در دنیای برنامهنویسی پایتون، کتابخانهها نقش بسیار مهمی در تسریع و بهبود فرآیند توسعه ایفا میکنند. پایتون با دارا بودن یک اکوسیستم گسترده از کتابخانههای تخصصی، به یکی از محبوبترین زبانهای برنامهنویسی برای توسعهدهندگان تبدیل شده است. در این مقاله سعی داریم به معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون بپردازیم و شما را با برترین و پرکاربردترین کتابخانههای این زبان آشنا کنیم.
از ابزارهای قدرتمند برای تحلیل دادهها و یادگیری ماشین تا کتابخانههای تخصصی برای توسعه وب و پردازش متن، این لیست میتواند به شما در انتخاب ابزارهای مناسب برای پروژههایتان کمک کند. با مطالعه این مقاله، شما با کاربردها و ویژگیهای کلیدی هر یک از این کتابخانهها آشنا خواهید شد و میتوانید بهترین انتخابها را برای پروژههای خود داشته باشید. این مقدمه به گونهای طراحی شده است تا بهینهسازی برای موتورهای جستجو (SEO) را در نظر بگیرد و به شما کمک کند تا به سرعت به اطلاعات مورد نیازتان دسترسی پیدا کنید.
با ما همراه باشید تا با “معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون”، گامهای موثری در توسعه مهارتهای برنامهنویسی خود بردارید.
یادگیری ماشینی به نقطه عطفی در زمینههای مختلف از جمله مراقبتهای بهداشتی، امور مالی و فراتر از آن تبدیل شده است. Python که به دلیل سادگی و وفور کتابخانههایش شناخته میشود و به عنوان زبان اصلی برای علاقهمندان به یادگیری ماشین ظهور کرده استT دلیلی بر آن شد تا ما با معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون در خدمت شما عزیزان باشیم. هر کتابخانه دارای ویژگیها و کاربردهای منحصر به فرد خود است که آنها را برای هر کسی که با دادهها و مدلهای مختلف کار میکند، ضروری میکند.
کتابخانه NumPy یکی از کتابخانههای بنیادی و حیاتی در اکوسیستم پایتون است که برای انجام محاسبات علمی و عددی طراحی شده است. این کتابخانه اصلیترین ابزار برای کار با آرایههای چندبعدی (ndarray) و ماتریسها به شمار میرود و عملکردی بسیار بهینه و سریع در عملیات ریاضی، جبر خطی، تبدیل فوریه، و دیگر محاسبات عددی فراهم میکند. NumPy همچنین به دلیل قابلیتهای پردازش برداری و توانایی انجام عملیات به صورت دستهای بر روی دادهها، پایهای برای بسیاری از کتابخانههای دیگر مانند Pandas، SciPy، و TensorFlow محسوب میشود.
یکی از ویژگیهای مهم NumPy، امکان ادغام آن با زبانهای برنامهنویسی دیگر و استفاده از کتابخانههای نوشته شده به زبان C برای بهبود عملکرد است. به طور کلی، NumPy یک ابزار اساسی برای تحلیل دادههای عددی و توسعه مدلهای علمی در پایتون است.
• ارائه توابع سریع و از پیش کامپایل شده برای روالهای عددی.
• فعال کردن پردازش جهتگیری شده به آرایه برای کارایی بهتر.
• پشتیبانی از رویکرد شیءگرا برای دستکاری داده ها.
• محاسبات فشرده و سریعتر با بردار سازی.
• به طور گسترده در تجزیه و تحلیل دادهها به دلیل تواناییهای عددی آن استفاده میشود.
• آرایههای قدرتمند N بعدی را برای ذخیره سازی دادههای ساختاریافته ایجاد میکند.
• کتابخانه NumPy پایه و اساس سایر کتابخانهها مانند SciPy و scikit-learn را تشکیل میدهد.
•NumPy میتواند به عنوان جایگزینی برای MATLAB در صورت استفاده با SciPy و Matplotlib استفاده شود.
کتابخانه Pandas یک کتابخانه قدرتمند و پرکاربرد در پایتون است که برای کار با دادههای ساختیافته و نیمهساختیافته طراحی شده است. این کتابخانه ابزارهایی را برای مدیریت و تحلیل دادهها فراهم میکند که به طور خاص برای کار با دادههای جدولی شبیه به اکسل یا SQL بسیار مفید است. دو ساختار داده اصلی در Pandas، DataFrame و Series هستند که امکان دستکاری، فیلتر کردن، تجمیع و تغییر شکل دادهها را با دستورات ساده و شهودی فراهم میکنند.
