Десятка лучших библиотек для программирования на Python

Python это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Он широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.

Поскольку экосистема Python огромна, существуют бесчисленные библиотеки, упрощающие программирование на этом языке. Благодаря таким библиотекам становится возможным более легкое выполнение определенных задач без необходимости написания излишнего кода.

Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками. В нашей статье описываются десять из них.

Начнем с библиотек общего назначения, таких как Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, а затем обратимся к более “продвинутым” библиотекам для машинного обучения, научных данных, построения GUI и научных вычислений.

1. Requests

Имея больше 26 тысяч звезд на GitHub и тысячи скачиваний ежедневно, Requests занимает первую строчку рейтинга самых популярных и полезных библиотек для разработки на Python. Эта библиотека используется в проектах Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (список можно продолжать еще долго).

Requests уменьшает тяжелую ручную работу и автоматизирует такие задачи как добавление строки запроса к URL, шифрование форм отправки данных, постоянное HTTP-соединение, объединение HTTP-соединений и т. д. путем использования urllib3.

Для облегчения разработки также обеспечивается автоматическое дешифрование контента. Библиотека предлагает загрузку других функций, таких как журнал аутентификации, элегантные key/value cookies, Unicode-представление для аттрибута body объекта response, потоковое скачивание, тайм-аут соединения, поддержка .netrc.

В общем, Requests – не лишняя библиотека для любого веб-проекта.

2. Simplejson

Это еще одна очень популярная библиотека и одна из самых скачиваемых. Simplejson это быстрый, точный и расширяемый json кодировщик и декодировщик, который поддерживает Python 3.3+ с обратной совместимостью с Python 2.5.

Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке.

С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson может быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.

Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson.

3. SQL Alchemy

Б азы данных — неотъемлемая часть разработки приложений, а в мире Python SQLAlchemy — необходимая библиотека для работы с базами данных. П редлагая полный комплект устойчивых моделей предметных областей для высокоэффективного доступа к базам данных, о на действует как набор инструментов SQL и объектно-реляционное отображение.

В ызывает интерес модель отображения данных, в которой различные классы отображаются в базу данных различными способами, что позволяет объектной модели и схеме базы данных быть изначально развязанными.

Разработчики получают полный контроль и обзор конструкции SQL, ничто не прячется за стенами упаковщиков.

Подход этой библиотеки гораздо более современный и эффективный, если сравнивать с доступными инструментами SQL / ORM, а потому в списке самых полезных библиотек Python она занимает высокое место.

П осле выхода последнего релиза SQLAlchemy выбивается в лидеры; ее используют такие организации как Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp и многие другие.

4. TensorFlow

TensorFlow идет за основными библиотеками и погружает вас мир машинного интеллекта. Это опенсорсная библиотека Python, успешно применяемая для произведения расчетов с использованием графов потоков данных.

Вычисление изначально представляется в форме графов, где каждый узел графа предназначен для выполнения математических операций. Фактическое вычисление, тем не менее, производится по запросу, что позволяет повысить продуктивность сложных расчетов.

Библиотека учитывает нужды комплексных вычислений: она обслуживает вычисления, распределенные на CPU/GPU и несколько систем, заботясь о дублировании.

TensorFlow это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. Она была разработана инженерами Google, работающими над проектом Google Brain.

5. Scrapy

Scrapy это фреймворк, использующийся для извлечения структурированных данных с вебсайтов. Это быстрая, простая, расширяемая, легкая в использовании библиотека. Ее использование включает добычу данных, обработку информации, поисковый робот, извлечение данных с помощью API и многое другое.

Scrapy «из коробки» обеспечивает поддержку извлечения данных из HTML/XML с использованием выражений Xpath и селекторов CSS, интерактивную оболочку консоли, экспорт данных в json, csv, xml, бэк-энд хранилище ftp, s3, локальное хранилище, управление cookies и сессиями, сжатие, кэширование, аутентификацию, user-agent спуфинг.

Scrapy пзволяет вам прописывать правила для извлечения данных. Библиотека написана на Python, ее конструкция предполагает возможность расширения за счет нового функционала, и вы можете перенести ее для запуска на Linux, Windows, Mac и BSD.

6. Matplotlib

Библиотека двумерных числовых построений . Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.

Matplotlib можно использовать а скриптах, написанных на Python, в оболочке IPython и на множестве разнообразных серверов веб-приложений. Это значительно упрощает сложные задачи на построение. Написав небольшой кусочек кода, вы сможете генерировать графики, гистограммы, диаграммы разброса данных.

Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python.

Такие инструменты как basemap, cartopy, mplot3d, axes_grid увеличивают возможности Mataplotlib.

