ده کتابخانه ی پرکاربرد و عالی برای پایتون در ۲۰۲۲

اقیانوسی از کتابخانه های مختلف برای انجام  کارهای متفاوت در دنیای پایتون ( Python ) وجود دارد و بعنوان برنامه نویس پایتون ، باید بهترین های آنها را بشناسید زیرا در پروژه های مختلف از آنها استفاده خواهید کرد.

برای کمک به شناخت کتابخانه های پایتون در این مقاله ۱۰ کتابخانه ی عالی با زبان پایتون را معرفی کردیم که در ادامه به آنها می پردازیم. ابتدا نام آنها را در لیست زیر قرار دادیم و سپس به توضیح مفصل درباره ی هرکدام از آنها درون این مقاله پرداخته ایم پس اگر به بحث کتابخانه های مفید در زبان پایتون علاقه دارید پیشنهاد میکنیم این مقاله را با دقت کامل تا انتها مطالعه کنید :‌

1. TensorFlow
2. Scikit-Learn
3. Numpy
4. Keras
5. PyTorch
6. LightGBM
7. Eli5
8. SciPy
9. Theano
10. Pandas

 

چند جمله ای درباره ی خود پایتون

پایتون یکی از محبوب ترین و پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی است که جایگزین بسیاری از زبان های برنامه نویسی در صنعت نرم افزاری و دیگر زمینه های برنامه نویسی شده است.

برای محبوبیت زبان پایتون دلایل زیادی هست ولی ما در این مقاله روی غنی بودن پایتون از نظر کتابخانه تمرکز میکنیم و یکی از دلایل مهم محبوبیت پایتون بین توسعه دهندگان را کتابخانه های کاربردی و فراوان میدانیم.

البته بهتر است بصورت خلاصه چند دلیل محبوبیت پایتون را نیز بررسی کنیم که در لیست زیر برای شما نوشته ایم : 

• پایتون دارای مجموعه ی عظیمی از کتابخانه های کمکی است.
• پایتون برای مبتدیان عالی است چون یادگیری آن بسیار آسان و لذت بخش است.
• پایتون از شروع توسعه تا انتشار نهایی و نگهداری پروژه ها هدفش بهره وری بالا است.
• پایتون زبانی پورتابل ( قابل حمل ) است.
• پایتون سینتکس ساده تری نسبت به دیگر زبان های برنامه نویسی مثل Java و C++ و ... دارد.

دلایل بالا مخصوص دلیل ساده بودن پایتون باعث شده که بسیاری از توسعه دهندگان کتابخانه های خود را برای این زبان بسازند و به همین علت کتابخانه های بسیار زیادی برای این زبان بوجود آمده است.

بعد از خواندن چند جمله ی مفید و چند لیل برای محبوبیت زبان پایتون الان وقت آن رسیده است که ده کتابخانه ی پراستفاده را معرفی کنیم.

۱- کتابخانه ی TensorFlow چیست و چه کاربردی دارد؟

اگر با زبان پایتون در حوزه ی ماشین لرنینگ فعالیت کرده باشید حتما نام کتابخانه ی متن باز و معروف TensorFlow را شنیده اید.

این کتابخانه توسط شرکت گوگل و با همکاری Brain Team ساخته شده و TensorFlow تقریباً بخشی از هر برنامه ی Google برای بحث ماشین لرنینگ است.

TensorFlow بعنوان یک کتابخانه محاسباتی پایتون برای نوشتن الگوریتم‌هایی که شامل تعداد زیادی عملیات تانسور است، بخوبی کار می‌کند، زیرا شبکه‌های عصبی را می‌توان به راحتی ، به صورت نمودارهای محاسباتی بیان کرد و می‌توان آن‌ها را با استفاده از TensorFlow به عنوان یک سری عملیات روی تانسور پیاده‌سازی کرد.

کاربرد TensorFlow چیست ؟

ما بصورت روزانه از TensorFlow استفاده می کنیم اما به طور غیرمستقیم ، با برنامه هایی مانند جستجوی صوتی گوگل یا Google Photos ، اینها گوشه ای از کاربردهای TensorFlow هستند.تمام کتابخانه های ایجاد شده در TensorFlow به زبان های C و C++ نوشته شده اند. با این حال، دارای یک front-end پیچیده برای پایتون است. کد پایتون نوشته شده کامپایل می شود و سپس بر روی موتور اجرای توزیع شده TensorFlow که با استفاده از C و C++ ساخته شده است اجرا می شود.

