Niezależnie, czy dopiero zaczynasz przygodę z programowaniem, czy jesteś już doświadczonym developerem — te biblioteki i frameworki to absolutny must-have. Od analizy danych i wizualizacji, przez uczenie maszynowe i deep learning, aż po tworzenie aplikacji webowych i przetwarzanie obrazu — zebraliśmy dla Was 15 najbardziej przydatnych i popularnych narzędzi, które pomogą Wam pracować szybciej, efektywniej i z większą przyjemnością. Sprawdź listę i przekonaj się, które z nich już znasz, a które warto dopisać do swojej roadmapy! 🚀
NumPy (numpy.org)
NumPy to fundamentalna biblioteka do obliczeń numerycznych w Pythonie. Umożliwia pracę na dużych, wielowymiarowych tablicach i macierzach. Oferuje szeroki zestaw funkcji matematycznych, statystycznych i logicznych. Jest podstawą dla wielu innych bibliotek naukowych w Pythonie.
Pandas (pandas.pydata.org)
Pandas to potężne narzędzie do analizy danych i manipulacji nimi. Umożliwia łatwe operacje na tabelach (DataFrame) i szeregach czasowych. Pozwala na czyszczenie, filtrowanie, grupowanie i przekształcanie danych. Świetnie współpracuje z NumPy i innymi bibliotekami.
Matplotlib (matplotlib.org)
Matplotlib to podstawowa biblioteka do tworzenia wykresów 2D w Pythonie. Umożliwia generowanie wykresów liniowych, słupkowych, histogramów i wielu innych. Pozwala na pełną kontrolę nad wyglądem wykresu. Często wykorzystywana w analizie danych i raportowaniu.
Seaborn (seaborn.pydata.org)
Seaborn rozszerza możliwości Matplotlib, oferując uproszczoną składnię i estetyczne domyślne style. Jest idealna do wizualizacji danych statystycznych i korelacji. Umożliwia łatwe tworzenie wykresów pudełkowych, wykresów cieplnych czy rozrzutu. Dobrze integruje się z Pandas.
Scikit-learn (scikit-learn.org)
Scikit-learn to najpopularniejsza biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie. Umożliwia użycie algorytmów klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i redukcji wymiarów. Zawiera także narzędzia do walidacji modeli i przetwarzania danych. Idealna do prototypowania i nauki ML.
TensorFlow (tensorflow.org)
TensorFlow to zaawansowana biblioteka do tworzenia i trenowania modeli deep learning. Umożliwia pracę zarówno na CPU, jak i GPU. Wspiera modele sekwencyjne, konwolucyjne i rekurencyjne. Często stosowana w projektach sztucznej inteligencji i uczenia głębokiego.
Keras (keras.io)
Keras to wysokopoziomowe API do budowy i trenowania sieci neuronowych. Jest przyjazna dla użytkownika i ułatwia szybkie prototypowanie modeli. Współpracuje z backendami takimi jak TensorFlow, JAX czy PyTorch. Zapewnia prostą składnię i czytelność kodu.
PyTorch (pytorch.org)
PyTorch to elastyczna biblioteka deep learning rozwijana przez Meta (Facebook). Oferuje dynamiczne budowanie sieci neuronowych i wsparcie GPU. Szczególnie popularna w badaniach i projektach NLP. Ułatwia debugowanie i eksperymentowanie z modelami.
Flask (link)
Flask to lekki framework webowy dla Pythona, idealny dla prostych i średnich projektów. Zapewnia dużą elastyczność i minimalizm. Umożliwia szybkie tworzenie API i aplikacji internetowych. Jest często wybierany do prototypów i mikroserwisów.
Django (link)
Django to rozbudowany framework webowy oparte na zasadzie „batteries-included”. Zawiera gotowe komponenty do uwierzytelniania, administrowania, obsługi baz danych i więcej. Ułatwia szybki rozwój skalowalnych aplikacji internetowych. Ceniony za bezpieczeństwo i dobrą dokumentację.
Requests (link)
Requests to popularna biblioteka do wysyłania zapytań HTTP w Pythonie. Umożliwia łatwe wykonywanie żądań typu GET, POST, PUT i DELETE. Składnia jest intuicyjna i czytelna. Powszechnie wykorzystywana w integracjach z API i web scraping.
BeautifulSoup (link)
BeautifulSoup służy do parsowania dokumentów HTML i XML. Jest często używana przy web scrapingu do wydobywania danych ze stron internetowych. Pozwala na łatwą nawigację po strukturze drzewa DOM. Dobrze współpracuje z Requests i lxml.
SQLAlchemy (sqlalchemy.org)
SQLAlchemy to potężne narzędzie ORM dla Pythona, umożliwiające pracę z relacyjnymi bazami danych. Umożliwia pisanie zapytań SQL w sposób obiektowy. Obsługuje wiele silników baz danych, m.in. PostgreSQL, SQLite czy MySQL. Jest bardzo elastyczne i konfigurowalne.
OpenCV (opencv.org)
OpenCV to biblioteka do przetwarzania obrazów i analizy wideo. Umożliwia wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, śledzenie ruchu i wiele więcej. Stosowana szeroko w projektach Computer Vision i robotyce. Obsługuje również strumienie wideo i zdjęcia z kamer.
FastAPI (link)
FastAPI to nowoczesny, szybki framework do budowy interfejsów API w Pythonie. Wykorzystuje typowanie Pythona, co ułatwia walidację danych i dokumentację. Charakteryzuje się wysoką wydajnością i asynchronicznością. Jest świetnym wyborem dla projektów opartych o RESTful API.
