Las 30 mejores bibliotecas y paquetes de Python para principiantes

Las bibliotecas y paquetes de Python son un conjunto de módulos y funciones útiles que minimizan el uso de código en nuestro día a día. Hay más de 137,000 bibliotecas de Python y 198,826 paquetes de Python listos para facilitar la experiencia de programación habitual de los desarrolladores. Estas bibliotecas y paquetes están pensados ​​para una variedad de soluciones modernas.

Las bibliotecas de Python y los paquetes de Python juegan un papel vital en nuestro diario . De hecho, su uso no se limita solo al aprendizaje automático. Ciencia de datos, manipulación de imágenes y datos, visualización de datos: todo es parte de sus generosas aplicaciones.

Las mejores bibliotecas y paquetes de Python

Los paquetes de Python son un conjunto de módulos de Python , mientras que las bibliotecas de Python son un grupo de funciones de Python destinadas a realizar tareas especiales. Sin embargo, en este artículo, discutiremos tanto las bibliotecas como los paquetes ( y también algunos kits de herramientas ) para su facilidad.

01. Almohada

Pillow es en realidad una bifurcación de PIL – Python Image Library. Al principio, la almohada se basaba principalmente en la estructura del código PIL. Pero luego, se transformó en algo más amigable y mejor. Los expertos dicen que Pillow es en realidad una versión moderna de PIL. Sin embargo, pillow es su empresa de confianza a la hora de trabajar con imágenes o cualquier tipo de formato de imagen.

Logotipo de Python en el fondo con el texto "Manipulación de imágenes de Python"

Características de la almohada

  • Con Pillow, no solo puede abrir y guardar imágenes, sino también influir en el entorno de las imágenes. 
  • Pillow admite muchos tipos de archivos como PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP y muchos otros también. 
  • Con Pillow, puede crear fácilmente miniaturas de imágenes. Las miniaturas contienen la mayoría de los aspectos valiosos de su imagen. 
  • Pillow admite una colección de filtros de imagen: FIND_EDGES, DETAIL, SMOOTH, BLUR, CONTOUR, SHARPEN, SMOOTH_MORE y otros. 
  • Pillow ofrece un gran apoyo de la comunidad que está ansiosa por responder, desafiar y resolver cualquiera de sus consultas.

Conseguir Almohada

02. Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python que usa Python Script para escribir gráficos y diagramas bidimensionales. A menudo, las aplicaciones o científicas requieren más de un solo eje en una representación. Esta biblioteca nos ayuda a construir múltiples parcelas a la vez. Sin embargo, también puede utilizar Matplotlib para manipular diferentes características de las figuras.

Ejemplo de aplicación Matplotlib con un gráfico personalizado

Características de Matplotlib

  • Matplotlib puede crear figuras de calidad que son realmente buenas para su publicación. Las figuras que crea con Matplotlib están disponibles en formatos impresos en diferentes plataformas interactivas. 
  • Puede usar MatPlotlib con diferentes kits de herramientas como Python Scripts, IPython Shells, Jupyter Notebook y muchas otras cuatro interfaces gráficas de usuario. 
  • Se pueden integrar varias bibliotecas de terceros con las aplicaciones de Matplotlib. Tal como Seaborn , ggplot , y otros conjuntos de herramientas de proyección y de mapeo como mapa base .
  • Una comunidad activa de desarrolladores se dedica a ayudarlo con cualquiera de sus consultas con Matplotlib. Su contribución a Matplotlib es muy encomiable. 
  • Lo bueno es que puede rastrear cualquier error, parches nuevos y solicitudes de funciones en la página de seguimiento de problemas de Github. Es una página oficial para presentar diferentes temas relacionados con Matplotlib.

Obtener Matplotlib

03. Numpy

Numpy es un paquete de procesamiento de matrices popular de Python. Proporciona un buen soporte para diferentes objetos de matriz dimensional, así como para matrices. Numpy no solo se limita a proporcionar arreglos, sino que también proporciona una variedad de herramientas para administrar estos arreglos. Es rápido, eficiente y realmente bueno para administrar matrices y arreglos.

Aplicación de Numpy: uno de los paquetes de Python

Características de Numpy

  • Las matrices de Numpy ofrecen implementaciones matemáticas modernas en una gran cantidad de datos. Numpy hace que la ejecución de estos proyectos sea mucho más fácil y sin complicaciones. 
  • Numpy proporciona matrices enmascaradas junto con objetos de matriz generales. También viene con funcionalidades como manipulación de formas lógicas, transformada discreta de Fourier, álgebra lineal general y muchas más. 
  • Mientras cambia la forma de las matrices N-dimensionales, Numpy creará nuevas matrices para eso y eliminará las antiguas. 
  • Este paquete de Python proporciona herramientas útiles para la integración. Puede integrar fácilmente Numpy con lenguajes de programación como C, C ++ y código Fortran. 
  • Numpy proporciona funcionalidades comparables a MATLAB. Ambos permiten a los usuarios acelerar las operaciones. 

