Bibliotecas Python: Qual é a melhor para cada situação?

Quando você pensa em uma biblioteca, você pode pensar imediatamente no cheiro rústico de livros antigos e na atmosfera tranquila que o rodeia. Se fôssemos entrar em uma das bibliotecas Python, veríamos prateleiras organizadas com módulos que você pegaria e usaria no seu código. Portanto, essas bibliotecas são fontes de várias funcionalidades. Os desenvolvedores evitam escrever código do zero recuperando o código pré-escrito e bem definido de diferentes bibliotecas.

Este tutorial revela as principais bibliotecas Python que os programadores escolhem para importar módulos e usar em seus códigos. Se você é uma daquelas pessoas que gostam de trabalhar de forma inteligente, não é difícil, você deve ver o que essas bibliotecas Python têm a oferecer!

Usando essas bibliotecas Python, você poderá produzir código de maneira eficiente e economizar tempo precioso para escrever todo o script. No entanto, não vamos nos antecipar. O primeiro passo é entender o que é uma biblioteca Python e alguns conceitos relacionados a ela.

Conceitos importantes antes de comerçarmos

Antes de mergulhar nas explicações de diferentes bibliotecas Python, devemos revisar alguns conceitos. Por exemplo, a aprendizagem profunda é um processo de aprendizado de máquina . Você sabe como as pessoas podem aprender com seus erros? O mesmo se aplica aos computadores. A aprendizagem profunda visa fazer a máquina aprender através de exemplos.

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Outro termo relevante é a rede neural, assemelhando-se ao cérebro humano. De que maneira você pergunta? As redes neurais são uma combinação de algoritmos que visam imitar a maneira como os humanos são capazes de identificar padrões. Portanto, esse conceito pega a biologia humana e a aplica ao mundo da programação para introduzir reconhecimento de imagem e reconhecimento de fala.

O que são bibliotecas Python?

Em primeiro lugar, você deve entender que as bibliotecas Python não são tão diferentes das bibliotecas comuns onde você vai para encontrar e pegar livros. Ambos são coleções de fontes de informação.

No entanto, em vez de livros, nas bibliotecas Python você recupera módulos que você aplicará durante o processo de programação. Todos os desenvolvedores profissionais aproveitam os módulos bem documentados. Se existe uma maneira fácil de fazer algo, por que você não seguiria esse caminho?

Uma vez que você comece a pesquisar as bibliotecas Python, você será inundado por uma enorme quantidade de bibliotecas nativas e de terceiros. Existem muitas coleções de módulos disponíveis. Portanto, você pode se sentir confuso quando tiver que decidir qual deles explorar. Se você é um programador que tenta se destacar em vários domínios diferentes, pode ser difícil escolher uma única biblioteca Python que seja a mais adequada.

Você já deve saber que o Python é uma linguagem muito versátil . É uma joia no mundo da programação, pois seu uso varia de ciência de dados, desenvolvimento web e até aprendizado de máquina. Se você é um programador iniciante em Python, nós o encorajamos a fazer este curso para aprofundar seu conhecimento.

No geral, diferentes bibliotecas Python incluem módulos para áreas específicas. Então, vamos descobrir TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn e outras bibliotecas populares?

Antes disso, você está lutando para encontrar um emprego como programador Python? Nesses casos, é altamente recomendável ler algumas das perguntas de uma entrevista de emprego para programador Python que os empregadores costumam fazer. Se você não as consegue responder, pode parecer despreparado para o cargo. Digamos que uma das perguntas da entrevista requer que você fale sobre as bibliotecas Python. Depois de ler este artigo, você poderá apresentar alguns pontos-chave sobre eles.

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API e Python: melhores bibliotecas Python para se ter em consideração

API é uma abreviação para application programming interface. Ela abre uma janela para interações entre aplicativos via comunicação máquina/máquina. O Python possui frameworks que aceleram o processo de criação de API . Portanto, nossa missão é discutir brevemente as bibliotecas mais comuns do Python que você pode escolher:

Flask

• Flask é um Web Framework projetado para um processo de design de API mais eficiente, que vem crescendo de forma rápida. Bem, este é apenas um dos possíveis usos do Flask.
• De uma forma geral, Flask é um framework para desenvolvimento de aplicativos web.
• O Flask é leve, oferece suporte para testes de unidade e cookies seguros para sessões do lado do cliente.
• Os desenvolvedores elogiam esse framework por ser bem documentado, o que significa que você encontrará muitos casos de uso para aprender.

Django

• O Django é outro framework web de terceiros baseado em Python.
• Entre as outras bibliotecas Python, o objetivo principal deste framework é simplificar o processo de desenvolvimento de sites complexos, orientados a banco de dados.
• A biblioteca do Django fornece muitas ferramentas de gerenciamento. Portanto, os desenvolvedores poderão produzir partes do código sem precisar usar outras ferramentas.
• O Django REST é a estrutura para criar APIs da Web com código mínimo.

Falcon

• O Falcon é um Web Framework leve, compatível com SWGI, projetado para criar RESTful APIs.
• Os iniciantes apreciam os tutoriais bem documentados que fornecem muita orientação para a criação do primeiro projeto.
• O Falcon é executado em qualquer hardware e depende apenas de duas dependências de terceiros.

Eve

• Eve é um framework de REST API  baseado em Python, alimentado por Flask e Cerberus.
• Permite um rápido desenvolvimento de serviços Web RESTful exclusivos e repletos de recursos.
• O framework suporta o MongoDB e é altamente compatível devido a extensões.

IA e Python: bibliotecas úteis

A indústria de TI está acelerando o desenvolvimento de máquinas inteligentes, capazes de apresentar comportamentos semelhantes aos humanos quando se trata de aprendizado. Essa simulação da inteligência humana é alimentada por uma variedade de bibliotecas Python projetadas especificamente para impulsionar esse ramo da ciência da computação. Se você quiser fazer uma máquina pensar, aprender e ser capaz de solucionar problemas, você deve memorizar as bibliotecas que podem ajudá-lo a conseguir isso:

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TensorFlow

• O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto.
• A computação numérica neste módulo integra o uso de gráficos de fluxo de dados.
• Eles oferecem uma perspectiva diferente sobre a conceituação de ações matemáticas.
• Com este framework, você pode criar redes neurais e treiná-las.
• As redes neurais são uma parte crucial da inteligência artificial, pois são treinadas para aprender através do exemplo. Mais informações sobre o TensorFlow serão fornecidas em outras seções deste tutorial.

PyTorch

• O PyTorch é uma biblioteca de código aberto.
• É uma estrutura baseada em Lua, projetada para criar modelos e dimensionar a produção.
• Este módulo fornece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina.
• O PyTorch permite que os usuários executem cálculos tensoriais complexos.
• É o maior rival do TensorFlow.

Theano

• O Theano é uma biblioteca baseada em Python para executar operações matemáticas em arrays multidimensionais.
• A estrutura usa GPU em vez da CPU, o que leva a níveis mais altos de produtividade.
• Com o Theano, os desenvolvedores criam modelos de aprendizagem profunda ou bibliotecas wrapper.
• Outra vantagem é a capacidade do framework de gerenciar tipos de computação necessários para grandes algoritmos de redes neurais.

Keras

• Keras é uma biblioteca baseada em Python para desenvolver modelos de aprendizagem profunda.
• Também é compatível com outras bibliotecas Python (TensorFlow ou Theano também).
• O principal objetivo deste framework é a rápida prototipação de redes neurais.
• Os desenvolvedores podem fazer experimentos com redes neurais profundas e treiná-las.

Scikit-learn

• Scikit-learn ou Sklearn é uma biblioteca baseada em Python para construir modelos de aprendizado de máquina.
• Ele fornece muitos algoritmos de regressão, clustering e classificação.
• O Sklearn é compatível com o NumPy e o SciPy. Isso significa que você poderá interoperar com diferentes bibliotecas Python facilmente. Mais informações sobre esta biblioteca serão fornecidas nas seções a seguir.

Primeira Ronda: PyTorch vs TensorFlow

Uma rivalidade acirrada pela superioridade entre essas duas bibliotecas vem acontecendo há algum tempo. No entanto, ninguém pode negar o fato de que elas são as principais bibliotecas Python. Tanto o PyTorch quanto o TensorFlow são projetados para fornecer módulos para aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda e gerenciamento de rede neural .

Como esses dois quadros trabalham em campos semelhantes, é compreensível que haja uma competição saudável entre eles. Vamos rever suas principais diferenças, vantagens e tentar resolver esse argumento.

Criadores famosos: Facebook e Google

Os dois gigantes no negócio de TI criaram essas bibliotecas. O PyTorch é uma obra-prima do Facebook e é baseado no Torch. E o TensorFlow? É uma jóia fornecida pelo Google. É baseado em Theano. Em outras palavras, ambas as bibliotecas possuem pais ricos e famosos.

Suporte para Windows

Por algum tempo, os usuários dos sistemas operacionais Microsoft Windows não foram convidados para a festa do PyTorch. Esta biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto lançou o suporte ao PyTorch para Windows em abril de 2018. A TensorFlow deu esse passo para atrair usuários do Windows mais cedo, em 2016.

Suporte para outros sistemas operacionais

A lista de sistemas suportados ainda difere entre essas duas bibliotecas Python. Embora o suporte do PyTorch ao Windows tenha sido recebido muito bem, o TensorFlow ainda tem mais a oferecer. Enquanto o PyTorch suporta Linux, macOS e Window, o TensorFlow é usado em Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. O Google lançou um TensorFlow.js 1.0 para aprendizado de máquina em JavaScript.

Diferenças em Gráficos Computacionais

Ao tentar resolver a batalha PyTorch vs TensorFlow, é impossível não mencionar as diferenças na forma como lidam com os gráficos computacionais. Tais gráficos são cruciais para a otimização de redes de código neural. Por quê? Bem, eles visualizam o fluxo de operações e informações.

