Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares en los últimos años debido a su simplicidad, facilidad de aprendizaje y flexibilidad. Python tiene una gran cantidad de bibliotecas y marcos, lo que lo hace extremadamente flexible y aplicable, y se usa ampliamente en desarrollo web, análisis de datos, inteligencia artificial y otros campos.
1. marco web
1、Django
Django es un marco de aplicación web con todas las funciones que consta de muchos componentes, incluido ORM (Object Relational Mapping), motor de plantillas, sistema de enrutamiento, procesamiento de formularios y más. Con documentación completa y un sólido apoyo de la comunidad, Django se ha convertido en uno de los marcos web más populares en Python. Con Django puedes crear rápidamente una aplicación web completamente funcional.
2 、 matraz
Flask es un marco de microaplicación web diseñado con la filosofía de "un marco mínimo para el desarrollo web utilizando Python". Flask no incluye componentes como un ORM o un motor de plantillas, pero puede integrar fácilmente bibliotecas de terceros. Flask es flexible y fácil de usar, lo que lo convierte en una opción ideal, especialmente para pequeñas aplicaciones web o proyectos API.
3 、 pirámide
Pyramid es un pequeño marco web que admite casos de uso listos para usar y de nivel superior. Tiene las características de gran escalabilidad, alta seguridad y excelente rendimiento, y es adecuado para aplicaciones web de mediana y gran escala.
4 、 tornado
Tornado es un marco web sin bloqueo de alto rendimiento que puede manejar una gran cantidad de solicitudes simultáneas y es adecuado para aplicaciones web de alto tráfico. Tornado también se puede utilizar en aplicaciones web en tiempo real, aplicaciones de chat, servidores de juegos y otros escenarios.
5 、 botella
Bottle es un marco web pequeño y rápido que se caracteriza por un código conciso, fácil de usar y que no requiere configuración. Bottle es adecuado para pequeñas aplicaciones web y proyectos API.
2. Biblioteca de análisis de datos
1、Número
NumPy es una biblioteca de informática científica basada en Python que se centra en cálculos numéricos eficientes en matrices y arreglos. NumPy proporciona una variedad de tipos de datos y métodos de operación de matrices, y es una herramienta importante para la informática científica y el análisis de datos.
2 、 pandas
Pandas es una biblioteca de análisis de datos basada en NumPy que proporciona estructuras de datos y herramientas de manipulación de datos, incluida la limpieza, el procesamiento, la conversión y otras operaciones de datos. Pandas puede leer datos en múltiples formatos de datos, como CSV, Excel, SQL, etc., y admite análisis y visualización de datos.
3、Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos basada en Python que proporciona una variedad de funciones y herramientas de dibujo gráfico, incluidos gráficos de líneas, histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de contorno y más. Matplotlib también admite el trazado interactivo dinámico.
4、Ciencia
SciPy es una biblioteca informática científica basada en NumPy, que proporciona muchos algoritmos y funciones avanzadas, que incluyen álgebra lineal, optimización, interpolación, procesamiento de señales, procesamiento de imágenes, análisis estadístico y más. SciPy se puede utilizar para resolver diversos problemas de informática científica y es una de las herramientas importantes para la informática científica y el análisis de datos.
5、Aprendizaje de Scikit
Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático basada en Python que proporciona muchos algoritmos y herramientas de aprendizaje automático de uso común, que incluyen clasificación, regresión, agrupación, reducción de dimensionalidad y más. Scikit-learn también proporciona herramientas como selección de modelos, selección de características y evaluación de modelos, que pueden usarse para construir y evaluar modelos de aprendizaje automático.
3. Biblioteca de Inteligencia Artificial
1. TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo basado en Python desarrollado por Google que admite aceleración de GPU y computación distribuida. TensorFlow proporciona muchos modelos y herramientas de aprendizaje profundo de uso común, incluidas redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, procesamiento de lenguaje natural y más. TensorFlow también se puede utilizar para crear modelos personalizados.
2、PyTorch
PyTorch es un marco de aprendizaje profundo basado en Python desarrollado por Facebook que admite aceleración de GPU y gráficos de cálculo dinámico. PyTorch proporciona muchos modelos y herramientas de aprendizaje profundo de uso común, incluidas redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, procesamiento de lenguaje natural y más. PyTorch también se puede utilizar para crear modelos personalizados.
3 、 Difícil
Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo basada en Python que proporciona una API de aprendizaje profundo de alto nivel que puede crear y entrenar fácilmente modelos de aprendizaje profundo. Keras admite una variedad de marcos de aprendizaje profundo, incluidos TensorFlow, Theano, etc.
4、CV abierto
OpenCV es una biblioteca de visión por computadora basada en Python que proporciona muchos algoritmos y herramientas de visión por computadora de uso común, incluido el procesamiento de imágenes, la detección de objetivos, el reconocimiento de rostros, la estimación de movimiento y más. OpenCV también admite múltiples plataformas y lenguajes de programación y es una de las herramientas importantes para el desarrollo de la visión por computadora.
5、NLTK
NLTK es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural basada en Python que proporciona muchos algoritmos y herramientas de procesamiento de lenguaje natural de uso común, incluida la clasificación de texto, el modelo de lenguaje, el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades nombradas, etc. NLTK también proporciona una variedad de corpus y conjuntos de datos que se pueden utilizar para la capacitación.
6、Gensim
Gensim es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural basada en Python que proporciona muchos algoritmos y herramientas de procesamiento de lenguaje natural de uso común, incluida la similitud de documentos, modelos de temas, vectores de palabras y más. Gensim también admite una variedad de corpus y conjuntos de datos que pueden usarse para entrenar y evaluar modelos de procesamiento del lenguaje natural.
4. Biblioteca de procesamiento de imágenes
1、CV abierto
OpenCV es una biblioteca de visión por computadora basada en Python que proporciona algoritmos de visión por computadora y procesamiento de imágenes de uso común, incluida la lectura de imágenes, el procesamiento de imágenes, la detección de objetivos, el reconocimiento facial, etc. OpenCV también admite una variedad de aplicaciones de visión por computadora y plataformas de desarrollo y puede usarse para construir sistemas de visión por computadora de alto rendimiento.
2 、 almohada
Pillow es una biblioteca de procesamiento de imágenes basada en Python, que proporciona herramientas de conversión y procesamiento de imágenes de uso común, que incluyen lectura de imágenes, guardado de imágenes, ajuste de imágenes, filtrado de imágenes, etc. Pillow también admite una variedad de formatos de imágenes y tipos de datos, que pueden usarse para el procesamiento y la conversión de imágenes.
3、Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de dibujo basada en Python que proporciona herramientas de visualización de datos de uso común, incluidos gráficos de líneas, diagramas de dispersión, gráficos de barras, gráficos circulares y más. Matplotlib también admite una variedad de formatos y estilos de datos, que se pueden utilizar para la visualización y el análisis de datos.
4. Nacido en el mar
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos basada en Python que proporciona gráficos estadísticos y herramientas de visualización de datos de uso común, incluidos diagramas de dispersión, diagramas de caja, mapas de calor, diagramas de densidad y más. Seaborn también admite una variedad de formatos y estilos de datos, que se pueden utilizar para la visualización y el análisis de datos.
5、Pygame
Pygame es una biblioteca de desarrollo de juegos basada en Python que proporciona módulos y herramientas de desarrollo de juegos de uso común, incluido el procesamiento de imágenes, el procesamiento de audio, el procesamiento de eventos, etc. Pygame también admite una variedad de complementos y plataformas de desarrollo de juegos, que se pueden utilizar para crear aplicaciones y sistemas de juegos.