Эта библиотека – детище Джона Хантера. Она применяется в тысячах исследовательских, научных и издательских проектов.

7. Scikit-Learn

Высокоуровневая библиотека, содержащая алгоритмы, подобные random forest, готовые к использованию в проектах, связанных с машинным обучением.

Языком Scikit-learn по большей части является Python, но также задействуется Cython для улучшения производительности в некоторых внутренних алгоритмах. Оболочка Cython вокруг LIBSVM используется для поддержки векторной реализации, а LIBLINEAR – для вычислительной регрессии и линейной опоры векторных машин. Scikit-learn также использует CBLAS, который является C-интерфейсом для пользования библиотекой Basic Linear Algebra Subprograms (CBLAS).

Эта библиотека построена на SciPy и распространяется на условиях лицензии 3-Clause BSD с открытым исходным кодом для исследований, а также для коммерческого использования.

8. Pygame

Любите разработку игр? Pygame предназначена для создания мультимедиа-приложений с играми включительно. Она построена на мощной Simple Directmedia Library (SDL). Эта библиотека среди прочего используется для обучения детей разработке игр. Имеет открытый исходный код.

Сила Pygame в том, что она не требует OpenGL, позволяет использование множественных CPU для работы в многоядерной системе для супервысокой производительности, а также использование оптимизированных кодов на C и Assembly для внутренних функций.

Pygame весьма портативна и может запускаться практически на любых платформах и операционных системах. Эту библиотеку скачали миллионы людей и очень вероятно, что это одна из лучших игровых библиотек.

9. Arrow

Arrow предназначена для преодоления недостатков встроенного в Python функционала даты и времени, который не совсем понятен и легок. Может быть использована в качестве прекрасной замены для модулей datetime и time в Python.

10. wxPython

wxPython входит в тройку пользующихся наибольшей популярностью GUI-библиотек для Python (остальные две – PyQT и Tkinter). wxPython интуитивна для разработчиков python и проста в использовании, это прекрасная смесь из C++ wxWidget-ов и программирования на Python.

wxPython применяется в качестве расширяющего модуля Python и является кросс-платформенным набором инструментов, запускаемым на многих платформах без нужды в модификациях. Поддерживается на многих платформах, включая Unix, Macintosh OS X и Microsoft Windows (32 bit).

wxPython предлагает тысячи элементов, позволяющих с легкостью создавать трудоемкие и функциональные GUI приложения на Python.

Как установить библиотеку в Python: руководство для новичка

Знания расширяют сознание, а библиотеки — возможности языков программирования. Расскажем, как подключить их в Python.

Мы уже рассказывали, как установить Python на различные операционные системы. Если хотите расширить возможности языка, используйте менеджер пакетов — именно с ним подключают библиотеки и модули. А если стоит вопрос, как научиться программировать на Python и получить работу, записывайтесь на курс «Python-разработчик».

Ручная установка

В этом способе не нужен традиционный установщик пакетов pip — модуль подключается прямо из источника. Это удобно, когда у вас несколько версий Python и нужно импортировать модуль в разные. Рекомендуем научиться делать это сразу.

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведет некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

1. Установите setuptools.

Для этого скачайте файл с PyPI и извлеките его в системе.

2. Откройте сессию терминала

Поменяйте каталог на папку с файлом setup.

3. Запустите команду:

4. Внимание!

Если Python расположен вне пути вашей системы, она выдаст ошибку, что команда не найдена. Тогда укажите путь вручную. Для Windows это выглядит так:

Установка с помощью easy install

Название говорит само за себя — способ легкий, буквально в два клика. Если устанавливали вручную, то на компьютере уже стоит setuptools, и вы сможете использовать easy install, что лежит в папке со скриптами Python.

Если добавить папку со скриптами в путь операционной системы, вы сможете вызвать easy install через командную строку без указания полного адреса.

Теперь выполните следующее:

И автоматически установите любой необходимый пакет. Однако есть ограничения:

• Он может попробовать запустить пакет, который еще не загрузился до конца.
• С помощью easy install нельзя провести деинсталляцию.

Из-за этих и других причин в сообществе языка Python придумали и реализовали программу pip.

Установка pip

Она появилась в Python 3.4 и скачивается вместе с самим языком, но если у вас более ранняя версия, то установите pip вручную:

1. Зайдите в PyPI и скачайте скрипт get-pip.py.
2. Затем выполните команду:

Установятся setuptools, если ранее его не было на компьютере, и сам pip. С его помощью подключают любые библиотеки и файлы — всё, что только может установить easy install. Но теперь для этого будет использоваться иная команда:

А для обновления пакета применяйте:

Заключение

Мы рассказали, как подключить библиотеку в «Питоне» несколькими способами. Как видите, ничего сложного нет, если вооружиться правильными гайдами. А если нужна помощь или мотивация для изучения языка, то попробуйте курс «Python-разработчик», где за короткий период вы вооружитесь всеми необходимыми знаниями и навыками.

