Die 10 besten Python-Bibliotheken im Jahr 2024

Einführung

In der heutigen Welt, in der Technologie in allen Lebensbereichen eine immer wichtigere Rolle spielt, müssen wir eine Programmiersprache wählen, die reale Probleme effektiv lösen kann. Python ist eine solche Programmiersprache. Ihre Popularität hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer Anwendung in verschiedenen Branchen wie Softwareentwicklung, maschinellem Lernen und Data Science etc. zugenommen. Die große Anzahl an Python-Bibliotheken ist der Grund für ihre Beliebtheit. Viele Nachwuchstalente haben sich aus diesem Grund für Python als ihre primäre Programmiersprache entschieden. Daher möchten wir in diesem Artikel unseren Lesern Informationen über die bekanntesten Python-Bibliotheken und ihre Anwendungsmöglichkeiten in der modernen Welt vermitteln.

Was ist eine Bibliothek?

Eine Bibliothek ist eine Sammlung von Methoden, Klassen und Hilfsmodulen, die Ihr Anwendungscode für spezifische Aufgaben nutzen kann, ohne die Funktionen von Grund auf neu schreiben zu müssen. Da Bibliotheken üblicherweise einen begrenzten Anwendungsbereich haben (z. B. Strings, Ein-/Ausgabe und Sockets), ist die API (Programmierschnittstelle) kleiner und benötigt weniger Abhängigkeiten. Sie ist im Grunde nichts anderes als eine Liste von Klassendefinitionen. Nun stellt sich jedem die Frage: Warum brauchen wir überhaupt eine Bibliothek? Die Antwort ist einfach: Code-Wiederverwendbarkeit. Code-Wiederverwendbarkeit bedeutet, bereits vorhandenen oder von anderen geschriebenen Code für unsere eigenen Zwecke zu nutzen. Beispielsweise bieten manche Bibliotheken eine Funktion namens `findLastIndex(char)`, die den letzten Index eines Zeichens in einem String zurückgibt. Wir können die Funktion `findLastIndex(charToFind)` der Bibliothek direkt aufrufen und die Zeichen, deren Positionen wir suchen, als Parameter übergeben. Für Programmierer sind Bibliotheken daher eine große Hilfe, da sie verhindern, dass sie das Rad neu erfinden müssen und sich stattdessen auf das eigentliche Problem konzentrieren können.

Was ist eine Python-Bibliothek?

Bevor wir uns den beliebtesten Python-Bibliotheken widmen, werfen wir zunächst einen kurzen Blick auf die Programmiersprache Python. Sie haben mit Sicherheit schon einmal von «Python» gehört. Die von Guido van Rossum in den 1980er-Jahren entwickelte Sprache hat sich als bahnbrechend erwiesen. Sie zählt heute zu den meistgenutzten Programmiersprachen und findet in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen Verwendung. Die Popularität von Python lässt sich auf verschiedene Faktoren zurückführen:

• Python wird mit einer Reihe von Bibliotheken ausgeliefert.
• Python ist aufgrund seiner Einfachheit und Unkompliziertheit eine Programmiersprache für Anfänger.
• Python möchte, dass seine Entwickler in allen Aspekten der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung produktiver sind.
• Ein weiterer Grund für die immense Popularität von Python ist, dass es ressourcenschonend und auch auf leistungsschwachen Systemen einsetzbar ist.
• Im Vergleich zu C, Java und C++ ist die Programmiersyntax von Python einfach zu erlernen und weist ein hohes Abstraktionsniveau auf.

Wie bereits erwähnt, ist die Popularität von Python maßgeblich auf seine vielfältigen und benutzerfreundlichen Bibliotheken zurückzuführen. Python-Bibliotheken sind Sammlungen nützlicher Funktionen, die es ermöglichen, Code zu schreiben, ohne bei null anfangen zu müssen. Mit über 137.000 Bibliotheken kann Python zur Erstellung von Programmen und Modellen in verschiedensten Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in den Bereichen Maschinelles Lernen, Data Science, Datenvisualisierung, Bild- und Datenmanipulation und vielem mehr.

1. Pandas

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek unter der BSD-Lizenz (Berkeley Software Distribution). Diese beliebte Bibliothek findet breite Anwendung im Bereich Data Science. Sie wird hauptsächlich für Datenanalyse, -manipulation und -bereinigung eingesetzt. Pandas ermöglicht Datenmodellierung und -analyse, ohne dass eine andere Programmiersprache wie R erforderlich ist. Python-Bibliotheken unterstützen typischerweise die folgenden Datentypen:

• Daten in einem Datensatz.
• Zeitreihen mit geordneten und ungeordneten Daten.
• Die Zeilen und Spalten der Matrixdaten sind beschriftet.
• Nicht gekennzeichnete Informationen.
• Alle anderen Arten von statistischen Informationen.

