Python là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi, từ Data Science, đến Scripting, hay Embedded Applications, thậm chí là cả làm game hay làm Desktop Applications ... và một số yêu cầu cơ bản của người code như làm web, tính toán và làm những dự án nhỏ. Mặc dù Python có vẻ không nhanh bằng C++ hay C, nhưng điều cá nhân mình đánh giá cao ở Python chính là những Libraries và Packages nhiều không kể hết của nó, và điều này thật sự rất có lợi khi phải làm việc với nhiều dòng code, khiến chúng dễ quản lý và sửa đổi hơn, với hơn 137,000 libraries và 198,826 packages trong cộng đồng của Python, mọi thứ dường như được đơn giản hóa và tối ưu hơn đối với Python. Đây cũng là phần cuối cùng của series, mình sẽ tiếp tục giới thiệu cho mọi người các thư viện và gói đáng học trong Python cho người mới, bắt đầu từ top 21 và kết thúc ở top 30. Nếu bạn chưa đọc phần trước, bạn có thể xem qua: Phần 1 (Top 1-10) Phần 2 (Top 11-20) Nào, hãy cùng đến với những libraries và packages đáng học nhất trong Python nhé. Top 30 Libraries và Packages cho người mới học Python (Top 21-30)
21. Bokeh- Trực quan hóa dữ liệuBokeh hẳn là một cái tên không quá xa lạ với nhiều người, về cơ bản, nó là một thư viện giúp biểu diễn các đồ họa của dữ liệu, hay còn gọi là trực quan hóa dữ liệu (giống như vẽ mấy cái biểu đồ ấy mà). Nó cho phép trực quan hóa dữ liệu và tương tác. Đây là một gói khá đặc biệt, cách thức hoạt động của nó không giống so với các thư viện trực quan hóa dữ liệu khác. Điều này là do Bokeh sử dụng HTML và JavaScript để làm nền tảng cho khả năng biểu diễn đồ họa, khiến cho nó trở thành một lựa chọn đáng tin cậy để đóng góp vào trang tổng quan và ứng dụng dựa trên web. Những khả năng của Bokeh: - Với Bokeh, bạn có thể dễ dàng tạo ra các bản thống kê tổng hợp bằng các lệnh chuyển tiếp.
- Bạn có thể dễ dàng kết xuất đầu ra dự án của mình trong các phương tiện khác nhau như html, server hoặc notebook.
- Bokeh là một thư viện có khả năng tương thích cao với nhiều framework khác, nó có thể dễ dàng làm việc với các ứng dụng trực quan khác nhau, và cả Django.
- Bạn có thể tùy chỉnh hình ảnh bằng Bokeh. Nó cho phép bạn triển khai các bố cục tương tác và các tính năng đa dạng mô hình trực quan hóa dữ liệu.
- Bokeh rất linh hoạt và nó có thể chuyển đổi hình ảnh trực quan trước đó sao cho bạn có thể chỉnh sửa nó trong Bokeh, dù nó được viết trong các thư viện khác như matplotlib, ggplot.
Tải về Bokeh tại đây... 22. Poetry- Công cụ quản lý thư việnPoetry là một công cụ tiện lợi trong Python, giúp bạn quản lý, đóng gói, và các quan hệ phụ thuộc trong Python. Khi bạn cần sử dụng tới một thư viện nào đó trong Python, Poetry sẽ giúp bạn quản lý chúng một cách dễ dàng. Poetry được hỗ trợ trên nhiều phiên bản của Python, nên bạn có thể yên tâm về nó, ngoài ra, các nhà phát triển cũng tập trung phát triển đa nền tảng cho nó, hiện tại Poetry đang được phát hành phiên bản dành cho Windows, Linux và cả OsX. Những khả năng của Poetry: - Poetry cung cấp cho bạn khả năng để xử lý các dự án của bạn một cách có hệ thống. Được tích hợp tất cả các công cụ cần thiết mà các dự án của bạn có thể cần đến.
