Bibliotecas de Python: selección de 19 bibliotecas útiles, instalación, aplicación

A principios de 2023, Python sigue siendo uno de los lenguajes de programación más populares. Además de su simplicidad y facilidad de sintaxis, también se destaca por la gran cantidad de bibliotecas disponibles. Hay más de 137,000 bibliotecas de Python aquí, y este número sigue creciendo casi todos los días.

Las bibliotecas estándar de Python son módulos de código que están disponibles para los desarrolladores sin necesidad de instalación adicional.

Por ejemplo, la biblioteca math en Python permite realizar diversas funciones matemáticas, como encontrar el entero de un número decimal (math.trunc(x)), calcular logaritmos (math.log(x[, base])) o el valor de pi (math.pi). Y la biblioteca os de Python es necesaria para trabajar con el sistema de archivos de la computadora y el sistema operativo.

Otras bibliotecas estándar son random y datetime. La primera proporciona herramientas para trabajar con números aleatorios, y la segunda es indispensable para programas que manejan tiempo y fechas.

Las bibliotecas estándar de Python no requieren una importación separada. Para utilizar sus funciones, simplemente escriba import seguido del nombre de la biblioteca al comienzo del programa.

La mayoría de las otras bibliotecas de Python requieren una importación separada. Pero hacerlo no es difícil. Si está utilizando una versión moderna de Python 2.7.9 o superior, o 3.4 o superior, la herramienta de administración de bibliotecas PIP necesaria para la importación se instalará automáticamente. Por lo tanto, para instalar una biblioteca, simplemente siga estos tres pasos:

Puede encontrar qué bibliotecas de Python son adecuadas para sus tareas en este artículo y utilizando el agregador de bibliotecas pypi.org.

A continuación, analizaremos algunas bibliotecas para resolver problemas en diferentes áreas, como desarrollo web, ciencia de datos, análisis de datos, visualización de datos y creación de bots de Telegram. Después de la descripción de cada biblioteca, se proporcionará el código de instalación.

Entre los desarrolladores web de Python, los backenders son los más comunes, es posible que hayas oído hablar de los populares frameworks Django y Tornado. También se utilizan en este lenguaje los parsers, que son programas para recopilar datos de diferentes páginas web.

HTTPX

HTTPX es una de las principales bibliotecas para desarrolladores backend. A diferencia de otra biblioteca popular, Requests, HTTPX permite trabajar no solo con solicitudes HTTP síncronas, sino también con solicitudes HTTP asíncronas. Esta biblioteca también admite la versión moderna del protocolo HTTP2 y es bastante fácil de usar.

Código de instalación:

Celery

Celery se utiliza para trabajar con tareas en segundo plano. Permite encolar tareas y distribuir su ejecución entre diferentes procesadores y dispositivos. Esto ayuda a reducir la carga en el procesador y realizar tareas intensivas sin afectar el rendimiento. Celery es especialmente útil para desarrolladores de aplicaciones.

Scrapy

Scrapy es una biblioteca conveniente para recopilar datos para su aplicación. Se utiliza para escribir robots de búsqueda (rastreadores web) y otros algoritmos para recopilar datos. Admite la asincronía y, por lo tanto, permite resolver rápidamente y de manera eficiente una amplia variedad de tareas, desde la descarga de páginas web hasta su procesamiento y almacenamiento en diferentes formatos.

Dash

Dash es una biblioteca de Python para trabajar con aplicaciones web. Se destaca por su conjunto de herramientas accesibles para crear interfaces gráficas (GUI) con las que los usuarios pueden interactuar con los datos. También es conveniente para crear aplicaciones con gráficos interactivos, diagramas y paneles de control.

Para los especialistas en aprendizaje automático, lo más importante es entrenar diferentes modelos con datos y aplicarlos a tareas de clasificación, regresión, agrupación y otras.

NumPy

NumPy es una biblioteca conocida no solo para los programadores de Python. Permite almacenar y editar datos en matrices multidimensionales, lo cual es mucho más confiable que las listas regulares de Python en algunos casos. En el corazón de NumPy se encuentra la capacidad de realizar transformaciones matemáticas muy complejas.

Pandas

Pandas es la biblioteca principal de Python para tareas más complejas en el aprendizaje automático: preparación y análisis preliminar de datos. Con Pandas, es fácil filtrar, combinar y agrupar datos, así como construir modelos de interpretación de cualquier nivel de complejidad.

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca popular entre los desarrolladores de redes neuronales. Utiliza tensores, que son matrices multidimensionales que permiten trabajar con varias redes al mismo tiempo. TensorFlow también se utiliza con frecuencia para el reconocimiento de imágenes y texto manuscrito.