تعداد کاربرد های TensorFlow به معنای واقعی کلمه نامحدود است و این زیبایی تنسورفلو است.

 

ویژگی های TensorFlow چیست ؟ 

کتابخانه ی TensorFlow برای سرعت بالا بهینه شده است، از تکنیک هایی مانند XLA برای عملیات جبر خطی سریع استفاده می کند. در ادامه ی مقاله برخی از ویژگی های خوب تنسورفلو را بررسی میکنیم.

۱- پاسخگویی بالا : با TensorFlow، می‌توانیم به راحتی تک تک قسمت‌های یا همه ی قسمت های نمودار را متصور سازی کنیم درحالیکه  در حین استفاده از Numpy یا SciKit نمیتوانیم چنین کاری کنیم.

۲- منعطف : یکی از ویژگی های بسیار مهم Tensorflow انعطاف پذیری آن است به این معنی که ماژولار است و شما میتوانید قسمت هایی از آن که مورد نیاز است را مستقل کنید.

۳- قابل آموزش دادن راحت : تنسورفلو به راحتی بر روی CPU و همچنین GPU برای محاسبات توزیع شده قابل آموزش است.

۴- آموزش شبکه عصبی موازی : TensorFlow پایپ لاین  ارائه می دهد به این معنا که می توانید چندین شبکه عصبی و چندین پردازنده گرافیکی را آموزش دهید که این امکان، مدل ها را در سیستم های با مقیاس بزرگ بسیار کارآمد می کند.

۵- جامعه بزرگ : از آنجایی که توسعه دهنده ی این کتابخانه شرکت گوگل است از نظر بزرگی جامعه و پشتیبانی خوب نیازی به تعریف نیست و همه چیز مشخص است.

۶- متن باز بودن : بهترین چیز درباره ی متن باز بودن این کتابخانه است و هرکس میتواند در اینترنت آنرا پیدا کند و روی آن کار کند.

 

۲- کتابخانه ی Scikit-Learn چیست و چه کاربردی دارد؟

کتابخانه ی Scikit-Learn یک کتابخانه ی پایتونی میباشد که به کتابخانه های NumPy و SciPy مرتبط است ، این کتابخانه بعنوان یکی از بهترین کتابخانه ها برای کار با داده های پیچیده ( complex data ) مورد استفاده قرار میگیرد.

این کتابخانه بصورت عمده برای ماشین لرنینگ با پایتون مورد استفاده قرار میگیرد ،  این کتابخانه دارای ویژگی روش اعتبار سنجی متقابل ( Cross-validation ) میباشد که اجازه میدهد بیش از یک متریک استفاده شود. همچنین این کتابخانه رگرسیون لجستیک و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه را ارائه میدهد.

 

کاربرد کتابخانه ی Scikit-Leran چیست ؟

این کتابخانه دارای تعداد زیادی الگوریتم برای ماشین لرنینگ ( machine learning )و داده کاوی ( data mining ) است همچون : reducing dimensionality, classification, regression, clustering و  model selection

 

ویژگی های کتابخانه ی Scikit-Leran چیست؟

۱- ویژگی Cross-validation 

۲- الگوریتم های یادگیری نظارت نشده ( Unsupervised learning algorithms )

۳- استخراج داده ها ( برای مثال استخراج بخشی از تصویر یا یک متن )

 

۳ - کتابخانه ی Numpy چیست و چه کاربردی دارد؟

کتابخانه ی Numpy بعنوان محبوب ترین کتابخانه ی ماشین لرنینگ برای زبان پایتون شناخته میشود. خود کتابخانه TensorFlow و کتابخانه های دیگر از Numpy به صورت داخلی برای انجام برخی عملیات روی Tensor استفاده می کنند. array interface بهترین و مهمترین بخش Numpy است.

 

کاربرد کتابخانه ی Numpy چیست ؟

کتابخانه ی Numpy را می توان برای درک تصاویر، امواج صوتی و دیگر داده های خام باینری به عنوان آرایه ای از اعداد واقعی در ابعاد N استفاده کرد. برای استفاده از نامپای ( Numpy ) در ماشین لرنینگ ، ابتدا باید به استفاده از کتابخانه ی Numpy مسلط شوید.

