أفضل 10 مكتبات بايثون في عام 2024

مقدمة

في عالمنا اليوم، حيث تلعب التكنولوجيا دورًا حيويًا متزايدًا في جميع جوانب حياتنا، نحتاج إلى اختيار لغة برمجة قادرة على حل مشاكل العالم الحقيقي بفعالية. وبايثون إحدى هذه اللغات. ازدادت شعبية بايثون في السنوات الأخيرة بفضل استخدامها في مختلف المجالات، مثل هندسة البرمجيات، والتعلم الآلي، وعلوم البيانات، وغيرها. ويرجع سبب شعبيتها إلى العدد الكبير من المكتبات التي توفرها بايثون. وقد اجتذبت بايثون العديد من المواهب الناشئة اليوم كلغة برمجة أساسية. لذلك، نود من خلال هذه المقالة أن نطلع قرائنا على أشهر مكتبات بايثون واستخداماتها في عالمنا الحديث.

ما هي المكتبة؟

المكتبة هي مجموعة من الدوال والفئات ووحدات الأدوات التي يمكن لكود تطبيقك استخدامها لأداء مهام محددة دون الحاجة إلى كتابة الدوال من الصفر. ولأن نطاق المكتبات ضيق عادةً (مثل السلاسل النصية، ووحدات الإدخال/الإخراج، والمقابس)، فإن واجهة برمجة التطبيقات (API) أصغر وتتطلب تبعيات أقل. إنها ليست سوى قائمة تعريفات للفئات. والآن، السؤال الذي يجب أن يطرح نفسه: لماذا نحتاج إلى مكتبة؟ التفسير بسيط: إمكانية إعادة استخدام الكود. إمكانية إعادة استخدام الكود ليست سوى استخدام كود سبق أن أنتجه أو كتبه آخرون لأغراضنا الخاصة. على سبيل المثال، تحتوي بعض المكتبات على دالة تُسمى findLastIndex(char) تُرجع آخر فهرس لحرف في سلسلة نصية. يمكننا استدعاء دالة findLastIndex(charToFind) الخاصة بالمكتبة فورًا وتوفير الأحرف التي نحتاج إلى إيجاد مواقعها كمعاملات. في حياة المبرمج، تلعب المكتبات دور الملائكة، حيث تمنعهم من إعادة اختراع العجلة وتركز في الواقع على المشكلة الحقيقية.

ما هي مكتبة بايثون؟

لنبدأ بنظرة عامة سريعة على لغة برمجة بايثون قبل أن نتطرق مباشرةً إلى أشهر مكتبات بايثون. من البديهي أنك سمعتَ باسم "بايثون". بايثون، من ابتكار غيدو فان روسوم، والتي يعود تاريخها إلى ثمانينيات القرن الماضي، أثبتت أنها لغةٌ تُحدث نقلةً نوعية. إنها واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا اليوم، وتُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات. يمكن إرجاع شعبية بايثون إلى عدة عوامل:

• يأتي بايثون مع مجموعة من المكتبات.
• تعتبر البايثون لغة برمجة للمبتدئين بسبب سهولتها وبساطتها.
• تريد Python أن يكون مطوروها أكثر إنتاجية في جميع جوانب التطوير والنشر والصيانة.
• سبب آخر لشعبية بايثون الكبيرة هو أنها خفيفة الوزن ويمكن استخدامها على الأنظمة الضعيفة.
• بالمقارنة مع لغات البرمجة C وJava وC++، فإن بناء الجملة البرمجية في Python سهل التعلم ويتمتع بمستوى عالٍ من التجريد.

كما ذكرنا سابقًا، تعود شعبية بايثون بشكل كبير إلى مكتباتها المتنوعة وسهلة الاستخدام. مكتبات بايثون هي مجموعة من الدوال المفيدة التي تُمكّننا من كتابة الشيفرة البرمجية دون الحاجة للبدء من الصفر. مع أكثر من 137,000 مكتبة، يُمكن استخدام بايثون لإنشاء برامج ونماذج في مجالات مُتنوعة، مثل: التعلم الآلي، وعلوم البيانات، وتصور البيانات، ومعالجة الصور والبيانات، وغيرها الكثير.

