Quel est la meilleure bibliothèque Python adaptée à votre travail ?

Lorsque vous pensez à une bibliothèque, vous pouvez immédiatement penser à l’odeur rustique des vieux livres et à l’atmosphère paisible qui l’entoure. Si nous devions accéder à l’une des bibliothèques Python, nous verrions des étagères bien organisées avec des modules que vous aurez choisis et utilisés dans votre code. Par conséquent, ces bibliothèques sont des sources de fonctionnalités diverses. Les développeurs évitent d'écrire du code pour eux-mêmes en récupérant le code pré-écrit et bien défini dans différentes bibliothèques.

Ce didacticiel présente les principales bibliothèques Python que les programmeurs choisissent d'importer et d'utiliser dans leur code. Si vous êtes un de ceux qui aiment travailler intelligemment, pas dur, vous devriez voir ce que ces bibliothèques ont à offrir!

En utilisant ces bibliothèques, vous serez en mesure de produire du code efficacement et de gagner un temps précieux sur l'écriture du script entier. Cependant, ne prenons pas d’avance sur nous-mêmes. La première étape consiste à comprendre ce qu'est une bibliothèque Python et certains concepts qui y sont liés.

Concepts importants à apprendre en premier

Before diving into the explanations of different Python libraries, we should review a couple of concepts. For instance, deep learning is a process of machine learning. Do you know how people can learn from their mistakes? The same applies to computers. Deep learning aims to make the machine learn by example.

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Another relevant term is the neural network, resembling the human brain. In what way, you ask? Neural networks are a combination of algorithms that aim to mimic the way humans are capable of identifying patterns. Therefore, this concept takes human biology and applies it to the programming world to introduce image and speech recognition (only one of the options).

Avant de plonger dans les explications de différentes bibliothèques Python, nous devrions passer en revue quelques concepts. Par exemple, l'apprentissage en profondeur est un processus d'apprentissage automatique. Savez-vous comment les gens peuvent apprendre de leurs erreurs? La même chose s'applique aux ordinateurs. L'apprentissage en profondeur vise à faire apprendre la machine par l'exemple.

Un autre terme pertinent est le réseau de neurones, ressemblant au cerveau humain. De quelle manière, vous demandez? Les réseaux de neurones sont une combinaison d'algorithmes visant à reproduire la capacité des humains à identifier des modèles. Par conséquent, ce concept prend la biologie humaine et l’applique au monde de la programmation pour introduire la reconnaissance d’image et la parole (une seule des options).

Quelles sont les bibliothèques de Python?

Tout d'abord, vous devez comprendre que les bibliothèques pour Python ne sont pas si différentes des bibliothèques classiques que vous allez chercher et prendre des livres captivants. Les deux sont des collections de sources d'informations.

Cependant, au lieu de livres, vous récupérez les modules que vous appliquerez au cours de votre processus de codage. Tous les développeurs professionnels profitent de modules bien documentés. S'il existe un moyen facile de faire quelque chose, pourquoi ne pas prendre ce chemin?

Une fois que vous avez commencé à rechercher des bibliothèques Python, vous serez submergé par le nombre de bibliothèques natives et tierces. Il existe de nombreuses collections de modules disponibles. Par conséquent, vous pouvez vous sentir confus lorsque vous devez décider lequel d’entre eux doit être exploré. Si vous êtes un programmeur qui tente d’exceller dans plusieurs domaines différents, il peut être difficile de choisir la bibliothèque la mieux adaptée.

Vous devez déjà savoir que Python est un langage très polyvalent. C'est un joyau dans le monde de la programmation, car son utilisation varie de la science des données au développement Web en passant par l'apprentissage automatique. Si vous êtes un programmeur Python débutant, nous vous encourageons à suivre ce cours pour approfondir vos connaissances.

Globalement, différentes bibliothèques pour Python incluent des modules pour des zones spécifiques. Devrions-nous commencer l'expédition pour découvrir ce qu'est TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn et d'autres bibliothèques populaires?

Avant cela, avez-vous du mal à trouver un emploi en tant que programmeur Python? Dans de tels cas, nous vous recommandons vivement de lire certaines des questions de l'entrevue avec Python que les employeurs posent habituellement. Si vous ne répondez pas à ces questions, vous ne semblerez peut-être pas préparé au poste. Supposons qu'une des questions de l'entretien avec Python vous oblige à parler de bibliothèques Python. Même après avoir lu cet article, vous pourrez présenter quelques points clés à leur sujet.

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API et Python : Meilleures bibliothèques à prendre en compte

API est une abréviation pour une interface de programmation d'application. Il ouvre une fenêtre pour les interactions entre les applications via une communication machine à machine. Python a des frameworks qui accélèrent le processus de création d'API. Par conséquent, notre mission est de discuter brièvement des bibliothèques les plus courantes pour Python parmi lesquelles vous pouvez choisir:

Flask

• Flask est un framework Web en croissance rapide, conçu pour un processus de conception d'API plus efficace. Eh bien, ce n’est que l’un des usages possibles de Flask.
• En général, c'est un cadre pour le développement d'applications Web.
• Flash est léger, prend en charge les tests unitaires et sécurise les cookies pour les sessions côté client.
• Les développeurs vantent ce document comme étant bien documenté, ce qui signifie que vous trouverez de nombreux cas d'utilisation à apprendre.

Django

• Django est un autre framework Web tiers basé sur Python.
• Parmi les autres bibliothèques Python, l'objectif principal de Djangos est de simplifier le processus de développement de sites Web complexes, pilotés par des bases de données.
• La bibliothèque Django fournit de nombreux outils de gestion. Par conséquent, les développeurs seront en mesure de produire des portions de code sans avoir à recourir à d'autres outils.
• Django REST est la structure permettant de créer des API Web avec un code minimal.

Falcon

• Falcon est un framework Web léger conforme à SWGI, conçu pour la construction d’API RESTful.
• Les débutants apprécient les didacticiels bien documentés qui fournissent de nombreuses indications pour la création du premier projet.
• Le Falcon fonctionne sur n’importe quel matériel et ne repose que sur deux dépendances tierces.

Eve

• Eve est un framework API REST gratuit basé sur Python, optimisé par Flask et Cerberus.
• Il permet le développement rapide de services Web RESTful uniques et riches en fonctionnalités.
• La structure prend en charge MongoDB et est hautement compatible en raison des extensions.

AI et Python : Bibliothèques utiles

L’industrie informatique accélère le développement de machines intelligentes, capables de présenter un comportement humain en matière d’apprentissage. Cette simulation de l'intelligence humaine s'appuie sur diverses bibliothèques Python spécialement conçues pour dynamiser cette branche de l'informatique. Si vous voulez faire penser, apprendre et être capable de résoudre un problème avec une machine, vous devez mémoriser les bibliothèques qui peuvent vous aider à faire une avancée décisive:

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TensorFlow

• TensorFlow est une bibliothèque open source.
• Le calcul numérique dans ce module intègre l'utilisation de graphiques de flux de données.
• Ils offrent une perspective différente sur la conceptualisation des actions mathématiques.
• Avec ce cadre, vous pouvez créer des réseaux de neurones et les former.
• Les réseaux de neurones sont une partie cruciale de l'intelligence artificielle, car ils sont formés pour apprendre par l'exemple. Plus d’informations sur TensorFlow sont fournies dans d’autres sections de ce didacticiel.

PyTorch

• PyTorch est une bibliothèque open-source.
• C'est un framework basé sur Lua, conçu pour la construction de modèles et la mise à l'échelle de la production.
• Ce module fournit une variété d’algorithmes d’apprentissage automatique.
• PyTorch permet aux utilisateurs d’exécuter des calculs complexes de tenseurs.
• En outre, c'est le plus grand rival de TensorFlow.

Theano

• Theano est une bibliothèque basée sur Python permettant d'effectuer des opérations mathématiques sur des tableaux multidimensionnels.
• La structure utilise le processeur graphique au lieu du processeur, ce qui conduit à des niveaux de productivité plus élevés.
• Avec Theano, les développeurs créent des modèles d’apprentissage approfondi ou des bibliothèques de wrapper.
• Un autre avantage est la capacité du cadre de gérer les types de calcul nécessaires pour les algorithmes de réseau neuronal de grande taille.

Keras

• Keras est une bibliothèque basée sur Python permettant de développer des modèles d'apprentissage en profondeur.
• Il est également compatible avec d’autres bibliothèques Python (TensorFlow ou Theano également).
• L'objectif principal de ce cadre est le prototypage rapide des réseaux de neurones.
• Les développeurs peuvent expérimenter avec des réseaux de neurones profonds et les former.

Scikit-learn

• Scikit-learn ou Sklearn est une bibliothèque basée sur Python permettant de créer des modèles d’apprentissage automatique.
• Il fournit de nombreux algorithmes d'apprentissage pour la régression, le regroupement et la classification.
• Sklearn est compatible avec NumPy et SciPy. Cela signifie que vous pourrez interagir facilement avec différentes bibliothèques pour Python. Plus d'informations sur cette bibliothèque seront fournies dans les sections suivantes.

Premier tour: PyTorch vs TensorFlow

Une rivalité enflammée pour la supériorité entre ces deux bibliothèques existe depuis un certain temps. Cependant, personne ne peut nier le fait qu’elles sont les meilleures bibliothèques Python de la ville. PyTorch et TensorFlow sont tous deux conçus pour fournir des modules d’apprentissage automatique, d’apprentissage approfondi et de gestion de réseau neuronal.

Étant donné que ces deux cadres fonctionnent dans des domaines similaires, il est compréhensible qu’il existe une saine concurrence entre eux. Passons en revue leurs principales différences, leurs avantages, et essayons de régler cet argument.

Créateurs célèbres : Facebook et Google

Les deux géants du secteur informatique ont créé ces bibliothèques. PyTorch est un chef-d’œuvre de Facebook basé sur Torch. Et qu'est-ce que TensorFlow? C'est un bijou fourni par Google. Il est basé sur Theano. En d'autres termes, ces deux bibliothèques ont des parents riches et célèbres.

Support sous Windows

Pendant un certain temps, les utilisateurs des systèmes d'exploitation Microsoft Windows n'étaient pas invités à la fête de PyTorch. Cette bibliothèque d'apprentissage machine à code source ouvert a publié le support PyTorch Windows en avril 2018. TensorFlow a pris cette mesure pour attirer les utilisateurs de Windows plus tôt, en 2016.

Support sous d'autres systèmes d'exploitation

La liste des systèmes pris en charge diffère toujours entre ces deux bibliothèques Python. Même si l'ajout de l'assistance PyTorch Windows a été très bien reçu, TensorFlow a encore beaucoup à offrir. Alors que PyTorch prend en charge Linux, macOS et Windows, TensorFlow est utilisable sous Linux, macOS, Windows, Android et JavaScript. Google a publié un fichier TensorFlow.js 1.0 destiné à l'apprentissage automatique en JavaScript.

Différences dans les graphes informatiques

En essayant de régler PyTorch vs TensorFlow, il est impossible de ne pas mentionner les différences dans la façon dont ils gèrent les graphes et l'algèbre linéaire. Ces graphiques sont cruciaux pour l'optimisation des réseaux de codes neuronaux. Pourquoi? Eh bien, ils visualisent le flux des opérations et des informations.

Avec PyTorch, les programmeurs créent des graphiques dynamiques, conçus en interprétant des lignes de code représentant des parties spécifiques du graphique. TensorFlow choisit une autre approche pour la production de graphiques. Les graphiques doivent suivre le processus de compilation. Après cela, ils doivent s'exécuter à l'aide du moteur d'exécution TensorFlow.

Cela ressemble à plus de travail, non? Parce que c'est. Si vous souhaitez créer des graphiques à l'aide de TensorFlow, vous devrez en savoir plus sur l'inspection de variable. De plus, PyTorch vous permet d'utiliser le débogueur Python standard. TensorFlow n'utilise pas le standard. Par conséquent, si vous avez besoin de choisir entre ces bibliothèques Python et que vous souhaitez créer des graphiques sans avoir à apprendre de nouveaux concepts, PyTorch est la bibliothèque pour vous.

Visualisation de modèles d'apprentissage machine

Les premières impressions sont tout. Lorsque vous faites une présentation de votre projet, il est utile de fournir une visualisation précise et facile à suivre. TensorFlow offre aux développeurs TensorBoard, ce qui permet la visualisation de modèles d’apprentissage automatique. Les programmeurs utilisent cet outil pour détecter les erreurs et représenter la précision des graphiques. PyTorch ne possède pas cette fonctionnalité, mais vous pouvez probablement utiliser des outils non natifs pour obtenir des résultats similaires.

