Las 10 mejores bibliotecas de Python en 2024

Introducción

En el mundo actual, donde la tecnología desempeña un papel cada vez más importante en todos los aspectos de nuestras vidas, necesitamos elegir un lenguaje de programación que pueda resolver eficazmente problemas del mundo real. Python es uno de ellos. Su popularidad ha aumentado en los últimos años gracias a su uso en diversas industrias, como la ingeniería de software, el aprendizaje automático y la ciencia de datos. La gran cantidad de bibliotecas que ofrece Python es la razón de su popularidad. Muchos de los talentos emergentes actuales se han sentido atraídos por Python como su lenguaje de programación principal por esta razón. Por ello, a través de este artículo, queremos informar a nuestros lectores sobre las bibliotecas de Python más famosas y sus usos en el mundo moderno.

¿Qué es una biblioteca?

Una biblioteca es una colección de métodos, clases y módulos de utilidad que el código de tu aplicación puede usar para realizar tareas específicas sin tener que escribir las funciones desde cero. Dado que las bibliotecas suelen tener un alcance limitado (p. ej., cadenas, E/S y sockets), la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) es más pequeña y requiere menos dependencias. No es más que una lista de definiciones de clases. Ahora bien, la pregunta que todos deberíamos preguntarnos es: ¿por qué necesitamos una biblioteca? La explicación es simple: la reutilización del código. La reutilización del código no es más que usar código ya producido o escrito por otros para nuestros propios fines. Por ejemplo, algunas bibliotecas tienen una función llamada findLastIndex(char) que devuelve el último índice de un carácter en una cadena. Podemos llamar inmediatamente a la función findLastIndex(charToFind) de la biblioteca y proporcionar como parámetros los caracteres cuyas posiciones necesitamos encontrar. En la vida de un programador, las bibliotecas son como un ángel, ya que evitan que los programadores reinventen la rueda y se centran en el verdadero problema.

¿Qué es una biblioteca de Python?

Comencemos con un breve resumen del lenguaje de programación Python antes de adentrarnos en las bibliotecas más populares. Es casi seguro que has oído hablar de "Python". Creado por Guido Van Rossum en la década de 1980, Python ha demostrado ser revolucionario. Es uno de los lenguajes de programación más utilizados hoy en día, con una amplia gama de aplicaciones. Su popularidad se debe a varios factores:

• Python viene con un conjunto de bibliotecas.
• Python es un lenguaje de programación para principiantes debido a su facilidad y simplicidad.
• Python quiere que sus desarrolladores sean más productivos en todos los aspectos del desarrollo, la implementación y el mantenimiento.
• Otra razón de la inmensa popularidad de Python es que es liviano y utilizable en sistemas débiles.
• En comparación con C, Java y C++, la sintaxis de programación de Python es fácil de aprender y tiene un alto nivel de abstracción.

Como se mencionó en el primer punto, la popularidad de Python se debe en gran medida a sus bibliotecas diversas y fáciles de usar. Las bibliotecas de Python son un conjunto de funciones útiles que permiten escribir código sin tener que empezar desde cero. Con más de 137 000 bibliotecas, Python permite crear programas y modelos en diversos campos, como el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la visualización de datos, la manipulación de imágenes y datos, y muchos más.

1. Pandas

Pandas es una biblioteca de código abierto con licencia BSD (Berkeley Software Distribution). Esta popular biblioteca se utiliza ampliamente en el campo de la ciencia de datos. Se utiliza principalmente para el análisis, la manipulación y la limpieza de datos, entre otros fines. Pandas permite realizar operaciones de modelado y análisis de datos sin necesidad de cambiar a otro lenguaje como R. Las bibliotecas de Python suelen admitir los siguientes tipos de datos:

• Datos en un conjunto de datos.
• Series temporales que contienen datos ordenados y desordenados.
• Las filas y columnas de los datos de la matriz están etiquetadas.
• Información sin etiquetar.
• Cualquier otro tipo de información estadística.

2. NumPy

NumPy es una de las bibliotecas de código abierto de Python más utilizadas, enfocada en la computación científica. Incorpora funciones matemáticas integradas para cálculos rápidos y admite matrices grandes y datos multidimensionales. El término "Py numérico" se define con "NumPy". Se puede utilizar en álgebra lineal, como contenedor multidimensional para datos generales y como generador de números aleatorios, entre otras funciones. Algunas de las funciones importantes de NumPy son: arcsin(), arccos(), tan(), radianes(), etc. En Python, se prefiere el array de NumPy a las listas porque ocupa menos memoria y es más rápido y fácil de usar.

