Loading...

10 ən məhşur Python kitabxanası

Fuad Quluzadə Author
29 İyul, 2022 icon-read 707 oxunma

  10 ən məhşur Python kitabxanası

  1.NumPy

NumPy  massivlərdə işləmək üçün yüksək səviyyəli riyazi funksiyaların böyük kolleksiyası ilə yanaşı böyük, çoxölçülü massivlər və matrislər üçün dəstək əlavə edən kitabxanadır.

NumPy, optimallaşdırılmayan bayt kodu tərcüməçisi olan Python-un CPython istinad tətbiqini hədəfləyir. Python-un bu versiyası üçün yazılmış riyazi alqoritmlər kompilyatorun optimallaşdırılmasının olmaması səbəbindən tərtib edilmiş ekvivalentlərdən çox yavaş işləyir. NumPy çoxölçülü massivlər və massivlərdə səmərəli işləyən funksiyalar və operatorlar təmin etməklə qismən yavaşlıq problemini həll edir. Bunlardan istifadə NumPy istifadə edərək bəzi kodun, əsasən daxili döngələrin yenidən yazılmasını tələb edir. Python-da NumPy-dən istifadə MATLAB ilə müqayisə edilə bilən funksionallıq verir, çünki hər ikisi şərh olunur və hər ikisi istifadəçiyə əməliyyatların çoxu skalerlər əvəzinə massivlər və ya matrislər üzərində işlədiyi müddətcə sürətli proqramlar yazmağa imkan verir. Müqayisə üçün, MATLAB çoxlu sayda əlavə alət qutularına, xüsusən Simulinkə malikdir, halbuki NumPy daha müasir və tam proqramlaşdırma dili olan Python ilə daxili inteqrasiya olunub. Bundan əlavə, tamamlayıcı Python paketləri mövcuddur; SciPy daha çox MATLAB-a bənzər funksionallıq əlavə edən bir kitabxanadır və Matplotlib MATLAB-a bənzər plotting funksionallığı təmin edən plan tərtibat paketidir. Daxili olaraq, həm MATLAB, həm də NumPy səmərəli xətti cəbr hesablamaları üçün BLAS və LAPACK-a əsaslanır.

  2.Ckeditor

CKEditor WYSIWYG zəngin mətn redaktorudur və məzmunu birbaşa veb səhifələrin və ya onlayn proqramların içərisinə  yazmağa imkan verir. Onun əsas kodu JavaScript-də yazılmışdır və CKSource tərəfindən hazırlanmışdır. CKEditor açıq  mənbə   və kommersiya lisenziyaları altında mövcuddur.

  3.Pandas

Pandas verilənlərin manipulyasiyası və təhlili üçün proqram kitabxanasıdır. Xüsusilə, o, ədədi cədvəllər və zaman sıralarını  manipulyasiya etmək üçün məlumat strukturları və əməliyyatları təklif edir. Pandalar əsasən Dataframes-də verilənlərin təhlili və cədvəl məlumatlarının əlaqəli manipulyasiyası üçün istifadə olunur. Pandalar vergüllə ayrılmış dəyərlər, JSON, Parket, SQL  verilənlər bazası cədvəlləri və ya sorğuları və Microsoft Excel kimi müxtəlif fayl formatlarından verilənləri idxal etməyə imkan verir. Pandas, birləşmə,yenidən formalaşdırma, seçmək, həmçinin məlumatların təmizlənməsi və məlumat mübahisəsi funksiyaları kimi müxtəlif məlumat manipulyasiya əməliyyatlarına imkan verir. Pandaların inkişafı Python-a R proqramlaşdırma dilində qurulmuş Dataframelərlə işləmək üçün bir çox müqayisə edilə bilən xüsusiyyətləri təqdim etdi. Pandalar kitabxanası başqa NumPy kitabxanası üzərində qurulub, o, Dataframe-lərdə işləmək funksiyaları əvəzinə massivlərlə səmərəli işləməyə yönəlib.

  4.Celery

Celery tapşırıqları asinxron şəkildə yerinə yetirmək üçün istifadə edilən açıq mənbəli Python kitabxanasıdır. Tapşırıqları saxlayan və onları düzgün şəkildə işçilərə paylaşan tapşırıq növbəsidir. O, ilk növbədə real vaxt əməliyyatına yönəlib, həm də  planlaşdırmanı dəstəkləyir (müntəzəm interval tapşırıqlarını yerinə yetirir). Bu, son istifadəçi fəaliyyətini heyrətamiz dərəcədə artırır. Celery, RabbitMQ və Redis kimi müxtəlif mesaj brokerlərini təqdim edir.Celery Flask, Pylons, web2py, Tryton və Tornado daxil olmaqla müxtəlif veb çərçivələri birləşdirir.

             Niyə faydalıdır?