Obtener Numpy

04. OpenCV Python

OpenCV, también conocido como Open Source Computer Vision, es un paquete de Python para el procesamiento de imágenes. Supervisa las funciones generales que se centran en la visión instantánea por computadora. Aunque OpenCV no tiene la documentación adecuada, según muchos desarrolladores, es una de las bibliotecas más difíciles de aprender. Sin embargo, proporciona muchas funciones incorporadas a través de las cuales aprende fácilmente la visión por computadora.

biblioteca opencv-python

Características de OpenCV

  • OpenCV es un paquete de procesamiento de imágenes ideal que le permite leer y escribir imágenes al mismo tiempo. 
  • Computer Vision le permite reconstruir, interrumpir y comprender un entorno 3D desde su respectivo entorno 2D.
  • Este paquete le permite diagnosticar objetos especiales en cualquier video o imagen. Objetos como caras, ojos, árboles, etc.
  • También puedes guardar y capturar cualquier momento de un video y también analizar sus diferentes propiedades como movimiento, fondo, etc.
  • OpenCV es compatible con muchos sistemas operativos como Windows, OS-X, Open BSD y muchos otros.

Obtener OpenCV

05. Solicitudes

Requests es una rica biblioteca HTTP de Python. Lanzado bajo la licencia Apache2.0, Requests se enfoca en hacer que las solicitudes HTTP sean más receptivas y fáciles de usar. Esta biblioteca de Python es una verdadera bendición para los principiantes, ya que permite el uso de los métodos HTTP más comunes. Puede personalizar, inspeccionar, autorizar y configurar fácilmente las solicitudes HTTP utilizando esta biblioteca.

Una captura de pantalla del módulo de solicitudes: una de las bibliotecas de Python

Características de las solicitudes

  • Con los diccionarios básicos de Python en las solicitudes, puede agregar parámetros, encabezados, archivos de varias partes y datos de formularios. 
  • Es una biblioteca fácil con toneladas de características que le permiten abordar encabezados personalizados, verificaciones de certificados SSL y parámetros de barrido hacia URL. 
  • Con Solicitudes, puede cargar fácilmente varios archivos a la vez. Le permite trabajar en un entorno más rápido y eficiente. 
  • Requests presenta descompresión automática que le permite restaurar y revivir datos comprimidos en su forma auténtica en poco tiempo. 
  • Disfrute de los beneficios del soporte de proxy HTTP con Solicitudes. Y permita a sus usuarios una ruta más rápida y sencilla a sus archivos y páginas. 
  • Las solicitudes también incluyen cookies de valor, cuerpos de respuesta Unicode, autenticación básica / implícita, seguridad de subprocesos, agrupación de conexiones y muchos más. 

Obtener solicitudes

06. Keras

Las personas que desean aprender sobre redes neuronales profundas, Keras puede ser una buena opción para ellos. Keras es una biblioteca de redes neuronales profundas de código abierto. Está escrito en Python. Keras proporciona una política de inspección eficaz sobre redes detalladas. Los desarrolladores que trabajan con Keras están impresionados con su estructura modular y fácil de usar.

Algunas aplicaciones de aprendizaje profundo de Keras con logotipos y símbolos

Características de Keras

  • Keras es una poderosa biblioteca de Python. Es capaz de ejecutarse en Microsoft Cognitive Toolkit, PaidML, TensorFlow y también en otras plataformas. 
  • Esta biblioteca de Python presenta una variedad de implementaciones de bloques de formación de redes neuronales: funciones, capas, optimizadores, objetivos y otros. 
  • Keras también cuenta con muchas herramientas útiles que le permiten trabajar con diferentes imágenes y textos fácilmente. 
  • No solo admite redes neuronales, sino que también proporciona un entorno de apoyo total para redes neuronales convolucionales y recurrentes.
  • Con Keras, puede crear modelos profundos para teléfonos inteligentes, tanto para Android como para iOS o también para Java Virtual Machine .

Consigue Keras

07. TensorFlow

TensorFlow es una Python de código abierto y gratuita . Es muy fácil de aprender y tiene una colección de herramientas útiles. Sin embargo, no se limita solo al aprendizaje automático; también puede utilizarlo para flujos de datos y programas diferenciables. Puede empezar a trabajar fácilmente con TensorFlow instalando Colab Notebooks en cualquier navegador que utilice.

Aplicación de TensorFlow en una estructura de IBM

Características de TensorFlow

  • TensorFlow utiliza API automáticas de alto rendimiento, como Keras. Ofrece una iteración inmediata de modelos de aprendizaje automático. 
  • Esta biblioteca presenta una ejecución ávida, que le permite crear, manipular modelos de aprendizaje automático y facilitar la depuración. 
  • Con TensorFlow, puede mover fácilmente sus modelos de aprendizaje automático en la nube, en cualquier dispositivo y localmente en cualquier navegador. 
  • TensorFlow viene con una arquitectura fácil de aprender. Puede desarrollar fácilmente su concepto en código y hacer que sus publicaciones sean aún más fáciles. 
  • Tiene una solución para todos sus problemas comunes de aprendizaje automático. Puede implementarlo fácilmente y dar lo mejor de sí mismo.

