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Las 30 mejores Librerias en Python 2020

Las mejores bibliotecas y paquetes de Python

Las bibliotecas y paquetes de Python son un conjunto de módulos y funciones útiles que minimizan el uso de código en nuestro día a día. Hay más de 137,000 bibliotecas de python y 198,826 paquetes de python listos para facilitar la experiencia de programación regular de los desarrolladores. Estas bibliotecas y paquetes están destinados a una variedad de soluciones modernas.

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Las bibliotecas y los paquetes de Python juegan un papel vital en nuestro aprendizaje automático diario . De hecho, su uso no se limita solo al aprendizaje automático. Ciencia de datos, manipulación de imágenes y datos, visualización de datos: todo es parte de sus generosas aplicaciones.

01. Pillow

Pillow es en realidad una bifurcación de PIL – Python Image Library. Al principio, Pillow se basaba principalmente en la estructura del código PIL. Pero luego, se transformó en algo más amigable y mejor.

Los expertos dicen que Pillow es en realidad una versión moderna de PIL. Sin embargo, pillow es su empresa de confianza mientras trabaja con imágenes o cualquier tipo de formato de imagen.

Características de Pillow

  • Con Pillow, no solo puedes abrir y guardar imágenes, sino que también influye en el entorno de las imágenes.
  • Pillow admite muchos tipos de archivos como PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP y muchos otros.
  • Con Pillow, puede crear fácilmente miniaturas para las imágenes. Las miniaturas contienen la mayoría de los aspectos valiosos de su imagen.
  • Pillow admite una colección de filtros de imagen: FIND_EDGES, DETAIL, SMOOTH, BLUR, CONTOUR, SHARPEN, SMOOTH_MORE y otros.
  • Pillow ofrece un gran apoyo de la comunidad que está ansiosa por responder, desafiar y trabajar en cualquiera de sus consultas.

02. Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python que usa Python Script para escribir gráficos y diagramas bidimensionales. A menudo, las aplicaciones matemáticas o científicas requieren más de un solo eje en una representación.

Esta biblioteca nos ayuda a construir múltiples parcelas a la vez. Sin embargo, también puede usar Matplotlib para manipular diferentes características de las figuras.

Características de Matplotlib

  • Matplotlib puede crear cifras de calidad que sean realmente buenas para su publicación. Las figuras que cree con Matplotlib están disponibles en formatos impresos en diferentes plataformas interactivas.
  • Puede usar MatPlotlib con diferentes kits de herramientas como Python Scripts, IPython Shells, Jupyter Notebook y muchas otras cuatro interfaces gráficas de usuario.
  • Se pueden integrar varias bibliotecas de terceros con las aplicaciones Matplotlib. Tal como Seaborn , ggplot , y otros conjuntos de herramientas de proyección y de mapeo como mapa base .
  • Una comunidad activa de desarrolladores está dedicada a ayudarlo con cualquiera de sus consultas con Matplotlib. Su contribución a Matplotlib es altamente loable.
  • Lo bueno es que puede rastrear cualquier error, parches nuevos y solicitudes de funciones en la página del rastreador de problemas de Github. Es una página oficial para presentar diferentes temas relacionados con Matplotlib.

03. Numpy

Numpy es un paquete de procesamiento de matriz popular de Python. Proporciona un buen soporte para diferentes objetos de matriz dimensional, así como para matrices.

Numpy no solo se limita a proporcionar matrices únicamente, sino que también proporciona una variedad de herramientas para administrar estas matrices. Es rápido, eficiente y realmente bueno para administrar matrices y matrices.

Características de Numpy

  • Las matrices de Numpy ofrecen implementaciones matemáticas modernas en una gran cantidad de datos. Numpy hace que la ejecución de estos proyectos sea mucho más fácil y sin complicaciones.
  • Numpy proporciona matrices enmascaradas junto con objetos de matriz generales. También viene con funcionalidades como la manipulación de formas lógicas, la transformada discreta de Fourier, el álgebra lineal general y muchas más.
  • Mientras cambia la forma de cualquier matriz N-dimensional, Numpy creará nuevas matrices para eso y eliminará las antiguas.
  • Este paquete de Python proporciona herramientas útiles para la integración. Puede integrar fácilmente a Numpy con lenguajes de programación como C, C ++ y código Fortran.
  • Numpy proporciona funcionalidades que son comparables a MATLAB. Ambos permiten a los usuarios ser más rápidos con las operaciones.

