21 تا از بهترین کتابخانه های پایتون

چقدر با پایتون و کاربردهای آن آشنایی دارید؟ آیا می دانید پایتون چیست و چه کارهایی را می توان با آن انجام داد؟ پایتون را امروزه همه به عنوان یک زبان برنامه نویسی چند منظوره و همه کاره می شناسند که با مجموعه ای از قابلیت ها و گزینه ها امکان انجام طیف گسترده ای از امور را به کاربران می دهد. این نرم افزار کاربردی در صنایع متعددی مورد استفاده قرار می گیرد.
یکی از گزینه هایی که کار با پایتون را هیجان انگیزتر می کند، کتابخانه های پایتون است. در کنار ماژول ها و بسته های متعددی که این برنامه دارد، تنوع بالای کتابخانه پایتون با کارایی های مختلف، این زبان برنامه نویسی را همه کاره تر می کند.
لیست بلند بالایی از کتابخانه ها در پایتون وجود دارد که هر کدام مزیت ها، معایب و کارایی های مخصوص به خود را دارد. اگر شما هم می خواهید از این زبان برنامه نویسی کاربردی بیشتر بدانید، در ادامه این بخش از تصویرگران پویا اندیش با ما همراه شوید تا با دنیای کتابخانه های پایتون بیشتر آشنا شویم.

تعریف کتابخانه

اول از هر چیزی بهتر است با مفهوم کتابخانه در یک نرم افزار یا یک زبان برنامه نویسی بیشتر آشنا شویم. به طور معمول، کتابخانه مجموعه ای از کتاب ها است یا اتاق یا مکانی است که بسیاری از کتاب ها در آن ذخیره می شوند تا بعدا مورد استفاده قرار گیرند.
در دنیای برنامه نویسی، یک کتابخانه مجموعه ای از کدهای از پیش کامپایل شده است که می تواند بعداً در یک برنامه برای برخی از عملیات های خاص به خوبی تعریف شده استفاده شود. به غیر از کدهای از پیش کامپایل شده، یک کتابخانه ممکن است حاوی:

• اسناد
• داده های پیکربندی
• الگوهای پیام
• کلاس ها
• مقادیر
  و غیره باشد.

تعریف کتابخانه پایتون

حالا که با مفهوم کتابخانه در یک نرم افزار آشنا شدیم؛ تعریف کتابخانه پایتون نیز آسان تر است. کتابخانه های پایتون مجموعه ای از ماژول های مرتبط است. این ماژول ها شامل بسته‌ های کدی است که می ‌توانند به طور مکرر در برنامه ‌های مختلف استفاده شوند.
این کتابخانه ها و کدهایی که دارند، برنامه نویسی پایتون را برای برنامه نویس ساده تر و راحت تر می کند؛ چرا که نیازی نیست برای برنامه های مختلف یک کد را بارها و بارها بنویسیم. کتابخانه ‌های پایتون نقش بسیار حیاتی در زمینه ‌های:

• یادگیری ماشین
• علم داده
• تجسم داده
  و غیره دارند.

هدف استفاده از این کتابخانه ها این است که دیگر نیازی به نوشتن کد در برنامه ای که جدیدا در حال نوشتن آن هستیم نداشته باشیم.
برای کار با این کتابخانه ها باید بدانیم که آنها چگونه کار می کنند. در واقع در محیط MS Windows، فایل های کتابخانه دارای پسوند DLL (Dynamic Load Libraries) هستند.
وقتی یک کتابخانه را با برنامه خود پیوند می دهیم و آن برنامه را اجرا می کنیم، لینک دهنده به طور خودکار آن کتابخانه را جستجو می کند. عملکردهای آن کتابخانه را استخراج می کند و بر اساس آن برنامه را تفسیر می کند. به این ترتیب است که ما از روش های یک کتابخانه در برنامه خود استفاده می کنیم. در ادامه خواهیم دید که چگونه کتابخانه های پایتون را در برنامه های پایتون خود وارد می کنیم.

کتابخانه های پایتون برای هک

بخش مهمی از کاربرد کتابخانه های پایتون ، کاربرد آنها برای هک ( هک اخلاقی ) است. کدهای این کتابخانه ها ایجاد و رمزگشایی بسته های یک شبکه را برای توسعه دهندگان ساده می کند.
در واقع یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون در زمینه هک های اخلاقی، وجود طیف گسترده ای از ابزارها و کتابخانه هایی است که می توانند به انجام این کار کمک زیادی کنند.
این کتابخانه ‌ها شامل ابزارهایی برای دستکاری بسته ‌ها، نقشه‌ برداری شبکه، رمزنگاری و تجزیه و تحلیل داده ‌ها هستند. به عنوان یک توسعه دهنده پایتون، شما توانایی ایجاد ابزارهای هک اخلاقی را با استفاده از طیف گسترده ای از کتابخانه ها و ابزارهای موجود در پایتون دارید. این می تواند اسکریپت های شما را در شناسایی آسیب پذیری ها و ایمن سازی سیستم ها کارآمدتر و موثرتر کند.
علاوه بر استفاده از پایتون برای هک اخلاقی، معمولاً پایتون و کتابخانه های آن توسط هکرها و متخصصان امنیت سایبری برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل بدافزار و شناسایی آسیب‌ پذیری‌ ها نیز استفاده می ‌شود.
برخی از هکرها به دلیل تطبیق پذیری و سهولت استفاده، حتی برنامه های اکسپلویت را با استفاده از پایتون می نویسند. به طور کلی، پایتون یک ابزار ارزشمند برای هر کسی است که به هک اخلاقی و امنیت سایبری علاقه دارد.
یکی از این کتابخانه ها، کتابخانه IMpacket است. تسترها و هکرهای نفوذ زیادی وجود دارند که از IMpacket برای طراحی حملات نفوذی مبتنی بر شبکه به صورت سفارشی استفاده می کنند. این کتابخانه پایتون دارای مجموعه ای از کلاس های پایتون برای کار با پروتکل های شبکه است.

کتابخانه های پایتون برای وب

دسته دیگر کتابخانه های پایتون به صورت ویژه توسط توسعه دهندگان وب استفاده می شوند. توسعه دهندگان از کتابخانه های اسکراپینگ وب برای ایجاد خزنده های ( کراولر ) وب داخلی استفاده می کنند.
خزنده های وب داخلی ( یا به انگلیسی Web Crawler ) را می توان بسیار سفارشی کرد و به زمان زیادی برای توسعه و نگهداری نیاز دارد. ساختن وب اسکریپر به زبانی که با آن آشنایی دارید به شما امکان می دهد زمان توسعه و منابع مورد نیاز برای ساخت اسکراپر را کاهش دهید.

• Requests
• BeautifulSoup
• Scrapy
• Selenium
  برخی از کتابخانه های محبوبی هستند که برای اسکرایپینگ وب در پایتون استفاده می شوند.

کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی

یکی از دلایل اصلی محبوبیت زیاد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، تنوع بالای کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است. در این برنامه می توان به مجموعه گسترده ای از کتابخانه های منبع باز برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دسترسی داشت که کار با آن را خصوصا برای مبتدیان بسیار راحت تر می کند.
از بهترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی می توان به NumPy اشاره کرد. NumPy به طور گسترده به عنوان بهترین کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود.
این یک کتابخانه عددی منبع باز است که می تواند برای انجام عملیات ریاضی مختلف بر روی ماتریس های مختلف استفاده شود. NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه های علمی در نظر گرفته می شود، به همین دلیل است که بسیاری از دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل داده ها به آن تکیه می کنند.
از دیگر کتابخانه هایی که در پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توان از آنها استفاده کرد، می توان به کتابخانه:

• SciPy، Pandas
• TensorFlow
• Keras
  اشاره کرد.

این کتابخانه های منبع باز می توانند توسط برنامه نویسانی با هر سطح از تجربه برای کارهایی مانند موارد زیر استفاده شوند:

کتابخانه های استاندارد پایتون

این کتابخانه ها شامل:

• نحو
• معنا شناسی
• نشانه های دقیق پایتون
  است.

این شامل ماژول های داخلی است که دسترسی به عملکردهای اساسی سیستم مانند I/O و برخی دیگر از ماژول های اصلی را فراهم می کند. اکثر کتابخانه های پایتون به زبان برنامه نویسی C نوشته شده اند.
کتابخانه استاندارد پایتون از بیش از 200 ماژول اصلی تشکیل شده است. همه اینها با هم کار می کنند تا پایتون را به یک زبان برنامه نویسی سطح بالا تبدیل کنند. کتابخانه استاندارد پایتون نقش بسیار مهمی دارد.
بدون آن، برنامه نویسان نمی توانند به عملکردهای پایتون دسترسی داشته باشند. اما به غیر از این، چندین کتابخانه دیگر در پایتون وجود دارد که زندگی برنامه نویس را آسان تر می کند. در ادامه بیشتر با مهم ترین و کاربردی ترین کتابخانه ها در پایتون آشنا می شویم.

لیست کتابخانه های پایتون در یک نگاه

معرفی کتابخانه های پایتون به همراه مزایا و معایب + کاربردها

به صورت کلی اصلی ترین ویژگی پایتون کتابخانه های بسیار متنوع و متعدد آن است که می توان از آنها در زمینه های بسیار مختلفی استفاده کرد.
از هک اخلاقی گرفته تا علم داده، هوش مصنوعی، وب، تجزیه و تحلیل های پیچیده و مواردی از این دست. در ادامه با معرفی بهترین و مهم ترین کتابخانه های پایتون، با مزیت ها و معایب هر کدام و کاربردهایی که دارند بیشتر آشنا می شویم.

TensorFlow

TensorFlow یکی از کاربردی ترین کتابخانه های پایتون ، خصوصا در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. این کتابخانه توسط گوگل و با همکاری تیم مرکزی آن توسعه داده شده است.
این یک کتابخانه منبع باز است که برای محاسبات سطح بالا استفاده می شود. همچنین در یادگیری ماشینی و الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده مورد استفاده قرار می گیرد. این کتابخانه شامل تعداد زیادی عملیات تانسور است. محققان همچنین از این کتابخانه پایتون برای حل محاسبات پیچیده در ریاضیات و فیزیک نیز استفاده می کنند.
این کتابخانه شامل مجموعه ای از ابزارها و منابعی است که افراد مبتدی و حرفه ای را قادر می سازد تا مدل های DL و ML و همچنین شبکه های عصبی را بسازند. این برنامه با داشتن الگوریتم های یادگیری عمیقی مانند شبکه های عصبی کانولوشن و تکراری، یکی از کاربردی ترین کتابخانه های پایتون است.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون TensorFlow

TensorFlow متشکل از یک معماری و چارچوب انعطاف پذیر است که آن را قادر می سازد بر روی پلتفرم های محاسباتی مختلف مانند CPU و GPU اجرا شود.
با این اوصاف، زمانی که روی یک واحد پردازش تانسور کار می‌کند، بهترین عملکرد را دارد. کتابخانه Python اغلب برای پیاده ‌سازی یادگیری تقویتی در مدل‌ های ML و DL استفاده می ‌شود و شما می ‌توانید مستقیماً مدل ‌های یادگیری ماشین را تجسم کنید.
سرعت بالا و بهره مندی از طیف گسترده ای از الگوریتم ها، این کتابخانه پایتون را برای کارهای مختلفی ایده آل کرده است. با این حال به دلیل نحو دشواری که دارد، احتمالا درک آن برای متبدیان کمی سخت باشد.

کاربرد کتابخانه Tensor Flow

به صورت ویژه Tensor Flow در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی بیشترین استفاده را دارد. از این برنامه برای ایجاد مدل های اولیه و آزمایشی استفاده می شود. در کنار این کاربردها معمولا کتابخانه Tensor Flow را می توان برای توسعه وب، تجزیه و تحلیل داده ها و داده کاوی نیز استفاده کرد.

Requests

Requests یک کتابخانه محبوب در پایتون است که برای ایجاد درخواست های HTTP و HTTPS استفاده می شود. این کتابخانه یک رابط کاربری مناسب برای ارسال درخواست ‌ها و رسیدگی به پاسخ ‌ها ارائه می ‌کند و به طور گسترده برای کارهایی مانند واکشی داده‌ ها از APIها، حذف وب ‌سایت ‌ها و تعامل با سرویس ‌های وب استفاده می‌ شود.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Requests

یکی از ویژگی های کلیدی کتابخانه Requests پشتیبانی آن از Keep-Alive و ادغام اتصال است. این به شما این امکان را می دهد تا از اتصالات مجدد استفاده کنید و هزینه های اضافی ایجاد اتصالات جدید را کاهش دهید، که می تواند عملکرد اسکریپت های شما را بهبود بخشد.
این کتابخانه پایتون همچنین از دامنه ‌ها و URL های بین ‌المللی پشتیبانی می‌ کند و شامل ویژگی ‌هایی مانند ماندگاری کوکی و تأیید SSL به سبک مرورگر است. استفاده از این کتابخانه آسان است و همزمان از چندین پروتکل نیز پشتیبانی می کند.
با این حال نمی توان تمام ویژگی های برجسته ای که در سایر کتابخانه های پایتون می بینیم را در این کتابخانه نیز در اختیار داشت. از طرفی اگر تعداد درخواست ها زیاد شود، احتمال کند شدن Requests بالاست. دیگر معایب Requests این است که برای تجزیه داده ها در نظر گرفته نشده است و صفحات وب جاوا اسکریپت را هم رندر نمی کند.

کاربرد کتابخانه Requests

کتابخانه Requests یک ابزار ضروری برای هک اخلاقی است، زیرا بسیاری از فعالیت ‌های هک شامل ارتباط با سرورهای راه دور و واکشی منابع از طریق اینترنت را انجام می دهد. از دیگر کاربردهای این کتابخانه می توان به امکان ایجاد درخواست های HHTTP و دریافت داده ها از سرور وب سایت ها اشاره کرد.

