2024 年最適合開發者使用的 Python 套件
您尋找最好的 Python 套件嗎？好吧，你來對地方了..！！在開始列出這個清單之前，讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。
什麼是 Python 套件？
Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。
套件包含一個名為“init.py”的特殊文件，它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易，從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。
為了有效地管理大量模組，必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中，套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似，Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。
為什麼 Python 是最佳選擇？
眾所周知，Python 是可用來學習（和實現）機器學習技術的最佳語言之一，原因如下。
以下是Python流行的幾個重要原因：
它擁有大量的圖書館。
由於其簡單易用，它是初學者級別的程式語言。
可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。
Python的程式設計語法簡單易學，與C、Java、C++相比程度較高
最好的 Python 套件：
以下是一些最好的 Python 套件和函式庫，它們將幫助您加快開發速度。
NumPy
NumPy是重要的 Python 包，在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集，NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。
特徵：
高效能N維數組對象
互動的
通用資料的多維容器
直覺的
TensorFlow
TensorFlow是專為進階數值運算而設計的最佳 Python 軟體套件之一。它用途廣泛，支援深度神經網路執行自然語言處理 (NLP)、循環神經網路、圖像識別、詞嵌入、手寫數字分類和求解偏微分方程 (PDE) 等任務。
此外，TensorFlow 確保強大的架構支持，促進在不同平台（包括桌面、伺服器和行動裝置）上的直接部署。
特徵：
它針對速度進行了最佳化，利用 XLA 等技術進行快速線性代數運算。
響應式構造
靈活的
易於訓練
平行神經網路訓練
大型社區
開源
Django Packages
Django Packages是 Django 專案的可重複使用應用程式、網站、工具等的目錄。在這裡您還可以找到可以幫助您完成專案的最新 Python 3 軟體包、框架和專案。
談到 Django，建議使用 Django 管理模板，以避免在專案工作時遇到任何障礙。例如，您可以檢查Sneat bootstrap 5 Django 管理範本。它是為開發人員建立的最強大、最全面的 Bootstrap Django 管理儀表板模板！
特徵：
使用Django 5構建
使用 CSS 框架Bootstrap 5
Docker加快開發速度
垂直和水平佈局
預設、邊框和半暗主題
淺色、深色和系統模式支持
國際化/i18n 和 RTL 就緒
Python-Dotenv：環境變數
主題配置：輕鬆自訂我們的模板
此外，也提供 Asp NET Core MVC 儀表板版本
Seaborn
Seaborn是另一個用於統計資料視覺化的 Python 套件。它是建構在 Matplotlib 之上。儘管它高度依賴 Matplotlib，但它提供了更用戶友好的介面和各種預先建構的統計圖。
此外，Seaborn 能夠視覺化複雜的統計模型以及簡單的資料分佈。此外，它還可以非常輕鬆地創建準確且資訊豐富的資料視覺化。
特徵：
Seaborn 與 NumPy 和 Pandas 資料結構配合良好
用於設定 matplotlib 圖形樣式的內建主題
繪製統計時間序列數據
擬合並可視化線性迴歸模型
它帶有用於設定 Matplotlib 圖形樣式的內建主題
可視化單變量和雙變量數據
REQUESTS：HTTP For Humans
Requests 可讓您極為輕鬆地傳送 HTTP/1.1 請求。無需手動將查詢字串新增至 URL 或對 POST 資料進行表單編碼。由於 urllib3，Keep-alive 和 HTTP 連線池是 100% 自動的。
特徵：
保持活動狀態和連線池
國際網域名稱和 URL
具有 Cookie 持久性的會話
瀏覽器式 SSL 驗證
自動內容解碼
基本/摘要式身份驗證
優雅的鍵/值 Cookie
自動減壓
Unicode 回應主體
HTTP(S) 代理程式支援
分段文件上傳
PyTorch
