Лучшие python-библиотеки для разработки и анализа данных

Что такое библиотеки в программировании? 

Библиотека – это совокупность готовых функций и объектов, которые используются для разработки кода. 

Для чего нужны библиотеки? 

Причину использования библиотек можно описать одной известной фразой: «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки – это и есть тот самый велосипед, то есть давно существующее, надежное и проверенное решение, которое упрощает процесс создания новых программ. 

Писать все с нуля – это долго, непродуктивно и нецелесообразно. Вы потратите впустую месяцы, а то и годы кропотливого труда на типовые задачи, которые практически не несут в себе смысловой нагрузки. Вместо этого можно позаимствовать уже готовую часть кода, которая находится в открытом доступе во множестве популярных библиотек, а самому сосредоточиться на разработке внутренней логики своего продукта. 

В библиотеках уже реализованы оптимальные алгоритмы, которые отлажено работают. Использовать их не только можно, но и нужно, поскольку применение готовых шаблонов значительно уменьшает вероятность ошибки в вашем коде. Ведь до вас эти подпрограммы писали, тестировали и использовали опытные разработчики. 

Почему вы должны уметь работать с библиотеками? 

Любая программа создается при помощи библиотек. Если программист не знает, как ими пользоваться, то вряд ли сможет устроиться на работу. Даже если он способен написать все самостоятельно, работодателю будет попросту невыгодно его нанимать, ведь писать код без библиотек – это медленно, дорого и некачественно. 

Писать код полностью самостоятельно можно только в учебных целях, чтобы понять, как осуществляются те или иные функции. Однако когда программист переходит на ступень выше, разумнее переложить часть ответственности на готовые шаблоны. 

Для чего нужны библиотеки в Python? 

Python – это высокоуровневый язык программирования, который используется в качестве основного в сфере машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта. Он применяется для разработки скриптов и бэкенда, а также при создании компьютерных алгоритмов, десктопных и мобильных приложений. 

В Python, как и в любом языке программирования, библиотеки экономят время и упрощают работу с кодом. Они помогают аналитикам и разработчикам в математических вычислениях, автоматизации рутинных процессов, визуализации и обработке данных и т.д. 

Давайте рассмотрим некоторые библиотеки, которыми пользуются разработчики в Python. 

Библиотеки для Data Science и анализа данных 

Pandas

Это самая популярная библиотека в Python из тех, которые предназначены для анализа и обработки данных. Если вы собираетесь заниматься машинным обучением, либо работать дата-аналитиком, то вам необходимо знать эту библиотеку. 

С помощью Pandas можно извлекать данные, индексировать, очищать и приводить их в порядок, объединять данные из нескольких источников, создавать срезы и выполнять множество других операций. 

В основном, все данные хранятся в виде таблиц, из-за чего Pandas часто сравнивают с Excel. И не зря, ведь Pandas поддерживает большинство операций, которые можно совершить в Excel (например, иерархическое индексирование). 

NumPy

Один из самых полезных инструментов для аналитика данных, использующего Python, поскольку может эффективно обрабатывать большие объемы информации. NumPy ориентирован на работу с высшей математикой, многомерными массивами и матрицей, и поэтому используется в качестве самостоятельной библиотеки учеными и преподавателями по всему миру, а также входит в состав других популярных пакетов (например, Keras). 

NumPy упрощает математические операции над массивами и их векторизацию, что существенно сокращает время исполнения кода. 

SciPy

Это комплекс математических алгоритмов и вспомогательных функций. Разработан по принципу NumPy, но имеет более обширный набор возможностей. В интерактивном режиме SciPy предоставляет пользователю функции высокого уровня для сложных математических вычислений и визуализации данных. 

Главные опции SciPy: константы, линейная алгебра, интерполирование, решение уравнений, оптимизация, интегрирование, решение обыкновенных дифференциальных уравнений. 

Matplotlib

Это библиотека, которая имеет практически бесконечные возможности в части визуализации и обработки данных. Применяется для построения и отображения графиков разной сложности и видов, а также их кастомизации. Matplotlib воспроизводит линейные, ступенчатые и точечные графики, stem-графики, гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы, изображения, цветовые карты, 3D графики и линии уровня. Часто работает в связке с NumPy и SciPy. 

Plotly

Еще один отличный инструмент для визуализации, который позволяет строить разнообразные графики (диаграммы, научные карты, статистические стили, финансовые чарты). Plotly, в отличие от Matplotlib, не так прост в использовании, однако при этом он лучше подходит для создания более сложных и эстетичных графиков. 

TensorFlow

Библиотека, созданная компанией Google для решения задач построения нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов. 

Главная опция TensorFlow – произведение вычислений посредством вычислительного графа, который разбивает функцию на базовые математические операции (например, умножение или квадратный корень). 

Scikit Learn

Это библиотека, предназначенная для машинного обучения. Содержит алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, методы уменьшения размерностей и обработки данных. Может обрабатывать данные (стандартизация, нормализация, бинаризация, векторизация, преобразования), а также работать с моделями (подбор гиперпараметров, кросс-валидация, метрики оценки качества). 