1. الباندا

باندا هي مكتبة مفتوحة المصدر مرخصة بموجب BSD (توزيعة بيركلي للبرمجيات). تُستخدم هذه المكتبة الشهيرة على نطاق واسع في مجال علوم البيانات، وتُستخدم بشكل رئيسي في تحليل البيانات ومعالجتها وتنظيفها، وغيرها. تتيح باندا نمذجة البيانات وعمليات تحليلها دون الحاجة إلى استخدام لغة برمجة أخرى مثل R. تدعم مكتبات بايثون عادةً أنواع البيانات التالية:

• البيانات في مجموعة البيانات.
• سلسلة زمنية تحتوي على بيانات مرتبة وغير مرتبة.
• تمت تسمية الصفوف والأعمدة الخاصة ببيانات المصفوفة.
• معلومات غير مصنفة.
• أي نوع آخر من المعلومات الإحصائية.

2. نامباي

NumPy هي إحدى أكثر مكتبات بايثون مفتوحة المصدر استخدامًا، وتُركز على الحوسبة العلمية. تحتوي على دوال رياضية مدمجة لإجراء حسابات سريعة، وتدعم المصفوفات الكبيرة والبيانات متعددة الأبعاد. يُعرّف مصطلح "NumPy" بأنه "بايثون العددي". يمكن استخدامها في الجبر الخطي، وكحاوية متعددة الأبعاد للبيانات العامة، وكمولد أرقام عشوائية، وغيرها. من الدوال المهمة في NumPy: arcsin() و arccos() و tan() و radians()، وغيرها. في بايثون، تُفضل مصفوفات NumPy على القوائم لأنها تشغل ذاكرة أقل، كما أنها أسرع وأسهل استخدامًا.

سمات:

1. تفاعلية: Numpy هي مكتبة تفاعلية للغاية وسهلة الاستخدام.
2. الرياضيات: NumPy يسهل تنفيذ المعادلات الرياضية الصعبة.
3. بديهي: يجعل عملية الترميز وفهم المواضيع سهلة.
4. التفاعل العالي: يوجد قدر كبير من التفاعل فيه لأنه يستخدم على نطاق واسع، وبالتالي هناك الكثير من المساهمات مفتوحة المصدر.

يمكن استخدام واجهة NumPy لتمثيل الصور، وأشكال الموجات الصوتية، وغيرها من التدفقات الثنائية الخام كمصفوفة ذات أبعاد N من القيم الحقيقية لأغراض التصور. يتطلب تطبيق هذه المكتبة للتعلم الآلي معرفة NumPy من مطوري البرامج الكاملة.

3. كيراس

Keras هي مكتبة شبكات عصبية مفتوحة المصدر، مبنية على بايثون، تُمكّننا من اختبار الشبكات العصبية العميقة بسرعة. مع ازدياد شيوع التعلم العميق، تُعدّ Keras خيارًا ممتازًا، لأنها، وفقًا لمطوّريها، واجهة برمجة تطبيقات (API) مُصممة للبشر، لا للآلات. تتمتع Keras بمعدل اعتماد أعلى في أوساط الصناعة والبحث العلمي مقارنةً بـ TensorFlow أو Theano. يُنصح بتثبيت مُحرك TensorFlow الخلفي قبل تثبيت Keras.

سمات:

1. يتم تشغيله على كل من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) دون أي مشاكل.
2. يدعم Keras جميع نماذج الشبكات العصبية تقريبًا، بما في ذلك المتصلة بالكامل، والتلافيفية، والمجمعة، والمتكررة، والمضمنة، وما إلى ذلك. ويمكن أيضًا دمج هذه النماذج لإنشاء نماذج أكثر تعقيدًا.
3. يتميز التصميم المعياري لـ Keras بأنه معبر للغاية وقابل للتكيف ومناسب للأبحاث المتقدمة.
4. Keras هو إطار عمل قائم على Python يسهل عملية تصحيح الأخطاء واستكشاف النماذج والمشاريع المختلفة.