2. NumPy

NumPy ist eine der am weitesten verbreiteten Open-Source-Python-Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen. Sie bietet integrierte mathematische Funktionen für schnelle Berechnungen und unterstützt große Matrizen und mehrdimensionale Daten. Der Begriff “Numerical Python” wird durch “NumPy” definiert. NumPy kann unter anderem in der linearen Algebra, als mehrdimensionaler Container für allgemeine Daten und als Zufallszahlengenerator eingesetzt werden. Zu den wichtigsten Funktionen in NumPy gehören arcsin(), arccos(), tan(), radians() usw. In Python werden NumPy-Arrays gegenüber Listen bevorzugt, da sie weniger Speicherplatz benötigen und schneller und einfacher zu verwenden sind.

Merkmale:

1. Interaktiv: Numpy ist eine sehr interaktive und benutzerfreundliche Bibliothek.
2. Mathematik: NumPy vereinfacht die Ausführung schwieriger mathematischer Gleichungen.
3. Intuitiv: Macht das Programmieren und das Verstehen von Themen einfach.
4. Hohe Interaktion: Da es weit verbreitet ist, findet eine intensive Interaktion statt, was zu zahlreichen Open-Source-Beiträgen führt.

Die NumPy-Schnittstelle ermöglicht die Darstellung von Bildern, Audiosignalen und anderen binären Rohdatenströmen als N-dimensionales Array reeller Werte zur Visualisierung. Full-Stack-Entwickler benötigen NumPy-Kenntnisse, um diese Bibliothek für maschinelles Lernen zu implementieren.

3. Keras

Keras ist eine Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze, die auf Python basiert und das schnelle Testen tiefer neuronaler Netze ermöglicht. Da Deep Learning immer beliebter wird, etabliert sich Keras als hervorragende Option, denn laut den Entwicklern handelt es sich um eine API (Programmierschnittstelle), die für Menschen und nicht für Maschinen konzipiert ist. Keras ist in Industrie und Forschung weiter verbreitet als TensorFlow oder Theano. Es wird empfohlen, die TensorFlow Backend Engine vor der Installation von Keras zu installieren.

Merkmale:

1. Es läuft sowohl auf der CPU (Central Processing Unit) als auch auf der GPU (Graphics Processing Unit) problemlos.
2. Keras unterstützt nahezu alle neuronalen Netzwerkmodelle, darunter vollständig verbundene, Faltungs-, Pooling-, rekurrente, Einbettungs- usw. Diese Modelle können auch kombiniert werden, um komplexere Modelle zu erstellen.
3. Dank seines modularen Designs ist Keras äußerst ausdrucksstark, anpassungsfähig und eignet sich daher hervorragend für fortgeschrittene Forschungsarbeiten.
4. Keras ist ein auf Python basierendes Framework, das das Debuggen und Erkunden verschiedener Modelle und Projekte vereinfacht.

4. TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen mit hoher Leistungsfähigkeit. Sie wird auch in Deep-Learning- und Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt. Entwickelt wurde sie von Forschern des Google Brain-Teams innerhalb der KI-Abteilung von Google und wird heute von Mathematikern, Physikern und Machine-Learning-Forschern für komplexe mathematische Berechnungen genutzt. TensorFlow ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und verwendet Techniken wie XLA (XLA oder Accelerated Linear Algebra, ein domänenspezifischer Compiler für lineare Algebra, der TensorFlow-Modelle beschleunigt, ohne den Quellcode zu verändern), um schnelle Berechnungen in der linearen Algebra durchzuführen.

Merkmale:

1. Responsive Struktur: Mit TensorFlow können wir jeden Teil des Graphen problemlos visualisieren, was mit Numpy oder SciKit nicht möglich ist.
2. Vielseitig: Eine der wichtigsten Eigenschaften von Tensorflow ist seine Flexibilität in Bezug auf die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens. Das bedeutet, dass es modular aufgebaut ist und es Ihnen ermöglicht, Teile davon selbst zu entwickeln.
3. Das Trainieren von Machine-Learning-Modellen in TensorFlow ist einfach: Machine-Learning-Modelle können mithilfe von TensorFlow auf CPUs und GPUs für verteiltes Rechnen problemlos trainiert werden.
4. Paralleles Training neuronaler Netze: TensorFlow ermöglicht das gleichzeitige Training mehrerer neuronaler Netze und GPUs.
5. Open Source und eine große Community: Da es von Google entwickelt wurde, arbeitet zweifellos bereits ein großes Team von Softwareexperten an kontinuierlichen Stabilitätsverbesserungen. Das Beste an dieser Machine-Learning-Bibliothek ist, dass sie Open Source ist, d. h. jeder mit Internetzugang kann sie nutzen.

5. Scikit Learn

Scikit-Learn ist eine Open-Source-Bibliothek für Algorithmen des maschinellen Lernens, die in der Python-Umgebung läuft. Sie kann sowohl für überwachte als auch für unüberwachte Lernverfahren verwendet werden. Die Bibliothek enthält gängige Algorithmen sowie die Pakete NumPy, Matplotlib und SciPy. Scikit-Learn ist vor allem für seine Verwendung bei Musikempfehlungen auf Spotify bekannt. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Funktionen von Scikit-Learn genauer betrachtet:

1. Kreuzvalidierung: Mit Scikit Learn gibt es verschiedene Methoden, um die Genauigkeit von überwachten Modellen anhand unbekannter Daten zu überprüfen, zum Beispiel die train_test_split-Methode, cross_val_score usw.
2. Unüberwachte Lernverfahren: Es steht eine breite Palette von Algorithmen für unüberwachtes Lernen zur Verfügung, von Clustering über Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse bis hin zu unüberwachten neuronalen Netzen.
3. Merkmalsextraktion: Das Extrahieren von Merkmalen aus Bildern und Texten ist ein nützliches Werkzeug (wie z. B. Bag of Words).

6. Eli5

Die Vorhersagen von Modellen des maschinellen Lernens sind oft fehlerhaft. Die Python-Bibliothek Eli5 hilft dabei, dieses Problem zu beheben. Sie kombiniert Visualisierung und Debugging aller Modelle des maschinellen Lernens mit der Nachverfolgung aller Arbeitsprozesse eines Algorithmus. Zu den von Eli5 unterstützten Bibliotheken gehören XGBoost, Lightning, scikit-learn und sklearn crfsuite.

Sprechen wir nun über einige Anwendungsbereiche von Eli5:

1. ELI5 ist ein Python-Paket zur Untersuchung von Machine-Learning-Klassifikatoren und zur Erklärung ihrer Vorhersagen. Es wird häufig zum Debuggen von Algorithmen wie sklearn-Regressoren und Klassifikatoren wie XGBoost, CatBoost, Keras usw. verwendet.
2. Eli5 ist unerlässlich, wenn Abhängigkeiten zu anderen Python-Paketen bestehen.
3. Eli5 wird auch in verschiedenen Branchen eingesetzt, in denen sowohl veraltete Software als auch innovative Ansätze zum Einsatz kommen.

7. SciPy

SciPy ist eine freie und quelloffene Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen, Datenverarbeitung und Hochleistungsrechnen. Die Bibliothek enthält zahlreiche benutzerfreundliche Routinen für schnelle Berechnungen. Sie basiert auf der NumPy-Erweiterung, die neben Befehlen höherer Ebene auch Datenverarbeitung und -visualisierung ermöglicht. SciPy wird zusammen mit NumPy für mathematische Berechnungen verwendet. NumPy ermöglicht das Sortieren und Indizieren von Array-Daten, während SciPy den numerischen Code speichert. Cluster, constant, fftpack, merge, interpolation, io, linalg, ndimage, odr, optimize, signal, sparse, spatial, eigen und statistics sind nur einige der zahlreichen in SciPy verfügbaren Unterpakete. Diese können mit “from scipy import subpackage-name” importiert werden. NumPy, die SciPy-Bibliothek, Matplotlib, IPython, SymPy und Pandas sind jedoch essenzielle SciPy-Pakete.

Merkmale:

1. Das Hauptmerkmal von SciPy ist, dass es in NumPy geschrieben ist und seine Arrays NumPy umfassend nutzen.
2. SciPy nutzt seine spezialisierten Submodule, um alle effizienten numerischen Algorithmen wie Optimierung, numerische Integration und viele mehr bereitzustellen.
3. Alle Funktionen sind in den SciPy-Modulen ausführlich dokumentiert. SciPy verwendet primär NumPy-Arrays als Datenstruktur und bietet Module für eine Vielzahl gängiger wissenschaftlicher Programmieranwendungen. Aufgaben wie lineare Algebra, Integration (Analysis), das Lösen gewöhnlicher Differentialgleichungen und Signalverarbeitung lassen sich mit SciPy problemlos bewältigen.

8. PyTorch

PyTorch ist eine Python-Bibliothek, die 2017 von Facebook eingeführt wurde und zwei High-Level-Funktionen kombiniert: eine stark GPU-beschleunigte Tensorberechnung (ähnlich wie bei NumPy) und auf tiefen neuronalen Netzen basierende Plattformen, die Flexibilität und Geschwindigkeit bieten.

Merkmale:

1. PyTorch unterstützt Python und seine Bibliotheken.
2. Die Anforderungen von Facebook an Deep Learning machten den Einsatz dieser Technologie notwendig.
3. Es bietet eine einfach zu bedienende API, die die Benutzerfreundlichkeit und das Verständnis verbessert.
4. In PyTorch können Graphen dynamisch erstellt und zu jedem Zeitpunkt der Codeausführung berechnet werden.
5. In PyTorch ist das Codieren einfach und die Verarbeitung schnell.
6. Da CUDA (CUDA ist eine parallele Rechenplattform und Anwendungsprogrammierschnittstelle, die es Software ermöglicht, bestimmte Arten von Grafikprozessoren für allgemeine Verarbeitungszwecke zu nutzen – ein Ansatz, der als allgemeines Rechnen auf GPUs bezeichnet wird) unterstützt wird, kann es auf GPU-Maschinen ausgeführt werden.

9. LightGBM

Gradient Boosting ist ein weit verbreitetes Machine-Learning-Verfahren, das Entwicklern hilft, neue Algorithmen zu entwickeln, indem es einfache Modelle wie Entscheidungsbäume neu definiert. Daher gibt es spezielle Bibliotheken, mit denen sich Gradient Boosting schnell und effizient implementieren lässt. LightGBM, XGBoost und CatBoost sind Beispiele für solche Bibliotheken. Sie alle konkurrieren miteinander, lösen ein bestimmtes Problem und können auf ähnliche Weise verwendet werden.

Merkmale:

1. Eine hohe Produktionseffizienz wird durch sehr schnelle Berechnungen gewährleistet.
2. Es ist benutzerfreundlich, weil es intuitiv ist.
3. Viele Deep-Learning-Bibliotheken benötigen mehr Zeit zum Trainieren als diese Bibliothek.
4. Bei der Verwendung von NaN-Werten und anderen kanonischen Werten tritt kein Fehler auf.

10. Theano

Theano ermöglicht es Nutzern wie andere Mathematikbibliotheken, mathematische Ausdrücke zu definieren, zu optimieren und auszuwerten. Es verwendet riesige mehrdimensionale Arrays für eine effiziente mathematische Verarbeitung. Standardmäßiger C-basierter Code wird bei der Verarbeitung großer Datenmengen langsamer. Theano hingegen ermöglicht dank seiner umfangreichen Bibliothek eine schnelle Codeausführung. Ungültige Ausdrücke können erkannt und ausgewertet werden, wodurch die Bibliothek nützlicher als NumPy ist.

Merkmale:

1. PyName-Integration: Theano kann NumPy-Arrays vollständig in Theano-kompatiblen Funktionen verwenden.
2. Verwendung einer transparenten GPU: Sie kann zur Durchführung datenintensiver Operationen verwendet werden, die viel schneller sind als die der CPU.
3. Effiziente symbolische Differentiation: Theano berechnet Ableitungen für Funktionen mit einem oder mehreren Eingangsgrößen mittels effizienter symbolischer Differentiation.
4. Optimiert für Geschwindigkeit und Stabilität: Theano eignet sich hervorragend für Probleme wie die korrekte Lösung von log(1+x), selbst wenn x sehr klein ist. Dies ist nur einer von vielen Beweisen für die Stabilität von Theano.
5. Generieren Sie dynamischen C-Code: Theano kann Ausdrücke schnell auswerten, was zu einer deutlichen Effizienzsteigerung führt.
6. Umfangreiche Unit-Tests und automatisierte Verifizierung: Theano kann mithilfe umfangreicher Unit-Tests und automatisierter Verifizierung verschiedene Arten von Problemen und Unklarheiten im Modell identifizieren und diagnostizieren.

Ergebnis

Die benutzerfreundliche Programmiersprache Python findet breite Anwendung in verschiedensten Bereichen der Praxis. Da sie eine dynamische, interpretierte Hochsprache ist, gewinnt sie insbesondere im Bereich der Fehlersuche rasant an Bedeutung. Python wird zunehmend in globalen Anwendungen wie YouTube, Dropbox usw. eingesetzt. Dank der verfügbaren Python-Bibliotheken können Nutzer zudem zahlreiche Aufgaben erledigen, ohne eigenen Code schreiben zu müssen. Daher ist das Erlernen von Python und seinen Bibliotheken für junge Talente heutzutage unerlässlich. Der Einsatz von Python in so unterschiedlichen Bereichen wie Data Science, Machine Learning, Softwareentwicklung usw. macht sie zweifellos zu einer Sprache der Zukunft.