PyTorch 透過使用者友好的前端、分散式培訓以及工具和庫生態系統實現快速、靈活的實驗和高效的生產。
借助 TorchScript，PyTorch 在 Eager 模式下提供了易用性和靈活性，同時無縫過渡到圖形模式，以在 C++ 運行時環境中實現速度、最佳化和功能。
此外，它還可以在 Linux、macOS 和 Windows 上運作良好。
Pandas
Python Pandas 是一個開源函式庫，附帶多種用於資料操作和分析的工具。借助該庫，您可以從各種來源讀取數據，例如 SQL 資料庫、CSV、JSON 檔案和 Excel。
它允許您僅使用一兩個命令來管理複雜的資料操作。此外，Python Pandas 還提供了多種用於組合資料、分組和過濾時間序列功能的內建方法。
特徵：
具有預設和自訂索引的快速且有效率的 DataFrame 物件。
用於將資料從不同檔案格式載入到記憶體中資料物件的工具。
資料對齊和缺失資料的綜合處理。
重塑和旋轉數據集
Matplotlib
Matplotlib 是最常見的資料探索和視覺化函式庫。您可以使用它來建立基本圖形，例如線圖、直方圖、散佈圖、長條圖和圓餅圖。您還可以使用此庫創建動畫和互動式視覺化。 Matplotlib 是所有其他視覺化函式庫的基礎。
該程式庫在格式化和樣式化繪圖方面提供了很大的靈活性。您可以自由選擇如何顯示標籤、網格、圖例等。但是，要建立複雜且視覺吸引力的繪圖，您需要編寫大量程式碼。
特徵：
創建出版品質的繪圖。
製作可以縮放、平移和更新的互動式圖形。
自訂視覺風格和佈局。
匯出為多種文件格式。
嵌入 JupyterLab 和圖形使用者介面。
Scrapy
這是資料科學領域最好的 Python 套件之一。 Scrapy 也稱為蜘蛛機器人，負責爬行程式並從 Web 應用程式中擷取結構化資料。顧名思義，它是為抓取而設計的。此外，它是一個完整的框架，具有透過 API 收集資料並像爬蟲一樣運作的潛力。
借助此 Python 包，您可以編寫程式碼、重複使用通用程式並為您的應用程式建立可擴展的爬蟲。此外，它是跨 Spider 類別創建的，其中包含爬蟲程式的指令。
特徵：
它會產生 JSON、CSV 和 XML 等格式的 Feed 匯出。
Scrapy 是基於爬蟲，可以自動從網頁中提取資料。
它內建支援透過 XPath 或 CSS 表達式從來源中選擇和提取資料。
SciPy
SciPy 是流行的機器學習 Python 套件之一。它一直是機器學習愛好者最喜歡的庫，因為它包含用於整合、最佳化、線性代數和統計的不同模組。
SciPy 函式庫和 SciPy 堆疊之間存在差異。 SciPy 是構成 SciPy 堆疊的核心包之一。此外，SciPy 對於影像處理也非常有用。
特徵：
輕鬆處理數學運算。
使用子模組提供有效的數值例程，例如數值積分和最佳化。
支援信號處理。
Keras
Keras 是為人類而非機器設計的 API。 Keras 遵循減少認知負荷的最佳實踐：它提供一致且簡單的 API，最大限度地減少常見用例所需的使用者操作數量，並提供清晰且可操作的錯誤訊息。 Keras 也高度重視製作優秀的文件和開發人員指南。
特徵：
它在CPU和GPU上都運行流暢。
預標記資料集
多種資料預處理方法
模型評估
模組化
Theano
Theano 的核心是一個著名的科學計算庫，使您能夠定義、最佳化和評估處理多維數組的數學表達式。一些機器學習和人工智慧應用的基礎是重複計算棘手的數學表達式。
特徵：
與 NumPy 緊密整合
GPU 的透明使用
高效率的符號區分
速度和穩定性優化
動態C程式碼生成
廣泛的單元測試和自我驗證
MILA 將停止開發 Theano： https://groups.google.com/d/msg/theano-users/7Poq8BZutbY/rNCIfvAEAwAJ
Aesara [Succeser to Theano]
Aesara 是 Python 中的一個快速、可破解的元張量庫，它允許您有效地定義、最佳化/重寫和評估涉及多維數組的數學表達式。它由不同的部分組成：
數組數學運算的符號表示
速度和穩定性優化
高效率的符號區分
強大的重寫系統以程式設計方式修改您的模型
可擴展後端 Aesara 目前可編譯為 C、Jax 和 Numba。
特徵：
可破解的純 Python 程式碼庫
可擴展的圖框架，適合快速開發自訂運算符和符號優化
實現一個可擴展的圖形轉譯框架，目前透過 C、JAX和Numba提供編譯。
基於最廣泛使用的 Python 張量庫之一：Theano。
GitHub |PyPi
結論：
好吧，我們在這裡討論了 Python 開發人員可以用來加快開發過程的一些最佳 Python 套件。
眾所周知，Python生態系無論是貢獻或使用量都非常龐大。我們討論了在 ML 的所有主要領域中最常用於機器學習的 Python 套件和函式庫，從資料操作階段到深度學習、自然語言處理，甚至視覺化。
此外，Python 還提供了一組多樣化的軟體包，這些軟體包不僅增強了其功能，還展示了人們可以執行的任務的廣度和深度。在這裡我們只提到了其中的幾個。