- Nó là một công cụ đơn giản. Với Poetry, bạn có thể đóng gói và phát triển các dự án của mình chỉ bằng một dòng lệnh.
- Các dự án bạn tạo bằng Poetry có thể dễ dàng xuất bản lên PyPi. Hơn nữa, chỉ cần một thao tác nhỏ,Poetry sẽ giúp bạn xuất bản những dự án của mình lên các kho lưu trữ cá nhân.
- Nếu dự án của bạn gặp phải vấn đề với comprehensive dependencies, Poetry sẽ giải quyết chúng bằng exhaustive-dependency-resolver với thời gian nhanh chóng nhất mà không chút vướng bận gì.
- Poetry vẫn luôn tách biệt khỏi hệ thống của người dùng. Để làm như vậy, nó đã sử dụng virtualenv hoặc tạo một thiết lập riêng lẻ.
- Bạn có thể dễ dàng theo dõi các dự án của mình với Poetry. Nhờ vậy mà bạn sẽ có cái nhìn sâu sắc hơn về dependencies trong dự án của mình.
Tải Poetry về tại đây... 23. Gensim- Thư viện NLPGensim là một thư viện khác được tạo ra nhằm vào Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Python. Bên cạnh đó, thư viện này lại có số lượng tính năng vừa đủ. Dẫu vậy, nó vẫn có thể hoàn thành tốt các nhiệm vụ được giao. Nó là một thư viện khá tuyệt cho norganized topic modeling và document resemblance analysis. Nó sử dụng Machine Learning cao cấp để thống kê và giải quyết mọi vấn đề. Để hoàn thành một số nhiệm vụ NLP, bạn nên thử Gensim. Những khả năng của Gensim: - Thao tác với Gensim là điều rất dễ dàng, kể cả với những người mới. Sẽ rất nhanh để một người có thể làm quen với thư viện này.
- Thư viện Gensim có khả năng mở rộng cao. Bạn có thể mở rộng Gensim cùng với bất kỳ mô hình không gian Vectơ nào.
- Thư viện NLP này có thể thực hiện Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSA) và Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) trên một số thiết bị.
- Nó là một thư viện mạnh mẽ, hiệu quả và có khả năng mở rộng cao. Hơn nữa, một số tính năng như triển khai -LDA do Gensim cung cấp là một trong những tính năng rất đặc biệt.
- Gensim đi kèm với tài liệu độc quyền và một loạt Hướng dẫn về Jupyter Notebook. Bạn có thể tìm chúng .
Tải về Gensim tại đây... 24. Pandas- Gói phần mềm PythonPandas là một gói phần mềm của Python. Nếu muốn trở thành một data scientist, bạn bắt buộc phải học Pandas, nó được viết chuyên dụng cho Python. Pandas mang lại hiệu suất cao cho các dự án, bởi tính trực quan, tốc độ và mô hình trực quan hóa cấu trúc dữ liệu của nó. Bạn có thể dễ dàng thao tác với bất kỳ loại dữ liệu nào như - dữ liệu định lượng (structured data) hoặc chuỗi thời gian (time-series data) với gói tuyệt vời này. Những khả năng của Pandas: - Pandas cung cấp cho bạn nhiều Series và DataFrames. Cho phép bạn có thể tổ chức, đi sâu, trình bày, và thao tác với dữ liệu.
- Căn chỉnh và lập chỉ mục thông minh có trong Pandas, nhờ đó mà bạn sẽ có một hệ thống tổ chức và dán nhãn dữ liệu gần như hoàn hảo.
- Pandas có một số tính năng đặc biệt cho phép bạn xử lý dữ liệu hoặc giá trị bị thiếu bằng một biện pháp thích hợp.
- Cú pháp của nó đơn giản đến mức ngay cả những người thiếu hoặc không có kiến thức cơ bản về lập trình cũng có thể dễ dàng làm việc với nó.
