Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

Introducción

Python es un lenguaje de programación popular e influyente que se utiliza en diversas aplicaciones, desde el desarrollo web hasta la gestión de datos y la computación científica. Una de las razones críticas de la popularidad de Python es la gran cantidad de bibliotecas y marcos disponibles para su uso, lo que proporciona una gran cantidad de funcionalidades y ayuda a que Python sea una herramienta eficaz para muchas tareas diferentes.

¿Qué son las bibliotecas de Python y sus beneficios?

Las bibliotecas de Python son colecciones de módulos preescritos que brindan funcionalidad adicional para sus programas. Son útiles porque le permiten reutilizar código en múltiples proyectos y utilizar código que ya ha sido escrito y probado por otros. Hay bibliotecas disponibles para diversas tareas, como desarrollo web, procesamiento estadístico, procesamiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. El uso de bibliotecas también puede hacer que su código sea más eficiente, más fácil de entender y más confiable.

5 bibliotecas de Python que no debe perderse en 2023

1. Cara de abrazo

Abrazando la cara es una biblioteca para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Python. Proporciona herramientas para tareas como la clasificación de texto, la traducción de idiomas y la generación de texto, y se basa en bibliotecas populares de NLP como PyTorch y TensorFlow. De acuerdo a GitHub, Hugging Face tiene una calificación de 4.8 de 5 estrellas.

Una de las características críticas de Hugging Face es su amplia gama de capacidades de PNL. Brinda soporte para varios idiomas y tareas y se basa en modelos preentrenados de última generación entrenados en grandes cantidades de datos. Esto lo convierte en una herramienta eficaz para muchas tareas de NLP y permite a los desarrolladores comenzar de forma rápida y sencilla. Por ejemplo, Hugging Face se puede usar para tareas de análisis de sentimientos, traducción de idiomas y generación de texto, lo que la convierte en una biblioteca versátil para trabajar con datos de texto.

Otra ventaja de Hugging Face es su API fácil de usar. Proporciona una interfaz simple e intuitiva para trabajar con datos de texto y está diseñado para que sea fácil de integrar en el flujo de trabajo existente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que buscan una biblioteca NLP potente y flexible que sea fácil de usar.

Una desventaja potencial de Hugging Face es que puede consumir muchos recursos, ya que se basa en grandes modelos preentrenados para muchas de sus tareas. Esto puede ser un problema para los proyectos que tienen recursos limitados o necesitan ejecutarse en dispositivos de bajo consumo. Sin embargo, para muchas tareas de PNL, los beneficios de usar Hugging Face probablemente superen los requisitos de recursos.

2. Iluminación aerodinámica

iluminado es una biblioteca para crear aplicaciones web en Python. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones interactivas basadas en datos de forma rápida y sencilla y ha ganado mucha popularidad entre los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático. De acuerdo a GitHub, Streamlit tiene una calificación de 4.8 de 5 estrellas.

Una de las características críticas de Streamlit es su simplicidad y facilidad de uso. Tiene una interfaz simple para crear aplicaciones web y permite a los desarrolladores comenzar rápida y fácilmente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que son nuevos en el desarrollo web o que necesitan crear aplicaciones rápidamente. Streamlit utiliza una sintaxis familiar y proporciona varias herramientas para crear interfaces de usuario interactivas, lo que facilita la creación de aplicaciones web funcionales y visualmente atractivas.

Otra ventaja de Streamlit es su capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Proporciona herramientas para trabajar con marcos de datos y visualizar datos y es muy adecuado para aplicaciones basadas en datos. Esto lo convierte en una buena opción para los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático que necesitan crear aplicaciones interactivas para explorar y analizar datos. Streamlit proporciona una variedad de opciones integradas de gráficos y visualización, así como soporte para componentes personalizados, lo que facilita la creación de visualizaciones de datos ricas e informativas.

Una desventaja potencial de Streamlit es que no es tan rico en funciones ni tan versátil como otros marcos de desarrollo web. Está diseñado para ser simple y fácil de usar, lo que puede ser una compensación por funciones más avanzadas. Sin embargo, para muchos proyectos de desarrollo web, es probable que la simplicidad y la facilidad de uso de Streamlit compensen la necesidad de funciones más avanzadas.

