Na última pesquisa da Stack Overflow, o Python conquistou o primeiro lugar entre as linguagens mais desejadas do mercado. E não é por acaso: com sua sintaxe simples e poderosa, Python possui uma grande versatilidade e rapidamente se tornou a linguagem que mais cresce no mercado, ocupando posição de destaque nas principais gigantes de tecnologia e tendo salários iniciais mais altos do que a média da indústria.
Se você quer começar uma carreira ou já é um desenvolvedor e deseja diversificar suas frentes de trabalho, Python com certeza é a melhor opção.
No post passado, reunimos algumas dicas para desenvolvedores iniciantes e te contamos tudo o que você precisa saber para elevar o nível do seu código e começar a construir um portfólio.
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Boas Práticas com Python
Hoje, vamos te apresentar as 5 melhores bibliotecas Python para iniciantes, pacotes que reúnem módulos e funções úteis para aumentar a sua produtividade.
É fundamental conhecer as bibliotecas Python que melhor se adaptam às suas necessidades
Bibliotecas Python são coleções de módulos de script para simplificar o processo de programação, oferecendo funções pré-escritas e soluções rápidas para problemas específicos. Elas tiram a necessidade de reescrever os comandos mais usados, minimizando o uso de código para projetos do dia a dia.
Existem atualmente mais de 137.000 bibliotecas Python destinadas a soluções diversas. Elas têm um papel fundamental em praticamente todas as áreas de desenvolvimento e são em sua grande maioria gratuitas.
Vamos conhecer a lista das 5 melhores bibliotecas Python para iniciantes?
Pandas
Você, ByLearner que não perde um texto nosso, deve lembrar que contamos tudo sobre a Pandas no nosso post sobre os melhores frameworks e bibliotecas para ciências de dados, certo? Se você ainda não leu o texto, não deixe de conferir aqui.
Pandas é uma biblioteca Python de alto-nível para análise de dados. Ela é considerada a mais avançada ferramenta para processamento e manipulação de dados. Uma de suas principais vantagens é o fato de oferecer diferentes métodos para filtragem simples de dados, apresentando-os de maneira simplificada para análise.
Ela permite que estruturas de dados sejam convertidas em objetos de DataFrame, possibilitando também adição ou remoção de colunas. Além disso, a Pandas permite que informações ausentes sejam processadas e que os dados sejam exibidos em As operações matemáticas são escritas em C++, no entanto, ele utiliza o Python para fornecer uma API de front-end e todos seus aplicativos são também escritos em Python. A sua maior vantagem é a abstração, que permite que os desenvolvedores foquem na criação de aplicações exclusivas e responsivas, sem se preocupar tanto com a implementação dos algoritmos.
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.
SQLAlchemy
A SQLAlchemy é uma biblioteca de abstração de banco de dados para Python. Ela possui um excelente suporte para uma ampla gama de bancos de dados e layouts possíveis. É fácil de entender e extremamente amigável para iniciantes.
A SQLAlchemy vem com kits de ferramentas de abstração baseados em SQL e torna a comunicação entre a linguagem Python e bancos de dados mais fácil, o que é uma grande vantagem para iniciantes.
Ela suporta quase todas as plataformas modernas.
Requests
Requests é uma rica biblioteca HTTP Python. Lançada sob a licença Apache2.0, ela está torna as solicitações HTTP mais responsivas e fáceis de usar. Esta biblioteca Python é uma verdadeira ajuda para iniciantes, pois permite o uso dos métodos mais comuns de HTTP. Você pode facilmente personalizar, inspecionar, autorizar e configurar solicitações HTTP usando esta biblioteca.
Tensor Flow
Com certeza, quando falamos em aprendizagem de máquina e inteligência artificial, qualquer entusiasta da área vai citar o TensorFlow, a poderosa biblioteca open source da Google para computação numérica que usa gráficos computacionais para criar modelos e algoritmos para machine e deep learning.
Multiplataforma, o TensorFlow pode ser usado no Windows, MacOS e Linux e foi criado para ser escalável em uma máquina local, na nuvem, dispositivos iOS e Android, CPUs e GPUs. É possível ainda executá-lo na unidade de processamento TensorFlor (TPU) do Google e ter ainda mais performance e velocidade.
O Tensor Flow pode parecer um complexo demais para iniciantes, mas com certeza aprendê-lo vale a pena.
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