Pandas

اگر بخواهیم در بین کتابخانه های پایتون به یکی از کاربردی ترین های آن اشاره کنیم، پانداها یکی از آنهاست. پانداها یک کتابخانه مهم برای دانشمندان علم داده است.
این یک کتابخانه یادگیری ماشینی منبع باز است که ساختارهای داده انعطاف پذیر در سطح بالا و انواع ابزارهای تجزیه و تحلیل را ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل داده ها، دستکاری داده ها و پاکسازی داده ها را آسان می کند.

پانداها از عملیات ‌هایی مانند:

• مرتب ‌سازی
• فهرست ‌بندی مجدد
• تکرار
• الحاق
• تبدیل داده ‌ها
• تجسم‌ سازی
• تجمع
  و غیره پشتیبانی می ‌کنند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Pandas

از مهم ترین مزیت کتابخانه پانداها می توان به ابزارهای گسترده ای که در این کتابخانه برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد اشاره کرد. این ابزارها کار با داده ها را بسیار راحت تر می کند.
از طرفی بسیار سریع و انعطاف پذیر است و متخصصان علم داده را در کارهای شان کمک می کند. با این حال ممکن است درک نحوه این کتابخانه برای برخی از مبتدیان کمی دشوار باشد. باز هم مانند بسیاری از کتابخانه های پایتون ، در پانداها نیز احتمال کند شدن در مواجه با مجموعه ای از داده های بزرگ وجود دارد.

کاربرد کتابخانه Pandas

همانطور که پیش از این هم گفته شد اصلی ترین زمینه کاربرد پانداها در علم داده و برای تجزیه و تحلیل داده هاست. در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی نیز از کتابخانه پانداها استفاده می شود. با وجودی که کمتر ممکن است در این زمینه ها استفاده شود، اما همچنان توسعه دهندگان وب اسکرایپینگ نیز ممکن است از پانداها استفاده کنند.

Scikit-Learn

این یک کتابخانه معروف پایتون برای کار با داده های پیچیده است. Scikit-learn یک کتابخانه منبع باز است که از یادگیری ماشینی پشتیبانی می کند.
این کتابخانه از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت مختلف مانند رگرسیون خطی، طبقه بندی، خوشه بندی و غیره نیز پشتیبانی می کند. این کتابخانه پایتون در ارتباط با Numpy و SciPy کار می کند.
در واقع Scikit-learn که در اصل یک افزونه شخص ثالث برای کتابخانه SciPy بود، اکنون یک کتابخانه مستقل پایتون در Github است. شرکت های بزرگی مانند Spotify از آن استفاده می کنند و استفاده از آن مزایای زیادی دارد.
برای نمونه برای الگوریتم ‌های یادگیری ماشین کلاسیک، مانند:

• الگوریتم‌ هایی برای تشخیص هرزنامه
• تشخیص تصویر
• پیش ‌بینی ‌سازی
• تقسیم ‌بندی مشتری
  بسیار مفید است. از ویژگی های برجسته این کتابخانه می توان به:

• طبقه بندی و مدل سازی داده ها
• الگوریتم های یادگیری ماشینی سرتاسری
• پیش پردازش داده ها
• انتخاب مدل
  اشاره کرد.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Scikit-Learn

این کتابخانه دارای مجموعه ای از بهترین ویژگی ها برای یادگیری ماشینی است و به همین دلیل هم در این زمینه بیشترین کارایی را دارد.
الگوریتم های یادگیری ماشینی این کتابخانه پایتون بی نظیر است. در کنار قابلیت های سطح بالا، Scikit-Learn جزو کتابخانه های بسیار سریع و انعطاف پذیر پایتون است و می توان آن را برای کاربردهای مختلفی مناسب در نظر گرفت. با این حال باز هم مانند اکثر کتابخانه های پایتون احتمالا درک نحو این کتابخانه برای بسیاری از کاربران، خصوصا مبتدیان سخت است و این کار با آن را کمی پیچیده می کند. Scikit-Learn هم در مواجه با داده های بزرگ کمی کند می شود.

کاربرد کتابخانه Scikit-Learn

همانطور که پیش از این هم به آن اشاره شد اصلی ترین کاربرد کتابخانه Scikit-Learn در پایتون، در زمینه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است.
مدل سازی و ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشینی کاری است که با این کتابخانه می توان انجام داد. در کنار این کاربرد معمولا Scikit-Learn در علم داده، توسعه وب و اسکرایپینگ وب هم کاربرد زیادی دارد.

Pillow

در بین کتابخانه های پایتون، پیلو یکی از بهترین و کاربرپسندترین کتابخانه ها برای کسانی است که با تصاویر کار می کنند.
تمامی توسعه دهندگان برای دستکاری و ویرایش تصاویر خود از این کتابخانه استفاده می کنند. حتی می توان با پیلو به تصاویر متن افزود یا این که اندازه تصاویر را تغییر داد و آنها را با هم ترکیب کرد.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Pillow

پیلو برای دستکاری تصاویر بسیار قدرتمند است و قابلیت های زیادی را ارائه می دهد. از طرفی رابط کاربری آن ساده است و در نتیجه کار با آن برای کسانی که می خواهند تصاویر را ویرایش کرده و دستکاری کنند بسیار آسان است.
با این حال یک ایراد بزرگ در خصوص استفاده از این کتابخانه در پایتون وجود دارد و آن این است که پیلو تنها با پایتون 2 سازگار است. همچنین این کتابخانه از فرمت های جدیدتر تصاویر مانند Webp پشتیبانی نمی کند.

کاربرد کتابخانه Pillow

همانطور که پیش از این هم گفته شد اصلی ترین کاربرد این کتابخانه پایتون استفاده از آن برای انجام پردازش و دستکاری تصاویر مختلف است. چه در زمینه وب و چه در زمینه اپلیکیشن های موبایل می توان از این کتابخانه برای دستکاری تصاویر استفاده کرد.

SciPy

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون ، کتابخانه SciPy است. SciPy یک کتابخانه رایگان و منبع باز است که مبتنی بر NumPy است. این به ویژه برای مجموعه های بزرگ داده مفید است، قادر به انجام محاسبات علمی و فنی است. SciPy نیز مانند NumPy دارای ماژول های تعبیه شده برای بهینه سازی آرایه و جبر خطی است.
در این کتابخانه نیز زبان برنامه نویسی شامل تمام توابع NumPy است، اما آنها را به ابزارهای علمی و کاربر پسند تبدیل می کند. این کتابخانه پایتون اغلب برای دستکاری تصویر استفاده می شود و ویژگی های پردازش اولیه را برای توابع ریاضی سطح بالا و غیر علمی فراهم می کند.
Sciy به دلیل نقشی که در تجزیه و تحلیل علمی و مهندسی دارد، یکی از کتابخانه های پایه پایتون است.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون SciPy

SciPy بسیار کاربرپسند است و کار با آن می تواند بسیار جذاب و راحت باشد. تجسم داده و دستکاری داده ها با کمک SciPy بسیار راحت است. این کتابخانه پایتون می تواند به راحتی مجموعه ای از داده های بزرگ را محاسبه و پردازش کند. کاربران می توانند با کمک ابزارهای متعدد و مفیدی که در این کتابخانه در دسترس است انواع محاسبات علمی پیچیده و سطح بالا را انجام دهند.
SciPy یکی از کتابخانه های پایتون است که می توان به صورت رایگان از ویژگی ها و قابلیت های آن استفاده کرد.