LightGBM

LightGBM es una biblioteca creada por empleados de Microsoft para el aprendizaje automático. Su característica principal es la implementación rápida de refuerzo de gradiente. Este es un principio de aprendizaje automático que ayuda a los desarrolladores a crear nuevos algoritmos utilizando soluciones multinivel.

Entre los analistas y científicos, las bibliotecas para formatear y limpiar datos son muy populares. Ayudan a darle el formato adecuado a los datos, eliminar valores faltantes y atípicos, combinar diferentes fuentes de datos, etc. Sin estas bibliotecas, trabajar con datos sería mucho más difícil y llevaría más tiempo.

La cantidad de datos digitales aumenta cada día, y se necesitan herramientas especiales para facilitar su procesamiento. En Python, hay muchas bibliotecas que ayudan a dar formato a los datos: eliminar valores faltantes y atípicos, combinar diferentes fuentes de datos, etc.

Dora

Dora es una biblioteca para limpiar y analizar datos que simplifica significativamente la resolución de problemas de ciencia de datos. Con ella, puedes convertir datos categóricos en ordenados, cambiar y eliminar columnas, extraer y visualizar características, y resolver muchos otros problemas.

Datacleaner

Datacleaner se utiliza para la limpieza y preparación automática de datos para el análisis. Permite eliminar filas sin valores especificados, codificar variables no numéricas, trabajar con marcos de datos Pandas y resolver muchas otras tareas. Datacleaner es fácil de usar y es adecuado para usuarios principiantes.

Tabulate

Tabulate se utiliza para crear tablas con un diseño atractivo. Tiene muchas funciones de formato para una salida conveniente de diccionarios, listas, matrices bidimensionales de las bibliotecas NumPy y Pandas. Además de la consola, Tabulate admite la exportación de datos en varios formatos web, desde HTML hasta Markdown Extra.

Scrubadub

Scrubadub es una biblioteca especialmente útil para trabajar con datos confidenciales. Ofrece muchas herramientas flexibles para eliminar nombres, números de teléfono, direcciones URL, identificadores y otros datos importantes de una matriz de datos.

Las bibliotecas de visualización de datos permiten crear una variedad de gráficos, diagramas, paneles de control y otras imágenes que ayudan a presentar los datos. Estas bibliotecas hacen que los datos sean más atractivos y comprensibles para la audiencia.

Matplotlib

Matplotlib es una de las principales bibliotecas para la visualización de datos en Python. Muchas otras bibliotecas, como Cartopy o Seaborn, utilizan elementos de esta biblioteca para trabajar con gráficos. Matplotlib tiene una interfaz orientada a objetos clara y una API conveniente para integrarla en otras aplicaciones.

Altair

Altair es una biblioteca de Python para la visualización estadística. Tiene un enfoque "declarativo": los desarrolladores no necesitan escribir mucho código para visualizar los datos, solo necesitan especificar la relación con los datos. Altair no admite gráficos 3D, pero es especialmente útil para crear gráficos compuestos y complejos en 2D.

Bokeh

Bokeh es una biblioteca de visualización de datos optimizada para navegadores web. Admite aplicaciones web y objetos JSON, y está optimizada para trabajar con datos en tiempo real. Bokeh se utiliza especialmente para crear visualizaciones interactivas.

Leather

Leather es una biblioteca de visualización de datos muy nueva para Python. Es especialmente útil cuando se necesita resolver un problema lo más rápido posible. A diferencia de muchas otras bibliotecas similares, Leather puede interactuar con una amplia variedad de datos y mostrarlos a través de gráficos vectoriales.

Los bots de Telegram son lo que ha hecho que Python sea especialmente popular en el espacio postsoviético. Los bots se utilizan para diversas tareas, desde registrarse en conferencias públicas hasta brindar ayuda o escribir juegos de texto.

Aiogram

Aiogram es una biblioteca conveniente y completamente asíncrona para crear bots. Los bots creados con ella se destacan por su alta velocidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de tráfico.

Python-telegram-bot

Python-telegram-bot es una de las bibliotecas más antiguas para crear bots con un modo de funcionamiento sincrónico. Además de implementar la API pura, esta biblioteca contiene una serie de clases de alto nivel que facilitan el desarrollo de bots.

Telebot

Telebot es una biblioteca que es más adecuada para desarrolladores principiantes. Es fácil de usar, requiere menos código y puede funcionar tanto de forma sincrónica como asíncrona.

Hemos revisado 19 bibliotecas de Python utilizadas en las áreas de programación más populares. La elección depende de tus tareas. Si eres un desarrollador experimentado y no has encontrado una biblioteca que todos deberían conocer en la lista, cuéntanos sobre ella en los comentarios.