلومات حول ما يتم توفيره.
Python-dateutil: يوفر Python-dateutil عددًا من إمكانيات معالجة التاريخ والوقت. إنه مبني على وحدة DateTime المضمنة في Python وهي بسيطة وسهلة الاستخدام. الحزمة بسيطة ، ولكن يمكنها تحسين تجربة Python بشكل كبير عند التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية.
الطلبات: تستند الطلبات إلى مكتبة urllib3 الأكثر تنزيلًا في Python. تجعل الطلبات طلبات الويب بسيطة قدر الإمكان بينما لا تزال متعددة الاستخدامات للغاية. تم تصميم هذه المكتبة لجعل طلبات HTTP مع Python أكثر استجابة وسهولة في الاستخدام.
Keras: Keras هي مكتبة شبكة عصبية في Python. إنه يعمل بسرعة مع شبكات DL أثناء تصميمه ليكون مضغوطًا ونمطيًا وقابل للتوسيع. يوفر آلية أبسط للتعبير عن الشبكات العصبية ، كما يقدم Keras أيضًا عددًا من أبسط الخيارات لتجميع الرسوم البيانية المرئية ومجموعات البيانات العملية والنماذج.
LightGBM: LightGBM هي واحدة من أفضل وأشهر مكتبات تعلم الآلة ، والتي تساعد المطورين في بناء خوارزميات جديدة من خلال إعادة تعريف النماذج الأولية وتحديدًا أشجار القرار. لديه حساب سريع للغاية ويضمن كفاءة إنتاج عالية.
Theano: Theano هي مكتبة Python تسمح لنا بتقييم العمليات الرياضية بما في ذلك المصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة عالية. يستخدم في الغالب في بناء مشاريع DL. إنه مصمم بشكل أساسي للتعامل مع أنواع الحسابات المطلوبة لخوارزميات الشبكة العصبية الكبيرة المستخدمة في DL.