کاربرد کتابخانه SciPy

یکی از اصلی ترین کاربردهای این کتابخانه منبع باز پایتون، استخراج داده ها از وب سایت هاست. این کتابخانه همچنین می تواند برای داده کاوی و تست خودکار داده ها نیز استفاده شود.
یکی دیگر از کاربردهای این کتابخانه فراهم سازی خزیدن بسیار سریع وب و اسکرپینگ صفحه نمایش سطح بالاست. پردازش تصویر یکی از کارهای جذابی است که می توان با استفاده از این کتابخانه در پایتون انجام داد.

NumPy

NumPy به طور گسترده به عنوان یکی از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود.
این یک کتابخانه عددی منبع باز است که می تواند برای انجام عملیات ریاضی مختلف بر روی ماتریس های متفاوت استفاده شود. NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه های علمی در نظر گرفته می شود، به همین دلیل است که بسیاری از دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل داده ها به آن تکیه می کنند.

• دستکاری و پاکسازی داده ها
• دستکاری شکل
• عملیات آماری
• جبر خطی
  از جمله ویژگی های اصلی این کتابخانه پایتون است.

این کتابخانه دارای توابع ریاضی پیشرفته و یک بسته محاسباتی علمی ابتدایی است.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون NumPy

آرایه‌ های NumPy به فضای ذخیره‌ سازی بسیار کمتری نسبت به سایر لیست ‌های پایتون نیاز دارند و استفاده از آنها سریع ‌تر و راحت ‌تر است. می ‌توانید داده‌ های موجود در ماتریس را دستکاری کنید، آن‌ها را جابه‌جا کنید و با NumPy دوباره شکل دهید.
در مجموع، NumPy یک گزینه عالی برای افزایش عملکرد مدل ‌های یادگیری ماشینی بدون نیاز به کار بسیار پیچیده است. با این حال بیشتر متخصصان از این کتابخانه استفاده می کنند، چرا که درک نحوه آن و همچنین درک عملیات های سنگین جبر خطی و ماتریس برای مبتدیان دشوار است.

کاربرد کتابخانه NumPy

در زمینه هوش مصنوعی و انجام عملیات های ریاضی و محاسبات عددی پیچیده، کتابخانه NumPy بهترین است. در زمینه تجزیه و تحلیل داده های آماری نیز این کتابخانه کاربرد دارد.

• یادگیری ماشینی
• یادگیری عمیق
• پردازش تصویر
• پردازش سیگنال ها
  از دیگر کاربردهای این کتابخانه در پایتون است.

Keras

Keras یک کتابخانه پایتون منبع باز است که هدف آن توسعه و ارزیابی شبکه های عصبی در مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این می تواند در بالای Theano و Tensorflow اجرا شود، به این معنی که می تواند شبکه های عصبی را با کد کمی آموزش دهد.
قابلیت ادغام داده ها، ایجاد مدل های یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی و وجود توابع فعال سازی از جمله ویژگی های کتابخانه Keras است.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Keras

کتابخانه Keras اغلب به دلیل ماژولار بودن، توسعه پذیر و انعطاف پذیر بودن ترجیح داده می شود. این آن را به یک گزینه کاربر پسند برای مبتدیان تبدیل می کند. همچنین می تواند با:

• اهداف
• لایه ها
• بهینه سازها
• توابع فعال سازی
  یکپارچه شود.

Keras در محیط های مختلفی کار می کند و می تواند روی CPU و GPU اجرا شود. همچنین یکی از وسیع ترین محدوده ها را برای انواع داده ارائه می دهد. شبکه های عصبی کانولوشن و تکراری این کتابخانه کارایی آن را دو برابر می کند.
با وجودی که کراس روی GPU هم اجرا می شود اما در کل پشتیبانی آن از GPU بسیار محدود است و از طرفی نیز نمی تواند از معماری های خیلی پیچیده تر پشتیبانی کند. به همین دلیل شاید گزینه خوبی برای مقیاس های بزرگ تر نباشد.

کاربرد کتابخانه Keras

به صورت ویژه کراس یکی از کاربردی ترین کتابخانه های پایتون در زمینه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است و می تواند بهترین گزینه ها برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی را ارائه دهد. پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی از دیگر کاربردهای این کتابخانه است. همچنین می توان از آن برای طبقه بندی متن هم استفاده کرد.

Eli5

ELI5 یکی از کتابخانه های پایتون است که انعطاف‌ پذیری بالایی برای اشکال زدایی و تجسم مدل‌ های مختلف یادگیری ماشین با استفاده از یک API واحد را می‌دهد. این کتابخانه همچنین پشتیبانی داخلی برای چارچوب ‌های مختلف یادگیری ماشین را ارائه می‌کند و روشی واحد برای توضیح مدل‌ های جعبه سیاه را داراست.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Eli5

این کتابخانه در پایتون می تواند یک تابع از قبل ساخته شده را فراخوانی کند و نتایج خوبی را نیز ارائه دهد. همچنین می تواند به خوبی ایرادات و اشکالات مدل ها را مشخص کند و از الگوریتم های مختلفی هم پشتیبانی می کند. شاید در مواجه با داده هایی با حجم بالا کمی کند شود.

کاربرد کتابخانه Eli5

می توان از این کتابخانه پایتون برای بازرسی پارامترهای اساسی مدل ها استفاده کرد و از آن برای فهمیدن نحوه عملکرد مدل ها در سطح جهانی نیز بهره برد. علاوه بر این کتابخانه ELI5 پایتون می تواند برای بررسی پیش بینی های فردی یک مدل هم کاربرد داشته باشد.
کتابخانه Eli5 برای برنامه های ریاضی که نیاز به محاسبات زیادی در زمان کوتاه دارند نیز کاربرد دارد.

Matplotlib

Matplotlib یکی از کتابخانه های پایتون است که به تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند و یک کتابخانه رسم عددی است. این کتابخانه وظیفه رسم داده های عددی را بر عهده دارد. همچنین یک کتابخانه منبع باز است و ارقام با تعریف بالا مانند:

• نمودار دایره ای
• هیستوگرام
• نمودار پراکندگی
• نمودارها
  و … را ترسیم می کند.

Matplotlib یک واحد از NumPy و SciPy است و برای جایگزینی نیاز به استفاده از زبان آماری اختصاصی MATLAB را دارد. این کتابخانه جامع، رایگان و منبع باز برای ایجاد تجسم های:

• ثابت
• متحرک
• تعاملی
  در پایتون استفاده می شود.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Matplotlib

از مزیت های این کتابخانه می توان به امکان ایجاد طرح های با کیفیت برای انتشار و سبک بصری و چیدمان سفارشی آن اشاره کرد.
همچنین در این کتابخانه امکان صادرات فایل به فرمت های مختلف فایل نیز امکان پذیر است. از دیگر ویژگی های مثبت کتابخانه Matplotlib می توان به چهره های تعاملی اشاره کرد که می توانند بزرگنمایی ها، حرکت و به روز رسانی ها را ایجاد کنند.
این کتابخانه امکان رسم نمودارهای سفارشی را فراهم می کند که به دلیل دقت بالا و قابلیت تنظیم زیاد، جزو بهترین کتابخانه های پایتون است. با این حال از ایراداتی که می توان به این کتابخانه گرفت این است که ممکن است در نگاه اول درک و کار با آن برای برنامه نویسان مبتدی کمی دشوار باشد. از طرفی زمانی که حجم بالایی از داده های بزرگ را به این برنامه وارد می کنیم، عملکرد آن کمی کند می شود.