Pandas بهویژه برای کار با دادههای بزرگ، پاکسازی دادهها، و آمادهسازی آنها برای تحلیلهای آماری و مدلسازی بسیار مؤثر است. این کتابخانه همچنین امکاناتی برای وارد کردن و صادر کردن دادهها از و به فرمتهای مختلف مانند CSV، Excel و پایگاههای داده را فراهم میکند. به دلیل کارایی و انعطافپذیری بالا، Pandas یکی از ابزارهای اصلی تحلیلگران داده و دانشمندان داده است.
• ابزارهای دستکاری داده برای تمیز کردن و تبدیل دادهها.
• قابلیتهای سری زمانی برای مدیریت دادههای مربوط به زمان.
• قابلیتهای هم ترازی داده برای ادغام مجموعه دادهها.
• کاوش و پاکسازی دادهها، به ویژه با دادههای جدولی.
• تجزیه و تحلیل و تجسم دادههای جدولی.
• تجزیه و تحلیل دادههای سری زمانی برای پیش بینی و تجزیه و تحلیل روند.
• پیش پردازش دادهها برای یادگیری ماشین.
Scikit-Learn یک کتابخانه متنباز و برجسته در پایتون برای یادگیری ماشین است که ابزارهای گستردهای برای مدلسازی و تحلیل دادهها ارائه میدهد. این کتابخانه بر پایه کتابخانههای NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده و از الگوریتمهای مختلفی برای طبقهبندی، رگرسیون، خوشهبندی، کاهش ابعاد و پردازش دادهها پشتیبانی میکند. Scikit-Learn با واسط کاربری ساده و مستندات جامع، به کاربران اجازه میدهد تا به سرعت مدلهای یادگیری ماشین را ایجاد و ارزیابی کنند.
از جمله ویژگیهای برجسته آن میتوان به روشهای ارزیابی مدل، جستجوی شبکهای برای بهینهسازی هایپرپارامترها و پشتیبانی از مجموعه دادههای استاندارد اشاره کرد. این کتابخانه به دلیل سادگی، کارایی و انعطافپذیری بالا، در میان پژوهشگران، تحلیلگران داده و توسعهدهندگان بهطور گستردهای مورد استفاده قرار میگیرد و بهعنوان یکی از ابزارهای اصلی در پروژههای یادگیری ماشین شناخته میشود.
• ابزارهای ساده و کارآمد برای تجزیه و تحلیل و مدل سازی داده.
• رابط برنامه نویسی سازگار برای توسعه آسان مدل.
• الگوریتمهای یادگیری ماشین مختلف برای وظایف مختلف.
• انتخاب و ارزیابی مدل برای بهینه سازی عملکرد.
• وظایف طبقه بندی و دستهبندی در یادگیری نظارت شده.
• کاهش بعد برای یادگیری غیر نظارت شده.
• انتخاب مدل و بهینه سازی پارامتر برای بهینه سازی عملکرد مدل.
• ارزیابی و مقایسه مدلها برای انتخاب بهترین مدل برای کار شما.
کتابخانه Matplotlib یکی از کتابخانههای پایهای و پراستفاده برای تجسم دادهها در پایتون است که به کاربران امکان میدهد انواع نمودارها و گرافها را با انعطافپذیری بالا ایجاد کنند. این کتابخانه بهویژه برای کارهای علمی و مهندسی بسیار مفید است و به کاربران اجازه میدهد تا نمودارهای خطی، نمودارهای پراکندگی، هیستوگرامها، نمودارهای میلهای و بسیاری از انواع دیگر نمودارها را با کنترل کامل بر روی جزئیات گرافیکی رسم کنند.
Matplotlib با فراهم کردن واسطهای ساده و قابل سفارشیسازی، این امکان را میدهد که گرافها به راحتی ذخیره و در گزارشها یا مقالات علمی استفاده شوند. اگرچه Matplotlib یک کتابخانه پایهای است و بسیاری از کتابخانههای دیگر مانند Seaborn و Pandas از آن به عنوان پایه استفاده میکنند، اما به تنهایی نیز قدرت زیادی در تجسم دادهها دارد و ابزار اصلی بسیاری از تحلیلگران و پژوهشگران در پایتون است.