 

ویژگی های کتابخانه ی Numpy چیست ؟

1. تعاملی: کتابخانه ی Numpy بسیار تعاملی و برای استفاده آسان میباشد.
2. ریاضیات: پیاده سازی های پیچیده ریاضیاتی توسط کتابخانه ی نامپای ( Numpy ) بسیار ساده تر است.
3. شهودی:  درک نامپای آسان است و کدنویسی را آسان میکند.
4. محبوبیت زیاد : به طور گسترده استفاده می شود به همین علت در حوزه ی اوپن سورس طرفداران زیادی دارد.

 

۴- کتابخانه ی Keras چیست و چه کاربردی دارد ؟

کتابخانه ی Keras یکی از جالب ترین کتابخانه های پایتون در زمینه ی ماشین لرنینگ است و مکانیزم آسانتری را برای بیان شبکه های عصبی فراهم میکند.

همچنین کتابخانه ی ‌Keras ابزارهای مفیدی برای کامپایل مدل ها ، پردازش دیتاست ها ، مصور سازی نمودار ها و دیگر موارد مشابه ارائه میدهد.

کتابخانه ی ‌Keras در باطن از Theano یا TensorFlow استفاده میکند و در بسیاری از شبکه های عصبی مثل CNTK قابل استفاده است.

کتابخانه ی Keras نسبت به دیگر کتابخانه ی ماشین لرنینگ ، اندکی کُند است و آن هم به دلیل این است که ابتدا با استفاده از زیرساخت های back-end یک نمودار محاسباتی ایجاد می کند و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می کند ،‌ تمامی مدل های Keras قابل حمل ( portable ) هستند.

 

کاربرد کتابخانه ی Keras پایتون چیست ؟

این کتابخانه در بحث یادگیری عمیق ( deep learning ) به وفور استفاده میشود و شما روزانه از آن بصورت غیر مستقیم در سرویس های  Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square استفاده میکنید.این کتابخانه به ویژه در میان استارتاپ هایی که دیپ لرنینگ را در هسته سرویس های خود قرار می دهند بسیار محبوب است.

کتابخانه ی Keras شامل پیاده سازی های مختلفی برای بلاک های رایج در شبکه های عصبی مثل لایه ها ، آبجکت ها ، Activation function ، بهینه سازی ها و مجموعه ای از ابزارها برای کار با داده های تصویری و متنی است.

به علاوه، بسیاری از مجموعه داده های از پیش پردازش شده و مدل های از پیش آموزش دیده مانند MNIST، VGG، Inception، SqueezeNet، ResNet و غیره را ارائه می دهد.

در بین محققان در زمینه ی deep learning کتابخانه ی keras در رتبه ی دوم است همچنین توسط بخش های تحقیقاتی شرکت های بزرگی مثل CERN و NASA استفاده میشود.

 

ویژگی های کتابخانه ی Keras چیست ؟

• هم بر روی CPU و هم بر روی GPU به راحتی اجرا می شود.
• Keras تقریباً از تمام مدل‌های یک شبکه عصبی پشتیبانی می‌کند - fully connected, convolutional, pooling, recurrent, embedding و غیره.
  علاوه بر این، این مدل‌ها می‌توانند برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر ترکیب شوند.
• Keras ماژولار است  و به همین علت بسیار رسا، منعطف و برای تحقیقات مدرن و نوآورانه مناسب است.
• Keras یک چارچوب کاملاً مبتنی بر Python است که debug و کاوش را آسان می کند.

 

۵- کتابخانه ی  PyTorch چیست و چه کاربردی دارد ؟

کتابخانه ی  پایتورچ ( PyTorch ) بزرگترین کتابخانه ماشین لرنینگ در پایتون است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا محاسبات تانسور را با شتاب و سرعت GPU انجام دهند، نمودارهای محاسباتی پویا ایجاد کنند و گرادیان ها را به صورت خودکار محاسبه کنند.

این کتابخانه ی ماشین لرنینگ مبتنی بر Torch است که یک کتابخانه  اوپن سورس برای ماشین لرنینگ در زبان C با کمی استفاده از زبان Lua است.

 

کاربرد کتابخانه ی PyTorch پایتون چیست ؟

کتابخانه ی PyTorch در درجه اول برای برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. این کتابخانه در اصل توسط فیسبوک برای تحقیقات هوش مصنوعی و سپس توسط برنامه ی Pyro شرکت اوبر برای برنامه نویسی احتمالی ساخته شده است.