Obtenga TensorFlow

08. Theano

Theano es una biblioteca de Python y un compilador de programas informáticos factibles, también conocido como un compilador de optimización. Puede analizar, describir, optimizar e influir en diferentes declaraciones matemáticas al mismo tiempo. Como Theano hace el mejor uso de las matrices multidimensionales, no tendrá que preocuparse por la perfección de sus proyectos.

Envíe un mensaje de texto a Theano con el logotipo de Python y la estantería como fondo

Características de Theano

  • Theano puede funcionar muy bien con GPU. También puede ejecutar una diferenciación simbólica diferente de una / muchas entradas. 
  • Cuenta con una interfaz que es bastante similar a la de Numpy. Es por eso que numpy.ndarrays también están disponibles internamente en Theano. 
  • Theano le permite evitar errores sucios mientras trabaja con expresiones. Puede trabajar sin problemas en las expresiones sin perder tiempo. 
  • Esta biblioteca hace que el cálculo sea 140 veces más rápido. El cálculo de aplicaciones de uso intensivo de datos es más fácil con Theano. 
  • También ofrece muchas herramientas útiles que pueden detectar y analizar errores dañinos y problemas graves.

Consigue Theano

09. NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural)

NLTK, también conocido como kit de herramientas de lenguaje natural, es una de las bibliotecas de Python NLP más populares. Es un conjunto de bibliotecas de procesamiento de lenguaje y otros programas que proporcionan de forma acumulativa una solución de procesamiento de lenguaje numérico y simbólico solo para inglés. Está escrito en Python. Con NLTK, el procesamiento del lenguaje natural con Python se ha vuelto más estándar e ideal.

Introducción a NLTK: una de las bibliotecas de Python

Características de NLTK

  • Las bibliotecas de procesamiento de texto de NLTK permiten la clasificación, etiquetado, tokenización, derivación, análisis y razonamiento semántico también. 
  • NLTK contiene una ilustración gráfica de la ciencia de datos. También viene con un manual para guiar a través de los principios del procesamiento del lenguaje para NLTK. 
  • Es de código abierto y contiene más de cincuenta corpus y recursos léxicos como wordnet multilingüe abierto, clasificación de preguntas, SentiWordNet, SEMCOR, Stopwords Corpus y muchos más. 
  • NLTK también presenta tipos de estructura, análisis de cadenas de estructura, presenta diferentes vías y también reentrada. 
  • Este kit de herramientas viene con un foro de discusión dinámico donde puede discutir y plantear cualquier problema relacionado con el lenguaje NLTK.

Obtener NLTK

10. Fuego

Fire es una biblioteca de Python de código abierto. Puede generar automáticamente CLI (interfaces de línea de comandos). Incluso para hacerlo, solo necesitará unas pocas líneas de código. Fire es una biblioteca poderosa que puede derivar CLI de literalmente cualquier objeto de Python. Google también lo utiliza para crear una línea de comandos y diferentes herramientas de gestión de experimentos.

Logotipo de la interfaz de línea de comandos: una de las principales aplicaciones de Fire

Características del fuego

  • Los objetos de Python con los que Fire puede trabajar son: módulos, objetos, clases, listas, dictados, etc. 
  • Las CLI generadas con fire son adaptables a cualquier cambio que traiga a su código. Se actualizarán automáticamente una vez que cambie el código. 
  • Las CLI vienen en forma completa con páginas de ayuda automatizadas, completando la pestaña y dentro de un sistema muy interactivo. 
  • Es una biblioteca muy sencilla. Puede escribir y enviar comandos en una instancia cuando se llama a Fire ().
  • El fuego viene con una salida lineal. Una vez que use fuego, tampoco necesitará ninguna cadena de documentación.

Conseguir fuego

11. Flecha

Arrow es una biblioteca práctica de Python. Es una biblioteca amigable que básicamente trabaja con fechas y horas. Arrow viene con una API inteligente. Esta API admite muchos esquemas generales. Es una biblioteca interesante. Los principiantes con conocimientos básicos de codificación pueden familiarizarse bastante con Arrow.