04. OpenCV Python

OpenCV, también conocido como Open Source Computer Vision, es un paquete de Python para el procesamiento de imágenes. Supervisa las funciones generales que se centran en la visión por computadora instantánea.

Aunque OpenCV no tiene la documentación adecuada, según muchos desarrolladores, es una de las bibliotecas más difíciles de aprender. Sin embargo, proporciona muchas funciones incorporadas a través de las cuales usted aprende la visión por computadora fácilmente.

Características de OpenCV

  • OpenCV es un paquete de procesamiento de imágenes ideal que le permite leer y escribir imágenes al mismo tiempo.
  • Computer Vision le permite reconstruir, interrumpir y comprender un entorno 3D a partir de su respectivo entorno 2D.
  • Este paquete le permite diagnosticar objetos especiales en cualquier video o imagen. Objetos como caras, ojos, árboles, etc.
  • También puede guardar y capturar cualquier momento de un video y también analizar sus diferentes propiedades, como movimiento, fondo, etc.
  • OpenCV es compatible con muchos sistemas operativos como Windows, OS-X, Open BSD y muchos otros.

05. Requests

Requests es una rica biblioteca HTTP de Python. Lanzado bajo la licencia Apache2.0, Requests se enfoca en hacer que las solicitudes HTTP sean más receptivas y fáciles de usar. Esta biblioteca de Python es una verdadera bendición para los principiantes, ya que permite el uso de los métodos más comunes de HTTP. Puede personalizar, inspeccionar, autorizar y configurar fácilmente solicitudes HTTP utilizando esta biblioteca.

Características de las solicitudes

  • Usando los diccionarios básicos de Python en las solicitudes, también puede agregar parámetros, encabezados, archivos de varias partes y datos de formulario.
  • Es una biblioteca fácil con toneladas de características que le permiten abordar encabezados personalizados, verificaciones de certificados SSL y parámetros de barrido hacia URL.
  • Con Solicitudes, puede cargar fácilmente varios archivos a la vez. Le permite trabajar en un entorno más rápido y eficiente.
  • Requests presenta descompresión automática que le permite restaurar y revivir datos comprimidos en su forma auténtica en muy poco tiempo.
  • Disfrute de los beneficios del soporte de proxy HTTP con Solicitudes. Y permita a sus usuarios una ruta más rápida y sencilla a sus archivos y páginas.
  • Las solicitudes también cuentan con cookies de valor, cuerpos de respuesta Unicode, autenticación básica / resumida, seguridad de subprocesos, agrupación de conexiones y muchos más.

06. Keras

Las personas que desean aprender redes neuronales profundas, Keras pueden ser una muy buena opción para ellos. Keras es una biblioteca de red neuronal profunda de código abierto. Está escrito en Python. Keras proporciona una política de inspección efectiva sobre redes detalladas. Los desarrolladores que trabajan con Keras están impresionados con su estructura modular y fácil de usar.

Características de Keras

  • Keras es una poderosa biblioteca de Python. Es capaz de ejecutarse en Microsoft Cognitive Toolkit, PaidML, TensorFlow y otras plataformas también.
  • Esta biblioteca de Python presenta una variedad de implementaciones de bloques formadores de redes neuronales: funciones, capas, optimizadores, objetivos y otros.
  • Keras también presenta muchas herramientas útiles que le permiten trabajar con diferentes imágenes y textos fácilmente.
  • No solo admite redes neuronales, sino que también proporciona un entorno de apoyo total para redes neuronales convolucionales y actuales.
  • Con Keras, puede construir modelos profundos para teléfonos inteligentes, tanto Android como iOS o también para Java Virtual Machine .

07. TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto y gratuita . Es muy fácil de aprender y tiene una colección de herramientas útiles. Sin embargo, no se limita solo al aprendizaje automático.

También puede usarlo para flujo de datos y programas que son diferenciables. Puede trabajar fácilmente con TensorFlow instalando Colab Notebooks en cualquier navegador que utilice.

Características de TensorFlow

  • TensorFlow utiliza API automáticas de alto rendimiento como – Keras. Ofrece una iteración inmediata de modelos de aprendizaje automático.
  • Esta biblioteca presenta una ejecución entusiasta, que le permite crear, manipular modelos de aprendizaje automático y facilitar la depuración.
  • Con TensorFlow, puede mover fácilmente sus modelos ML en nubes, en cualquier dispositivo y localmente en cualquier navegador.
  • TensorFlow viene con una arquitectura fácil de aprender. Puede desarrollar fácilmente su concepto en código y hacer que sus publicaciones sean aún más fáciles.
  • Tiene una solución para todos sus problemas comunes de aprendizaje automático. Puedes implementarlo fácilmente y dar lo mejor de ti.