3. Optuna

Optar es una biblioteca para la optimización de hiperparámetros en Python. Proporciona una manera simple y eficiente de ajustar los hiperparámetros de los modelos de aprendizaje automático y está diseñado para ser fácil de usar e integrar en el flujo de trabajo existente. De acuerdo a GitHub, Optuna tiene una calificación de 4.6 de 5 estrellas.

Una de las características clave de Optuna es su eficiencia y flexibilidad. Utiliza un algoritmo eficiente para buscar el conjunto óptimo de hiperparámetros y puede manejar muchos problemas de optimización. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que necesitan ajustar los hiperparámetros de los modelos de aprendizaje automático y les permite hacerlo de forma rápida y sencilla.

Otra ventaja de Optuna es su integración con el ecosistema de Python. Está diseñado para que sea fácil de usar con bibliotecas de aprendizaje automático populares, como sci-kit-learn, y se puede integrar fácilmente en el flujo de trabajo existente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que trabajan con modelos de aprendizaje automático en Python.

Una desventaja potencial de Optuna es que puede no ser la mejor opción para problemas de optimización muy grandes o complejos. Está diseñado para ser eficiente y efectivo para muchas tareas de optimización, pero es posible que no se escale tan bien como otros algoritmos de optimización para problemas muy grandes o complejos. Sin embargo, es probable que Optuna sea una buena opción para muchas tareas de aprendizaje automático debido a su eficiencia y facilidad de uso.

4.Pytest

Pytest es una biblioteca para probar y depurar en Python. Proporciona una gama de herramientas para escribir y ejecutar pruebas y está diseñado para ser fácil de usar e integrar en el flujo de trabajo existente. De acuerdo a GitHub, Pytest tiene una calificación de 4.6 de 5 estrellas.

Una de las características clave de Pytest es su simplicidad y facilidad de uso. Proporciona una interfaz sencilla para escribir y ejecutar pruebas y está diseñado para que sea fácil de integrar en el flujo de trabajo existente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que necesitan escribir y ejecutar pruebas como parte de su proceso de desarrollo y les permite hacerlo de forma rápida y sencilla.

Otra ventaja de Pytest es su flexibilidad y extensibilidad. Proporciona una amplia gama de herramientas para escribir y ejecutar pruebas y puede manejar una variedad de escenarios de prueba. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que necesitan escribir y ejecutar pruebas para una amplia gama de aplicaciones.

Una desventaja potencial de Pytest es que puede no tener tantas funciones como otros marcos de prueba. Está diseñado para ser simple y fácil de usar, lo que puede ser una compensación por funciones más avanzadas. Sin embargo, para muchas tareas de prueba, es probable que la simplicidad y la facilidad de uso de Pytest superen la necesidad de funciones más avanzadas.

5. PyO3

PyO3 es una biblioteca para interactuar con el código Rust en Python. Permite a los desarrolladores llamar al código Rust desde Python y viceversa y está diseñado para ser fácil de usar e integrar en el flujo de trabajo existente. De acuerdo a GitHub, PyO3 tiene una calificación de 4.6 de 5 estrellas.

Una de las características clave de PyO3 es su capacidad para integrar el código Rust en Python sin problemas. Proporciona una interfaz simple e intuitiva para llamar al código de Rust desde Python y permite a los desarrolladores aprovechar los beneficios de rendimiento y seguridad de Rust sin tener que volver a escribir el código existente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que usan código Rust en sus proyectos de Python.

Otra ventaja de PyO3 es su compatibilidad con el ecosistema de Python. Está diseñado para ser fácil de usar con las bibliotecas y marcos de Python populares y puede integrarse fácilmente en el flujo de trabajo existente. Esto lo convierte en una buena opción para los desarrolladores que trabajan con Rust y Python.

Una desventaja potencial de PyO3 es que puede no ser tan adecuado para proyectos más grandes o complejos como otras bibliotecas de integración de Rust-Python. Está diseñado para ser simple y fácil de usar, lo que puede ser una compensación por funciones más avanzadas. Sin embargo, para muchas tareas de integración de Rust-Python, la simplicidad y la facilidad de uso de PyO3 probablemente superen la necesidad de funciones más avanzadas.

Conclusión sobre las bibliotecas de Python

¿Conoce bibliotecas para el análisis de series temporales? Si no, conócelos. esta página.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/01/5-upcoming-python-libraries-you-dont-want-to-miss-in-2023/