Arrow One de las bibliotecas de Python para la hora y las marcas de tiempo

Características de Arrow

  • Arrow puede generar, influir, eliminar y convertir fechas y horas. Ejecuta las actualizaciones rápidas del tipo de fecha y hora, taponando brechas y muchas cosas también. 
  • Es compatible con diferentes versiones de Python. Las versiones incluyen Python 2.7, 3.5, 3.6, 3.7 y 3.8. 
  • Puede crear fácilmente una variedad de escenarios de entrada generales con Arrow. Arrow proporciona el método de creación más simple. 
  • Arrow puede eliminar y resolver cadenas dentro de un proceso natural. Es una biblioteca sensible al tiempo y está configurada en UTC de forma predeterminada. 
  • Puede convertir fácilmente la zona horaria. Ofrece marca de tiempo como propiedad general. También puede ampliar esta biblioteca para sus propios tipos derivados de flechas. 
  • Arrow puede crear períodos de tiempo, techo, rango, el piso para marcos de tiempo. Estos períodos de tiempo pueden variar desde microsegundos hasta años.

Obtener flecha

12. FlashText

FlashText es otra biblioteca de Python que ofrece una fácil búsqueda y reemplazo de palabras de documentos. Todo lo que FlashText necesita es un conjunto de palabras y cadenas. Luego identifica algunas palabras como palabras clave y las reemplaza de Datos de texto. Es una biblioteca muy eficaz. Las personas que luchan con el reemplazo de palabras pueden elegirlo con confianza.

Características de FlashText

  • FlashText reserva palabras clave como Trie Data Structure . Es una forma muy eficiente y dinámica de estructura de datos. 
  • FlashText es una biblioteca rápida. Además de la velocidad, también proporciona una variedad de manipulación de cuerdas. 
  • Para el reemplazo de palabras clave, crea una cadena actualizada. Y mientras realiza una búsqueda, devolverá la lista de palabras clave a la cadena. 
  • FlashText es ideal para grandes consultas. Cuando el número de palabras clave supere las 500, debería pensar en intentarlo. 
  • Sin embargo, FlashText no admite la búsqueda de parte de palabras o caracteres especiales como *,), -, # y otros.

Obtener FlashText

13. Scipy

Scipy es una biblioteca de Python de código abierto que se utiliza para cálculos científicos y técnicos. Es una biblioteca de Python gratuita. Y muy adecuado para el aprendizaje automático. Sin embargo, la computación no es la única tarea que hace que scipy sea especial. También es muy popular para la manipulación de imágenes.

Características de Scipy

  • Scipy contiene diferentes módulos. Estos módulos también son adecuados para optimización, integración, álgebra lineal y estadística. 
  • Hace el mejor uso de matrices Numpy para estructuras de datos generales. De hecho, Numpy es una parte integrada de Scipy. 
  • Scipy puede manejar polinomios 1-d de dos formas. Si puede usar la clase poly1d de numpy o puede usar matrices coeficientes para hacer el trabajo. 
  • Scipy de alto nivel contiene no solo numpy sino también numpy.lib.scimath . Pero es mejor usarlos desde su fuente directa. 
  • Una comunidad de apoyo de Scipy siempre está ahí para responder a sus preguntas habituales y resolver cualquier problema que surja.

Obtener Scipy

14. SQLAlchemy

El siguiente en la lista es una biblioteca de abstracción de bases de datos para Python. SQLAlchemy viene con un soporte asombroso para una amplia gama de bases de datos y diseños como sea posible. Proporciona un nivel profesional de patrones consistentes, desarrollados para la eficiencia. Es fácil de entender; también para principiantes. Y presentado con un sistema realmente ajustable.

SQLAlchemy se conecta a PostgreSQL.  Tipo: Bibliotecas de Python

Características de SQLAlchemy

  • SQLAlchemy se presenta con un núcleo con todas las funciones. Viene con kits de herramientas de abstracción basados ​​en SQL. 
  • Otro componente de SQLAlchemy: ORM administra las funcionalidades de inserción / actualización / eliminación en una fila para entregarlas en un lote. 
  • SQLAlchemy facilita la comunicación entre el lenguaje Python y las bases de datos. También refuerza la comunicación. 
  • Es compatible con casi todas las plataformas modernas, incluidas Python 2.5 y superior, Jython y Pypy también. 
  • Con SQLAlchemy, puede mapear clases de diferentes formas. También puede desarrollar esquemas de base de datos y modelos de objetos desde cero.

Obtenga SQLAlchemy

15. wxPython

wxPython es un kit de herramientas de GUI para Python. Es un contenedor poderoso para muchos programas informáticos que se pueden implementar en una variedad de plataformas digitales. Muchos profesionales han encontrado que wxPython es muy eficaz como alternativa a Tkinter . Se aplica como un módulo de extensión de Python.

introducción a UltimateListCtrl con wxPython

Características de wxPython

  • Administre y personalice sus diseños fácilmente con wxPython. Utiliza HBOX y VBOX anidados, que son realmente fáciles de implementar. 
  • También es compatible con todos los sistemas operativos populares, como Windows, Mac y Linux. Es una buena opción para Python multiplataforma
  • Sin embargo, en wxPython, es posible que deba realizar algunos cambios en el código GUI . Los cambios se basan en la plataforma que está utilizando. 
  • A diferencia de otros contenedores de Python, wxPython viene con un proceso de instalación simple. Es muy fácil de instalar en Windows y Linux.
  • wxPython viene con muchas características. Es una biblioteca de front-end para wxWidgets que ofrece un diseño sofisticado para desarrolladores.

