Библиотеки Python для разработчиков: выбираем лучшие

Python — это язык, используемый в самых разных сферах коммерческой разработки: от веб-приложений до генеративного искусственного интеллекта. Сложные рабочие процессы требуют использование больших объемов кода. Здесь на помощь программистам приходят библиотеки — файлы, модули и функции, которые можно практически сразу применять в различных проектах. Это дает возможность повторно использовать код на базе проверенных готовых решений. Библиотеки не только ускоряют работу, но и повышают безопасность программного обеспечения.  

Из этой публикации вы узнаете, какие библиотеки в Python чаще всего используют разработчики и какие проблемы они позволяют решать. 

Библиотеки Python для разработки приложений

Хотя в сфере мобильной разработки язык программирования Python не слишком популярен, этого совершенно нельзя сказать про создание настольных и браузерных программ. Здесь библиотеки заметно упрощают работу и сокращают дедлайны. 

Requests. Эта библиотека Python предназначена для генерации HTTP-запросов к сторонним сервисам. На выходе получаем лаконичный готовый код, запросы настраиваются и отправляются довольно просто. Библиотека совместима с целым рядом дополнительных функций. 

HTTPX. По сути это не даже библиотека, а дополнение к вышеупомянутой Requests. HTTPX совместима со всем функционалом библиотеки, ускоряет работу с HTTP, в том числе в асинхронном режиме. С этим дополнением вы сможете отправлять и получать любые HTTP-запросы, интегрировать в свою программу протоколы клиент-сервер. 

Retrying. Эта библиотека полезна для автоматизации повторных вызовов. При возникновении такой проблемы в коде, как невыполненный запрос к стороннему источнику, с помощью Retrying вы можете настроить отсылку повторных запросов в автоматическом режиме. Можно указать любое количество повторных попыток с учетом изменения настроек. 

Celery. Полезная библиотека для бэкенда. С ее помощью можно распределять очереди задач по потокам или серверам; установить, сколько задач может быть выполнено в секунду, минуту или час, а также как долго должна выполняться задача. Celery легко интегрируется с веб-фреймворками, включая Django. Некоторые из этих фреймворков даже имеют пакеты интеграции с Celery. 

Dramatiq — библиотека обработки фоновых задач для Python, ориентированная на простоту, надежность и производительность. Поддерживает Python 3.8 и более поздние версии. Утилита командной строки, поставляемая вместе с Dramatiq, способна запускать несколько параллельных рабочих процессов, которые извлекают сообщения из очереди и отправляют их функциям-актерам для выполнения. 

Flask. Простой фреймворк, с помощью которого можно создавать небольшие веб-приложения на Python. Использует шаблоны Jinja и совместим с Google App Engine. После создания проекта его можно масштабировать по заданным параметрам. Flask допускает интеграцию с различными инструментами для последующего изменения интерфейса готовой программы. 

Библиотеки для машинного обучения и искусственного интеллекта

В сферах создания моделей Machine Learning, Data Science и разработки приложений на базе искусственного интеллекта, Python вряд ли имеет равных. С его помощью можно распознавать текст, изображения, лица, делать максимально точные прогнозы, генерировать информацию, выполнять сбор статистических данных. Библиотеки помогают заметно упростить работу по визуализации и другие задачи.  

NumPy — библиотека, которая предлагает разработчикам комплексные математические функции: генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое. Имеет открытый исходный код, поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ, совместима с распределенными библиотеками, библиотеками GPU и библиотеками разреженных массивов. 

SciPy — работает на базе NumPy, но с более широким перечнем функций. Имеет дополнительные инструменты для вычислений массивов и специализированные структуры данных, такие как разреженные матрицы. SciPy предоставляет программистам алгоритмы для оптимизации, интегрирования, интерполяции, алгебраических и дифференциальных уравнений, выполняет статистический анализ и другие задачи. 

Matplotlib — библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. Благодаря ей можно генерировать сюжеты, интерактивные фигуры, настраивать визуальный стиль, экспортировать данные в разные форматы файлов. Matplotlib поддерживает интеграцию в JupyterLab и графические пользовательские интерфейсы. Есть несколько сторонних пакетов, созданных на основе Matplotlib. 

Pillow. Название этой библиотеки происходит от аббревиатура PIL — Python Imaging Library. Предназначена для работы с изображениями: добавление эффектов, обработка искажений, улучшение качества пикселей и другие задачи. Библиотека Pillow весьма полезна для проектов в области компьютерного зрения. 

TensorFlow — в перечне лучших библиотек Python, это, наверное, одна из самых популярных для работы с машинным обучением. Чаще всего TensorFlow применяется для обучения нейросетей. С ее помощью можно обрабатывать сложные взаимосвязи между объектами, что делает TensorFlow мощным инструментом для прогнозирования. 

Keras. Значительно упрощает работу с TensorFlow. Использовать Keras рекомендуется для создания алгоритмов машинного обучения и настройки ML-моделей. С помощью TensorFlow можно выполнять все необходимые расчеты. 

PyTorch — популярная и очень востребованная среди Python-разработчиков библиотека с открытым исходным кодом от Facebook. Сфера ее применения очень широка: от обучения моделей искусственного интеллекта до генерации нейронных сетей. Она бесплатна и по своим возможностями более продвинутая чем TensorFlow. 

Pymorphy2 — написанный на Python анализатор морфологии русского языка. Этот инструмент используется для создания и обработки текста. Pymorphy2 распознает и меняет неправильные падежи и формы слов, улучшает общую грамматику. 

OpenCV. Создатели этой бесплатной библиотеки описывают ее как крупнейшую в области компьютерного зрения и распознавания лиц. Ее также можно использовать для обработки рисунков и фотографий с помощью Python. 

Библиотеки для логирования и обработки данных

Получение большого количества данных автоматически создает необходимость обработки этого массива информации. Данные следует систематизировать по заданным признакам и параметрам, очистить от ненужного текста и привести к удобочитаемому формату. Затем данные придется занести в систему анализа. Проделанную работу нужно логировать: создать архив в виде файла с информацией, как происходила обработка. Для всех этих действий существует несколько популярных библиотек Python. 

Rich — это библиотека для вывода цветного форматированного текста на терминал, а также для отображения расширенного контента, такого как таблицы, разметка и код с подсветкой синтаксиса. Rich полезно использовать, если требуется сделать приложения командной строки более визуально привлекательными. Также эта библиотека может стать хорошим средством отладки. 

Loguru — инструмент, которые делает логирование более «приятным» за счет нескольких функций, устраняющих недостатки стандартных логгеров: к примеру, архивирование файлов вместе с логами. Использование логов в приложении должно происходить автоматически, а Loguru делает эту работу максимально простой и удобной. 

Pydantic — широко используемая библиотека для проверки данных. Быстрый и расширяемый, Pydantic великолепно работает с линтерами и IDE, проверяет данные, выполняет валидацию и парсинг. Благодаря этой библиотеке можно легко проверять и приводить данные, полученные из других сервисов, к единому виду.  

Dateparser — инструмент, который предоставляет модули для простого анализа локализованных дат в любых строковых форматах. Незаменим при работе с веб-сайтами. Dateparser способен найти и определить любой формат даты, включая написанные словами, а не цифрами.  

Библиотеки для анализа работы программ

Очень часто разработчик нужно отслеживать поведение и работу программы, а при возникновении ошибок вовремя их обнаруживать. Для этого есть несколько отличных библиотек на языке Python. 

Py-spy — инструмент для профилирования, отслеживает время и действия, выполняемые программой, мониторит объем ресурсов, используемых программой. Py-spy анализирует данные операционной системы, на которой работает устройство с программой, затем сохраняет и отсылает эти данные для обработки. Инструмент выполняет мониторинг, не обращаясь к коду программы, что делает Py-spy отличным решением в поиске ошибок. 

Pympler — инструмент разработки, позволяющий измерять, контролировать и анализировать поведение памяти объектов Python в работающем приложении. Используя Pympler, можно получить подробное представление о размере и времени жизни объектов Python, определить нежелательное или неожиданное поведение во время работы программы. 

Библиотеки Python для тестирования

Тестирование программы помогает проверить наличие в ней багов и неожиданного поведения в ее работе. Для этого в коде Python пишут специальные тесты, меняют настройки и параметры работы. Упростить все эти задачи помогают библиотеки. 

Responses — это библиотека утилит для имитации библиотеки запросов на Python. С помощью Responses тестировщик может генерировать ответы на запросы, а затем выполнять анализ результатом. Иными словами, благодаря этой библиотеке можно проверить, как программа отвечает на различные сторонние запросы. 

Freezegun — инструмент тестирования работы приложения за определенный период времени. Используя модуль datetime, можно проверить, как программа должна работать в зависимости от времени суток, рабочего или выходного дня недели. 

Faker — это пакет утилит Python, который генерирует для вас поддельные данные. Если требуется загрузить базу данных, создать визуально привлекательные XML-документы, заполнить страницы для тестирования или анонимизировать данные, Faker просто незаменим. В качестве данных могут быть фамилии, имена, телефоны, даты рождения и многое другое. 

Factory_boy — удобный инструмент для генерации данных в виде блоков, заполненных кодом. Также с его помощью можно создавать данные для последующих тестов. Библиотека Factory_boy значительно упрощает и ускоряет их создание, что делает ее востребованной в тестировании. 

Библиотеки для других задач

Python можно использовать для ускорения работы в самых разных сферах: создании скриптов, автоматической обработки данных. Вот лишь несколько библиотек, которые могут упростить работу кодеру. 

Funcy — коллекция утилит для облегчения работы над созданием программ. Funcy можно применять для автоматизации рутинных действий разработчика: например, для анализа данных или несложной модификации функций. 

Tqdm — «умный» индикатор прогресса работы. Он отображает вероятное дополнение к коду по мере его написания. Также Tqdm может следить за состоянием работы программы. Данные о работе приложения выводятся в заданном виде.

Black — форматировщик кода Python. Используя этот инструмент, можно автоматизировать даже такую задачу, как ручное форматирование кода. Black делает это быстрее, чем человек, а разработчик экономит рабочее время и умственную энергию для более важных дел.