Statsmodels

Инструмент для создания статистических моделей. Позволяет делать линейную регрессию, корреляцию, метод наименьшего квадрата (OLS), анализ выживания, однофакторный и двухфакторный анализ и т.д. 

Pillow

Это библиотека для работы с изображениями, которая содержит множество форматов, фильтров и эффектов, а также возможностей для пиксельных манипуляций. В Pillow можно переводить фотографию в другую цветовую модель, разделить на каналы и собрать из каналов, обрезать, изменить размер, наложить картинки друг на друга и т.д. 

В целом, Pillow предоставляет инструменты, схожие с теми, которые можно найти в программе Photoshop.

Seaborn

Это инструмент для визуализации данных, разработанный для создания статистических графиков. 

Написан поверх библиотеки Matplotlib, но имеет более высокоуровневый интерфейс. Это значит, что огромные пласты кода, которые формируют внешний вид графиков, скрыты от пользователя, что позволяет сосредоточиться на важных деталях визуального представления ваших данных, а не на коде, с помощью которого эти детали выполнены. 

Библиотеки для разработчика 

Когда программист пишет код или тестирует приложение, он сталкивается с внушительными объемами информации. Беспорядочные данные нужно приводить к общему знаменателю и очищать от лишнего, чтобы избегать ошибок и добиваться более точных результатов. Упорядоченные данные хранят в различных системах, а важные детали заносят в логи (файлы с информацией о протекающих процессах). Все логи сохраняются в специальный файл. 

Осуществлять все эти действия разработчикам помогают библиотеки.

Flask

Представляет лишь базовый инструментарий, но при этом достаточный для того, чтобы создавать большинство типовых сайтов с поддержкой шаблонов страниц, баз данных и прочих стандартных возможностей. Главное преимущество Flask – это простота и минимализм, которые позволяют быстро разобраться в этом пакете и начать его применять. 

Celery

Инструмент, который позволяет распределять последовательность задач в крупных программах от более до менее приоритетных и выполнять их в соответствии с этой иерархией. 

Pydantic

Библиотека, которая вносит четкость в работу Python. Дело в том, что Python – это нетипизированный язык, что является одновременно и преимуществом, и недостатком. С одной стороны, это способствует быстрому изучению и устанавливает низкий порог входа, но с другой – в какой-то момент отсутствие типизации становится проблемой. Pydantic строго классифицирует информацию в Python и приводит данные к общему стандарту.

Dateparser

Это инструмент, который находит и определяет даты в массиве информации и используется в парсинге данных. Dateparser работает с разными форматами записи, и может найти как дату формата «01.04.2020», так и формата «завтра» или «в следующем месяце». 

Requests

Это библиотека, которая позволяет отправлять запросы на сервер и получать от него ответ. Код получается кратким и понятным, а запрос легко настроить и отправить. За счет своей простоты Requests используется в большом количестве проектов. 

HTTPX

Это расширение для Requests, которое поддерживает все его функции, а также обеспечивает работу серверов и приложений с помощью HTTP. 

Retrying

Это инструмент, который автоматизирует повторные вызовы. Если какое-то действие в коде не выполнилось и выдало ошибку, с помощью данной библиотеки можно настроить автоматические повторные попытки, а также задать их количество и возможные изменения в запросах. 

Библиотеки Python для начинающих 

Столкнувшись с таким многообразием информации, начинающий программист может растеряться. Непонятно, что делать, за что браться в первую очередь.

Для начала, начинающий аналитик или разработчик должен освоить базовые навыки Python, поскольку с этим языком программирования предстоит много и долго работать. Важно изучить такие вещи, как синтаксис, ветвление, типы данных и переменные, функции, работа list, tuple, sets, dict, затем – алгоритмы и структуры данных. 

Обязательно нужно знать, что такое объектно-ориентированное программирование, а также его структуру (объекты, классы, атрибуты и методы) и принципы (инкапсуляция, наследование, полиморфизм, абстракция). 

Познакомившись со всем этим, можно начинать искать работу, этих навыков достаточно для стажировки в неплохой компании. 

Затем можно начинать осваивать библиотеки. Здесь вы можете задаться вопросом: но ведь их так много, за какую взяться первой? Ответ прост – к использованию библиотек нужно прибегать по необходимости, исходя из ваших личных предпочтений или рабочих задач. 

К примеру, если вы работаете с какими-то сложными математическими вычислениями, подключите модуль со встроенной поддержкой требуемых операций. Это может быть NumPy или SciPy. А если ваша деятельность каким-то образом связана с социологией, статистикой или любым другим набором данных, которые можно представить в виде чисел, то вам подойдут Matplotlib или Seaborn. 

Как установить библиотеку в Python? 

Самый простой способ установки – через менеджер пакетов pip. 

Он появился в Python 3.4 и скачивается вместе с самим языком, но если у вас более ранняя версия, то нужно установить pip вручную. 

Зайдите в PyPI и скачайте скрипт get-pip.py 

Затем выполните команду: 

python get-pip.py 

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

pip install package_name 

А для обновления пакета применяйте: 

pip install -U PackageName