Obtener wxPython

16. Cirq

Cirq es una biblioteca de Python generalmente para circuitos cuánticos ruidosos de escala intermedia (NISQ). Cirq trabaja en profundidad y se centra en revelar los componentes detallados del hardware. Sin embargo, actualmente se encuentra en la etapa alfa. Los desarrolladores están trabajando en los cambios más importantes. Una vez que se lance la nueva versión, romperán su código.

Fondo: logotipo de la computación cuántica con el logotipo de Cirq arriba.  Cirq - una de las bibliotecas de Python

Características de Cirq

  • Cirq le permite escribir, modificar y manipular circuitos cuánticos. Luego, los ejecuta contra diferentes computadoras y simuladores que pueden realizar computación cuántica. 
  • Los detalles que expone Cirq son fundamentales para determinar la posibilidad de ejecución de un circuito. 
  • Cirq está diseñado de tal manera que puede admitir muchos procesadores en la nube y hardware cuántico. 
  • Con esta biblioteca, tendrá un control limpio y ordenado sobre los circuitos cuánticos. También puede utilizar puertas nativas para analizar el comportamiento de las puertas y muchas más. 
  • La biblioteca optimiza las estructuras de datos para escribir y ensamblar circuitos cuánticos. De esta manera, puede utilizar la mayoría de los circuitos NISQ.

Obtener Cirq

17. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto. Se basa en la biblioteca Torch y fue desarrollado inicialmente por el grupo de investigadores de inteligencia artificial de Facebook. Lo bueno de PyTorch es que también se puede usar para aplicaciones multivariacionales como visión por computadora y NLP (procesamiento de lenguaje natural).

Características de Pytorch: una de las bibliotecas de Python

Características de PyTorch

  • PyTorch usa TorchScript, que ofrece un modo ávido flexible y simple. Puede evaluar diferentes funciones y operaciones al instante. 
  • Mientras está en el modo gráfico, PyTorch proporciona una transición absoluta, optimizaciones rápidas y ofrece un entorno de tiempo de ejecución C ++. 
  • PyTorch tiene un buen soporte para async. ejecución para operaciones acumulativas. De esta manera, puede mejorar el rendimiento de su proyecto. 
  • Esta biblioteca también permite la comunicación P2P (Peer to Peer), que se puede obtener tanto con Python como con C ++. 
  • PyTorch también se puede usar con otras bibliotecas populares. Puede integrarlo fácilmente con bibliotecas / paquetes como Cython y Numba.
  • Con PyTorch, puede obtener acceso directo a plataformas, visualizadores y tiempos de ejecución que son compatibles con ONNX

Obtener PyTorch

18. Luminoth

Luminoth es un conjunto de herramientas creado en Python, dedicado a la visión por computadora. Es una versión de calidad alfa y la última versión se lanzó en noviembre de 2018. Actualmente, admite la detección perfecta de un objeto, pero en un futuro cercano, puede hacer más. Para usar Luminoth, se debe instalar TensorFlow de antemano.

luminoth

Características de Luminoth

  • Luminoth es muy fácil de usar. Una vez que lo tengas, podrás instalarlo en el servidor de tu propiedad y combinarlo con cualquiera de tus productos. 
  • Puede personalizarlo según sus requisitos no solo para detectar objetos sino también para clasificar modelos. 
  • Está construido con TensorFlow y Sonnet . Además, ofrece una Google Cloud Platform integrada , donde puede entrenar fácilmente sus modelos.  
  • Luminoth le ofrece comprender su resumen fácilmente. La visualización de la imagen también es muy fácil con la interfaz de usuario incorporada o mediante el uso de una CLI. 
  • Con Luminoth, puede utilizar la integración de tensorboard y realizar un seguimiento de su progreso habitual. También puede evaluar los resultados con una variedad de divisiones de datos.

Consigue Luminoth

19. Delorean

Delorean es una biblioteca de Python para mejorar DateTime. Con Delorean, como su nombre indica, puede organizar fácilmente el tiempo para sus proyectos de Python. Todo lo que necesita es un objeto DateTime auténtico (que debería estar basado en Python) para funcionar. Además, también puede funcionar bastante bien con otras bibliotecas de Python DateTime.

Características de Delorean

  • Delorean le permite cambiar la fecha y hora de una zona a otra. También puede generar y manipular su propio DateTime con Delorean. 
  • Con Delorean, también puede usar el progreso de NL (lenguaje natural) para manipular su fecha y hora.
  • El proceso de instalación es bastante sencillo. Todo lo que necesitas es un pip. Sin embargo, depende bastante de pytz y python-dateutil , que pip le servirá. 
  • Esta biblioteca puede utilizar cadenas para fijar una zona horaria. El uso de cuerdas hace que sea aún más fácil de usar. 
  • Delorean hace que sea fácil retroceder y avanzar. El método next_day () hace que el proceso sea bastante cómodo para usted.