08. Theano

Theano es una biblioteca de Python y un compilador para programas de computadora factibles, también conocido como un compilador de optimización.

Puede analizar, describir, optimizar e influir en diferentes declaraciones matemáticas al mismo tiempo. A medida que Theano hace el mejor uso de los arreglos multidimensionales, difícilmente tendrá que preocuparse por la perfección de sus proyectos.

Características de Theano

  • Theano puede funcionar realmente bien con GPU. También puede ejecutar una diferenciación simbólica diferente de una / muchas entradas.
  • Cuenta con una interfaz que es bastante similar a la de Numpy. Es por esto que numpy.ndarrays también están disponibles internamente en Theano.
  • Theano le permite evitar errores sucios mientras trabaja con expresiones. Puede trabajar sin problemas en expresiones sin perder tiempo.
  • Esta biblioteca hace que el cálculo sea 140 veces más rápido. El cálculo de aplicaciones intensivas en datos es más fácil con Theano.
  • También ofrece muchas herramientas útiles que pueden detectar y analizar errores dañinos y problemas graves.

09. NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural)

NLTK, también conocido como Natural language toolkit, es una de las bibliotecas más populares de python NLP. Es un conjunto de bibliotecas de procesamiento de lenguaje y otros programas que brindan de manera acumulativa una solución de procesamiento de lenguaje numérico y simbólico solo para inglés.

Está escrito en Python. Con NLTK, el procesamiento del lenguaje natural con python se ha vuelto más estándar e ideal.

Características de NLTK

  • Las bibliotecas de procesamiento de texto de NLTK permiten la clasificación, etiquetado, tokenización, derivación, análisis y razonamiento semántico también.
  • NLTK contiene una ilustración gráfica de la ciencia de datos. También viene con un manual para guiar a través de los principios del procesamiento del lenguaje para NLTK.
  • Es de código abierto y contiene más de cincuenta corpus y recursos léxicos como wordnet multilingüe abierto, clasificación de preguntas, SentiWordNet, SEMCOR, Stopwords Corpus y muchos más.
  • NLTK también presenta tipos de estructura, análisis de cadenas de estructura, características diferentes vías y reentrada también.
  • Este kit de herramientas viene con un foro de discusión dinámico donde puede discutir y plantear cualquier problema relacionado con el lenguaje NLTK.

10. Fire

Fire es una biblioteca de python de código abierto. Puede generar automáticamente CLI (interfaces de línea de comandos). Incluso para hacerlo, solo necesitará unas pocas líneas de código.

Fire es una biblioteca poderosa que puede derivar CLI de literalmente cualquier objeto de Python. Google también lo utiliza para crear una línea de comando y diferentes herramientas de gestión de experimentos.

Características de Fire

  • Los objetos de Python con los que Fire puede trabajar son: módulos, objetos, clases, listas, dictados, etc.
  • Las CLI generadas con fuego se pueden adaptar a cualquier cambio que traiga a su código. Se actualizarán automáticamente una vez que cambie el código.
  • Las CLI vienen en forma completa con páginas de ayuda automatizadas, la finalización de la pestaña y dentro de un sistema muy interactivo.
  • Es una biblioteca muy simple. Puede escribir y enviar comandos en una instancia cuando se llama Fire ().
  • El fire viene con una salida lineal. Una vez que uses el fuego, no necesitarás ninguna cadena de documentos.

11. Arrow

Arrow es una práctica biblioteca de python. Es una biblioteca amigable que básicamente funciona con fechas y horas. Arrow viene con una API inteligente. Esta API admite muchos esquemas generales. Es una biblioteca interesante. Los principiantes con conocimientos básicos de codificación pueden mejorar bastante con Arrow.

Características de Arrow

  • Arrow puede generar, influir, eliminar y convertir fechas y horas. Ejecuta las actualizaciones rápidas del tipo de fecha y hora, lagunas de taponamiento y muchas otras cosas también.
  • Es compatible con diferentes versiones de python. Las versiones incluyen Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7 y 3.8.
  • Puede crear fácilmente una variedad de escenarios de entrada generales con Arrow. Arrow proporciona el método de creación más simple.
  • Arrow puede eliminar y resolver cadenas dentro de un proceso natural. Es una biblioteca sensible al tiempo y configurada en UTC por defecto.
  • Puede convertir fácilmente la zona horaria. Ofrece marca de tiempo como propiedad general. También puede ampliar esta biblioteca para sus propios tipos derivados de flechas.
  • Arrow puede crear intervalos de tiempo, techo, rango, el piso para marcos de tiempo. Estos plazos pueden variar de microsegundos a años.

