2024 年最適合開發者使用的 Python 套件
您尋找最好的 Python 套件嗎？
好吧，你來對地方了..！！在開始列出這個清單之前，讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。
什麼是 Python 套件？
Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。
套件包含一個名為“init.py”的特殊文件，它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易，從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。
為了有效地管理大量模組，必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中，套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似，Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。
為什麼 Python 是最佳選擇？
眾所周知，Python 是可用來學習（和實現）機器學習技術的最佳語言之一，原因如下。
以下是Python流行的幾個重要原因：
- 它擁有大量的圖書館。
- 由於其簡單易用，它是初學者級別的程式語言。
- 可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。
- Python的程式設計語法簡單易學，與C、Java、C++相比程度較高
最好的 Python 套件：
以下是一些最好的 Python 套件和函式庫，它們將幫助您加快開發速度。
NumPy
NumPy是重要的 Python 包，在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集，NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。
特徵：
- 高效能N維數組對象
- 互動的
- 通用資料的多維容器
- 直覺的
TensorFlow
TensorFlow是專為進階數值運算而設計的最佳 Python 軟體套件之一。它用途廣泛，支援深度神經網路執行自然語言處理 (NLP)、循環神經網路、圖像識別、詞嵌入、手寫數字分類和求解偏微分方程 (PDE) 等任務。
此外，TensorFlow 確保強大的架構支持，促進在不同平台（包括桌面、伺服器和行動裝置）上的直接部署。
特徵：
- 它針對速度進行了最佳化，利用 XLA 等技術進行快速線性代數運算。
- 響應式構造
- 靈活的
- 易於訓練
- 平行神經網路訓練
- 大型社區
- 開源
Django Package
Django Packages是 Django 專案的可重複使用應用程式、網站、工具等的目錄。在這裡您還可以找到可以幫助您完成專案的最新 Python 3 軟體包、框架和專案。
談到 Django，建議使用 Django 管理模板，以避免在專案工作時遇到任何障礙。例如，您可以檢查Sneat bootstrap 5 Django 管理範本。它是為開發人員建立的最強大、最全面的 Bootstrap Django 管理儀表板模板！
特徵：
- 使用Django 5構建
- 使用 CSS 框架Bootstrap 5
- Docker加快開發速度
- 垂直和水平佈局
- 預設、邊框和半暗主題
- 淺色、深色和系統模式支持
- 國際化/i18n 和 RTL 就緒
- Python-Dotenv：環境變數
- 主題配置：輕鬆自訂我們的模板
此外，也提供 Asp NET Core MVC 儀表板版本
Seaborn
Seaborn是另一個用於統計資料視覺化的 Python 套件。它是建構在 Matplotlib 之上。儘管它高度依賴 Matplotlib，但它提供了更用戶友好的介面和各種預先建構的統計圖。
此外，Seaborn 能夠視覺化複雜的統計模型以及簡單的資料分佈。此外，它還可以非常輕鬆地創建準確且資訊豐富的資料視覺化。
特徵：
- Seaborn 與 NumPy 和 Pandas 資料結構配合良好
- 用於設定 matplotlib 圖形樣式的內建主題
- 繪製統計時間序列數據
- 擬合並可視化線性迴歸模型
- 它帶有用於設定 Matplotlib 圖形樣式的內建主題
- 可視化單變量和雙變量數據
Requests：HTTP for Humans
Requests 可讓您極為輕鬆地傳送 HTTP/1.1 請求。無需手動將查詢字串新增至 URL 或對 POST 資料進行表單編碼。由於 urllib3，Keep-alive 和 HTTP 連線池是 100% 自動的。
特徵：
- 保持活動狀態和連線池
- 國際網域名稱和 URL
- 具有 Cookie 持久性的會話
- 瀏覽器式 SSL 驗證
- 自動內容解碼
- 基本/摘要式身份驗證
- 優雅的鍵/值 Cookie
- 自動減壓
- Unicode 回應主體
- HTTP(S) 代理程式支援
- 分段文件上傳
PyTorch