• کتابخانه جامع برای انواع مختلف نمودارها.
• سبکها و تمهای نمودار قابل تنظیم.
• کیفیت بالای انتشار دادهها برای گزارشها
• ادغام با Jupyter Notebooks برای چاپ
• تجسم دادهها برای تجزیه و تحلیل اکتشافی دادهها.
• ایجاد نمودار و نمودار برای ارائهها و گزارشها.
• ایجاد تجسمهای تعاملی برای برنامههای وب.
• ردیابی دادهها برای تحقیقات علمیو ارتباطات دادهها.
Seaborn یک کتابخانه قدرتمند و محبوب برای تجسم دادهها در پایتون است که بر پایه Matplotlib ساخته شده است. این کتابخانه بهویژه برای ایجاد نمودارهای آماری زیبا و پیچیده طراحی شده و به کاربران کمک میکند تا به سادگی و با استفاده از توابع سطح بالا، دادههای خود را تجسم کنند. Seaborn بهطور خودکار تنظیمات گرافیکی پیشرفتهای مانند پالتهای رنگی جذاب، نمایش توزیعها و روابط بین متغیرها را فراهم میکند.
این کتابخانه امکاناتی همچون رسم نمودارهای جعبهای، نمودارهای پراکندگی همراه با برازش خطی، نمودارهای توزیعمحور و ماتریسهای همبستگی را به سادگی ارائه میدهد. Seaborn برای تحلیل دادههای آماری و کشف الگوهای پیچیده در دادهها بسیار مفید است و به طور گسترده در پژوهشهای علمی و تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میشود.
• رابط سطح بالا برای ایجاد نمودارهای آماری زیبا.
• تمها و پالتهای رنگی یکپارچه برای سفارشی سازی آسان.
• توابعی برای تجسم مدلهای رگرسیون خطی.
• یکپارچه سازی کامل با ساختارهای داده Pandas
• تجسم دادههای زیبا برای کاوش و ارائه دادهها.
• تجسم روابط و الگوها در دادهها.
• ارائه نتایج آماری به روشی جذاب.
• ایجاد نمودارها و نمودارهای آموزنده و بصری دلپذیر.
تا اینجای کار با پنج مورد از معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون آشنا شدیم که هر کدام نقشی کلیدی در توسعه و پیادهسازی پروژههای مختلف دارند. امیدواریم که این توضیحات برای شما مفید و آموزنده بوده باشد و توانسته باشید دیدگاه بهتری نسبت به ابزارهای قدرتمندی که در اکوسیستم پایتون در اختیار دارید، پیدا کنید. این کتابخانهها میتوانند به شما در تسریع فرآیند توسعه و بهبود کیفیت پروژهها کمک کنند.
حالا که با این ابزارهای مهم آشنا شدهاید، وقت آن است که به سراغ کتابخانههای بعدی برویم و با ادامه معرفی، به شما کمک کنیم تا درک کاملتری از تواناییهای گسترده پایتون داشته باشید و بتوانید در پروژههای پایتونی خود بهرهوری بیشتری داشته باشید.
کتابخانه TensorFlow یک کتابخانه متنباز یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که توسط تیم Google Brain توسعه داده شده و به عنوان یکی از پرکاربردترین و قدرتمندترین ابزارها در این حوزه شناخته میشود. این کتابخانه به کاربران امکان میدهد تا مدلهای پیچیده یادگیری ماشین و شبکههای عصبی را طراحی، آموزش و پیادهسازی کنند. TensorFlow از محاسبات تنسور (ساختار دادهای چندبعدی) برای انجام عملیات ریاضی و بهینهسازی استفاده میکند و به طور ویژه برای کار بر روی پردازندههای گرافیکی (GPU) و حتی واحدهای پردازشی تخصصی (TPU) طراحی شده است.
از مزایای مهم TensorFlow، انعطافپذیری بالای آن در تعریف و اجرای نمودارهای محاسباتی است که به پژوهشگران و مهندسان امکان میدهد تا مدلهای خود را به دقت و بهینهسازی بالا پیادهسازی کنند. TensorFlow نه تنها برای کارهای تحقیقاتی، بلکه برای کاربردهای صنعتی و تولیدی نیز به کار میرود و در پروژههایی مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و غیره به کار گرفته میشود. جامعه کاربری بزرگ و مستندات جامع، همراه با ابزارها و کتابخانههای جانبی مانند TensorFlow Lite برای دستگاههای موبایل و TensorFlow.js برای کاربردهای وب، از دیگر عواملی هستند که این کتابخانه را به یک انتخاب محبوب در دنیای یادگیری ماشین تبدیل کردهاند.