Com o PyTorch, os programadores criam gráficos dinâmicos , projetados pela interpretação de linhas de código que representam as partes específicas do gráfico. O TensorFlow escolhe outra abordagem para produção de gráficos. Os gráficos devem seguir o processo de compilação. Depois disso, eles precisam executar usando o TensorFlow Execution Engine.

Isso soa como mais trabalho, certo? Porque é. Se você quiser criar gráficos usando o TensorFlow, será necessário aprender sobre a inspeção de variáveis. Além disso, o PyTorch permite que você use o depurador normal do Python. O TensorFlow não usa o padrão. Portanto, se precisar escolher entre essas bibliotecas Python e você quiser criar gráficos sem ter que aprender novos conceitos, o PyTorch é a biblioteca para você.

Visualização de modelos de aprendizado de máquina

As primeiras impressões é que realmente contam. Quando você está fazendo uma apresentação sobre o seu projeto, é útil fornecer uma visualização precisa e fácil de seguir. A TensorFlow oferece aos desenvolvedores o TensorBoard, que permite a visualização de modelos de aprendizado de máquina. Os programadores usam essa ferramenta para detecção de erros e para representar a precisão dos gráficos. O PyTorch não tem essa funcionalidade, mas você provavelmente pode usar ferramentas não nativas para alcançar resultados semelhantes.

Comunidades de usuários

Essas bibliotecas Python também diferem em sua popularidade atual. Não fique surpreso. O TensorFlow existe há mais tempo, o que significa que mais programadores estão usando essa estrutura para fins de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Portanto, se você encontrar por venturar acabar por encontrar problemas que impedem que você continue seu projeto, a comunidade do TensorFlow é maior que a do PyTorch.

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Quem ganhou?

Afirmamos que terminaríamos a discussão PyTorch vs TensorFlow com uma pontuação clara. No entanto, isso é mais fácil dizer do que fazer. Os programadores devem escolher o framework que melhor atenda às suas necessidades. Além disso, esta foi uma breve introdução a essas duas bibliotecas. Não podemos fazer suposições com base em várias diferenças. Infelizmente, você terá que escolher qual framework é seu novo melhor amigo.

O que é o NumPy?

Você deve ser capaz de entender o propósito geral desta biblioteca depois de aprender seu nome completo: Numerical Python. Isso significa que o módulo manipula números. O NumPy é um software de código aberto para a criação e gerenciamento de matrizes e matrizes multidimensionais . Esta biblioteca consiste em uma variedade de funções para lidar com matrizes complexas.

Então, o que é o NumPy? É uma das bibliotecas Python, especializada em fornecer funções matemáticas de alto nível para o gerenciamento de matrizes multidimensionais. Ao usar módulos do NumPy, você fará cálculos precisos. Sem mencionar que você irá melhorar significativamente o uso do Python com essas estruturas de dados.

Biblioteca Sklearn: para que serve?

O último exemplo de bibliotecas Python é o Sklearn, desenvolvido em 2007. Último, mas não menos importante. É muito apreciado por desenvolvedores que trabalham com aprendizado de máquina. O Sklearn (também conhecido como scikit-learn) é uma biblioteca que consiste em algoritmos para agrupar um conjunto de objetos não rotulados, estimar relações entre variáveis ​​e determinar a classificação de novas observações.

Em outras palavras, você pode usar um grande número de algoritmos de aprendizagem para um aprendizado de máquina mais eficiente. A biblioteca Python gratuita do Sklearn é uma ferramenta altamente útil para modelagem estatística e, é claro, para aprendizado de máquina!

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Conclusões

Existem muitas bibliotecas Python para escolher. É o mesmo que entrar em uma loja que oferece uma vasta seleção de guloseimas. Como decidir qual doce, ou neste caso, biblioteca, você quer? Bem, bibliotecas diferentes fornecem módulos para tarefas separadas. Portanto, você precisa decidir que tipo de módulos você precisa para seu código. Agora, vamos resumir este artigo para você:

1. Para criação de API , os desenvolvedores escolhem bibliotecas Python como Flask, Django, Eve, Falcon.
2. Para fins de inteligência artificial e aprendizagem profunda , as melhores opções incluem essas bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras, Sklearn.
3. As duas principais bibliotecas Python são PyTorch e TensorFlow . Eles fornecem módulos para aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e gerenciamento de rede neural. Ambos atraem os programadores com deleites semelhantes, mas há algumas diferenças que você precisa considerar. Uma das diferenças mais importantes é que o PyTorch permite que os desenvolvedores criem gráficos dinâmicos. O processo de criação de gráficos do TensorFlow é estático e requer conhecimento sobre conceitos extras.
4. O NumPy é outra biblioteca Python gratuita que fornece funções matemáticas de alto nível para o gerenciamento de matrizes multidimensionais .
5. O Sklearn é mais uma biblioteca Python livre, intimamente relacionada aos procedimentos de aprendizado de máquina. Consiste em algoritmos como support vector machines, gradient boosting, k-means, random forests, e DBSCAN.

Referências Científicas