Tutaq ki, API-yə hər dəqiqə (saat) daxil olmalıydıq və günün sonunda birdən çox e-poçt göndərmək istəyirik. Celery bu cür dövri işi asanlıqla planlaşdıra bilər.  Başqa bir ssenari götürək: istifadəçi sorğu göndərir və səhifənin yüklənməsi çox uzun çəkir. Eyni zamanda, Celery funksiyanın  bir hissəsini eyni serverdə və ya bəzən fərqli serverdə təxirə salınmış tapşırıqlar kimi işlətməklə səhifə yükləmə vaxtını azaldır.

Celerynin işçiləri daha sonra geri çağırışlar, faylları email etmək, e-potç göndərmək, verilənlər bazasında dəyişiklik etmək və sair vasitəsilə istifadəçi interfeysini yeniləyə bilər. Celerynin əsas üstünlüyü ondan ibarətdir ki, tətbiqimiz müştəri sorğularına cavab verməyə davam edə bilər. Beləliklə, son istifadəçilər lazımsız yerə gözləməli deyillər.

  5.BeautifulSoup

Beautiful Soup HTML və XML fayllarından məlumat çıxarmaq üçün Python kitabxanasıdır. O, parse ağacında naviqasiya, axtarış və dəyişdirmənin idiomatik yollarını təmin etmək üçün sevimli təhlilçi ilə işləyir. O, adətən proqramçıların iş saatlarına  və ya günlərinə qənaət edir.

 

  6.Scrapy

Veb saytlardan məlumat çıxarmaq üçün istifadə olunan açıq mənbəli kitabxanadır. Çox sürətli veb tarama və yüksək səviyyəli ekran kazıma təmin edir. O, həmçinin məlumatların işlənməsi və məlumatların avtomatlaşdırılmış testi üçün istifadə edilə bilər.

  7.PyTorch

ELI5 tək vahid API istifadə edərək müxtəlif Maşın Öyrənmə modellərini sazlamaq və vizuallaşdırmaq üçün çeviklik verən  python kitabxanasıdır. O, müxtəlif Maşın Öyrənmə çərçivələri üçün daxili dəstəyi təmin edir və qara qutu modellərini izah etmək  üçün vahid yol təqdim edir.O, artıq qurulmuş funksiyanı çağıra bilər və yaxşı nəticələr verə bilər ki, bu da formatlaşdırılacaq. O, həmçinin maşın öyrənmə çərçivələri arasında kodu təkrar istifadə etmək imkanı verir. O, çoxlu kiçik  fərqlərə və çatışmazlıqlara diqqət yetirə bilər. O, modellərin əsas parametrlərini yoxlamaq və modellərin qlobal miqyasda necə  işlədiyini anlamaq üçün istifadə edilə bilər. Tək bir modelin fərdi proqnozlarını yoxlamaq üçün istifadə edilə bilər, bundan sonra modellər tərəfindən verilən qərarları yoxlamaq üçün istifadə edilə bilər. 

        

  8.Bokeh

Python üçün verilənlərin vizuallaşdırılması kitabxanası, Bokeh interaktiv vizuallaşdırmaya imkan verir. O, qrafikləri təmin etmək üçün HTML və Javascript-dən istifadə edir və veb-əsaslı tətbiqlərə töhfə vermək üçün onu etibarlı edir. O, çox çevikdir və ggplot və ya matplotlib kimi digər kitabxanalarda yazılmış vizualizasiyanı çevirməyə imkan verir. Bokeh mürəkkəb statistik ssenarilər yaratmaq üçün düz-irəli əmrlərdən istifadə edir.

  9.Widget-Tweaks:

Django formanı yaratmağın sadə yolunu təqdim edir. Formaları yaratmağın bir çox yolu var, lakin daxili Django forması şiddətlə tövsiyə olunur. Çünki o, yaxşı iş həcmini avtomatlaşdıracaq və sabit və təhlükəsiz funksionallıq təmin edəcək. Ancaq daxili Django forması ilə bağlı problem, dizaynı fərdiləşdirmək üçün formanı asanlıqla redaktə etməyə imkan  verməməsidir. Django Widget Tweaks şablonlarda forma sahələrini göstərmək üçün istifadə olunur. Bu, şablonu yenidən yazmadan formanın xüsusiyyətlərini (metod və CSS sinfi kimi) arxa tərəfdə tənzimləməyə imkan verir.

  10.Django Rest Framework

 Django REST Framework (DRF) inkişaf etmiş veb API-lərin yaradılmasını hədəfləyən açıq mənbəli, yetkin və yaxşı dəstəklənən Python/Django kitabxanasıdır. O, həm sadə, açar təslim olan API son nöqtələrinin, həm də mürəkkəb REST konstruksiyalarının inkişafını mümkün edən modul və fərdiləşdirilə bilən arxitekturaya malik çevik və tam xüsusiyyətli alətlər dəstidir.REST Framework yeganə asılılıqları Python (2.6.5+) və Djangodur (1.30+). Bütün digər paketlər isteğe bağlıdır, məs. filtrləmə və OAuth dəstəyi və ya Markdown, PyYAML, Markdown üçün defusedxml, YAML, XML məzmun növləri dəstəyi üçün.