12. FlashText

FlashText es otra biblioteca de Python que ofrece una fácil búsqueda y reemplazo de palabras de documentos. Todo lo que FlashText necesita es un conjunto de palabras y cadenas. Luego identifica algunas palabras como palabras clave y las reemplaza de Datos de texto. Es una biblioteca muy efectiva. Las personas que luchan con el reemplazo de palabras pueden elegirlo con confianza.

Características de FlashText

  • FlashText reserva palabras clave como Estructura de datos Trie . Es una forma muy eficiente y dinámica de estructura de datos.
  • FlashText es una biblioteca rápida. Además de la velocidad, también proporciona una variedad de manipulación de cadenas.
  • Para el reemplazo de palabras clave, crea una cadena actualizada. Y mientras realiza una búsqueda, devolverá la lista de palabras clave a la cadena.
  • FlashText es ideal para grandes consultas. Cuando el número de palabras clave excede las 500, debería pensar en probarlo.
  • Sin embargo, FlashText no admite la búsqueda de parte de palabras o caracteres especiales como *,), -, # y otros.

13. Scipy

Scipy es una biblioteca de python de código abierto que se utiliza tanto para el cálculo científico como técnico. Es una biblioteca de python gratuita. Y muy adecuado para el aprendizaje automático. Sin embargo, el cálculo no es la única tarea que hace especial a scipy. También es muy popular para la manipulación de imágenes.

Características de Scipy

  • Scipy contiene diferentes módulos. Estos módulos también son adecuados para la optimización, integración, álgebra lineal y estadística.
  • Hace el mejor uso de matrices Numpy para estructuras de datos generales. De hecho, Numpy es una parte integrada de Scipy.
  • Scipy puede manejar polinomios 1-d de dos maneras. Si puede usar la clase poly1d de numpy o si puede usar matrices coeficientes para hacer el trabajo.
  • Scipy de alto nivel contiene no solo numpy sino también numpy.lib.scimath . Pero es mejor usarlos de su fuente directa.
  • Una comunidad de apoyo de Scipy siempre está ahí para responder a sus preguntas habituales y resolver cualquier problema que se presente.

14. SQLAlchemy

El siguiente en la lista es una Biblioteca de abstracción de base de datos para Python. SQLAlchemy viene con un sorprendente soporte para una amplia gama de bases de datos y diseños como sea posible. Proporciona un nivel profesional de patrones consistentes, desarrollado para la eficiencia. Es fácil de entender. para principiantes también. Y presentado con un sistema realmente ajustable.

Características de la SQLAlchemy

  • SQLAlchemy se presenta con un núcleo completamente equipado. Viene con kits de herramientas de abstracción basados ​​en SQL.
  • Otro componente de SQLAlchemy: ORM gestiona las funcionalidades de inserción / actualización / eliminación en una fila para entregarlas en un lote.
  • SQLAlchemy facilita la comunicación entre el lenguaje Python y las bases de datos. También asegura la comunicación.
  • Es compatible con casi todas las plataformas modernas, incluidas Python 2.5 y superior, Jython y Pypy también.
  • Con SQLAlchemy, puede asignar clases de diferentes maneras. También puede desarrollar esquemas de bases de datos y modelos de objetos desde cero.

15. wxPython

wxPython es un kit de herramientas GUI para python. Es un poderoso contenedor para muchos programas informáticos que se pueden implementar en una variedad de plataformas digitales. Muchos profesionales han encontrado que wxPython es muy efectivo como alternativa a Tkinter . Se aplica como un módulo de extensión de Python.

Características de wxPython

  • Administre y personalice sus diseños fácilmente con wxPython. Utiliza HBOX y VBOX anidados, que son realmente fáciles de implementar.
  • También es compatible con todos los sistemas operativos populares, como Windows, Mac y Linux. Es una buena opción para python multiplataforma .
  • Sin embargo, en wxPython, es posible que deba realizar algunos cambios en el código GUI . Los cambios se basan en la plataforma que está utilizando.
  • A diferencia de otros envoltorios de Python, wxPython viene con un proceso de instalación simple. Es muy fácil de instalar en Windows y Linux.
  • wxPython viene con muchas características. Es una biblioteca front-end para wxWidgets que ofrece un diseño sofisticado para desarrolladores.