کاربرد کتابخانه Matplotlib

به صورت ویژه از آن جایی که این کتابخانه وظیفه رسم داده های عددی را به عهده دارد، بیشترین کاربرد آن در زمینه تجزیه و تحلیل داده هاست.
کاربرد ویژه این کتابخانه پایتون در رسم انواع نمودار است. در کنار این کاربردها، می توان از کتابخانه Matplotlib در سایر زمینه ها از جمله یادگیری ماشینی و توسعه وب هم استفاده کرد.

PyTorch

یک گزینه دیگر برای کتابخانه Python یادگیری ماشین منبع باز PyTorch است که بر اساس Torch، یک چارچوب زبان برنامه نویسی C نوشته شده است.
PyTorch یک کتابخانه علم داده است که می تواند با سایر کتابخانه های پایتون مانند NumPy ادغام شود. این کتابخانه می تواند نمودارهای محاسباتی ایجاد کند که در حین اجرای برنامه قابل تغییر باشند. به ویژه برای برنامه های ML و DL مانند پردازش زبان طبیعی مفید است.
PyTorch بزرگترین کتابخانه یادگیری ماشینی است که محاسبات تانسور را بهینه می کند. دارای API های غنی برای انجام محاسبات تانسور با شتاب قوی GPU است و همچنین به حل مسائل کاربردی مرتبط با شبکه های عصبی نیز کمک می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون PyTorch

برخی از نکات اصلی فروش PyTorch شامل سرعت بالای اجرای آن است که حتی در هنگام مدیریت نمودارهای سنگین می تواند به آن دست یابد. همچنین یک کتابخانه انعطاف ‌پذیر است که می ‌تواند روی پردازنده‌ های ساده شده یا CPU و GPU کار کند.
PyTorch دارای API های قدرتمندی است که به شما امکان می دهد کتابخانه را گسترش دهید، و همچنین یک جعبه ابزار زبان طبیعی را در اختیار داشته باشید. کنترل بر:

• مجموعه داده ها، توسعه مدل های DL و توزیع آماری و عملیاتی از دیگر مزیت های آن است. به هر حال شاید درک آن برای برخی از مبتدیان کمی پیچیده باشد.

کاربرد کتابخانه PyTorch

اصلی ترین کاربرد این کتابخانه پایتون در توسعه مدل های DL و ML است و می توان آن را یکی از اصلی ترین و بزرگ ترین کتابخانه های یادگیری ماشینی در نظر گرفت. در انجام محاسبات آماری و عملیاتی پیچیده نیز PyTorch کاربرد دارد.

Beautiful Soup

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون، کتابخانه سوپ زیبا نام دارد. Beautiful Soup یک کتابخانه اسکرپینگ وب پایتون است که داده ها را از فایل های HTML و XML استخراج می کند.
سپس این کتابخانه اسناد HTML و XML را تجزیه می کند و یک درخت تجزیه ای برای صفحات وب ایجاد کرده و از این طریق استخراج داده ها را آسان تر می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون BeautifulSoup

Beautiful Soup با تجزیه کننده HTML داخلی در پایتون و سایر تجزیه کننده های پایتون شخص ثالث مانند HTML5lib و lxml کار می کند.
ز دیگر مزیت های این کتابخانه این است که تجزیه کننده های پایتون مانند بسته “lxml” را برای پردازش داده های xml و تجزیه کننده های داده خاص برای HTML را ارائه می دهد. همچنین اسناد را به صورت HTML تجزیه می کند. برای تجزیه یک سند به عنوان XML باید lxml را نصب کنید.
سوپ زیبا زمان صرف شده برای استخراج داده و تجزیه خروجی اسکرایپ وب را کاهش می دهد. امکان تجزیه و پردازش سریع و کارامد اسناد XML و HTML را فراهم می کند و از همه مهم تر این که از پس تجزیه و مدیریت داده های سنگین و پیچیده نیز به خوبی بر می آید.
بنابراین سوپ زیبا از جمله کتابخانه های پایتون بسیار کارامد است که به خوبی برای حجم بالاهای داده ها نیز کاربرد دارد. با این حال یکی از معایب و چالش های این کتابخانه این است که برای کارهای حساس زمانی مناسب نیست.
در نتیجه اگر زمان پاسخ بسیار مهم است، کار با این کتابخانه می تواند کمی چالش برانگیز باشد. از طرفی نیز این کتابخانه از جاوا اسکریپت پشتیبانی نمی کند.

کاربرد کتابخانه Beautiful Soup

کتابخانه Beautiful Soup اصلی ترین کاربرد را در زمینه وب اسکرایپینگ دارد. توسعه وب و اتوماسیون سازی از جمله دیگر کاربردهای این کتابخانه پایتون است. می توان از این کتابخانه برای داده کاوی نیز استفاده کرد.

LightGBM

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون، کتابخانه LightGBM است. Light GBM یک چارچوب تقویت کننده گرادیان سریع، توزیع شده و با کارایی بالا است که از یک الگوریتم یادگیری مبتنی بر درخت استفاده می کند.
همچنین از یادگیری GPU پشتیبانی می کند و بنابراین به طور گسترده برای توسعه برنامه های کاربردی علم داده استفاده می شود.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون LightGBM

از جمله مزیت های این کتابخانه پایتون می توان به سرعت بیشتر و کارایی بالاتر آن اشاره کرد، چرا که از یک الگوریتم مبتنی بر هیستوگرام استفاده می کند.
این کتابخانه پایتون از حافظه استفاده کمتری می کند و دقت آن به نسبت هر الگوریتم تقویتی دیگری بسیار بیشتر است. کتابخانه LightGBM با مجموعه داده های بزرگ سازگاری دارد و در مواجه به داده های بزرگ به همان اندازه که باید خوب عمل می کند. محاسبه بسیار سریع راندمان تولید بالا را تضمین می کند. با این حال درک آن می تواند کمی پیچیده باشد.

کاربرد کتابخانه LightGBM

اصلی ترین کاربردی که این کتابخانه در پایتون دارد، کاربرد آن در آنالیز داده ها و توسعه برنامه های کاربردی است. با الگوریتم مبتنی بر درخت این کتابخانه، دقت و درستی مدل ها افزایش می یابد.
از طرفی مقیاس پذیری و بهینه سازی این کتابخانه موجب محبوبیت آن بین توسعه دهندگان یادگیری ماشینی نیز شده است.