Python-разработчик

Практический четырёхмесячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

FAQ: Установка библиотек для Python

Инструкция по установке библиотек для python

Введение
Установка библиотек на всех платформах (windows, linux, macos) осуществляется одинаково, поэтому все описанное ниже вы сможете повторить на любой платформе.
Есть 2 способа установить библиотеку:

• автоматизированный — при помощи утилиты pip, она сама подберет необходимую версию библиотеки, скачает её с pypi и установит;
• ручной — необходимо вручную скачать нужную версию библиотеки и установить.

Все эти способы установки мы рассмотрим ниже.

Установка библиотек в windows

Примеры в данной инструкции были сделаны в windows 10 и python 3.6.4 x64

Для корректной установки библиотек вам необходимо иметь правильно настроенное окружение, поэтому перед установкой проверьте условия, описанные ниже:

• имя пользователя должно быть написано на латинице (это одно из ограничений windows);
• в переменной окружения path должен быть путь до папки с python и до папки Scripts (которая располагается в папке с python);
• python должен быть установлен «для всех пользователей», то есть установлен в «Program Files», либо в другую папку находящуюся в корне диска С.
  Идеальным вариантом будет создать в корне диска C папку bin и устанавливать туда всё необходимое для разработки. Такой подход спасет от разных
  неприятных недоразумений, связанных с ограничениями некоторых инструментов.

Вы можете настроить все вручную, либо провести правильную установку python, как это сделать будет показано рассказано в разделе «Правильная установка python в windows».

Автоматизированная установка
Автоматизированная установка проводится при помощи утилиты pip. Она сама подбирает необходимую версию библиотеки с https://pypi.python.org/pypi и устанавливает ее.
Данный способ подходит для 90% случаев, потому что практически все библиотеки для python размещаются на pypi. Чтобы воспользоваться pip нужно выполнить 1 простую команду:

в результате выполнения данной команды будет установлена библиотека PyQt5. Другую библиотеку можно поставить просто, заменив PyQt5 на название нужной библиотеки.

Ручная установка
При ручной установке требуется знать, что библиотеки могут распространяются двумя способами: в виде заранее собранных дистрибутивов в формате whl и в виде архива с исходными текстами.

Чтобы установить библиотеку, распространяемую в виде архива с исходными текстами нужно:

1. Скачать архив с библиотекой
2. Перейти в разархивированную папку командой cd
3. Выполнить команду

При установке библиотеки из whl файла необходимо:

1. Выбрать whl который совместим с вашей ОС и установленным python`ом.
   Определить для какого интерпретатора и какой ОС собран whl очень просто по его имени.
   Название whl в общем виде: —(-)?-——.whl .
   • distribution — название дистрибутива (‘django’, ‘pyramid’ и т д);
   • version — версия дистрибутива (1.0 и т д);
   • build tag — номер сборки, его указывать не обязательно;
   • language implementation and version tag — указывает для какой версии python написана библиотека (‘py27’, ‘py2’, ‘py3’);
   • abi tag — указывает с какой версией python совместим дистрибутив (‘cp33’, ‘cp36’, ‘none’);
   • platform tag — тег указывающий целевую платформу (‘win’, ‘manylinux1’, ‘macosx’, ‘any’).

   Например, для python-3.6.4-amd64.exe, нужно скачивать — -cp36-cp36m-win_amd64.whl .
   Рассмотрим больше примеров:

   • PyQt5-5.6-cp35-none-win_amd64.whl — подходит для 64-битного python 3.5 установленного в windows
   • matplotlib-2.1.2-cp36-cp36m-win32.whl — подходит для 32-битного python 3.6 установленного в windows
   • requests-2.18.4-py2.py3-none-any.whl — подходит для python 2 и 3, разрядность интерпретатора не имеет значения, подходит для всех ОС
2. Установить библиотеку командой

Иногда бывает сложно найти whl подходящий для Вашего интерпретатора и ОС, если такая ситуация возникла можно поискать библиотеку сайте https://www.lfd.uci.edu/

gohlke/pythonlibs/.
Там регулярно выкладываются актуальные версии популярных библиотек для различных версий python.

Правильная установка python в windows

Чтобы правильно установить python действуйте как показано на скриншотах, представленных ниже: