Библіотеки Python для розробників: обираємо найкращі

Python — це мова, яка використовується у різних сферах комерційної розробки: від веб-додатків до генеративного штучного інтелекту. Складні робочі процеси вимагають використання великих обсягів коду. Саме тут на допомогу програмістам приходять бібліотеки — файли, модулі та функції, які можна практично відразу застосовувати у різних проектах. Вони дозволяють повторно використовувати код на базі перевірених готових рішень. Бібліотеки не лише прискорюють роботу, а й підвищують безпеку програмного забезпечення.

Завдяки цій публікації ви дізнаєтеся, які бібліотеки в Python найчастіше використовують розробники та які проблеми вони дозволяють вирішувати.

Бібліотеки Python для розробки програм

Хоча в сфері мобільної розробки мова програмування Python не надто популярна, це ніяк не можна сказати про настільні та браузерні програми. Тут бібліотеки помітно спрощують роботу та скорочують дедлайни.

Requests. Ця бібліотека Python призначена для створення HTTP-запитів до сторонніх сервісів. На виході отримуємо короткий готовий код, запити налаштовуються і надсилаються досить легко. Бібліотека сумісна з низкою додаткових функцій.

HTTPX. По суті, це не навіть бібліотека, а доповнення до вищезгаданої Requests. HTTPX сумісна з усім функціоналом цієї бібліотеки, що прискорює роботу з HTTP, у тому числі в асинхронному режимі. З цим доповненням ви зможете надсилати та отримувати будь-які HTTP-запити, інтегрувати в свою програму протоколи клієнт-сервер.

Retrying. Ця бібліотека корисна для автоматизації повторних запитів. При виникненні такої проблеми в коді, як невиконаний запит до стороннього джерела, за допомогою Retrying можна настроїти відсилання повторних запитів в автоматичному режимі. Можна вказати будь-яку кількість повторних спроб з урахуванням зміни налаштувань.

Celery. Корисна бібліотека для бекенда. З її допомогою можна розподіляти черги завдань за потоками чи серверами; встановити, скільки завдань може бути виконано за секунду, хвилину чи годину, а також як довго має виконуватися завдання. Celery легко інтегрується з багатьма веб-фреймворками, включаючи Django. Деякі з цих фреймворків навіть мають інтеграційні пакети з Celery.

Dramatiq — бібліотека обробки фонових завдань для Python, орієнтована на простоту, надійність та продуктивність. Підтримує Python 3.8 та пізніші версії. Утиліта командного рядка, яка поставляється разом з Dramatiq, здатна запускати кілька паралельних робочих процесів, які беруть повідомлення з черги і надсилають їх функціям-акторам для виконання.

Flask. Простий фреймворк, за допомогою якого можна створювати невеликі веб-програми на Python. Використовує шаблони Jinja та сумісний з Google App Engine. Після створення проекту його можна масштабувати за заданими параметрами. Flask дозволяє інтеграцію з різними інструментами для подальшої зміни інтерфейсу готової програми.

Бібліотеки для машинного навчання та штучного інтелекту

У сферах створення моделей Machine Learning, Data Science та розробки додатків на базі штучного інтелекту Python навряд чи має рівних. З його допомогою можна розпізнавати текст, зображення, обличчя, робити максимально точні прогнози, генерувати інформацію, збирати статистичні дані. Бібліотеки допомагають помітно спростити роботу з візуалізації та іншими завданнями.

NumPy — бібліотека, яка пропонує розробникам комплексні математичні функції: генератори випадкових чисел, процедури лінійної алгебри, перетворення Фур’є та багато іншого. Має відкритий вихідний код, підтримує широкий спектр апаратних та обчислювальних платформ, сумісна з розподіленими бібліотеками, бібліотеками GPU та бібліотеками розріджених масивів.

SciPy — працює на базі NumPy, але з ширшим переліком функцій. Має додаткові інструменти для обчислень масивів та спеціалізовані структури даних, такі як розріджені матриці. SciPy надає програмістам алгоритми для оптимізації, інтегрування, інтерполяції, алгебраїчних та диференціальних рівнянь, виконує статистичний аналіз та інші завдання.

Matplotlib — бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій на Python. Завдяки їй можна генерувати сюжети, інтерактивні фігури, налаштовувати візуальний стиль, експортувати дані до різних форматів файлів. Matplotlib підтримує інтеграцію в JupyterLab і графічні інтерфейси користувача. Існує кілька сторонніх пакетів, створених на основі Matplotlib.

Pillow. Назва цієї бібліотеки походить від абревіатура PIL — Python Imaging Library. Призначена для роботи із зображеннями: додавання ефектів, обробка зображень, покращення якості в пікселях та інші завдання. Бібліотека Pillow дуже корисна для проектів у галузі комп’ютерного зору.

TensorFlow — у переліку найкращих бібліотек Python, це, напевно, одна з найпопулярніших для роботи з машинним навчанням. Найчастіше TensorFlow застосовується для навчання нейромереж. З її допомогою можна обробляти складні взаємозв’язки між об’єктами, що робить TensorFlow потужним інструментом прогнозування.

Keras. Значно полегшує роботу з TensorFlow. Використовувати Keras рекомендується для створення алгоритмів машинного навчання та налаштування ML-моделей. Далі, за допомогою TensorFlow, можна виконувати всі потрібні розрахунки.

PyTorch — дуже популярна серед Python-розробників бібліотека з відкритим вихідним кодом від Facebook. Сфера її застосування дуже широка: від навчання моделей штучного інтелекту до генерації нейронних мереж. Вона безкоштовна і за своїми можливостями більш просунута, ніж TensorFlow.

OpenCV. Творці цієї безкоштовної бібліотеки описують її як найбільшу в галузі комп’ютерного зору та розпізнавання облич. Її також можна використовувати для обробки малюнків та фотографій за допомогою Python.

Бібліотеки для логування та обробки даних

Отримання великої кількості даних автоматично створює необхідність обробки масиву цієї інформації. Дані слід систематизувати за заданими ознаками і параметрами, очистити від непотрібного тексту і привести до формату, який легко читається. Потім дані доведеться занести до системи аналізу. Виконану роботу потрібно логувати: створити архів у вигляді файлу з інформацією, як відбувалася обробка. Для всіх цих дій існує кілька популярних бібліотек Python.

Rich — це бібліотека для виведення кольорового форматованого тексту на термінал, а також для відображення розширеного контенту, такого як таблиці, розмітка та код із підсвічуванням синтаксису. Rich корисно використовувати, якщо потрібно зробити програми командного рядка візуально привабливими. Також ця бібліотека може стати непоганим засобом наладки.

Loguru — інструмент, який робить логування «приємнішим» з допомогою кількох функцій, які усувають недоліки стандартних логерів: наприклад, архівування файлів разом із логами. Використання логів у програмі повинно відбуватися автоматично, а Loguru робить цю роботу максимально простою та зручною.

Pydantic — бібліотека, що широко використовується для перевірки даних. Швидкий і розширюваний, Pydantic чудово працює з лінтерами та IDE, перевіряє дані, виконує валідацію та парсинг. Завдяки цій бібліотеці можна легко перевіряти та наводити дані, отримані з інших сервісів, до єдиного виду.

Dateparser — інструмент, який надає модулі для простого аналізу локалізованих дат у будь-яких строкових форматах. Незамінний під час роботи з веб-сайтами. Dateparser здатний знайти та визначити будь-який формат дати, включно з написаними словами, а не цифрами.

Бібліотеки для аналізу роботи програм

Дуже часто розробнику доводиться відстежувати поведінку і роботу програми, а при виникненні помилок вчасно їх виявляти. Для цієї роботи є кілька чудових бібліотек на мові Python.

Py-spy — інструмент для профілювання. Він відстежує час та дії, які виконує програма, моніторить обсяг ресурсів, що використовуються цим додатком. Py-spy аналізує дані операційної системи, на якій працює пристрій із програмою, потім зберігає та відсилає ці дані для обробки. Інструмент виконує моніторинг, не звертаючись до коду програми, що робить Py-spy є чудовим рішенням для пошуку помилок.

Pympler — інструмент розробки, що дозволяє вимірювати, контролювати та аналізувати поведінку пам’яті об’єктів Python у працюючій програмі. Використовуючи Pympler, можна отримати детальне уявлення про розмір та час життя об’єктів Python, визначити небажану чи несподівану поведінку під час роботи програми.

Бібліотеки Python для тестування

Тестування програми допомагає перевірити наявність у ній багів та несподіваної поведінки в роботі. Для цього в коді Python пишуть спеціальні тести, змінюють налаштування та параметри роботи. Спростити ці завдання допомагають бібліотеки.

Responses — бібліотека утиліт для імітації бібліотеки запитів на Python. За допомогою Responses тестувальник може генерувати відповіді запити, а потім провести аналіз результату. Іншими словами, завдяки цій бібліотеці можна перевірити, як програма відповідає на різні сторонні запити.

Freezegun — інструмент тестування роботи програми протягом певного періоду часу. Використовуючи модуль datetime, можна перевірити, як програма має працювати залежно від часу доби, робочого чи вихідного дня тижня.

Faker — це пакет утиліт Python, який генерує для вас підроблені дані. Якщо потрібно завантажити базу даних, створити візуально привабливі XML-документи, заповнити сторінки для тестування або анонімізувати дані, Faker просто незамінний. У вигляді даних можуть бути прізвища, імена, телефони, дати народження та багато іншого.

Factory_boy — зручний інструмент для генерації даних у вигляді блоків, заповнених кодом. Також за його допомогою можна створювати дані для наступних тестів. Бібліотека Factory_boy значно спрощує та прискорює їх створення, що робить її затребуваною у тестуванні.

Бібліотеки для інших завдань

Python можна використовувати для прискорення роботи в різних сферах: навіть у створенні скриптів чи автоматичної обробки даних. Ось лише кілька бібліотек, які можуть спростити роботу кодера.

Funcy — колекція утиліт для полегшення роботи над створенням програм. Funcy можна використовувати для автоматизації рутинних процесів розробника: наприклад, для аналізу даних або простої модифікації функцій.

Tqdm — «розумний» індикатор прогресу роботи. Він відображає додаток до коду в міру його написання. Також Tqdm може стежити за станом роботи програми. Дані про роботу програми виводяться у заданому вигляді.

Black — форматувальник коду Python. Використовуючи цей інструмент, можна автоматизувати навіть завдання, як ручне форматування коду. Black робить це швидше, ніж людина, тому розробник заощаджує з ним свій робочий час та розумову енергію для більш важливих справ.