Asyncio

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون که کارایی زیادی دارد، کتابخانه Asyncio است. Asyncio یک کتابخانه در پایتون است که زیرساختی را برای نوشتن کدهای ناهمزمان I/O-bound فراهم می کند.
به این ترتیب امکان اجرای همزمان کوروتین ها ( توابعی که می توانند در حین اجرا متوقف شوند و مجددا از سر گرفته شوند ) به وجود می آید. Asyncio را می توان به عنوان ترکیبی از مزایای رشته و فرآیندها در نظر گرفت که امکان مدیریت کارآمد وظایف I/O-bound را فراهم می کند و در عین حال قادر به اجرای همزمان وظایف محدود به CPU است.
این به ویژه برای برنامه نویسی شبکه مفید است، زیرا می تواند بسیاری از اتصالات شبکه را به طور همزمان بدون نیاز به رشته ها یا فرآیندها مدیریت کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Asyncio

از جمله مزیت های این کتابخانه در پایتون می توان به امکان مدیریت کارامدتر وظایف I/O-bound اشاره کرد که با کمک آن امکان مدیریت همزمان بسیاری از اتصالات شبکه وجود دارد.
همچنین Asyncio توسط Global Interpreter Lock (GIL) محدود نمی ‌شود، و امکان موازی‌ سازی واقعی را هنگام اجرای کد پایتون فراهم می‌ کند.
با این حال استفاده از این کتابخانه به یادگیری یک سبک خاص برنامه نویسی نیاز دارد که یادگیری و سازگاری با آن زمان بر است. از طرفی برای کارهای محدود به CPU مناسب نیست، زیرا ممکن است نتواند به موازی سازی واقعی هنگام اجرای کد پایتون دست یابد.
اشکال زدایی در برنامه های پیچیده هنوز هم می تواند در این کتابخانه چالش برانگیز باشد، زیرا برهم کنش های بین برنامه ها ممکن است دشوار باشد. این معایب ممکن است دسترسی به کاربردهای این مورد از کتابخانه های پایتون را کمی دشوار کند.

کاربرد کتابخانه Asyncio

همانطور که گفته شد قابلیت ها و زمینه کاربرد این کتابخانه پایتون کمی پیچیده تر است و از آن بیشتر در توسعه شبکه و مدیریت هر چه بهتر اتصالات شبکه استفاده می شود.

Theano

Theano یکی از کتابخانه های پایتون است که به صورت خاص برای انجام محاسبات عدیی و یادگیری ماشینی توسعه یافته است.
این کتابخانه

• بهینه سازی
• تعریف
• ارزیابی عبارات ریاضی
• محاسبات ماتریس
  را ممکن می سازد.

این قابلیت ها امکان استفاده از آرایه های بعدی را برای ساخت مدل های یادگیری عمیق فراهم می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Theano

Theano یک کتابخانه بسیار خاص است و بیشتر توسط توسعه دهندگان و برنامه نویسان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می شود.
از ادغام با NumPy پشتیبانی می‌ کند و می ‌تواند با واحد پردازش گرافیکی GPU به جای واحد پردازش مرکزی (CPU) استفاده شود که منجر به انجام محاسبات فشرده داده ‌ای تا 140 برابر سریع ‌تر می‌ شود.
از مزیت های این کتابخانه پایتون می توان به وجود ابزارهای اعتبار سنجی داخلی و تست واحد، ارزیابی سریع و پایدار کتابخانه و انجام محاسبات فشرده داده و محاسبات ریاضی با عملکرد بالا اشاره کرد.

کاربرد کتابخانه Theano

کاربرد اصلی این کتابخانه در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است و قدرت بالای آن در انجام محاسبات ریاضی و عملیات های فشرده سطح بالا قابل ستودن است.

Tkinter

Tkinter یکی از کتابخانه های پایتون است که از آن برای ساخت رابط های کاربری گرافیکی استفاده می شود. ویجت های قدرتمند این فریمورک، کاربری آن را بسیار جذاب تر کرده است.
به نوعی می توان آن را رابط کاربری گرافیکی استاندارد پایتون در نظر گرفت که به جعبه ابزار Tk GUI متصل می شود.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Tkinter

از مزیت های این کتابخانه در پایتون می توان به نحو بسیار ساده آن و ویجت متن بسیار قدرتمندی که دارد اشاره کرد. کار با Tkinter بسیار آسان است.
انعطاف پذیری بیشتر و سازگاری بالاتر از دیگر مشخصه هایی است که می توان برای این کتابخانه در نظر گرفت. با این حال گاهی اوقات اشکال زدایی در آن سخت است. گاهی اوقات کاربران ممکن است پیام های خطای عجیبی در حین استفاده از این کتابخانه دریافت کنند. یادگیری مدل ساده آن آسان است اما با رابط های پیچیده کمی دست و پا گیر می شود.

کاربرد کتابخانه Tkinter

این چارچوب به کاربران پایتون راه ساده ای برای ایجاد عناصر رابط کاربری گرافیکی با استفاده از ویجت های موجود در جعبه ابزار Tk ارائه می دهد. ویجت های Tk را می توان برای ساخت دکمه ها، منوها، فیلدهای داده و غیره استفاده کرد.

NuPIC

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون ، NuPIC یا پلتفرم Numenta است که در ژوئن 2013 به صورت منبع باز برای انجام محاسبات هوشمند ایجاد شده است. این پایگاه کد، پایگاه کد اصلی HTM است و به گونه ای طراحی شده که امکان آزمایش الگوریتمی در پایتون، البته در نسخه های کارامدتر را فراهم می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون NuPIC

از مزیت های این برنامه می توان به کاربردی بودن بالای آن و قابلیت انجام محاسبات هوشمند اشاره کرد. استفاده از الگوریتم HTM هم مهمترین مزیت این کتابخانه پایتون است.
با این حال شاید کار با آن کمی برای کاربران مبتدی دشوار باشد. این کتابخانه می تواند به تشخیص ناهنجاری ها یا الگوهای غیر عادی در داده ها کمک زیادی کند.
یکی از مزیت های مهم این کتابخانه انجمن فعال آن است. NuPIC دارای یک جامعه فعال از توسعه دهندگان و محققان است که در توسعه و ارائه پشتیبانی مشارکت دارند.

کاربرد کتابخانه NuPIC

کاربرد پلتفرم Numenta برای محاسبات هوشمند (NuPIC) پلتفرمی است که هدف آن پیاده سازی یک الگوریتم یادگیری HTM و تبدیل آنها به یک منبع عمومی است.
این پایه و اساس الگوریتم های یادگیری ماشینی آینده بر اساس زیست شناسی نئوکورتکس است. این کتابخانه در برنامه هایی مانند برنامه های تشخیص تقلب یا تشخیص نفوذ شبکه بسیار مفید است. در زمینه مراقبت های بهداشتی نیز این کتابخانه کاربرد دارد. قابلیت های تشخیص ناهنجاری NuPIC در برنامه های مراقبت های بهداشتی، مانند تشخیص ناهنجاری ها در علائم حیاتی بیمار یا تشخیص الگوهای غیر طبیعی در داده های حسگر پزشکی مورد بررسی قرار گرفته است.
علاوه بر این NuPIC را می‌توان برای نگهداری پیش ‌بینی‌کننده در تنظیمات صنعتی، پیش ‌بینی خرابی تجهیزات بر اساس داده ‌های سنسور تاریخی و جلوگیری از خرابی پرهزینه استفاده کرد. تجزیه و تحلیل مالی یکی دیگر از کاربردهای این کتابخانه است.
این کتابخانه در کاربردهای مالی، از جمله کشف تقلب در معاملات بانکی و پیش‌ بینی روند بازار بر اساس داده ‌های مالی تاریخی، نیز مورد استفاده قرار گرفته است. بدون شک NuPIC یکی از همه کاره ترین کتابخانه های پایتون است که می توان از آن در زمینه های مختلفی استفاده کرد.