• فریمورک یادگیری عمیق با کاربردهای متنوع.
• رابطهای برنامه نویسی سطح بالا مانند Keras برای توسعه سریع مدل.
• TensorBoard برای تجسم شبکههای عصبی.
• پشتیبانی از محاسبات برای وظایف در مقیاس بزرگ
• شبکههای عصبی عمیق برای تشخیص تصویر و تشخیص اشیا.
• مدلهای پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل متن.
• پیش بینی سری زمانی با استفاده از شبکههای عصبی بازگشتی.
• ایجاد مدلهای یادگیری عمیق سفارشی برای وظایف خاص.
Keras یک کتابخانه متنباز و سطح بالا برای یادگیری عمیق است که امکان طراحی و پیادهسازی شبکههای عصبی را با استفاده از یک رابط کاربری ساده و انعطافپذیر فراهم میکند. این کتابخانه ابتدا به عنوان یک واسط برای دیگر کتابخانههای یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Theano طراحی شد، اما بعدها به یک بخش جداییناپذیر از TensorFlow تبدیل شد. Keras به خاطر سادگی و قابلیت استفاده آسان، به کاربران اجازه میدهد تا با کمترین کدنویسی مدلهای پیچیده یادگیری عمیق را ایجاد و آموزش دهند.
این کتابخانه از شبکههای مختلف مانند شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) و شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) پشتیبانی میکند و برای انجام کارهای مختلف از جمله طبقهبندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیشبینی سریهای زمانی به کار میرود. جامعه کاربری گسترده، مستندات کامل و پشتیبانی از GPU از دیگر ویژگیهای بارز Keras هستند که آن را به ابزاری محبوب در میان پژوهشگران و توسعهدهندگان تبدیل کرده است.
• رابط کاربری بصری و سطح بالا برای شبکههای عصبی.
• مدلهای پیش آموزش دیده گسترده برای برنامههای مختلف.
• پشتیبانی از آموزش چند گرافیکه برای محاسبات سریعتر.
• یکپارچه سازی آسان با TensorFlow و سایر فریمورکهای یادگیری عمیق.
• نمونه سازی سریع مدلهای یادگیری عمیق برای آزمایش.
• انتقال یادگیری با مدلهای پیش آموزش دیده برای نتایج سریع.
• ساخت شبکههای عصبی پیچیده با سهولت و کارایی.
• توسعه معماریهای یادگیری عمیق سفارشی متناسب با وظایف خاص.
PyTorch یک کتابخانه متنباز یادگیری عمیق است که توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده و برای ساخت و آموزش شبکههای عصبی مصنوعی به کار میرود. این کتابخانه به خاطر رابط کاربری ساده و شهودیاش مورد توجه قرار گرفته است و به کاربران امکان میدهد تا به راحتی مدلهای پیچیده یادگیری عمیق را طراحی و پیادهسازی کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته PyTorch، پشتیبانی از “محاسبات پویا” است که به کاربران اجازه میدهد تا به صورت انعطافپذیرتر و کارآمدتر مدلهای خود را تغییر و آزمایش کنند. PyTorch با بهرهگیری از تنسورهای چندبعدی و قابلیتهای پیشرفتهای مانند CUDA برای پردازش موازی روی GPU، به ویژه در پروژههای پژوهشی و صنعتی بسیار محبوب شده است. این کتابخانه همچنین دارای جامعهای فعال است که به توسعه مداوم آن کمک میکند و ابزارهای مختلفی را برای تسهیل فرآیندهای یادگیری عمیق ارائه میدهد.
• نمودارهای محاسباتی پویا برای طراحی مدلهای انعطاف پذیر.
• تنسورها برای محاسبات عددی و محاسبات گرادیان.
• ماژول شبکه عصبی برای ایجاد مدلهای یادگیری عمیق.
• پشتیبانی قوی از گرافیک برای آموزش سریعتر.
• به طور گسترده در زمینههای دانشگاهی و تحقیقاتی برای پروژههای یادگیری عمیق استفاده میشود.
• اجرای وظایف پردازش زبان طبیعی کامپیوتر.
• آموزش مدلهای یادگیری عمیق سفارشی با معماریهای انعطاف پذیر.