- Nó cung cấp một bộ sưu tập các công cụ tích hợp cho phép bạn cả đọc và ghi dữ liệu trong các dịch vụ web, cấu trúc dữ liệu và cơ sở dữ liệu khác nhau.
- Pandas có thể hỗ trợ JSON, Excel, CSV, HDF5 và nhiều định dạng khác. Trên thực tế, bạn có thể hợp nhất các cơ sở dữ liệu khác nhau cùng một lúc với Pandas.
Tải về Pandas tại đây... 26. PyTil- Thư viện Tiện íchPytil, hay còn được biết đến với tên gọi trước đây - Chicken Turtle Util, là một thư viện Tiện ích dành cho ngôn ngữ lập trình Python. Đây là một gói python hữu ích đi kèm với nhiều phạm vi phát triển. Pytil luôn lấy khách hàng làm trọng tâm và hỗ trợ hết mình cho khách hàng. Cộng đồng Pytil có định hướng mục tiêu cụ thể và họ luôn tập trung đóng góp cho xã hội bằng những đổi mới trong sản phẩm của họ. Những khả năng của PyTil: - Pytil cung cấp một giải pháp dễ dàng cho việc khai thác dữ liệu hoặc mô phỏng và mô hình hóa KDD (Knowledge Discovery In Data).
- Thư viện tiện ích này đi kèm với một giải pháp tự động hóa dễ dàng cho các tổ chức kinh doanh của bạn. Giúp nâng cao hiệu suất của bạn với Pytil.
- Pytil sẽ hướng dẫn cho bạn một cách chuyên nghiệp, giúp bạn xử lý hình ảnh và video chất lượng. Đường nét, nhận diện khuôn mặt, các filter, ... mọi thứ đều có cần thiết đều có trong PyTil.
- Trong Pytil, bạn sẽ có được sự hỗ trợ đáng tin cậy từ chính công cụ này. Bởi vì tất cả các tính năng của công cụ này đều được kiểm tra thường xuyên và ghi lại đầy đủ một cách tự động cho lần tiếp theo sử dụng.
- Pytil cũng có thể đóng vai trò là một nền tảng giáo dục. Nó không chỉ cung cấp các biến và các chức năng khác. Mà còn truyền cảm hứng cho cộng đồng sử dụng chúng.
Tải về PyTil tại đây... 26. Scikit Learn- Thư viện Machine LearningScikit Learn là một thư viện cực kỳ đơn giản và hữu dụng cho machine learning. Nó được viết bằng Python, Cython, C và C++. Dẫu vậy, phần lớn mã nguồn được viết bằng Python. Bên cạnh đó, Scikit Learn là một thư viện hoàn toàn miễn phí nhằm vào machine learning, nó có thể hoạt động rất linh hoạt, không xung đột với các thư viện khác, chẳng hạn như NumPy hay SciPy, nó hoạt động song song và vô cùng hài hòa. Những khả năng của Scikit Learn: - Scikit Learn đi kèm với một API sạch sẽ và gọn gàng. Nó cũng cung cấp tài liệu rất hữu ích cho người mới bắt đầu.
- Nhiều thuật toán được tích hợp sẵn, chẳng hạn như- thuật toán phân lớp, thuật toán phân cụm dữ liệu và đệ quy. Nó cũng hỗ trợ random forest, k-means, gradient boosting, DBSCAN và hơn thế nữa.
- Scikit Learn là một lựa chọn tuyệt vời để làm quen với machine learning. Khi bạn đã hiểu rõ về các chức năng cơ bản của Scikit Learn, việc chuyển sang các nền tảng khác sẽ không là vấn đề.
- Scikit Learn cung cấp các phương pháp dễ dàng để biểu diễn dữ liệu. Cho dù bạn muốn trình bày dữ liệu dưới dạng bảng hay ma trận, tất cả đều có thể thực hiện được với Scikit Learn.