Obtener Delorean

20. BeautifulSoup

BeautifulSoup es una gran biblioteca de Python. Se utiliza para analizar. También puede analizar diferentes documentos HTML y XML rotos. Ofrece una forma sencilla de realizar raspado web extrayendo datos directos de HTML. Muchos profesionales están realmente contentos con su increíble desempeño. Puede ahorrarle bastante tiempo en su día.

bibliotecas beauitfulsoup-python

Características de BeautifulSoup

  • BeautifulSoup puede analizar fácilmente datos de HTML y XML. Sin embargo, para hacerlo, necesita un paquete y un analizador externo. 
  • Se puede enseñar y aprender fácilmente. El análisis se puede hacer muy bien con un simple comando html.parser. 
  • BeautifulSoup4 viene con un buen soporte tanto para Python 2 como para 3. Sin embargo, BeautiSoup3 solo funciona con Python 2. 
  • Además, ofrece a los usuarios la documentación adecuada del paquete, lo que nos ayuda a aprender las cosas con bastante rapidez. 
  • Mientras trabaja con BeautifulSoup, si alguna vez necesita apoyo, existe una gran comunidad para ayudarlo en una instancia.

Get BeautifulSoup

21. Bokeh

Bokeh es una biblioteca de visualización de datos para Python. Permite la visualización interactiva de datos. Es un paquete especial y funciona de manera bastante diferente a otras bibliotecas de visualización de datos. Esto se debe a que Bokeh utiliza HTML y para proporcionar sus gráficos, lo que lo convierte en una plataforma confiable para contribuir a paneles y aplicaciones basadas en la web.

Bibliotecas Bokeh-Python

Características de Bokeh

  • Con Bokeh, puede crear escenarios estadísticos compuestos fácilmente utilizando comandos sencillos. 
  • También puede representar fácilmente la salida de su proyecto en diferentes medios, como html, servidor y cuaderno. 
  • Bokeh es una biblioteca muy compatible que puede funcionar fácilmente con diferentes aplicaciones de visualización y Django. 
  • Puede tener visualizaciones personalizadas usando Bokeh. Le permite implementar diseños interactivos y otras características de estilo para la visualización de sus datos. 
  • Bokeh es muy flexible y puede convertir su visualización que está escrita en otras bibliotecas como matplotlib, ggplot y otras.

Obtener Bokeh

22. Poesía

La poesía es una herramienta sencilla para Python. Le permite administrar el empaquetado y las dependencias de Python. Si bien su proyecto depende de varias bibliotecas, Poetry le permite manejarlas fácilmente. Es compatible con diferentes versiones de Python. Y los desarrolladores están enfocados en hacer que funcione de manera uniforme en Windows, OsX y Linux también.

Introducción a la herramienta Poetry Python

Características de la poesía

  • Poetry te ofrece manejar tus proyectos de forma sistemática. Viene con todas las herramientas necesarias que sus proyectos puedan necesitar. 
  • Es una herramienta sencilla. Con Poetry, puede empaquetar y desarrollar sus proyectos con un solo comando de línea. 
  • Los proyectos que cree con Poetry se pueden publicar fácilmente en PyPi . Además, sus proyectos también se pueden publicar en repositorios personales. 
  • Si hay dependencias integrales en sus proyectos, la poesía puede resolverlas fácilmente con el resolutor exhaustivo de dependencias. 
  • La poesía permanece siempre aislada del sistema del usuario. Para hacerlo, ya sea que utilice virtualenv o cree una configuración individual. 
  • Puede rastrear fácilmente sus proyectos con Poetry. Le permite tener una visión profunda de las dependencias de sus proyectos.

Obtener poesía

23. Gensim

Gensim es otra biblioteca de procesamiento de bibliotecas naturales de Python. Esta biblioteca, sin embargo, tiene un nivel moderado de funcionalidades. Pero haga lo que haga, lo hace bien. Es una biblioteca inteligente para el modelado de temas no organizados y el análisis de semejanza de documentos. Utiliza ML estadístico avanzado para resolver cualquier problema. Para realizar un puñado de tareas de PNL, debería probar Gensim.
Gensim;  Bibliotecas de Python;  Introducción escrita en fondo blancoCaracterísticas de Gensim

  • Gensim viene con una interfaz simple. Es muy fácil, incluso para los principiantes, conectar Gensim en su propio flujo de datos. 
  • Esta biblioteca es muy ampliable. Puede expandir Gensim fácilmente con cualquier otro algoritmo de espacio vectorial
  • Esta biblioteca de NLP puede realizar análisis semántico latente ( LSA ) y asignación de Dirichlet latente ( LDA ) en varios dispositivos. 
  • Es una biblioteca poderosa, efectiva y altamente escalable. Además, algunas de las características como la implementación de -LDA que ofrece Gensim es única. 
  • Gensim viene con documentación exclusiva y también un montón de tutoriales de Jupyter Notebook. Puedes encontrarlos aquí .  