16. Cirq

Cirq es una biblioteca de python generalmente para circuitos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ). Cirq trabaja en profundidad y se enfoca en revelar los componentes detallados del hardware. Sin embargo, actualmente, se encuentra en la etapa alfa. Los desarrolladores están trabajando en los cambios de última hora. Una vez que se lance la nueva versión, romperán su código.

Características de Cirq

  • Cirq le permite escribir, modificar y manipular circuitos cuánticos. Luego los ejecuta contra diferentes computadoras y simuladores que pueden realizar computación cuántica.
  • Los detalles expuestos por Cirq son esenciales para determinar la posibilidad de una ejecución de circuito.
  • Cirq está diseñado de tal manera que puede admitir muchos procesadores de hardware y nube basados ​​en Quantum.
  • Con esta biblioteca, tendrá un control limpio y ordenado sobre los circuitos cuánticos. También puede usar puertas nativas para analizar el comportamiento de la puerta y muchos más.
  • La biblioteca optimiza las estructuras de datos para escribir y ensamblar circuitos cuánticos. De esta manera, puede utilizar la mayoría de los circuitos NISQ.

17. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto. Está basado en la biblioteca Torch y fue desarrollado inicialmente por el grupo de investigadores de IA de Facebook. Lo bueno de PyTorch es que también se puede usar para aplicaciones de múltiples variaciones como visión por computadora y PNL (procesamiento de lenguaje natural).

Características de PyTorch

  • PyTorch usa TorchScript, que ofrece un modo ansioso flexible y simple. Puede evaluar diferentes funciones y operaciones al instante.
  • Mientras está en el modo gráfico, PyTorch proporciona una transición absoluta, optimizaciones rápidas y ofrece un entorno de tiempo de ejecución C ++.
  • PyTorch tiene un buen soporte para async. ejecución para operaciones acumulativas. De esta manera, puede aumentar el rendimiento de su proyecto.
  • Esta biblioteca también permite la comunicación P2P (punto a punto), que puede ser obtenida tanto por Python como por C ++.
  • PyTorch también se puede usar con otras bibliotecas populares. Puede integrarlo fácilmente con bibliotecas / paquetes como Cython y Numba.
  • Con PyTorch, puede obtener acceso directo a plataformas, visualizadores y tiempos de ejecución que son compatibles con ONNX .

18. Luminoth

Luminoth es un kit de herramientas construido en Python, dedicado a la visión por computadora. Es una versión de calidad alfa, y la última versión se lanzó en noviembre de 2018. Actualmente, admite la detección perfecta de un objeto, pero en el futuro cercano, puede hacer más. Para usar Luminoth, uno debe instalar TensorFlow de antemano.

Características de luminoth

  • Luminoth es muy fácil de usar. Una vez que lo tenga, puede instalarlo en el servidor que posee y combinarlo con cualquiera de sus productos.
  • Puede personalizarlo siguiendo sus requisitos no solo para detectar objetos sino también para clasificar modelos.
  • Está construido con TensorFlow y Sonnet . Además, ofrece una plataforma Google Cloud integrada , donde puede entrenar fácilmente sus modelos. 
  • Luminoth le ofrece comprender su resumen fácilmente. La visualización de la imagen también es una taza de té con la interfaz de usuario integrada o mediante el uso de una CLI.
  • Con Luminoth, puede usar la integración del tablero de tensor y realizar un seguimiento de su progreso regular. También puede evaluar los resultados con una variedad de divisiones de datos.

19. Delorean

Delorean es una biblioteca de Python para mejorar DateTime. Con Delorean, como su nombre lo indica, puede organizar fácilmente el tiempo para sus proyectos de Python.

Todo lo que necesita es un auténtico objeto DateTime (que debe estar basado en Python) para funcionar. Además, también puede funcionar bastante bien con otras bibliotecas de Python DateTime.

Características de Delorean

  • Delorean le permite cambiar DateTime de una zona a otra. También puede generar y manipular su propio DateTime con Delorean.
  • Con Delorean, también puede usar el progreso de NL (lenguaje natural) para manipular su fecha y hora también.
  • El proceso de instalación es bastante fácil. Todo lo que necesitas es una pepita. Sin embargo, depende bastante de pytz y python-dateutil , que pip le servirá.
  • Esta biblioteca puede usar cadenas para arreglar una zona horaria. El uso de cadenas hace que sea aún más fácil de usar.
  • Delorean hace que sea fácil retroceder y avanzar. El método next_day () hace que el proceso sea bastante cómodo para usted.