- Nó còn có thể phân tích và đi sâu vào nhận diện ký tự được viết bằng tay, bị biến dạng, ... Không chỉ nhận diện, bạn còn có thể trực quan hóa dữ liệu chữ số sau khi được phân tích.
Tải về Scikit Learn tại đây... 27. NetworkX- Tác vụ đồ thịNetworkX là một gói của python, hỗ trợ khả năng vẽ đồ thị, thao tác với dữ liệu, và đọc đồ thị đa cấp. Nó cũng giúp bạn phát triển và ảnh hưởng đến kiến trúc, chuyển động và chức năng của mạng chất lượng cao. Đây là một gói python miễn phí và được phát hành theo giấy phép BSD mới. Những khả năng của NetworkX: - NetworkX cung cấp cấu trúc dữ liệu hiệu quả cho đồ thị đơn giản, đồ thị, đa đồ thị và một số tiêu chuẩn đồ thị cấp cao.
- Bạn có thể dễ dàng tạo đồ thị và mạng mô phỏng với NetworkX bằng cách sử dụng các trình tạo đi kèm với gói NetworkX.
- Với NetworkX, mạng và các nút biểu đồ của bạn có thể hoàn toàn là "bất cứ thứ gì." Các nút của bạn có thể là dữ liệu XML, văn bản, blah blah...
- Trong NetworkX, bạn cũng có thể tận hưởng những lợi ích của arbitrary data, chẳng hạn như dấu thời gian. Bởi vì ở đây, các edge sẽ tự động lưu chúng.
- Các nhà phát triển đã thấy rõ về hiệu suất và mức độ phù hợp của NetwworkX. NetworkX đã được kiểm tra và cho ra kết quả tốt với độ bao phủ mã là 90%.
Tải về NetworkX tại đây... 28. PyGame- Thao tác đồ họaPyGame là một gói các module và lớp chuyên biệt, chủ yếu dành cho việc tạo video game. Tuy nhiên, bạn cũng có thể viết các ứng dụng khác với PyGame. Các ứng dụng và trò chơi này có tính nhất quán cao. PyGame là một dự án hướng tới cộng đồng từ năm 2000 và đối với người mới bắt đầu, nó thực sự rất dễ học. Chú ý: Mặc dù PyGame rất tốt và hiệu năng cao, tuy nhiên, nó không thích hợp cho các dự án 3D, đối với những dự án như vậy, kết hợp giữa C# và Unity, hay C++ với Unreal Engine sẽ tốt hơn nhiều. Những khả năng của Pygame: - PyGame bao gồm cả thư viện Đồ họa Máy tính và Âm thanh. Các phần tử này được thiết kế để hoạt động cùng với ngôn ngữ Python.
- Đặc điểm nổi bật của nó là SDL (Simple DirectMedia Layer), cho phép bạn xây dựng game đồ họa thời gian thực, từ đó hạn chế được các cơ chế kém.
- Các trò chơi và ứng dụng được viết trên PyGame tương thích với tất cả các hệ điều hành hỗ trợ SDL. Chúng cũng có thể chạy trên android và máy tính bảng.
- PyGame cũng hỗ trợ thao tác với camera pixel, MIDI, phát hiện va chạm, phông chữ FreeType hiện đại, camera, bản vẽ, v.v.
- Có một cộng đồng riêng cho nó, có tên là PyWeek, nơi bạn có thể tìm cả tấn game xuất sắc được làm bằng PyGame.