• حل مسائل پیچیده یادگیری ماشین با محاسبات کارآمد.
XGBoost، که مخفف “eXtreme Gradient Boosting” است، یک کتابخانه محبوب و قدرتمند در زمینه یادگیری ماشین است که برای بهینهسازی مسائل طبقهبندی، رگرسیون و رتبهبندی استفاده میشود. این الگوریتم مبتنی بر درخت تصمیمگیری است و از تکنیک تقویت گرادیان استفاده میکند که به طور مداوم مدلها را بهبود میبخشد تا به پیشبینیهای دقیقتر برسد. XGBoost به خاطر سرعت بالا، کارایی و دقت عالیاش شناخته شده است و از ویژگیهایی مانند مقابله با بیشبرازش، پشتیبانی از دادههای بزرگ و توزیعپذیری برخوردار است. این کتابخانه در مسابقات دادهکاوی متعدد به عنوان ابزار برتر شناخته شده و توسط پژوهشگران و صنعتگران در سراسر جهان برای حل چالشهای پیچیده استفاده میشود.
• فریمورک تقویت گرادیان برای یادگیری مجموعهای.
• دقت پیشبینی بالا برای وظایف مختلف یادگیری ماشین.
• سرعت و کارایی در آموزش و پیشبینی مدل.
• مدیریت کارآمد دادههای گمشده در مجموعه دادهها.
• مدلسازی پیشبینیکننده برای دادههای ساختاریافته با دقت بالا.
• وظایف طبقهبندی و رگرسیون دودویی در یادگیری ماشین.
• سیستمهای رتبهبندی و پیشنهاد برای محتوای شخصیسازیشده.
• به طور گسترده در مسابقات Kaggle و پروژههای علم داده در دنیای واقعی استفاده میشود.
LightGBM یک کتابخانه متنباز و کارآمد برای یادگیری ماشین است که توسط شرکت مایکروسافت توسعه داده شده و بهویژه برای مسائل طبقهبندی، رگرسیون و رتبهبندی استفاده میشود. این کتابخانه بر پایه الگوریتم گرادیان بوستینگ درخت تصمیم (Gradient Boosting Decision Tree یا GBDT) ساخته شده و به دلیل سرعت بالا و کارایی بهینهاش در پردازش مجموعههای داده بزرگ و پیچیده شناخته میشود.
LightGBM از تکنیکهای پیشرفتهای مانند “leaf-wise growth” استفاده میکند که به آن امکان میدهد مدلهای دقیقتری با سرعت آموزش سریعتر نسبت به بسیاری از پیادهسازیهای دیگر مانند XGBoost ایجاد کند. این کتابخانه همچنین به خوبی با دادههای دستهای و پراکنده کار میکند و به دلیل استفاده بهینه از حافظه، برای کاربردهای تولیدی و پروژههای بزرگ دادهای بسیار مناسب است. LightGBM به طور گستردهای توسط مهندسان داده و دانشمندان داده در صنایع مختلف برای حل مسائل یادگیری ماشین پیچیده مورد استفاده قرار میگیرد.
• تقویت گرادیان با تاکید شدید بر بهینهسازی سرعت.
• پشتیبانی از مدیریت کارآمد مجموعه بیگ دیتا (Big Data)
• پشتیبانی تخصصی برای ویژگیهای دستهبندی شده در دادهها.
• وظایف یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با کارایی بالا.
• طبقهبندی و رگرسیون روی مجموعه بیگ دیتا با سرعت.
• برنامههای زمان واقعی که به پیشبینیهای با تاخیر کم نیاز دارند.
• مدیریت مجموعه دادهها با ویژگیهای دستهبندی شده متعدد برای تجزیه و تحلیل دادههای ساختاریافته.
تا این لحظه با ۱۰ کتابخانه از معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون آشنا شدیم. هر یک از این کتابخانهها به نوبه خود میتوانند تحولی در نحوه توسعه و مدیریت پروژههای شما ایجاد کنند. امیدواریم که این بخشها توانسته باشد به شما در انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای توسعهایتان کمک کند و اطلاعات کاربردی و جدیدی را در اختیار شما قرار داده باشد.