20. BeautifulSoup

BeautifulSoup es una gran biblioteca de Python. Se utiliza para analizar. También puede analizar diferentes documentos HTML y XML rotos. Ofrece una manera fácil para el raspado web mediante la extracción de datos directos desde HTML. Muchos profesionales están realmente contentos con su increíble rendimiento. Puede ahorrar mucho tiempo en su día.

Características de BeautifulSoup

  • BeautifulSoup puede analizar fácilmente los datos de HTML y XML. Sin embargo, para hacerlo, necesita un paquete y un analizador exterior.
  • Se puede enseñar y aprender fácilmente. El análisis se puede hacer muy bien con el simple comando html.parser.
  • BeautifulSoup4 viene con un buen soporte para Python 2 y 3. Sin embargo, BeautiSoup3 funciona solo con Python 2.
  • Además, ofrece a los usuarios la documentación adecuada del paquete, lo que nos ayuda a aprender cosas bastante rápido.
  • Mientras trabaja con BeautifulSoup, si alguna vez necesita ayuda, hay una gran comunidad para ayudarlo en cualquier momento.

21. Bokeh

Bokeh es una biblioteca de visualización de datos para python. Permite la visualización interactiva de datos. Es un paquete especial y funciona de manera muy diferente a otras bibliotecas de visualización de datos.

Esto se debe a que Bokeh usa HTML y JavaScript para proporcionar sus gráficos, lo que lo convierte en una plataforma confiable para contribuir a paneles y aplicaciones basadas en la web.

Características de Bokeh

  • Con Bokeh, puede crear escenarios estadísticos compuestos fácilmente usando comandos directos.
  • También puede renderizar fácilmente la salida de su proyecto en diferentes medios, como html, servidor y notebook.
  • Bokeh es una biblioteca muy compatible que puede funcionar fácilmente con diferentes aplicaciones de visualización y Django.
  • Puede tener visualizaciones personalizadas usando Bokeh. Le permite implementar diseños interactivos y otras características de estilo para su visualización de datos.
  • Bokeh es muy flexible y puede convertir su visualización escrita en otras bibliotecas como matplotlib, ggplot y otras.

22. Poetry

Poetry es una herramienta fácil para Python. Le permite administrar el empaquetado y las dependencias de Python. Si bien su proyecto depende de varias bibliotecas, Poetry le permite manejarlas fácilmente. Es compatible con diferentes versiones de python. Y los desarrolladores se centran en hacer que funcione de manera uniforme en Windows, OsX y Linux también.

Características de Poetry

  • Poetry le ofrece manejar sus proyectos de manera sistemática. Viene con todas las herramientas necesarias que sus proyectos pueden necesitar.
  • Es una herramienta simple. Con Poetry, puede empaquetar y desarrollar sus proyectos con un solo comando de línea.
  • Los proyectos que cree con Poetry se pueden publicar fácilmente en PyPi . Además, sus proyectos también pueden publicarse en repositorios personales.
  • Si existen dependencias integrales en sus proyectos, la poesía puede resolverlas fácilmente con el exhaustivo resolutor de dependencias.
  • Poetry permanece siempre aislada del sistema del usuario. Para hacerlo, ya sea que use virtualenv o cree una configuración individual.
  • Puedes seguir fácilmente tus proyectos con Poetry. Le permite tener una visión profunda de las dependencias de sus proyectos.

23. Gensim

Gensim es otra biblioteca de procesamiento de la biblioteca natural de Python. Esta biblioteca, sin embargo, tiene un nivel moderado de funcionalidades.

Pero haga lo que haga, lo hace bien. Es una biblioteca inteligente para modelado de temas no organizados y análisis de semejanza de documentos. Utiliza ML estadístico avanzado para resolver cualquier problema. Para realizar un puñado de tareas de PNL, debe probar Gensim.

Características de Gensim

  • Gensim viene con una interfaz simple. Es muy fácil incluso para los principiantes conectar Gensim en su propio flujo de datos.
  • Esta biblioteca es altamente extensible. Puede expandir Gensim fácilmente con cualquier otro algoritmo de espacio vectorial .
  • Esta biblioteca de PNL puede realizar análisis semántico latente ( LSA ) y asignación de dirichlet latente ( LDA ) en varios dispositivos.
  • Es una biblioteca poderosa, efectiva y altamente escalable. Además, algunas de las características como la implementación de -LDA que ofrece Gensim son únicas.
  • Gensim viene con documentación exclusiva y un montón de Tutoriales de Jupyter Notebook también.

24. Pandas

Pandas es un paquete de software de Python . Es imprescindible aprender para la ciencia de datos y está escrito específicamente para el lenguaje Python. Es una plataforma rápida, demostrativa y ajustable que ofrece estructuras de datos intuitivas. Puede manipular fácilmente cualquier tipo de datos, como datos estructurados o de series de tiempo con este paquete increíble.

Características de los pandas

  • Los pandas nos proporcionan muchas Series y marcos de datos. Le permite organizar, explorar, representar y manipular datos fácilmente.
  • La alineación inteligente y la indexación de Pandas le ofrecen una organización y un etiquetado de datos perfectos.
  • Pandas tiene algunas características especiales que le permiten manejar los datos o valores faltantes con una medida adecuada.
  • Este paquete le ofrece un código tan limpio que incluso las personas sin conocimientos básicos de programación pueden trabajar fácilmente con él.
  • Proporciona una colección de herramientas integradas que le permite leer y escribir datos en diferentes servicios web, estructura de datos y bases de datos.
  • Pandas puede admitir JSON, Excel, CSV, HDF5 y muchos otros formatos. De hecho, puede fusionar diferentes bases de datos a la vez con Pandas.

25. Pytil

Pytil, previamente conocido: Chicken Turtle Util es una biblioteca de utilidades para Python. Es un paquete útil de Python que viene con una amplia gama de posibilidades de desarrollo.

Pytil siempre está enfocado en el cliente y brinda un gran soporte para los clientes. La comunidad Pytil está orientada a objetivos específicos, y siempre se enfocan en contribuir a la sociedad con las innovaciones de Python.

Características de Pytil

  • Pytil proporciona una solución fácil para la minería de datos o la simulación y modelado KDD ( Knowledge Discovery In Data ) también.
  • Esta biblioteca de utilidades viene con una solución de automatización fácil para sus organizaciones comerciales. Mejora tu rendimiento profesional con Pytil.
  • Pytil ofrece orientación profesional para tener un procesamiento de imagen y video de calidad. Contornos, detección de rostros, filtro, todo está disponible aquí.
  • En Pytil, tendrá un soporte confiable de la herramienta misma. Esto se debe a que todas las características de esta herramienta están bien probadas y documentadas.
  • Pytil también desempeña el papel de una plataforma educativa, también. No solo proporciona variables y otras funcionalidades. Pero también inspira a la sociedad a usarlos.

26. Scikit Learn

Scikit learn es una biblioteca simple y útil de Python Machine Learning. Está escrito en python, cython, C y C ++. Sin embargo, la mayor parte está escrita en el lenguaje de programación Python. Es una biblioteca gratuita de aprendizaje automático.

Es un paquete flexible de Python que puede funcionar en completa armonía con otras bibliotecas y paquetes de Python como Numpy y Scipy.

Características de Scikit Learn

  • Scikit Learn viene con una API limpia y ordenada. También proporciona documentación muy útil para principiantes.
  • Viene con diferentes algoritmos: clasificación, agrupamiento y regresión. También admite bosques aleatorios, k-means, aumento de gradiente, DBSCAN y otros.
  • Este paquete ofrece una fácil adaptabilidad. Una vez que se mejore con las funcionalidades generales de Scikit Learn, cambiar a otras plataformas no será un problema en absoluto.
  • Scikit Learn ofrece métodos fáciles para la representación de datos. Ya sea que desee presentar los datos como una tabla o matriz, todo es posible con Scikit Learn.
  • Le permite explorar a través de dígitos que están escritos en manos. No solo puede cargar, sino también visualizar datos de dígitos.

27. NetworkX

NetworkX es otro paquete de Python. Ofrece soluciones inmensas para estudiar y diagnosticar gráficos de todos los niveles. También le ayuda a desarrollar e influir en la arquitectura, el movimiento y las funcionalidades de las redes de alta calidad. Es un paquete gratuito de Python y se lanzó bajo la nueva licencia BSD .

Características de NetworkX

  • NetworkX ofrece estructuras de datos efectivas para gráficos simples, dígrafos, gráficos múltiples y una serie de estándares de gráficos ideales.
  • Puede crear fácilmente gráficos perfectos y redes simuladas con NetworkX utilizando los generadores incluidos en el paquete NetworkX.
  • Con NetworkX, su red y los nodos gráficos pueden ser completamente ‘cualquier cosa’. Por ejemplo, sus nodos pueden ser datos XML, texto y muchas otras cosas.
  • En NetworkX, también puede disfrutar de los beneficios de los datos arbitrarios, como una marca de tiempo. Porque aquí, los bordes contienen estos datos arbitrarios.
  • Los desarrolladores han sido muy conscientes del rendimiento y la cobertura. NetworkX está bien probado con un 90% de cobertura de código.