Aiohttp

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون که قابلیت برنامه نویسی ناهمزمان را امکان پذیر می کند، ماژول aiohttp است. با برنامه نویسی ناهمزمان، می توانیم وظایف را همزمان با اجرای برنامه اصلی اجرا کنیم. این ماژول از وب سوکت نیز پشتیبانی می کند که این مشخصه امکان ایجاد سرورهای وب با میان افزار و مسیریابی قابل اتصال را فراهم می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون aiohttp

این کتابخانه از کلاینت سرور و وب سرور پشتیبانی می کند. قابلیت های کاربردی زیادی دارد و در اجرای برنامه نویسی ناهمزمان عالی است. این بسته به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا برنامه ها و بسته های ناهمزمان را آسان تر ایجاد کنند. با این حال درک نحو آن برای اکثر مبتدیان دشوار است.

کاربرد کتابخانه aiohttp

با ماژول aiohttp می توانیم کلاینت ها و سرورهای HTTP ناهمزمان را در پایتون ایجاد کنیم.

Ramp

Ramp یکی از کتابخانه های پایتون است که برای نمونه سازی سریع مدل های یادگیری ماشینی از آن استفاده می شود. در واقع کتابخانه Ramp Python مجموعه ای از ابزارها و قابلیت های کاربردی است که ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین را آسان می کند.
با استفاده از آن می توان اندازه گیری کرد که یک مدل آموزش دیده چقدر کار خود را به خوبی انجام می دهد.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Ramp

از مهمترین مزیت هایی که رمپ دارد می توان به نحوه ساده آن و وجود ویژگی ها، الگوریتم ها و تبدیل های متنوع در آن اشاره کرد. این کتابخانه یک چارچوب یادگیری ماشینی سبک وزن مبتنی بر پانداها است و می‌ تواند به ‌طور یکپارچه با ابزارهای آماری و یادگیری ماشین پایتون استفاده شود.
با این حال نمی توان به صورت مستقل آن را یک ابزار بسیار قدرتمند در نظر گرفت. ذخیره سازی سریع و ماندگاری داده ها و نحو ساده و اعلانی از دیگر مزیت های این کتابخانه پایتون است.

کاربرد کتابخانه Ramp

از این کتابخانه می توان برای برنامه های مختلفی استفاده کرد. از ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشینی برای کارهای مختلف مانند:

• تشخیص تقلب
• تقسیم بندی مشتری
• توصیه های محصول گرفته تا کاوش ویژگی ها
• الگوریتم ها
• تبدیل ها از جمله کاربردهای کتابخانه Ramp پایتون است.

علاوه بر این می توان با این کتابخانه ساخت و استقرار برنامه های افزودنی سفارشی را نیز انجام داد.

Kivy

Kivy یک کتابخانه منبع باز پایتون است که به شما امکان می دهد برنامه های رابط کاربری گرافیکی چند پلتفرمی را در:

• ویندوز
• macOS
• Android
• iOS
• Linux
• Raspberry-Pi
  توسعه دهید. علاوه بر ورودی های معمولی ماوس و صفحه کلید، از رویدادهای چند لمسی نیز پشتیبانی می کند.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Kivy

این برنامه تحت شرایط مجوز MIT توزیع شده است و می تواند بر روی:

• Android
• iOS
• Linux
• macOS
• Windows
  اجرا شود.

این کتابخانه منبع باز است و می توان به صورت رایگان از آن استفاده کرد. برنامه ‌هایی که با استفاده از Kivy ساخته می ‌شوند در همه پلتفرم‌ ها مشابه ظاهر می ‌شوند، اما به این معنی است که ظاهر یا احساس برنامه ‌ها با هر برنامه بومی متفاوت است. شاید درک و استفاده از آن برای مبتدیان کمی دشوار باشد.

کاربرد کتابخانه Kivy

Kivy یک چارچوب رایگان و منبع باز پایتون برای توسعه برنامه های تلفن همراه و سایر نرم افزارهای کاربردی چند لمسی با رابط کاربری طبیعی است.

Pipenv

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون با کارایی بالا، کتابخانه Pipenv است. Pipenv ابزاری برای مدیریت محیط های مجازی و بسته های پایتون است.
هدف این است که مدیریت زمینه‌ ها و وابستگی‌ های پروژه پایتون را آسان‌ تر و کارآمدتر کند. Pipenv تلاشی برای ادغام ویژگی های مدیریت بسته Python (pip) و ابزار virtualenv برای توسعه در محیط های sandboxed Python است.

مزایا و معایب کتابخانه پایتون Pipenv

از مزیت های این کتابخانه پایتون می توان به قابلیت مدیریت محیط مجازی آن اشاره کرد. این کتابخانه به صورت خودکار یک محیط مجازی برای پروژه شما ایجاد می کند و اطمینان می دهد که وابستگی های پروژه از سایر پروژه های پایتون در سیستم شما جدا شده است.
این کتابخانه یک گردش کار ساده را فراهم می کند. Pipenv به شما امکان می دهد نسخه پایتون مورد نیاز پروژه را مشخص کنید و از رفتار سازگار در محیط های مختلف اطمینان حاصل کنید.
به طور کلی، Pipenv یک ابزار همه کاره است که فرآیند توسعه را با ساده‌ سازی مدیریت وابستگی و ارائه یک رویکرد قابل اعتماد برای ایجاد و مدیریت محیط ‌های ایزوله برای پروژه ‌های پایتون بهبود می ‌بخشد.
سهولت استفاده، همراه با ویژگی های قدرتمند آن، آن را به یک انتخاب محبوب در میان توسعه دهندگان و تیم های پایتون تبدیل کرده است.
به طور کلی، Pipenv یک ابزار همه کاره است که فرآیند توسعه را با ساده‌ سازی مدیریت وابستگی و ارائه یک رویکرد قابل اعتماد برای ایجاد و مدیریت محیط ‌های ایزوله برای پروژه ‌های پایتون بهبود می ‌بخشد. سهولت استفاده، همراه با ویژگی های قدرتمند آن، آن را به یک انتخاب محبوب در میان توسعه دهندگان و تیم های پایتون تبدیل کرده است.

کاربرد کتابخانه Pipenv

Pipenv فرآیند مدیریت وابستگی های پروژه را ساده می کند. علاوه بر این Pipenv به طور خودکار محیط های مجازی را برای پروژه های پایتون ایجاد و مدیریت می کند.
این جداسازی تضمین می‌کند که وابستگی ‌های پروژه با سایر پروژه‌ های پایتون در همان سیستم تداخلی ندارند. کتابخانه Pipenv معمولا برای راه اندازی محیط های توسعه برای پروژه های پایتون استفاده می شود. توسعه ‌دهندگان می‌ توانند یک محیط مجازی خاص برای هر پروژه ایجاد کنند و جابه‌ جایی بین پروژه‌ های مختلف را بدون درگیری آسان ‌تر کند.