Obtener Gensim

24. Pandas

Pandas es un . Es imprescindible aprender para la ciencia de datos y está escrito con dedicación para el lenguaje Python. Es una plataforma rápida, demostrativa y ajustable que ofrece estructuras de datos intuitivas. Puede manipular fácilmente cualquier tipo de datos, como datos estructurados o de series de tiempo, con este increíble paquete.

Algunos gráficos para elaborar la aplicación Pandas;  Paquetes de Python

Características de los pandas

  • Pandas nos proporciona muchas Series y DataFrames. Le permite organizar, explorar, representar y manipular datos fácilmente.
  • La alineación e indexación inteligentes incluidas en Pandas le ofrecen una organización y un etiquetado de datos perfectos. 
  • Pandas tiene algunas características especiales que le permiten manejar los datos o valores faltantes con una medida adecuada. 
  • Este paquete le ofrece un código tan limpio que incluso las personas sin conocimientos básicos de programación pueden trabajar con él fácilmente. 
  • Proporciona una colección de herramientas integradas que le permite leer y escribir datos en diferentes servicios web, estructura de datos y bases de datos también. 
  • Pandas puede admitir JSON, Excel, CSV, HDF5 y muchos otros formatos. De hecho, puede fusionar diferentes bases de datos a la vez con Pandas.

Obtener pandas

25. Pytil

Pytil, anteriormente conocido: Chicken Turtle Util es una biblioteca de utilidades para Python. Es un paquete de Python útil que viene con una amplia gama de posibilidades de desarrollo. Pytil siempre se enfoca en el cliente y brinda un excelente soporte para los clientes. La comunidad de Pytil está orientada a objetivos específicos y siempre se enfoca en contribuir a la sociedad con las innovaciones de Python.

 

Características de Pytil

  • Pytil también proporciona una solución fácil para la minería de datos o la simulación y el modelado de KDD ( Knowledge Discovery In Data ). 
  • Esta biblioteca de utilidades viene con una solución de automatización fácil para sus organizaciones comerciales. Sube de nivel tu desempeño profesional con Pytil. 
  • Pytil ofrece orientación profesional para tener un procesamiento de imagen y video de calidad. Contornos, detección de rostros, filtro, todo está disponible aquí. 
  • En Pytil, contará con el soporte confiable de la propia herramienta. Esto se debe a que todas las características de esta herramienta están bien probadas y documentadas. 
  • Pytil también desempeña el papel de una plataforma educativa. No solo proporciona variables y otras funcionalidades. Pero también inspirar a la sociedad a utilizarlos.

Obtener Pytil

26. Scikit Learn

Scikit learn es una biblioteca de aprendizaje automático de Python simple y útil. Está escrito en python, cython, C y C ++. Sin embargo, la mayor parte está escrita en el lenguaje de programación Python. Es una biblioteca gratuita de aprendizaje automático. Es un paquete de Python flexible que puede funcionar en completa armonía con otras bibliotecas y paquetes de Python como Numpy y Scipy.

scikit_learn

Características de Scikit Learn

  • Scikit Learn viene con una API limpia y ordenada. También proporciona documentación muy útil para principiantes. 
  • Viene con diferentes algoritmos: clasificación, agrupamiento y regresión. También admite bosques aleatorios, k-means, aumento de gradiente, DBSCAN y otros
  • Este paquete ofrece una fácil adaptabilidad. Una vez que se familiarice con las funcionalidades generales de Scikit Learn, cambiar a otras plataformas no será ningún problema. 
  • Scikit Learn ofrece métodos sencillos para la representación de datos. Ya sea que desee presentar los datos como una tabla o una matriz, todo es posible con Scikit Learn. 
  • Te permite explorar a través de dígitos escritos con las manos. No solo puede cargar, sino también visualizar datos de dígitos.

Obtenga Scikit Learn

27. NetworkX

NetworkX es otro paquete de Python. Ofrece inmensas soluciones para estudiar y diagnosticar gráficos de todos los niveles. También le ayuda a desarrollar e influir en la arquitectura, el movimiento y las funcionalidades de las redes de alta calidad. Es un paquete de Python gratuito y lanzado bajo la nueva licencia BSD .

python_networkx

Características de NetworkX

  • NetworkX ofrece estructuras de datos efectivas para gráficos simples, dígrafos, múltiples gráficos y una serie de estándares de gráficos ideales. 
  • Puede crear fácilmente gráficos perfectos y redes simuladas con NetworkX utilizando los generadores incluidos con el paquete NetworkX.
  • Con NetworkX, su red y los nodos de gráficos pueden ser completamente “cualquier cosa”. Por ejemplo, sus nodos pueden ser datos XML, texto y muchas otras cosas. 
  • En NetworkX, también puede disfrutar de los beneficios de datos arbitrarios como una marca de tiempo. Porque aquí, los bordes contienen estos datos arbitrarios. 
  • Los desarrolladores conocen muy bien el rendimiento y la cobertura. NetworkX está bien probado con un 90% de cobertura de código.

