Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-26

1 <p><strong>Библиотеки - это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.</strong></p>

2 <p>К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их<a>более 137000</a>, и практически каждый день это число растет.</p>

3 <h2>Содержание</h2>

4 <ul><li><a>Стандартные библиотеки Python</a></li>

5 <li><a>Как подключить библиотеку Python</a></li>

6 <li><a>Библиотеки Python для веб-разработки</a></li>

7 <li><a>Библиотеки Python для Machine Learning</a></li>

8 <li><a>Библиотеки Python для форматирования и очистки данных</a></li>

9 <li><a>Библиотеки Python для визуализации данных</a></li>

10 <li><a>Библиотеки Python для создания Telegram-ботов</a></li>

11 <li><a>Итог</a></li>

12 </ul><h2>Стандартные библиотеки Python</h2>

13 <p>Стандартные библиотеки Python - это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки</p>

14 <p>Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)), вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа 𝜋 (math.pi). А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.</p>

15 <p>Другие стандартные библиотеки - random и datetime. Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.</p>

16 <p>Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.</p>

17 <h2>Как подключить библиотеку Python</h2>

18 <p>Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент - система управления библиотеками PIP - устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:</p>

19 <ol><li>Войдите в командную строку.<ul><li>На Mac OS нажмите клавиши Command + Space, введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter/</li>

20 <li>На Windows нажмите клавиши Win + R, введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter.</li>

21 </ul></li>

22 <li>Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP, а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter:<ul><li>Для Mac OS: pip install -U pip</li>

23 <li>Для Windows: python -m pip install -U pip</li>

24 </ul></li>

25 <li>Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano, а затем нажмите Enter. Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.</li>

26 </ol><p>Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек -<a>pypi.org</a>.</p>

27 <p>Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер - веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.</p>

28 <blockquote><h3>Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев</h3>

29 <p>На Хекслете есть<a>профессия "Python-разработчик"</a>. Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.</p>

30 </blockquote><h2>Библиотеки Python для веб-разработки</h2>

31 <p>Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры - возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры - программы для сбора данных с разных страниц в интернете.</p>

32 <h3>HTTPX</h3>

33 <p>HTTPX - одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки - Requests, HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также<a>поддерживает современную версию протокола - HTTP2</a>и довольно проста в использовании.</p>

34 <p>Код для установки: </p>

35 <h3>Celery</h3>

36 <p>Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.</p>

37 <h3>Scrapy</h3>

38 <p>Scrapy - это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.</p>

39 <h3>Dash</h3>

40 <p>Dash - это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.</p>

41 <blockquote><h3>Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM</h3>

42 <p>Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите<a>трек "Веб-разработка на Django" на Хекслете</a>и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.</p>

43 </blockquote><h2>Библиотеки Python для Machine Learning</h2>

44 <p>Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.</p>

45 <h3>NumPy</h3>

46 <p>NumPy - библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy - возможность выполнять очень сложные математические преобразования.</p>

47 <h3>Pandas</h3>

48 <p>Pandas - это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.</p>

49 <h3>TensorFlow</h3>

50 <p>TensorFlow - это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры - многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.</p>

51 <h3>LightGBM</h3>

52 <p>LightGBM - библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность - быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.</p>

53 <blockquote><h3>Читайте также:</h3>

54 <p>Как программировать на Python в Windows.<a>Разбираем WSL</a></p>

55 </blockquote><h2>Библиотеки Python для форматирования и очистки данных</h2>

56 <p>Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.</p>

57 <p>Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.</p>

58 <h3>Dora</h3>

59 <p>Dora - это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.</p>

60 <h3>Datacleaner</h3>

61 <p>Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.</p>

62 <h3>Tabulate</h3>

63 <p>Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas. Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах - от HTML до Markdown Extra.</p>

64 <h3>Scrubadub</h3>

65 <p>Scrubadub - это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.</p>

66 <blockquote><h3>Читайте также:</h3>

67 <p>Базы данных в Python:<a>как подключить PostgreSQL и что это такое</a></p>

68 </blockquote><h2>Библиотеки Python для визуализации данных</h2>

69 <p>Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.</p>

70 <h3>Matplotlib</h3>

71 <p>Matplotlib - одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.</p>

72 <h3>Altair</h3>

73 <p>Altair - это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит "декларативный" характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.</p>

74 <h3>Bokeh</h3>

75 <p>Bokeh - библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.</p>

76 <h3>Leather</h3>

77 <p>Leather - это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.</p>

78 <blockquote><h3>Читайте также:</h3>

79 <p>Вышел SQLAlchemy 2.0: что нового в культовой ORM<a>для работы с базами данных на Python</a></p>

80 </blockquote><h2>Библиотеки Python для создания Telegram-ботов</h2>

81 <p>Telegram-боты - то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач - от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.</p>

82 <h3>Aiogram</h3>

83 <p>Aiogram - это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.</p>

84 <h3>Python-telegram-bot</h3>

85 <p>Python-telegram-bot - одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.</p>

86 <h3>Telebot</h3>

87 <p>Telebot - библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.</p>

88 <h2>Итог</h2>

89 <p>Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать - зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый - расскажите о ней в комментариях.</p>

90 <blockquote><h3>Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев</h3>

91 <p>На Хекслете есть<a>профессия "Python-разработчик"</a>. Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.</p>

92 </blockquote>