سوالات متداول بهترین کتابخانه های پایتون

بهترین کتابخانه‌های پایتون برای داده‌کاوی کدامند؟
کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy برای پردازش داده‌ها و تحلیل‌های آماری بسیار کاربردی هستند.

آیا می‌توان از پایتون برای یادگیری ماشین استفاده کرد ؟
بله! کتابخانه‌هایی مانند Scikit-Learn و TensorFlow برای ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بسیار قدرتمند هستند.

چطور با پایتون و Matplotlib نمودار بکشیم؟
کتابخانه Matplotlib به شما این امکان را می‌دهد که نمودارهای گرافیکی حرفه‌ای و جذاب برای تحلیل داده‌ها ترسیم کنید.

کتابخانه‌های پایتون برای ساخت وب‌سایت‌ها چیستند؟
کتابخانه‌هایی مثل Flask و Django به شما کمک می‌کنند تا به‌راحتی وب‌سایت‌های دینامیک بسازید.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای پردازش تصویر دارد؟
بله! OpenCV و Pillow دو کتابخانه مشهور برای پردازش و ویرایش تصاویر در پایتون هستند.

کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها چیستند؟
Pandas و NumPy برای تحلیل داده‌ها، پردازش و فیلتر کردن آن‌ها در پایتون بسیار پرکاربرد هستند.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای یادگیری عمیق دارد؟
کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch در یادگیری عمیق (Deep Learning) فوق‌العاده هستند و توسط بسیاری از محققان و مهندسان استفاده می‌شوند.

چطور می‌توان با پایتون بازی ساخت؟
کتابخانه PyGame به شما این امکان را می‌دهد که بازی‌های ۲D بسازید و گرافیک‌های جذابی ایجاد کنید.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای رباتیک دارد ؟
بله! کتابخانه‌هایی مثل PyRobot و Robopy برای ساخت ربات‌ها و کنترل حرکت آن‌ها با پایتون بسیار مفید هستند.

چطور می‌توان با پایتون به وب‌سایت‌ها دسترسی پیدا کرد؟
کتابخانه Requests به شما این امکان را می‌دهد که درخواست‌های HTTP به وب‌سایت‌ها ارسال کنید و داده‌ها را دریافت کنید.

آیا می‌توان از پایتون برای ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ استفاده کرد؟
بله! کتابخانه‌هایی مانند Tkinter و PyQt برای توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپ با پایتون کاربرد دارند.

آیا پایتون برای پردازش زبان طبیعی مناسب است؟
بله! کتابخانه‌هایی مانند NLTK و spaCy برای تحلیل و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) بسیار کاربردی هستند.

چطور با پایتون مدل‌های یادگیری ماشین بسازیم؟
کتابخانه‌های Scikit-Learn و XGBoost برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مناسب هستند و ابزارهایی عالی برای انجام تحلیل‌های پیش‌بینی ارائه می‌دهند.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای پردازش داده‌های زمانی دارد ؟
Pandas و Statsmodels کتابخانه‌های فوق‌العاده‌ای برای پردازش داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی هستند.

کتابخانه‌های پایتون برای پردازش صوتی چیستند؟
کتابخانه‌هایی مانند PyAudio و SpeechRecognition برای پردازش و شناسایی صوت در پایتون کاربرد دارند.

چطور می‌توان با پایتون سیستم‌های توصیه‌گر ساخت؟
کتابخانه Surprise به شما این امکان را می‌دهد که سیستم‌های توصیه‌گر بسازید و تحلیل‌های شخصی‌سازی‌شده انجام دهید.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای مدیریت پایگاه داده دارد؟
بله! SQLAlchemy و Django ORM برای مدیریت پایگاه‌های داده در پایتون فوق‌العاده هستند.

چطور با پایتون داده‌های بزرگ را پردازش کنیم؟
کتابخانه Dask برای پردازش داده‌های بزرگ و توزیع‌شده در پایتون بسیار مفید است.

آیا می‌توان با پایتون به تحلیل و تجزیه و تحلیل گراف‌ها پرداخت؟
کتابخانه NetworkX به شما این امکان را می‌دهد که گراف‌ها را تحلیل و تجزیه کنید و الگوریتم‌های گراف را پیاده‌سازی کنید.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای شبیه‌سازی فیزیکی دارد؟
کتابخانه‌هایی مانند PyBullet برای شبیه‌سازی فیزیکی و مدل‌سازی حرکت در پایتون کاربرد دارند.

چطور می‌توان با پایتون از API‌ها استفاده کرد؟
کتابخانه Requests به شما این امکان را می‌دهد که به‌راحتی با API‌های مختلف ارتباط برقرار کنید و داده‌ها را ارسال یا دریافت کنید.

آیا می‌توان با پایتون درک معنای داده‌ها را انجام داد؟
کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch برای تجزیه و تحلیل و درک معنای داده‌ها در زمینه‌های یادگیری عمیق کاربرد دارند.

چطور می‌توان با پایتون گزارش‌ها و داشبورد بسازیم؟
کتابخانه‌های Dash و Streamlit به شما کمک می‌کنند که داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های جذاب بسازید.

آیا پایتون می‌تواند با داده‌های جغرافیایی کار کند؟
کتابخانه Geopandas برای کار با داده‌های جغرافیایی و نقشه‌ها در پایتون بسیار کاربردی است.

چطور می‌توان با پایتون شبکه‌های عصبی ساخت؟
کتابخانه‌هایی مانند Keras و TensorFlow برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی کاربرد دارند.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای تست نرم‌افزار دارد؟
بله! کتابخانه unittest و pytest برای نوشتن و انجام تست‌های نرم‌افزاری در پایتون بسیار مفید هستند.

چطور می‌توان با پایتون به صورت موازی پردازش انجام داد؟
کتابخانه multiprocessing به شما این امکان را می‌دهد که پردازش‌ها را به‌طور موازی در پایتون انجام دهید.

آیا پایتون کتابخانه‌ای برای امنیت دارد ؟
بله! کتابخانه‌هایی مانند cryptography و PyCrypto برای رمزگذاری داده‌ها و افزایش امنیت در پایتون استفاده می‌شوند.

مطالعه بیشتر:

متاورس چیست و چگونه کار می کند ؟ + فیلم آموزشی چرا پایتون یاد بگیریم ؟ 13 دلیل اساسی برای یادگیری پایتون 15 نکته طلایی برای یادگیری پایتون 25 کاربرد پایتون در تکنولوژی پایتون در سئو بازار کار پایتون و درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟ + فیلم معماری هوشمند عامل تحول در ساخت و ساز طراحی داخلی با هوش مصنوعی رایگان علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟ + فیلم آشنایی با هوش مصنوعی chatgpt + نحوه استفاده از آن 30 غول‌ فناوری دنیا که از پایتون استفاده می‌کنند! 7 تفاوت اسکرچ با پایتون + شباهت ها ترندهای عکاسی در سال 2025 : از هوش مصنوعی تا AR و VR هوش مصنوعی و مجسمه سازی ، آشنایی گام به گام