Obtenga NetworkX

28. PyGame

PyGame es un módulo contenedor para Python. Es un conjunto de funciones y clases de Python dedicadas principalmente a la escritura de videojuegos. Sin embargo, también puede escribir otras aplicaciones multimedia con PyGame. Estas aplicaciones y juegos son muy consistentes. PyGame es un proyecto impulsado por la comunidad desde 2000, y para los principiantes, es realmente fácil de aprender.

Pantalla de juego grande y pequeña con un hombre sentado frente a python y pygame - logotipo de paquetes de python (animado)

Características de PyGame

  • PyGame consta de bibliotecas de gráficos por computadora y de sonido. Estos elementos están diseñados para funcionar junto con el lenguaje Python. 
  • Se presenta con SDL (Simple DirectMedia Layer) , que le permite crear juegos gráficos en tiempo real evitando mecanismos deficientes. 
  • Los juegos y aplicaciones escritos en PyGame son compatibles con todos los sistemas operativos compatibles con SDL. También pueden funcionar con androides y tabletas. 
  • PyGame también admite la manipulación de cámara de píxeles, MIDI , detección de colisiones, fuente FreeType moderna, cámara, dibujo, etc.
  • Existe toda una comunidad llamada PyWeek , donde puedes encontrar toneladas de tutoriales de PyGame. 

Obtener PyGame

29. TextBlob

TextBlob es una de las bibliotecas Python NLP más simplificadas para el procesamiento de datos textuales. Está disponible tanto en Python 2.0 como en Python 3.0. Mencionamos la palabra “simplificado” porque esta biblioteca de Python de procesamiento de lenguaje natural viene con una API muy simple, que hace el trabajo de diferentes tareas relacionadas con la PNL con total eficiencia. Los principiantes disfrutarán por primera vez de esta sencilla API, al igual que los profesionales.
Ejemplo de análisis de sentimiento usando tres logotipos de expresión con TextBlob - paquetes de Python

Características de TextBlob

  • TextBlob ofrece una tokenización bastante sencilla. La tokenización es el proceso de dividir un párrafo grande en muchas palabras u oraciones. 
  • Con TextBlob, es más fácil que nunca convertir las palabras a su forma original tal como estaban en el diccionario. El proceso se llama lematización. 
  • Esta biblioteca le ofrece fácilmente etiquetado de partes del habla (PoS). Sin embargo, esta característica también se nota en otras bibliotecas de PNL. 
  • Con TextBlob, mediante el uso de procedimientos simples de pluralización o singularización, puede transformar su texto en uno o en plural. 
  • Además, puede extraer fácilmente diferentes frases nominales en TextBlob utilizando un atributo de frase nominal simple. 
  • TextBlob también le ofrece recuentos de palabras / frases, conversión de mayúsculas y minúsculas, corrección ortográfica, traducción, detección de N-gramos y muchos más.

Obtener TextBlob

30. Mahotas

Mahotas es otra biblioteca de procesamiento de imágenes de Python. También se la conoce como biblioteca de visión por computadora. Mahotas ofrece una funcionalidad bastante tradicional para el procesamiento de imágenes. Es una biblioteca realmente rápida. Y viene con un código bien organizado. De hecho, Mahotas ofrece la menor cantidad de dependencias a otras plataformas de terceros.Buscando-a-Wally-con-Mahotas

Características de Mahotas

  • Mahotas puede realizar tareas complejas con formas de código más simples. Por ejemplo, hace un buen trabajo en Finding Wally con una pequeña cantidad de código. 
  • Esta biblioteca ofrece funciones de visión artificial inteligente como computación, detección de puntos, patrones binarios locales y muchas más. 
  • La interfaz de Mahotas está escrita en Python. Esta es la razón por la que ofrece un desarrollo rápido y dinámico de sus proyectos.
  • Sin embargo, los algoritmos se ofrecen en C ++. Ofrece más velocidad y, por lo tanto, una fácil implementación de su comando. 
  • Esta biblioteca de Python está desarrollada teniendo en cuenta la flexibilidad. Es fácilmente compatible con muchos otros entornos de software científico.

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Finalmente, Insights

Los paquetes y bibliotecas de Python juegan un papel vital en la carrera de un desarrollador. Ya sea para ciencia de datos o aprendizaje automático o cualquier otro aspecto del mundo de la programación, estos paquetes y bibliotecas están aquí para cubrirlo. Sin embargo, además de nuestra lista combinada de paquetes y bibliotecas de Python, también hay muchas otras bibliotecas y paquetes. Puede encontrar muchos de ellos en PyPI. Esperamos que nuestro artículo te haya sido útil. Hágale saber a los demás y comparta este artículo con su comunidad.

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