Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
ПРИХОДИТЕ УЧИТЬСЯ НОВОЙ ПРОФЕССИИ ЛЕТОМ СО СКИДКОЙ ДО 70% Забронировать скидку
23 Июн 2023
2 мин
567

Какие существуют библиотеки для Python

Изучите 5 ключевых библиотек Python (Requests, NumPy, Pandas, TensorFlow, Flask) с примерами кода в этой статье для новичков!

Python является одним из самых популярных языков программирования, и одной из причин его популярности является огромное количество доступных библиотек. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее известных и полезных библиотек для Python. 😊

Requests

Requests — это библиотека для отправки HTTP-запросов. Она облегчает работу с веб-сервисами и API, позволяя отправлять запросы, обрабатывать ответы и заголовки, а также работать с куками и сессиями. Пример использования:

import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.json())

NumPy

NumPy — это библиотека для работы с массивами и матрицами, а также для выполнения различных математических операций. Она широко используется в научных и инженерных задачах. Пример использования:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

Pandas

Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, предоставляющая структуры данных, такие как DataFrame и Series, и инструменты для работы с данными. Она используется для обработки, очистки и анализа данных, а также для визуализации результатов. Пример использования:

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная Google. Она позволяет создавать и обучать нейронные сети, а также использовать их для решения различных задач, таких как распознавание образов и обработка естественного языка. Пример использования:

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

Flask

Flask — это легковесный веб-фреймворк для создания веб-приложений на Python. Он предоставляет простой и удобный способ создания и развертывания веб-приложений и API. Пример использования:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Надеюсь, этот обзор полезных библиотек для Python будет полезен вам в процессе изучения языка. Не забывайте, что это лишь малая часть доступных библиотек, и их число постоянно растет. Удачи вам в изучении Python! 🚀

Добавить комментарий

Подарок
Забрать подарок