در ادامه، به بررسی دیگر کتابخانههای مهم و کاربردی خواهیم پرداخت که هر کدام میتوانند نقش بسزایی در بهبود کیفیت و کارایی پروژههای شما ایفا کنند. این کتابخانهها میتوانند به شما کمک کنند تا با چالشهای پیچیدهتری روبرو شوید و راهحلهای بهینهتری برای آنها پیدا کنید. با ما همراه باشید تا به معرفی این ابزارهای ارزشمند بپردازیم و دانش خود را در زمینه توسعه با پایتون بیشتر گسترش دهیم.
PyQt5 که توسط Riverbank Computing توسعه یافته است یکی از محبوبترین کتابخانههای پایتون است. PyQt بر روی فریمورک Qt ساخته شده است که یک فریمورک چند پلتفرمیاست که برای ایجاد برنامههای مختلف در پلتفرمهای مختلف استفاده میشود.
PyQt5 کاملاً چند پلتفرمیاست، به این معنی که توسعهدهندگان میتوانند از آن برای ایجاد برنامه در پلتفرمهای مختلف مانند Mac، ویندوز، لینوکس، iOS و اندروید استفاده کنند. این کتابخانه ماژولهای QtGUI و QtDesigner را ارائه میدهد که عناصر بصری را در خود جای داده است که توسعهدهنده میتواند با کشیدن و رها کردن، آنها را پیادهسازی کند. شما همچنین میتوانید انتخاب کنید که عنصر را با کد ایجاد کنید، که به شما امکان میدهد برنامههای کوچک و بزرگ را به راحتی توسعه دهید.
• قابلیت انعطافپذیری در کدگذاری
• موارد مختلف رابط کاربری
• منابع یادگیری متعدد
• طیف گستردهای از APIهای پلتفرمهای مختلف برای شبکه، مدیریت پایگاه داده و موارد دیگر
یکی دیگر از بهترین کتابخانههای پایتون Tkinter است که یک کتابخانه رابط کاربری گرافیکی متن باز پایتون است. به دلیل سادگی مشهور است و به طور پیش فرض در پایتون نصب شده است، به این معنی که نیازی به کار اضافی از طرف شما نیست. این ویژگیها آن را به انتخابی عالی برای مبتدیان و کاربران متوسط تبدیل میکند، اما برای انجام پروژههای بزرگ مناسب نیست.
با Tkinter، عناصر بصری ویجت نامیده میشوند و هر ویجت دارای سطح متفاوتی از شخصی سازی است. همچنین طیف گستردهای از عناصر رایج را ارائه میدهد که بسیاری از توسعه دهندگان با آنها آشنا هستند.
• استفاده آسان و سریع برای پیادهسازی
• منعطف و پایدار
• در پایتون گنجانده شده است
• ارائه یک سینتکس ساده
Kivy یک فریمورک شتابدهنده OpenGL ES 2 است و برای ایجاد رابطهای کاربری جدید طراحی شده است. این کتابخانه پشتیبانی از طیف وسیعی از پلتفرمها مانند ویندوز، مک، لینوکس، اندروید و iOS را ارائه میدهد. این کتابخانه متنباز شامل بیش از ۲۰ ویجت در جعبه ابزار خود است.
Kivy با ترکیبی از پایتون و Cython نوشته شده است و به ایجاد برخی از رابطهای کاربری بصری با برنامههای چند لمسی کمک میکند. این برنامههای چند لمسی به پیادهسازی رابط کاربری طبیعی (NUI) کمک میکنند که نوعی رابط است که در آن کاربر به طور طبیعی تعاملات مختلف را در حالی که معمولاً نامرئی هستند، یاد میگیرد. Kivy به طراحان رابط کاربری اجازه میدهد تا کد را برای چندین پلتفرم کدگذاری و توزیع کنند.
فریمورک Django یک فریمورک پایتون کامل و منبع باز است. جنگو یک فریمورک مقیاس پذیر، بسیار سریع و همه کاره است. این فریمورک ساختارهای مختلفی را ارائه میدهد که به صورت پیش فرض به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از فریمورک ارائه میشوند و نه به عنوان کتابخانههای جداگانه که میشناسید.
برخی از ویژگیهای اصلی Django عبارتند از احراز هویت، مسیریابی URL و… Django همچنین یک ORM (Object-Relational Mapping) را برای نگاشت اشیاء به جداول پایگاه داده ترکیب میکند که باعث سازگاری بین پایگاههای داده مختلف میشود. پایگاههای داده اصلی که Django با آنها کار میکند شامل PostgreSQL، MySQL، SQLite و Oracle هستند.