PyTorch از جهات مختلف از TensorFlow بهتر عمل می کند و در روزهای اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است.

 

ویژگی های کتابخانه ی PyTorch چیست ؟

1. Hybrid Front-End
2. Distributed Training
3. Python First
4. Libraries And Tools

 

۶- کتابخانه ی  LightGBM چیست و چه کاربردی دارد ؟

الگوریتم Gradient Boosting یکی از بهترین و محبوب ترین الگوریتم های ماشین لرنینگ در پایتون است که به توسعه دهندگان کمک میکند تا الگوریتم‌های جدید یا بعبارتی دیگر درخت های تصمیم ، با استفاده از مدل‌های ابتدایی بازتعریف شده بسازند ، از این رو کتابخانه های خاصی برای اجرای سریع و کارآمد این الگوریتم وجود دارد.

این کتابخانه ها LightGBM، XGBoost و CatBoost هستند و همه این کتابخانه ها رقیبی هستند که برای حل یک مشکل مشترک کمک می کنند و می توانند تقریباً به روشی مشابه از آنها استفاده کنند.

 

کاربرد کتابخانه ی LightGBM پایتون چیست ؟

کتابخانه ی LightGBM به پیاده‌سازی‌های با مقیاس بالا ( highly scalable )، بهینه‌شده ( optimized ) و پیاده سازی سریع تقویت گردین ( Gradient boosting ) کمک میکند که باعث محبوبیت آن در بین توسعه‌دهندگان ماشین لرنینگ شده است.توسعه دهندگان full stack ماشین لرنینگ با استفاده از این الگوریتم ها برنده مسابقات ماشین لرنینگ شدند.

 

ویژگی های کتابخانه ی LightGBM چیست ؟

• محاسبات بسیار سریع که کارایی بهره وری بالا را تضمین می کند.
• بصری است، از این رو آن را کاربر پسندتر می کند.
• آموزش سریعتر از بسیاری دیگر از کتابخانه های دیپ لرنینگ.
• هنگامی که مقادیر NaN و سایر مقادیر متعارف را در نظر می گیرید، خطا صادر نمیکند.

 

۷- کتابخانه ی  Eli5 چیست و چه کاربردی دارد ؟

اغلب نتایج پیش‌بینی‌های ( Prediction ) مدل های ماشین لرنینگ دقیق نیستند و کتابخانه ی ماشین لرنینگ به نام Eli5 برای پایتون ساخته شده که به این چالش کمک بکند. کتابخانه ی Eli5 ترکیبی از تجسم و دیباگ کردن تمام مدل های ماشین لرنینگ و ردیابی تمام مراحل کار یک الگوریتم است.

 

کاربرد کتابخانه ی Eli5 پایتون چیست ؟

در اپلیکیشن های ریاضی که نیاز به محاسبات زیادی در مدت زمان کوتاه دارند مفید است.کتابخانه ی Eli5 در جایی که وابستگی هایی با سایر بسته های پایتون وجود دارد، نقش حیاتی ایفا می کند. همچنین این کتابخانه در اپلیکیشن های قدیمی و پیاده سازی متدولوژی های جدیدتر در زمینه های مختلف نیز کاربرد دارد.

 

ویژگی های کتابخانه ی Eli5 چیست ؟

کتابخانه ی Eli5 از کتابخانه های دیگر XGBoost، lightning، scikit-learn و sklearn-crfsuite پشتیبانی می کند و  فرآیند debug دسته‌های ماشین لرنینگ و تصور سازی پیش‌بینی‌ها را ساده می‌کند.

 

۸- کتابخانه ی  SciPy چیست و چه کاربردی دارد ؟

 

 

 

یکی دیگر از کتابخانه های ماشین لرنینگ ( machine learning ) در زبان پایتون کتابخانه ی SciPy است که توسط توسعه دهندگان و برنامه نویسان این حوزه مورد استفاده قرار میگیرد.با این حال، شما باید تفاوت بین کتابخانه SciPy ( SciPy library ) و پشته SciPy ( SciPy stack ) را بدانید.

کتابخانه SciPy شامل ماژول هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و آمار است.

