Какими библиотеками для Python пользуются разработчики?

Мы уже неоднократно подчеркивали, что Python — один из наиболее перспективных и сравнительно простых в изучении языков программирования. Что еще важнее — у него огромное комьюнити, которое в непрерывно создает действительно полезные библиотеки и фреймворки. А те в свою очередь существенно расширяют возможности применения Python в профессиональной деятельности. И именно о наиболее полезных библиотеках пойдет речь сегодня!

Если вы только изучаете Python или уже работаете с этим языком, следующая информация точно будет для вас полезной. Также рекомендуем сохранить ее в закладки тем, кто проходит или планирует пройти курс Wezom Академии «Основы Python с нуля до функционального проекта».

Для вашего удобства мы распределили библиотеки Python на несколько основных категорий. Находите и используйте то, что нужно именно вам!

Для работы с приложениями

Python крайне активно применяется при написании web-приложений и десктопного ПО. А библиотек, упрощающих подобные задачи, множество:

• Requests — библиотека для более удобного и быстрого написания HTTP-запросов и их подключения к сторонним сервисам. Нет необходимости вручную добавлять строки запроса в URL-адреса. Среди полезных функций и возможностей: сеансы с сохраняемостью cookie-файлов, проверка SSL-сертификатов, автоматическое декодирование контента и декомпрессия, тайм-ауты подключения, прочее. 
• HTTPX — дополнение для предыдущей библиотеки, с помощью которого можно удобнее работать с HTTP и асинхронностью. По сути это полнофункциональный HTTP-клиент для Python, поддерживающий как HTTP/1.1, так и HTTP/2. 
• Retrying — библиотека для автоматизации повторных вызовов. Очень полезно, когда определенный запрос не выполнен и возвращает ошибку. Retrying автоматически отправляет повторные запросы без необходимости каждый раз выполнять операцию вручную. Частоту и число повторных запросов можно настроить индивидуально.
• Celery — крайне удобный инструмент для распределения задач в крупных проектах по приоритетам. Конечно, если вы работаете над небольшим проектом с маленькой командой, в этом нет особой необходимости. Но в некоторых случаях Celery является просто незаменимым.
• Dramatiq — более новый аналог Celery, но заточенный скорее под распределение «фоновых» задач. Библиотека сочетает простоту, надежность и удобство. Поддерживает Python 3.7 и более поздние версии. Многие разработчики отмечают, что Dramatiq действительно удобнее и надежнее Celery.
• Flask — микрофреймворк, с помощью которого можно создавать простейшие web-приложения. Отличный вариант, если вам нужно быстро подготовить несложный проект, который в дальнейшем будет масштабироваться. Среди важных преимуществ Flask — удобная интеграция со сторонними инструментами.

Для машинного обучения и ИИ

Python остается одним из главных языков программирования в направлениях машинного обучения, AI и анализа данных. Используя подходящие библиотеки, можно существенно упростить себе работу, ускорить и автоматизировать многие процессы:

• NumPy — мощный инструмент для выполнения числовых вычислений практически любой сложности с помощью Python. Он незаменим при работе с матрицами и многоуровневыми массивами. NumPy имеет открытый исходный код и распространяется совершенно бесплатно.
• SciPy — идейное продолжение NumPy, но с еще более обширным функционалом. С помощью SciPy можно проводить глубокие и сложные математические операции, а также выполнять комплексный научный анализ. Инструмент хоть и далеко не простой в освоении, но в некоторых случаях является попросту незаменимым. 
• Matplotlib — большая библиотека Python для создания статических, динамических и интерактивных графиков. Графики можно масштабировать, панорамировать и обновлять, настраивать визуальные стили и макеты, экспортировать в файлы разных форматов, встраивать в графические пользовательские интерфейсы и многое другое.
• Pillow — инструмент для работы с изображениями, их обработки, применения различных эффектов, удаления шумов и так далее. Обратите внимание, что Pillow — платная библиотека, доступ к которой обойдется в $30 000 в год (для команд со штатом до 50 разработчиков). Но можно воспользоваться бесплатной демо-версией.
• TensorFlow — библиотека для создания моделей машинного обучения. Позволяет использовать предварительно обученные модели или создавать собственные, содержит решения машинного обучения для всех уровней квалификации, а также инструменты для оптимизации ряда рабочих задач. 
• Keras — вспомогательный инструмент для TensorFlow, с помощью которого можно создавать и настраивать модели и нейросети.
• PyTorch — хорошая альтернатива TensorFlow от разработчиков Facebook. Многие Python-разработчики сходятся во мнении, что PyTorch удобнее и эффективнее. Плюс библиотека новее, что для многих тоже важно.
• OpenCV — библиотека Python для взаимодействия с алгоритмами компьютерного зрения, обработкой графики и Machine Learning. Она, к тому же, полностью кроссплатформенная, работает с интерфейсами C++, Python и Java, поддерживается в Linux, macOS, Windows, iOS и Android.