Django به دلیل تنوع خود به یکی از محبوب ترین فریمورکهای پایتون تبدیل شده است. در واقع از پروژههای شخصی کوچک تا وب سایتهای سطح سازمانی از آن استفاده میشود.
فریمورک Flask یک میکرو فریمورک پایتون است که از Sinatra، فریمورک Ruby الهام گرفته شده است. Flask با مجوز BSD در دسترس است و به جعبه ابزار WSGI Werkzeug و الگوی Jinja2 وابسته است.
Flask یک فریمورک بسیار محبوب است، به دلیل طراحی سبک و ماژولار آن که به راحتی آن را برای نیازهای توسعه دهندگان قابل تنظیم میکند. توسعه دهندگان میتوانند اجزای مختلفی را انتخاب کنند تا با هسته Flask ترکیب کنند.
برخی از ویژگیهای برجسته Flask عبارتند از: سرور توسعه داخلی، مسیریابی، ایجاد مدل، مدیریت جلسه، اشکال زدایی و پشتیبانی داخلی برای تست واحد.
Flask با Django به عنوان محبوبترین و مورد استفادهترین فریمورک پایتون با هم رقابت میکند.
AIOHTTP یک فریمورک غیر همزمان پایتون است. این فریمورک بر روی استفاده intensive از ویژگیهای پایتون ۳.۵+، مانند async و awaits تمرکز دارد. این فریمورک یک شیء درخواست و یک روتر برای هدایت کوئریها به توابع توسعه یافته برای مدیریت آنها ارائه میدهد.
فریمورک پایتون AIOHTTP از پروتکل HTTP در سمت کلاینت و سمت سرور پشتیبانی میکند. علاوه بر این، به دلیل پشتیبانی داخلی از WebSockets در سمت کلاینت و سمت سرور، تضمین میکند که از “Callback Hell” جلوگیری کند.
Bottle یک میکرو فریمورک web WSGI برای زبان برنامه نویسی پایتون است. این فریمورک سریع، ساده و سبک است. هیچ وابستگی دیگری به جز کتابخانه استاندارد پایتون ندارد و در یک فایل واحد توزیع میشود. ویژگیهای اصلی ارائه شده توسط فریمورک Bottle عبارتند از: مسیریابی، یک سرور HTTP داخلی، یک موتور الگو. این فریمورک به طور خاص برای توسعه و ایجاد برنامههای کوچک و با پیچیدگی کم مناسب است.
CherryPy یک فریمورک وب پایتون، مینیمالیستی و منبع باز است. این فریمورک ایجاد برنامههای وب پایتون را مانند ایجاد هر برنامه شیء گرا دیگری ساده میکند.
یک برنامه مبتنی بر CherryPy یک برنامه پایتون مستقل است که سرور وب WSGI چند رشتهای خود را که مطابق با HTTP / 1.1 است با هم ترکیب میکند. علاوه بر این برنامههای CherryPy توسط هر سیستم عاملی که میتواند پایتون را اجرا کند از جمله Windows، macOS، Linux و … پشتیبانی میشوند و دقیقاً مانند یک برنامه پایتون معمولی عمل میکنند.
در انتهای این مقاله، امیدواریم که <strong>معرفی ۱۸ کتابخانه برتر پایتون</strong> توانسته باشد دید گستردهتری نسبت به ابزارهای متنوع و قدرتمند موجود در این زبان برنامهنویسی به شما ارائه دهد. پایتون با این کتابخانهها، از یک زبان برنامهنویسی ساده به یک ابزار چندمنظوره و کارآمد برای انجام پروژههای متنوع تبدیل شده است. از علم داده و یادگیری ماشین گرفته تا توسعه وب و خودکارسازی وظایف، این کتابخانهها نقش اساسی در بهبود فرآیندهای توسعه و افزایش بهرهوری شما دارند.
ما از شما دعوت میکنیم که این ابزارها را در پروژههای خود به کار ببرید و از امکانات گستردهای که ارائه میدهند بهرهمند شوید. یادگیری و تسلط بر این کتابخانهها میتواند مسیر شغلی و پروژههای شما را به سطح بالاتری ببرد. اگر تا به حال تجربهای با این کتابخانهها داشتهاید یا نکتهای برای اشتراکگذاری دارید، خوشحال میشویم نظرات خود را با ما و دیگر خوانندگان به اشتراک بگذارید. به امید موفقیت و پیشرفت شما در مسیر برنامهنویسی و توسعه با پایتون!