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6 bibliotecas Python de código aberto que você precisa conhecer

Você sabe o que são bibliotecas Python?

No mundo da programação, as bibliotecas são um conjunto de funções úteis que podem ser usadas em situações diferentes e eliminam a necessidade de escrever códigos do zero. Atualmente, existem mais de 137.000 bibliotecas Python e é possível encontrar soluções para todas as áreas de desenvolvimento.

Sem sombra de dúvidas, uma das grandes vantagens da linguagem criada por Guido Van Rossum é a sua grande documentação e popularidade, fazendo com ela se desenvolva a cada dia. E as bibliotecas Python não fogem a essa regra: a cada dia, as bibliotecas já existentes são melhoradas e surgem novas opções.

Neste texto, reunimos uma listra de 6 bibliotecas Python em código aberto que você precisa conhecer. Curioso para saber nossa seleção? Então continue conosco!

Conheça as 6 melhores bibliotecas Python de código aberto

Atualmente, existem mais de 137.000 bibliotecas Python e é possível encontrar soluções para todas as áreas de desenvolvimento.
Atualmente, existem mais de 137.000 bibliotecas Python e é possível encontrar soluções para todas as áreas de desenvolvimento – Imagem por upklyak – Freepik

Como começamos a explicar acima, uma biblioteca é um conjunto de códigos que podem ser usados iterativamente para reduzir o tempo de programação. Geralmente, elas reúnem códigos usados com frequência que podem ser reutilizados. A grande maioria das bibliotecas Python são de código aberto, o que significa dizer que você pode acessá-las sem nenhum custo.

NumPy

Primeiro lugar na pesquisa Anual de Desenvolvedores Python 2019, a NumPy é uma biblioteca de uso geral para trabalhos com matrizes e arranjos de grande escala. Além de suas qualidades científicas, ela pode servir como armazenadora multidimensional de dados genéricos, o que faz com que ela seja facilmente integrável com diferentes tipos de bancos de dados.

Com a NumPy você pode processar, manipular e selecionar arranjos e matrizes, trabalhar com álgebra linear, realizar operações estatísticas e muito mais. Assim, operações avançadas e complexas podem ser executadas mais rápido e usando menos códigos.

SciKit-Learn

É uma das melhores bibliotecas Python para aprendizado de máquina. A Scikit-Learn pode ser usada para uma variedade de aplicativos que incluem classificação, regressão, agrupamento, seleção de modelos e pré-processamento, incluindo vetores de suporte, gradiente boosting, k-means e BDSCAN. A Scikit-Learn é projetada para interagir com as bibliotecas Python numéricas e científicas NumPy e SciPy.

Matplotlib

O Matplotlib é uma biblioteca padrão de visualização de dados bidimensionais. Seu principal uso é produzir visualizações gráficas dos dados processados para ilustrar diferentes publicações. Ela é muito fácil de configurar e flexível. Com ela, é possível fazer diagramas estáticos, animados ou interativos com apenas poucas linhas de código. Ela produz facilmente gráficos em diversos formatos, como em barra, gráficos pizza, histogramas, diagramas de ramos e folhas, entre outros.

A Matplotlib é a base para todas as outras plataformas para criação de gráficos, então, é necessário conhecer ao menos seu funcionamento básico, mesmo que você escolha trabalhar com outro framework.

Theano

Desde o seu lançamento em 2007, a Theano vem chamando mais e mais a atenção dos desenvolvedores e pesquisadores de machine learning e inteligência artificial com a promessa de realizar a computação de expressões matemáticas complexas até 100 vezes mais rápido que a execução padrão na CPU.

Ela é uma biblioteca para computação científica que permite que você defina, otimize e avalie expressões matemáticas que lidam com matrizes multidimensionais. Além disso, ela possibilita também diferenciação simbólica e pode ser usada para teste extensivos de código. No Theano, os cálculos são expressos usando uma sintaxe do tipo NumPy e compilados para serem executados com eficiência nas arquiteturas de CPU ou GPU.

Apesar de ter uma sintaxe complicada para iniciantes, a Theano tem uma performance impressionante para lidar com redes neurais em grande escala, sendo uma ótima alternativa para desenvolvimento de aplicações de aprendizagem de máquina, sobretudo relacionadas com algoritmos de aprendizagem profunda.

Keras

Biblioteca Python número para construção de redes neurais e projetos de machine learning, a Keras foi desenvolvida para facilitar experimentações rápidas e é extremamente amigável para principiantes. Com ela, é fácil adicionar novos módulos, funções e classes, já que o modelo vem pré-definido pelo código e não é necessário criar arquivos de configuração de código.

Ela possui prototipagem rápida e fácil, permitindo modularidade e expressividade total, além de ter uma interface extensível. Oferece ainda praticamente todos os módulos stand-alone: otimizadores, camadas neurais, funções de ativação, esquemas de inicialização, funções de custo e esquemas de regularização.

Ah! Outra vantagem é que você pode rodar a Keras como front-end tanto no TensorFlow quanto no Theano, o que permite que você substituta uma rede neural por outra.

Scrapy

É uma biblioteca para web scraping e web crawling com uma grande comunidade. Com ela você pode construir a sua própria ferramenta e exportar facilmente os dados coletados em inúmeros formatos, como JSON ou CBS. Também tem uma boa oferta de expansões embutidas pra tarefas como gerenciamento de cookies, rastreamento em áreas restritas, controle de navegação web e pipelines para filtragem.

Ainda não trabalha com Python?

Você já deve estar cansado de saber as razões que fizeram do Python uma das linguagens mais usadas e amadas na indústria de software, certo? Os motivos são claros: trata-se de uma linguagem de alto nível, completa e versátil, ao mesmo tempo em que possui uma sintaxe simples e intuitiva. E por isso ele é também uma excelente alternativa para web scraping.

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