Для логирования, обработки и форматирования данных

Работа Python-программиста — это не только написание кода, но и взаимодействие с большими объемами данных. С помощью следующих библиотек можно эффективнее обрабатывать «сырые» данные, очищать от всего лишнего и получать только самое главное, чтобы в дальнейшем вносить в различные системы и использовать в работе:

• Rich — довольно простая библиотека Python для записи форматированного текста (с цветом и стилем) в терминал. Также с ее помощью можно отображать в терминале расширенное содержимое — таблицы, код с выделенным синтаксисом, эмодзи, прочее. 
• Loguru — незаменимый инструмент, который делает логирование информации в библиотеке Python гораздо удобнее и проще. Доступно множество настроек форматирования, архивирование файлов и так далее. 
• Pydantic — библиотека Python, с помощью которой можно извлекать информацию из других сервисов и приводить ее к единому виду для более удобного дальнейшего использования. 
• Dateparser — библиотека модулей для анализа локализованных дат, которые только можно встретить на веб-страницах. Поддерживается более 200 языковых стандартов отображения даты. Довольно полезный инструмент при выполнении парсинга данных.

Для отслеживания и анализа

У разработчика должна быть возможность постоянно отслеживать работоспособность и поведение программы, чтобы своевременно обнаруживать и устранять любые неполадки. Для этого можно использовать следующие библиотеки:

• Py-spy — профилировщик выборки для программ Python. Незаменимый инструмент для оценки работоспособности программы, ее ресурсоемкости и времени, которое она тратит на те или иные задачи. Очень полезно при поиске багов, особенно в ситуациях, когда нельзя менять исходный код. 
• Pympler — еще один полезный инструмент для мониторинга программ, предназначенный в первую очередь для анализа потребляемой памяти. С его помощью можно выявить утечки памяти, а также обнаружить процессы, которые к ней приводят.

Для тестирования

Тестирование — неотъемлемая часть процесса разработки. Вообще это отдельное IT-направление, но с помощью некоторых библиотек Python-разработчик может проводить базовое тестирование самостоятельно и с высокой точностью:

• Responses — инструмент для генерации разных ответов на запросы и последующего их анализа. Responses полезен для тестирования и во многих отношениях является противоположностью Requests из самого начала нашего списка. С его помощью можно тестировать, как именно приложение реагирует на ответы стороннего сервиса.
• Freezegun — библиотека, позволяющая тестам Python «путешествовать во времени», имитируя модуль datetime. Таким образом можно легко тестировать работу приложения в определенный период времени. Полезно, если ваша программа, к примеру, должна работать иначе в разное время суток.
• Faker — пакет Python, который генерирует для вас поддельные данные. Например, имена пользователей, номера телефонов, адреса электронной почты, прочее. Faker полезен при разработке приложений, требующих для работы заполнения полей данных. Чтобы не использовать реальную информацию и не придумывать фейковые данные самостоятельно, применяйте Faker.
• Factory_boy — в некотором смысле аналог Faker, с той лишь разницей, что он генерирует фикстуры. Фикстуры — это блоки кода, выполняемые до или после тестовых функций. Factory_boy имеет простой декларативный синтаксис, поддерживает наследование и хорошо работает с разными ORM: Django, MongoDB, SQLAlchemy.

Напоследок хотим добавить, что библиотеки Python — это незаменимые инструменты, способные сделать работу разработчика в разы проще, удобнее и эффективнее. Главное — не запутаться в многообразии доступных библиотек и использовать именно те, что решают ваши задачи, а не усложняют их. Потому что такое тоже возможно!