Communautés d'utilisateurs

Ces bibliothèques Python diffèrent également par leur popularité actuelle. Ne soyez pas surpris. TensorFlow existe depuis plus longtemps, ce qui signifie que de plus en plus de programmeurs utilisent ce cadre à des fins d'apprentissage automatique et approfondi. Par conséquent, si vous rencontrez un ensemble de problèmes vous empêchant de poursuivre votre projet, la communauté TensorFlow est plus importante que PyTorch.

Avantages

• Facile à utiliser
• Propose un contenu de qualité
• Transparent dans ses tarifs

Fonctionnalités Principales

• Certificats d'achèvement gratuits
• Se focalise sur la science des données
• Rythme d'apprentissage flexible

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Avantages

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Fonctionnalités Principales

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Qui est le gagnant ?

Nous avons déclaré que nous terminerions la discussion avec PyTorch vs TensorFlow avec un score clair. Cependant, c'est plus facile à dire qu'à faire. Les programmeurs doivent choisir le cadre qui répond le mieux à leurs besoins. De plus, il s'agissait d'une très brève introduction à ces deux bibliothèques. Nous ne pouvons pas formuler d’hypothèses fondées sur plusieurs différences. Malheureusement, vous devrez choisir quel framework est votre nouveau meilleur ami.

Qu'est-ce que NumPy ?

Vous devriez être capable de comprendre le but général de cette bibliothèque après avoir appris son nom complet: Numeric Python. Cela signifie que le module gère les nombres. NumPy est un logiciel à code source ouvert pour la création et la gestion de tableaux multidimensionnels et matrices . Cette bibliothèque comprend diverses fonctions permettant de gérer de tels tableaux complexes.

Alors, qu'est-ce que NumPy? C'est l'une des bibliothèques Python, spécialisée dans la fourniture de fonctions mathématiques de haut niveau pour la gestion de tableaux multidimensionnels. En récupérant des modules de NumPy, vous effectuerez des calculs rigoureux et précis. Sans oublier que vous améliorerez considérablement l'utilisation de Python avec ces structures de données.

Bibliothèque Sklearn définie : utilisation expliquée

Le dernier exemple de bibliothèques pour Python est Sklearn, développé en 2007. Dernier élément, mais non le moindre, car il est également très apprécié des développeurs qui travaillent avec le machine learning. Sklearn (également connu sous le nom de scikit-learn) est une bibliothèque composée d'algorithmes permettant de regrouper un ensemble d'objets non étiquetés, d'estimer les relations entre les variables et de déterminer le classement de nouvelles observations.

En d'autres termes, vous pouvez récupérer un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage pour un apprentissage machine plus efficace. La bibliothèque Python gratuite de Sklearn est un outil très utile pour la modélisation statistique et, bien sûr, l’apprentissage automatique !

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Conclusions

Il existe de nombreuses bibliothèques Python parmi lesquelles choisir. C'est la même chose que d'entrer dans un magasin qui propose une vaste sélection de friandises. Comment décider quelle friandise, ou dans ce cas, la bibliothèque, vous voulez? Eh bien, différentes bibliothèques fournissent des modules pour des tâches distinctes. Par conséquent, vous devez décider du type de modules dont vous avez besoin pour votre code. Maintenant, résumons brièvement cet article pour vous:

1. Pour la création d'API, les développeurs choisissent des bibliothèques pour Python telles que Flask, Django, Eve, Falcon.
2. Pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage en profondeur, les meilleurs choix incluent les bibliothèques suivantes: TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras, Sklearn.
3. PyTorch et TensorFlow sont les deux principales bibliothèques Python. Ils fournissent des modules pour l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et la gestion de réseau neuronal. Ils attirent tous les deux les programmeurs avec des friandises similaires, mais vous devez tenir compte de certaines différences. Une des différences les plus marquantes est que PyTorch permet aux développeurs de créer des graphiques dynamiques. Le processus de création de graphes TensorFlow est statique et nécessite des connaissances sur davantage de concepts.
4. NumPy est une autre bibliothèque Python gratuite, fournissant des fonctions mathématiques de haut niveau pour la gestion de tableaux multidimensionnels.
5. Sklearn est une autre bibliothèque Python gratuite, étroitement liée aux procédures d’apprentissage automatique. Il se compose d'algorithmes tels que les machines à vecteurs de support, l'amplification de gradient, les k-moyennes, les forêts aléatoires et DBSCAN.

Références Scientifiques