4. تينسور فلو

TensorFlow هي مكتبة حوسبة رقمية عالية الأداء، مفتوحة المصدر. تُستخدم أيضًا في خوارزميات التعلم العميق وخوارزميات التعلم الآلي. طوّرها باحثون في فريق Google Brain التابع لقسم الذكاء الاصطناعي في جوجل، ويُستخدم الآن على نطاق واسع من قِبل باحثي الرياضيات والفيزياء والتعلم الآلي لإجراء الحسابات الرياضية المعقدة. صُممت TensorFlow لتكون سريعة، وتستخدم تقنيات مثل XLA (XLA أو الجبر الخطي المُسرّع، وهو مُجمّع خاص بمجال مُحدد للجبر الخطي، يُمكنه تسريع نماذج TensorFlow دون تغيير شيفرة المصدر) لإجراء حسابات جبر خطي سريعة.

سمات:

1. البنية المستجيبة: يمكننا بسهولة تصور أي جزء من الرسم البياني باستخدام TensorFlow وهو أمر غير ممكن مع Numpy أو SciKit.
2. متعدد الاستخدامات: إحدى أهم ميزات Tensorflow هي مرونته في أدائه فيما يتعلق بنماذج التعلم الآلي، مما يعني أنه معياري ويسمح لك ببناء أجزاء منه بنفسك.
3. يعد تدريب نماذج التعلم الآلي في TensorFlow أمرًا بسيطًا: يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي بسهولة باستخدام TensorFlow على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات للحوسبة الموزعة.
4. تدريب الشبكات العصبية المتوازية: يسمح لك TensorFlow بتدريب شبكات عصبية ووحدات معالجة رسومية متعددة في نفس الوقت.
5. مفتوح المصدر ومجتمع واسع: لا شك أنه إذا طُوِّر بواسطة جوجل، فهناك بالفعل فريقٌ كبير من خبراء البرمجيات يعملون على تحسيناتٍ مستمرةٍ لاستقراره. أفضل ما في مكتبة التعلم الآلي هذه هو أنها مفتوحة المصدر، ما يعني أن أي شخصٍ لديه اتصالٌ بالإنترنت يُمكنه استخدامها.

5. سكيت ليرن

Scikit Learn هي مكتبة مفتوحة المصدر لخوارزميات التعلم الآلي، تعمل في بيئة بايثون. يمكن استخدامها مع خوارزميات التعلم المُشرف وغير المُشرف. تتضمن المكتبة خوارزميات شائعة، بالإضافة إلى حزم NumPy وMatplotlib وSciPy. تشتهر Scikit Learn باستخدامها في توصيات الموسيقى على Spotify. لنستكشف الآن بعض الميزات الرئيسية لـ Scikit Learn بالتفصيل:

1. التحقق المتبادل: هناك طرق مختلفة للتحقق من دقة النماذج الخاضعة للإشراف على البيانات غير المرئية باستخدام Scikit Learn، على سبيل المثال، طريقة train_test_split، وcross_val_score، وما إلى ذلك.
2. تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف: تتوفر مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف، بدءًا من التجميع، وتحليل العوامل، وتحليل المكونات الأساسية، والشبكات العصبية غير الخاضعة للإشراف.
3. استخراج الميزات: يعد استخراج الميزات من الصور والنصوص أداة مفيدة (مثل Bag of Words).

6. إيلي 5

غالبًا ما تكون تنبؤات نماذج التعلم الآلي غير صحيحة، وتساعد مكتبة Eli5 Python للتعلم الآلي في معالجة هذه الصعوبة المتمثلة في التنبؤات غير الصحيحة. فهي تجمع بين تصور جميع نماذج التعلم الآلي وتصحيح أخطائها، بالإضافة إلى تتبع جميع عمليات تشغيل الخوارزمية. من المكتبات التي يدعمها Eli5: XGBoost، وlightning، وscikit-learn، وsklearn crfsuite.

دعونا الآن نتحدث عن بعض تطبيقات Eli5:

1. ELI5 هي حزمة بايثون تُستخدم لفحص مُصنِّفات التعلم الآلي وشرح تنبؤاتها. تُستخدم عادةً لتصحيح أخطاء خوارزميات مثل مُصنِّفات sklearn، ومُصنِّفات مثل XGBoost وCatBoost وKeras، وغيرها.
2. يعد Eli5 ضروريًا عندما تكون هناك تبعيات مع حزم Python الأخرى.
3. يتم استخدام Eli5 أيضًا في العديد من الصناعات حيث يتم تنفيذ البرامج القديمة والنهج المبتكرة.

7. سايباي

Scipy هي مكتبة بايثون مجانية ومفتوحة المصدر، تُستخدم في الحوسبة العلمية، ومعالجة البيانات، والحوسبة عالية الأداء. تتضمن المكتبة عددًا كبيرًا من الإجراءات سهلة الاستخدام للحوسبة السريعة. تعتمد على امتداد NumPy، الذي يتيح معالجة البيانات وتصورها، بالإضافة إلى أوامر عالية المستوى. يُستخدم Scipy إلى جانب NumPy في العمليات الحسابية الرياضية. يُمكّن NumPy من فرز بيانات المصفوفات وفهرستها، بينما يُخزّن SciPy الشيفرة الرقمية. الحزم الفرعية العديدة المتاحة في SciPy هي: Cluster، وconstant، وfftpack، وmerge، وinterpolation، وio، وlinalg، وndimage، وodr، وoptimize، وsignal، وsparse، وspatial، وeigen، وstatistics. لاستيرادها من SciPy، يُمكنك استخدام الأمر "from scipy import subpackage-name". ومع ذلك، فإن NumPy، ومكتبة SciPy، وMatplotlib، وIPython، وSympy، وPandas هي حزم SciPy أساسية.

سمات:

1. الميزة الأساسية لـ SciPy هي أنه مكتوب بلغة NumPy وتستخدم مصفوفاته NumPy على نطاق واسع.
2. يستخدم SciPy وحداته الفرعية المتخصصة لتوفير جميع الخوارزميات الرقمية الفعالة مثل التحسين والتكامل العددي وغير ذلك الكثير.
3. جميع الدوال موثقة بشكل شامل ضمن وحدات SciPy. هيكل بيانات SciPy الأساسي هو مصفوفات NumPy، ويتضمن وحدات لمجموعة متنوعة من تطبيقات البرمجة العلمية الشائعة. يتعامل SciPy بسهولة مع مهام مثل الجبر الخطي، والتكامل (حساب التفاضل والتكامل)، وحل المعادلات التفاضلية العادية، ومعالجة الإشارات.

8. باي تورش

PyTorch هي مكتبة Python تم تقديمها لأول مرة بواسطة Facebook في عام 2017 والتي تجمع بين قدرتين رفيعتي المستوى: حساب الموتر المعجل بواسطة وحدة معالجة الرسومات (على غرار NumPy) ومنصات تعتمد على الشبكة العصبية العميقة التي توفر المرونة والسرعة.

سمات:

1. يدعم PyTorch لغة Python ومكتباتها.
2. إن متطلبات التعلم العميق لفيسبوك جعلت من الضروري استخدام هذه التقنية.
3. إنه يوفر واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام تعمل على تحسين قابلية الاستخدام والفهم.
4. يمكن إعداد الرسوم البيانية وحسابها بشكل ديناميكي في أي نقطة أثناء تنفيذ التعليمات البرمجية في PyTorch.
5. في PyTorch، يكون الترميز بسيطًا والمعالجة سريعة.
6. نظرًا لأن CUDA (CUDA عبارة عن منصة حوسبة متوازية وواجهة برمجة تطبيقات تسمح للبرامج باستخدام أنواع معينة من وحدات معالجة الرسومات للمعالجة للأغراض العامة - وهو النهج المسمى الحوسبة للأغراض العامة على وحدات معالجة الرسومات) مدعوم، فيمكن تشغيله على أجهزة وحدة معالجة الرسومات.