 

کاربرد کتابخانه ی SciPy پایتون چیست ؟

کتابخانه ی SciPy از NumPy برای حل توابع ریاضی استفاده می کند ، SciPy از آرایه‌های NumPy به عنوان پایه ی ساختار داده‌ها استفاده می‌کند و ماژول‌هایی را برای کارهای مختلف که معمولاً در برنامه‌نویسی علمی مورد استفاده قرار می‌گیرند ارائه می‌کند.

کارهایی  از جمله جبر خطی، انتگرال ، حل معادلات دیفرانسیل معمولی و پردازش سیگنال به راحتی توسط SciPy اجرا می شوند.

 

ویژگی های کتابخانه ی SciPy چیست ؟

• ویژگی اصلی کتابخانه SciPy این است که با استفاده از NumPy توسعه یافته است و آرایه آن بیشترین استفاده را از NumPy می کند.
• SciPy تمام کارهای عادی عددی کارآمد مانند بهینه‌سازی، انتگرال عددی و بسیاری موارد دیگر را با استفاده از زیر ماژول‌های خاص خود فراهم می‌کند.
• برای تمام عملکردها و همه ی ماژول های SciPy مستندات بخوبی موجود است.

 

۹- کتابخانه ی  Theano چیست و چه کاربردی دارد ؟

 

 

کتابخانه ی Theano یک فریمورک محاسباتی ، کتابخانه ماشین لرنینگ در پایتون برای محاسبه آرایه های چند بعدی است. کتابخانه ی Theano مشابه کتابخانه ی  TensorFlow است که در بالا درباره ی آن صحبت کردیم اما به اندازه TensorFlow کارآمد نیست. 

علاوه بر این، Theano همچنین می تواند در محیط های توزیع شده یا موازی دقیقاً مشابه TensorFlow استفاده شود.

 

کاربرد کتابخانه ی Theano پایتون چیست ؟

کتابخانه ی Theano یکی از اولین کتابخانه های ساخته شده برای پایتون ( درسال ۲۰۰۷ )  است که بصورت عمده ای در ماشین لرنینگ ( machine learning  ) و دیپ لرنینگ ( Deep Learning  ) استفاده میشود و برای الگوریتم های شبکه عصبی بزرگ و پیچیده مناسب است.

کتابخانه Theano امروزه نقطه قوت پروژه های شبکه عصبی  است و محبوبیت Theano با گذشت زمان در حال افزایش است.

 

ویژگی های کتابخانه ی Theano چیست ؟

1. ادغام نزدیک با NumPy
2. استفاده شفاف از GPU
3. تمایز نمادین کارآمد
4. بهینه سازی سرعت و پایداری
5. تولید کد دینامیک C
6. بخش unit-testing وسیع و self-verification

 

۱۰- کتابخانه ی  Pandas چیست و چه کاربردی دارد ؟

کتابخانه ی Pandas یک کتابخانه ماشین لرنینگ ( machine learning  ) در پایتون است که ساختارهای داده‌ هایی برای ابزارهای آنالیز  و تجزیه تحلیل در سطح بالا و طیف گسترده‌ای  فراهم می‌کند.

یکی از ویژگی های عالی Pandas ، امکان ترجمه ی عملیات پیچیده با داده ها ، توسط یک یا دو دستور است.

کتابخانه ی پانداس متودهای داخلی زیادی برای گروه‌بندی، ترکیب داده‌ها و فیلتر کردن، و همچنین عملکرد time-series دارد.

 

کاربرد کتابخانه ی Pandas پایتون چیست ؟

وقتی صحبت از Pandas می شود، تجزیه و تحلیل داده ها ( Data Analysis ) در میان دیگر کاربردهای آن برجسته میشود. اما Pandas هنگامی که با کتابخانه ها و ابزارهای دیگر ادغام می شوند عملکرد بالا و انعطاف پذیری پیدا میکند.پانداس ( Pandas) مخصوص افرادی است که به علم داده ها علاقه دارند یا شغل اصلی آنهاست.

 

ویژگی های کتابخانه ی Pandas چیست ؟

کتابخانه ی پانداس ( Pandas ) مطمئن می شود که کل فرآیند کار بر روی داده ها آسان تر شود. پشتیبانی از عملیاتی مانند Re-indexing, Iteration, Sorting, Aggregations, Concatenations و Visualizations  از جمله ویژگی هایی هست که پانداس دارد.