Tải về Pygame tại đây... 29. TextBlob- Thư viện NLP(*) NLP- Natural Processing Language- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên TextBlob là một trong những thư viện Python NLP đơn giản nhất - để xử lý dữ liệu dạng văn bản. Nó có sẵn cả trong Python 2.0 và Python 3.0. Tôi đề cập đến từ “đơn giản hóa” vì thư viện python Xử lý ngôn ngữ tự nhiên này đi kèm với một API rất đơn giản, nó vẫn có thể thực hiện các tác vụ liên quan đến NLP khác nhau và hiệu quả không thể chê vào đâu được. Beginner sẽ rất dễ tiếp cận với NLP thông qua thao tác trong giao diện đồ họa của nó. Những khả năng của TextBlob: - TextBlob cung cấp phương thức mã hóa khá đơn giản, chính là Tokenization. Tokenization là quá trình chia một đoạn văn bản lớn thành nhiều từ hoặc nhiều câu.
- Với TextBlob, việc chuyển đổi các từ về dạng gốc dễ dàng hơn bao giờ hết. Quá trình này được gọi là Lemmatization.
- Thư viện này cung cấp cho bạn giải pháp dễ dàng để gắn thẻ Từ loại (PoS). Tuy nhiên, tính năng này cũng đáng chú ý trong các thư viện NLP khác.
- Với TextBlob, bằng cách sử dụng các thủ tục đa phân hóa hoặc thủ tục đơn, bạn có thể chuyển văn bản của mình thành đơn hoặc nhiều văn bản.
- Ngoài ra, bạn có thể dễ dàng trích xuất các cụm danh từ khác nhau trong TextBlob bằng cách sử dụng thuộc tính cụm danh từ đơn giản.
- TextBlob cũng cung cấp cho bạn các chức năng đếm số lượng từ / cụm từ, chuyển đổi chữ hoa và chữ thường, sửa lỗi cú pháp, dịch, phát hiện N-gram và hơn thế nữa.
Tải về TextBlob tại đây... 30. MahotasMahotas là một thư viện xử lý ảnh trong Python. Nó còn được gọi là thư viện thị giác máy tính. Mahotas cung cấp chức năng khá truyền thống để xử lý hình ảnh. Nó là một thư viện nhanh thực sự. Và đi kèm với code được tổ chức rất tốt. Trên thực tế, Mahotas ít phụ thuộc nhất với bất kỳ nền tảng bên thứ ba nào khác. Những khả năng của Mahotas: - Mahotas có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với các dạng mã đơn giản hơn. Ví dụ, nó giải quyết bài toán Finding Wally một cách nhanh chóng và chỉ với vài đoạn code ngắn gọn.
- Thư viện này cung cấp các tính năng thị giác máy tính thông minh như tính toán, phát hiện điểm, các mẫu nhị phân cục bộ, v.v.
- Nền tảng của Mahotas được viết bằng Python. Đây là lý do tại sao nó sẽ tăng nhanh tốc độ phát triển và code ngắn gọn cho các dự án của bạn.
- Tuy nhiên, các thuật toán được viết bằng C ++. Cho nên bạn sẽ không cần lo lắng về tốc độ của code trong dự án của mình, nó hoàn thành lệnh của bạn một cách vô cùng dễ dàng, nhanh chóng.
- Thư viện python này được phát triển nhằm vào sự linh hoạt. Vì thế nên nó dễ dàng tương thích với nhiều môi trường phần mềm khoa học khác.
Tải về Mahotas tại đây... KếtThư viện và Gói trong Python đóng một vai trò quan trọng trong công việc của các developer. Cho dù đó là về khoa học dữ liệu hoặc học máy hay bất kỳ khía cạnh nào khác của thế giới lập trình, các gói và thư viện này đều ở đây để phục vụ cho mọi người. Tuy nhiên, ngoài danh sách các gói và thư viện python ở trên, cũng có nhiều thư viện và gói khác vô cùng hữu ích mà có lẽ bạn không nên bỏ lỡ. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều trên PyPI. Hi vọng series này đã giúp ích được cho bạn, cùng với đó, hãy chia sẻ bài viết để lan tỏa kiến thức đến mọi người xung quanh nhé. |