9. لايت جي بي إم

تعزيز التدرج هو حزمة تعلّم آلي بارزة تساعد المطورين على تطوير خوارزميات جديدة من خلال إعادة تعريف نماذج بسيطة مثل أشجار القرار. ونتيجةً لذلك، تتوفر مكتبات مخصصة يُمكن استخدامها لتطبيق طريقة تعزيز التدرج هذه بسرعة وكفاءة. من هذه المكتبات LightGBM وXGBoost وCatBoost. جميع هذه المكتبات متنافسة في حل المشكلات، ويمكن استخدامها بنفس الطريقة تقريبًا.

سمات:

1. يتم ضمان كفاءة الإنتاج العالية من خلال الحسابات السريعة للغاية.
2. إنه سهل الاستخدام لأنه بديهي.
3. تستغرق العديد من مكتبات التعلم العميق وقتًا أطول للتدريب من هذه المكتبة.
4. لن يكون هناك خطأ عند استخدام قيم NaN والقيم الأساسية الأخرى.

10. ثيانو

يُتيح ثيانو، كغيره من مكتبات الرياضيات، للمستخدمين تعريف التعبيرات الرياضية وتحسينها وتقييمها. ويستخدم مصفوفات ضخمة متعددة الأبعاد لمعالجة الرياضيات بكفاءة. يصبح الكود القياسي المبني على لغة C أبطأ عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. من ناحية أخرى، يُمكّن ثيانو من تنفيذ الكود بسرعة بفضل مكتبته الغنية. يمكن اكتشاف التعبيرات غير الصحيحة وتقييمها، مما يجعل المكتبة أكثر فائدة من NumPy.

سمات:

1. تكامل PyName: يمكن لـ Theano استخدام مجموعات NumPy بالكامل في الوظائف المتوافقة مع Theano.
2. استخدام وحدة معالجة رسومية شفافة: يمكن استخدامها لإجراء عمليات كثيفة البيانات بشكل أسرع بكثير من وحدة المعالجة المركزية.
3. التمايز الرمزي الفعال: يقوم Theano بإجراء مشتقات للوظائف ذات مدخل واحد أو أكثر باستخدام التمايز الرمزي الفعال.
4. مُحسّن للسرعة والاستقرار: في مسائل مثل الحصول على الحل الصحيح لـ log(1+x) حتى عندما تكون قيمة x صغيرة جدًا، يعمل Theano بكفاءة. وهذا دليل واحد فقط من بين أدلة عديدة على استقرار Theano.
5. إنشاء كود C ديناميكي: يمكن لـ Theano تقييم التعبيرات بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في الكفاءة.
6. اختبار الوحدة الشامل والتحقق الآلي: يمكن أن يساعد Theano في تحديد وتشخيص أنواع متعددة من المشكلات والغموض في النموذج من خلال اختبار الوحدة الشامل والتحقق الآلي.

نتيجة

لغة البرمجة بايثون سهلة الاستخدام، وقد وجدت تطبيقًا واسعًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات العملية. ونظرًا لكونها لغة عالية المستوى، وديناميكية الكتابة، وقابلة للتفسير، فإنها تشهد توسعًا سريعًا في مجالات تصحيح الأخطاء. ويتزايد استخدام بايثون في التطبيقات العالمية مثل يوتيوب ودروبوكس، وغيرها. علاوة على ذلك، مع توفر مكتبات بايثون، يمكن للمستخدمين تنفيذ مهام متنوعة دون الحاجة إلى كتابة أكوادهم الخاصة. لذلك، يُعدّ تعلم بايثون ومكتباتها أمرًا بالغ الأهمية لكل موهبة شابة اليوم. إن استخدام بايثون في مجالات مختلفة، مثل علم البيانات، والتعلم الآلي، وهندسة البرمجيات، وغيرها، يجعلها بلا شك لغة مستقبلية.