Mọi người trên toàn thế giới biết Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất cho đến nay. Các công ty công nghệ lớn như Google, Amazon, Meta, Instagram và Uber sử dụng Python cho các ứng dụng khác nhau. Từ phát triển web đến các dự án máy học, Python là một công cụ thiết yếu trong bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu
Nhiều người hiểu Python rất phù hợp cho người mới bắt đầu. Học nó là một điểm khởi đầu tốt cho các lập trình viên mới làm quen vì tính đơn giản của nó. Nó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên làm cơ sở và không yêu cầu kỹ thuật cú pháp. Nó cũng khá dễ tải xuống và cài đặt, đồng thời có hàng trăm nghìn thư viện giúp việc lập trình trở nên đơn giản và thuận tiện hơn
Nếu bạn quan tâm đến lập trình hoặc mới bắt đầu với Python, hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu các thư viện Python thiết yếu mà bạn nên biết
Tổng quan ngắn gọn về thư viện Python
Thư viện Python là tập hợp các mô-đun liên quan — hoặc gói mã — mà các lập trình viên có thể sử dụng trên các chương trình khác nhau. Sử dụng các thư viện cho phép bạn tránh viết lặp đi lặp lại cùng một mã khi sử dụng các chương trình khác nhau
Nhiều nhà phát triển dựa vào Python vì bộ sưu tập thư viện phong phú của nó. Ước tính có khoảng 137.000 thư viện và hơn 198.000 gói. Các lập trình viên có thể sử dụng tất cả các mô-đun này cho nhiều giải pháp hiện đại tùy thuộc vào dự án
Bởi vì có rất nhiều thư viện có sẵn, người mới bắt đầu có thể bị choáng ngợp khi chọn những thư viện quan trọng nhất. Dưới đây là danh sách một số thư viện Python hàng đầu mà người mới bắt đầu nên biết
1. Máy ảnh
Keras là một trong những thư viện Python thiết yếu nhất hiện có. Nó được coi là API học sâu được thiết kế dành riêng cho con người sử dụng thay vì sử dụng máy móc. Keras giảm thiểu số lượng hành động của người dùng đối với một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất trong lập trình
Một tính năng độc đáo của Keras là nó cảnh báo người dùng bằng các thông báo lỗi rõ ràng, có thể thực hiện được để tăng năng suất và giảm thời gian khắc phục sự cố. Thư viện này là một trong những framework deep learning được sử dụng thường xuyên nhất cho Python, vì nó cho phép người dùng chạy các thử nghiệm mới một cách hiệu quả. Các tổ chức khoa học trên khắp thế giới, chẳng hạn như CERN, NASA và NIH, sử dụng Keras cho hoạt động của họ
2. PyTorch
Thư viện cần thiết này là một khung ML mã nguồn mở có khả năng tăng tốc độ tạo nguyên mẫu nghiên cứu, cho phép các công ty bước vào giai đoạn triển khai sản xuất
Các tính năng chính của PyTorch bao gồm hỗ trợ đám mây mạnh mẽ, hệ sinh thái công cụ phong phú, đào tạo phân tán và hỗ trợ ONNX [Trao đổi mạng thần kinh mở] gốc. PyTorch cũng có TorchServe, một công cụ dễ sử dụng giúp triển khai các mô hình PyTorch trên quy mô lớn. Một ưu điểm khác là PyTorch không phụ thuộc vào môi trường và đám mây, có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc cũng như cho phép cộng tác
3. NumPy
NumPy - viết tắt của Numerical Python - là nền tảng cho tính toán số trong Python và chứa một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Đó là gói xử lý mảng đa năng cung cấp các đối tượng đa chiều
Một số tính năng NumPy khác bao gồm
- phương pháp hướng đối tượng
- Tính toán nhỏ gọn và nhanh chóng để vector hóa
- Các hàm nhanh, được biên dịch trước cho các quy trình số hiệu quả
Bạn có thể thường xuyên sử dụng NumPy trong phân tích dữ liệu, để tạo cơ sở cho các thư viện khác như SciPy và scikit-learning và để thay thế MATLAB nếu bạn đang sử dụng SciPy và matplotlib. Nó rất cần thiết cho người mới bắt đầu vì các ứng dụng ML sử dụng nó thường xuyên và nó rất quan trọng đối với các nhà phát triển full-stack
4. Gấu trúc
Bất cứ ai quan tâm đến khoa học dữ liệu đều biết rằng việc học Pandas là điều bắt buộc. Đây là thư viện phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất trong Python, thường dùng để làm sạch và phân tích dữ liệu
Với Pandas, bạn có thể tạo chức năng của riêng mình, chạy nó trên dữ liệu để đạt được mức độ trừu tượng cao và dễ dàng làm việc với các cấu trúc dữ liệu cấp cao. Các chuyên gia cũng thường sử dụng Pandas cho công việc trích xuất, chuyển đổi, tải [ETL] và các ứng dụng thống kê, tài chính và khoa học thần kinh.
5. TensorFlow
Thư viện mã nguồn mở TensorFlow dành cho Python là một thư viện phổ biến khác mà người mới bắt đầu nên tìm hiểu thêm về. Việc di chuyển các dự án ML trên đám mây trên bất kỳ thiết bị nào bằng TensorFlow trở nên rất dễ dàng, vì vậy các lập trình viên đặc biệt khuyên dùng ứng dụng này cho các doanh nghiệp. Nghiên cứu ước tính rằng 97% doanh nghiệp đã sử dụng đám mây vào năm 2021, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi các nhà phát triển sử dụng TensorFlow rộng rãi đến vậy.
TensorFlow có một cộng đồng khoảng 1.500 người đóng góp và các lĩnh vực khoa học khác nhau thường sử dụng nó. Nó được tối ưu hóa về tốc độ, sử dụng các kỹ thuật như XLA cho bất kỳ phép toán đại số tuyến tính nào
6. scikit-học
scikit-learning là một thư viện ML dành cho Python sẽ giúp bạn truy cập bất kỳ thuật toán ML nào mà bạn có thể cần cho dự án mà bạn đang thực hiện. Điều đáng chú ý là các lập trình viên đã thiết kế scikit-learning đặc biệt để sử dụng song song với SciPy và NumPy
Các ứng dụng điển hình bao gồm lựa chọn mô hình, hồi quy, giảm kích thước, phân cụm và phân loại
7. Gối
Gối được coi là một nhánh của Thư viện hình ảnh Python và về cơ bản là phiên bản hiện đại của PIL. Với Gối, bạn có thể mở bất kỳ hình ảnh nào, lưu nó và cũng có thể tác động đến môi trường của hình ảnh. Gối hỗ trợ nhiều loại tệp bạn có thể làm việc với, bao gồm
- JPEG
- GIF
- PSD
- PCX
- PNG
- TÔI
- EPS
- Và hơn thế nữa
Gối cung cấp hỗ trợ cộng đồng tuyệt vời. Là người mới bắt đầu, bạn có thể sử dụng cộng đồng như một nguồn tài nguyên quý giá
8. Matplotlib
Lợi ích chính của Matplotlib là khả năng trực quan tuyệt đẹp của nó. Đó là một thư viện âm mưu với một cộng đồng sôi động gồm khoảng 700 người đóng góp. Các lập trình viên thường xuyên sử dụng Matplotlib nhất cho các dự án trực quan hóa dữ liệu. Thị trường trực quan hóa dữ liệu có thể đạt tới , với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 9. 47%.
Matplotlib rất hữu ích và có mức tiêu thụ bộ nhớ thấp. Một số chuyên gia sẽ sử dụng Matplotlib để thay thế MATLAB, coi nó là mã nguồn mở và miễn phí. Bạn cũng có thể sử dụng thư viện này với các bộ công cụ như tập lệnh Python, IPython Shell, Jupyter Notebook, v.v.
9. OpenCV Python
OpenCV — còn được gọi là Open Computer Vision — là một gói hữu ích để xử lý ảnh. Nó có thể giám sát các chức năng cơ bản, nhưng nó không có tài liệu đầy đủ. Một số chuyên gia cho rằng OpenCV là một trong những thư viện khó học nhất. Tuy nhiên, nó có thể hỗ trợ người mới bắt đầu tìm hiểu thông tin chi tiết về thị giác máy tính
Với OpenCV, bạn có thể tái tạo, dừng và hiểu môi trường 3D từ môi trường 2D của chúng. Bạn cũng có thể chẩn đoán bất kỳ đối tượng đặc biệt nào trong video hoặc hình ảnh, bao gồm những thứ như cây cối, mắt hoặc khuôn mặt. OpenCV tương thích với nhiều hệ điều hành, bao gồm Windows, macOS và OpenBSD
Các thư viện Python phổ biến khác
Một số thư viện Python phổ biến, nổi tiếng khác bao gồm
- máy ảnh
- ĐẹpSúp
- phế liệu
- PyTorch
- theano
Bạn càng quen thuộc với nhiều thư viện, bạn càng có nhiều khả năng với tư cách là một chuyên gia lập trình. Hiểu rằng có thể mất thời gian để học những điều này, nhưng nó sẽ giúp ích cho bạn về lâu dài
Học thư viện Python cho vai trò lập trình
Là người mới bắt đầu lập trình hoặc khoa học dữ liệu, việc quyết định xem thư viện Python nào xứng đáng với thời gian và công sức của bạn có thể gây khó khăn. Cân nhắc làm theo các đề xuất ở trên để bắt đầu với các thư viện Python và bạn sẽ sẵn sàng xây dựng trên nền tảng đó ngay lập tức
Bắt đầu với Python cho khoa học dữ liệu và thêm nó vào bộ kỹ năng của bạn tại ODSC West 2022
Nếu bạn đang tìm cách thêm một kỹ năng được yêu cầu, thường xanh và sử dụng rộng rãi vào tiết mục của mình, thì có lẽ đã đến lúc học Python hoặc các kỹ năng khoa học dữ liệu cốt lõi khác. Tại ODSC West 2022, chúng tôi sẽ có toàn bộ chương trình đào tạo nhỏ theo dõi nơi bạn có thể bắt đầu với các kỹ năng cơ bản dành cho người mới bắt đầu và nâng cao các kỹ năng khoa học dữ liệu nâng cao hơn, chẳng hạn như làm việc với NLP hoặc mạng lưới thần kinh. Bằng cách đăng ký ngay bây giờ, bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào Ai+ Đào tạo theo yêu cầu trong một năm.