28. PyGame

PyGame es un módulo contenedor para Python. Es un conjunto de funciones y clases de python dedicadas principalmente a escribir videojuegos. Sin embargo, también puede escribir otras aplicaciones multimedia con PyGame.

Estas aplicaciones y juegos son altamente consistentes. PyGame es un proyecto impulsado por la comunidad desde 2000, y para los principiantes, es realmente fácil de aprender.

Características de PyGame

  • PyGame consta de bibliotecas de gráficos de computadora y sonido. Estos elementos están diseñados para funcionar junto con el lenguaje Python.
  • Se presenta con SDL (Simple DirectMedia Layer) , que le permite crear juegos de gráficos en tiempo real evitando mecanismos deficientes.
  • Los juegos y aplicaciones escritos en PyGame son compatibles con todos los sistemas operativos compatibles con SDL. También pueden ejecutarse en androides y tabletas, también.
  • PyGame también admite la manipulación de cámara de píxeles, MIDI , detección de colisión, fuente moderna FreeType, cámara, dibujo, etc.
  • Hay toda una comunidad llamada PyWeek , donde puedes encontrar toneladas de tutoriales de PyGame.

29. TextBlob

TextBlob es una de las bibliotecas de Python NLP más simplificadas, para el procesamiento de datos textuales. Está disponible tanto en Python 2.0 como en Python 3.0.

Mencionamos la palabra «simplificado» porque esta biblioteca de Python de procesamiento de lenguaje natural viene con una API muy simple, que hace el trabajo de diferentes tareas relacionadas con la PNL con total eficiencia. Los principiantes disfrutarán de esta API simple por primera vez, al igual que los profesionales.

Características de TextBlob

  • TextBlob ofrece una tokenización bastante sencilla. La tokenización es el proceso de dividir un párrafo grande en muchas palabras u oraciones.
  • Con TextBlob, es más fácil que nunca convertir las palabras a su forma original como estaban en el diccionario. El proceso se llama lematización.
  • Esta biblioteca le ofrece fácilmente etiquetado de partes de voz (PoS). Sin embargo, esta característica también se nota en otras bibliotecas de PNL.
  • Con TextBlob, mediante el uso de procedimientos simples de pluralización o singularización, puede transformar su texto en simple o plural.
  • Además, puede extraer fácilmente diferentes frases nominales en TextBlob utilizando un simple atributo noun_phrase.
  • TextBlob también le ofrece recuentos de palabras / frases, conversión de mayúsculas y minúsculas, corrección ortográfica, traducción, detección de N-gramos y mucho más.

30. Mahotas

Mahotas es otra biblioteca de procesamiento de imágenes de Python. También se conoce como una biblioteca de visión por computadora. Mahotas ofrece una funcionalidad bastante tradicional para el procesamiento de imágenes.

Es una biblioteca realmente rápida. Y viene con un código bien organizado. De hecho, Mahotas ofrece la menor dependencia a cualquier otra plataforma de terceros.

Características de mahotas

  • Mahotas puede realizar tareas complejas con formas de código más simples. Por ejemplo, hace un buen trabajo en Finding Wally con una pequeña cantidad de código.
  • Esta biblioteca ofrece funciones inteligentes de visión por computadora como computación, detección de puntos, patrones binarios locales y muchos más.
  • La interfaz de Mahotas está escrita en Python. Esta es la razón por la que ofrece un desarrollo rápido y dinámico de sus proyectos.
  • Sin embargo, los algoritmos se ofrecen en C ++. Ofrece más velocidad y, por lo tanto, una implementación sencilla de su comando.
  • Esta biblioteca de Python está desarrollada, teniendo en cuenta la flexibilidad. Es fácilmente compatible con muchos otros entornos de software científico.

Conclusión

Los paquetes y bibliotecas de Python juegan un papel vital en la carrera de un desarrollador. Ya sea para la ciencia de datos o el aprendizaje automático o cualquier otro aspecto del mundo de la programación, estos paquetes y bibliotecas están aquí para cubrirlo.

Sin embargo, además de nuestra lista combinada de paquetes y bibliotecas de Python, también hay muchas otras bibliotecas y paquetes. Puedes encontrar muchos de ellos en PyPI. Esperamos que nuestro artículo te haya sido útil. Hágales saber también a otros y comparta este artículo con su comunidad.

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