PyTorch 透過使用者友好的前端、分散式培訓以及工具和庫生態系統實現快速、靈活的實驗和高效的生產。
借助 TorchScript，PyTorch 在 Eager 模式下提供了易用性和靈活性，同時無縫過渡到圖形模式，以在 C++ 運行時環境中實現速度、最佳化和功能。
此外，它還可以在 Linux、macOS 和 Windows 上運作良好。
Pandas
Python Pandas 是一個開源函式庫，附帶多種用於資料操作和分析的工具。借助該庫，您可以從各種來源讀取數據，例如 SQL 資料庫、CSV、JSON 檔案和 Excel。
它允許您僅使用一兩個命令來管理複雜的資料操作。此外，Python Pandas 還提供了多種用於組合資料、分組和過濾時間序列功能的內建方法。
特徵：
- 具有預設和自訂索引的快速且有效率的 DataFrame 物件。
- 用於將資料從不同檔案格式載入到記憶體中資料物件的工具。
- 資料對齊和缺失資料的綜合處理。
- 重塑和旋轉數據集
Matplotlib
Matplotlib 是最常見的資料探索和視覺化函式庫。您可以使用它來建立基本圖形，例如線圖、直方圖、散佈圖、長條圖和圓餅圖。您還可以使用此庫創建動畫和互動式視覺化。 Matplotlib 是所有其他視覺化函式庫的基礎。
該程式庫在格式化和樣式化繪圖方面提供了很大的靈活性。您可以自由選擇如何顯示標籤、網格、圖例等。但是，要建立複雜且視覺吸引力的繪圖，您需要編寫大量程式碼。
特徵：
- 創建出版品質的繪圖。
- 製作可以縮放、平移和更新的互動式圖形。
- 自訂視覺風格和佈局。
- 匯出為多種文件格式。
- 嵌入 JupyterLab 和圖形使用者介面。
Scrapy
這是資料科學領域最好的 Python 套件之一。 Scrapy 也稱為蜘蛛機器人，負責爬行程式並從 Web 應用程式中擷取結構化資料。顧名思義，它是為抓取而設計的。此外，它是一個完整的框架，具有透過 API 收集資料並像爬蟲一樣運作的潛力。
借助此 Python 包，您可以編寫程式碼、重複使用通用程式並為您的應用程式建立可擴展的爬蟲。此外，它是跨 Spider 類別創建的，其中包含爬蟲程式的指令。
特徵：
- 它會產生 JSON、CSV 和 XML 等格式的 Feed 匯出。
- Scrapy 是基於爬蟲，可以自動從網頁中提取資料。
- 它內建支援透過 XPath 或 CSS 表達式從來源中選擇和提取資料。
SciPy
SciPy 是流行的機器學習 Python 套件之一。它一直是機器學習愛好者最喜歡的庫，因為它包含用於整合、最佳化、線性代數和統計的不同模組。
SciPy 函式庫和 SciPy 堆疊之間存在差異。 SciPy 是構成 SciPy 堆疊的核心包之一。此外，SciPy 對於影像處理也非常有用。
特徵：
- 輕鬆處理數學運算。
- 使用子模組提供有效的數值例程，例如數值積分和最佳化。
- 支援信號處理。
Keras
Keras 是為人類而非機器設計的 API。 Keras 遵循減少認知負荷的最佳實踐：它提供一致且簡單的 API，最大限度地減少常見用例所需的使用者操作數量，並提供清晰且可操作的錯誤訊息。 Keras 也高度重視製作優秀的文件和開發人員指南。
特徵：
- 它在CPU和GPU上都運行流暢。
- 預標記資料集
- 多種資料預處理方法
- 模型評估
- 模組化
Theano
Theano 的核心是一個著名的科學計算庫，使您能夠定義、最佳化和評估處理多維數組的數學表達式。一些機器學習和人工智慧應用的基礎是重複計算棘手的數學表達式。
特徵：
- 與 NumPy 緊密整合
- GPU 的透明使用
- 高效率的符號區分
- 速度和穩定性優化
- 動態C程式碼生成
- 廣泛的單元測試和自我驗證
MILA 將停止開發 Theano： https://groups.google.com/d/msg/theano-users/7Poq8BZutbY/rNCIfvAEAwAJ
Aesara [Succeser to Theano]
Aesara 是 Python 中的一個快速、可破解的元張量庫，它允許您有效地定義、最佳化/重寫和評估涉及多維數組的數學表達式。它由不同的部分組成：
- 數組數學運算的符號表示
- 速度和穩定性優化
- 高效率的符號區分
- 強大的重寫系統以程式設計方式修改您的模型
- 可擴展後端 Aesara 目前可編譯為 C、Jax 和 Numba。
特徵：
- 可破解的純 Python 程式碼庫
- 可擴展的圖框架，適合快速開發自訂運算符和符號優化
- 實現一個可擴展的圖形轉譯框架，目前透過 C、JAX和Numba提供編譯。
- 基於最廣泛使用的 Python 張量庫之一：Theano。
GitHub |皮皮
結論：
好吧，我們在這裡討論了 Python 開發人員可以用來加快開發過程的一些最佳 Python 套件。
眾所周知，Python生態系無論是貢獻或使用量都非常龐大。我們討論了在 ML 的所有主要領域中最常用於機器學習的 Python 套件和函式庫，從資料操作階段到深度學習、自然語言處理，甚至視覺化。
此外，Python 還提供了一組多樣化的軟體包，這些軟體包不僅增強了其功能，還展示了人們可以執行的任務的廣度和深度。在這裡我們只提到了其中的幾個。