Características:

1. Interactivo: Numpy es una biblioteca muy interactiva y fácil de usar.
2. Matemáticas: NumPy simplifica la ejecución de ecuaciones matemáticas difíciles.
3. Intuitivo: facilita la codificación y la comprensión de temas.
4. Alta interacción: Hay mucha interacción en él porque se usa ampliamente, por lo tanto hay mucha contribución de código abierto.

La interfaz NumPy permite representar imágenes, formas de onda de audio y otros flujos binarios sin procesar como una matriz N-dimensional de valores reales para su visualización. Los desarrolladores full-stack necesitan conocimientos de NumPy para implementar esta biblioteca para el aprendizaje automático.

3. Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto basada en Python que permite probar rápidamente redes neuronales profundas. A medida que el aprendizaje profundo se populariza, Keras se perfila como una excelente opción porque, según sus creadores, es una API (interfaz de programación de aplicaciones) diseñada para humanos, no para máquinas. Keras tiene una mayor tasa de adopción en la industria y la comunidad investigadora que TensorFlow o Theano. Se recomienda instalar el motor backend de TensorFlow antes de instalar Keras.

Características:

1. Funciona tanto en CPU (unidad central de procesamiento) como en GPU (unidad de procesamiento gráfico) sin ningún problema.
2. Keras admite casi todos los modelos de redes neuronales, incluidos los totalmente conectados, convolucionales, agrupados, recurrentes, incrustados, etc. Estos modelos también se pueden combinar para crear modelos más complejos.
3. El diseño modular de Keras lo hace altamente expresivo, adaptable y adecuado para la investigación avanzada.
4. Keras es un marco basado en Python que simplifica la depuración y la exploración de varios modelos y proyectos.

4. TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de computación numérica de alto rendimiento de código abierto. También se utiliza en algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Fue creada por investigadores del equipo Google Brain de la división de Inteligencia Artificial de Google y ahora es ampliamente utilizada por investigadores en matemáticas, física y aprendizaje automático para cálculos matemáticos complejos. TensorFlow está diseñado para ser rápido y utiliza técnicas como XLA (XLA o Álgebra Lineal Acelerada, un compilador específico de dominio para álgebra lineal que puede acelerar los modelos de TensorFlow sin modificar el código fuente) para realizar cálculos rápidos de álgebra lineal.

Características:

1. Estructura responsiva: podemos visualizar fácilmente cualquier parte del gráfico con TensorFlow, lo que no es posible con Numpy o SciKit.
2. Versátil: una de las características más esenciales de Tensorflow es que es flexible en su rendimiento en relación con los modelos de aprendizaje automático, lo que significa que es modular y le permite construir partes de él por su cuenta.
3. Entrenar modelos de aprendizaje automático en TensorFlow es sencillo: los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar fácilmente usando TensorFlow en CPU y GPU para computación distribuida.
4. Entrenamiento de redes neuronales paralelas: TensorFlow le permite entrenar múltiples redes neuronales y GPU simultáneamente.
5. Código abierto y una gran comunidad: Sin duda, si Google lo desarrolla, ya cuenta con un equipo considerable de expertos en software trabajando en mejoras continuas de estabilidad. Lo mejor de esta biblioteca de aprendizaje automático es que es de código abierto, lo que significa que cualquier persona con acceso a internet puede usarla.

5. Scikit Learn

Scikit Learn es una biblioteca de código abierto para algoritmos de aprendizaje automático que se ejecuta en el entorno Python. Se puede utilizar con algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. La biblioteca incluye algoritmos populares, así como paquetes NumPy, Matplotlib y SciPy. Scikit Learn es conocido principalmente por su uso en recomendaciones musicales en Spotify. Exploremos a fondo algunas de las características clave de Scikit Learn:

1. Validación cruzada: existen varios métodos para comprobar la precisión de los modelos supervisados en datos no vistos con Scikit Learn, por ejemplo, el método train_test_split, cross_val_score, etc.
2. Técnicas de aprendizaje no supervisado: Existe una amplia gama de algoritmos de aprendizaje no supervisado, desde agrupamiento, análisis factorial, análisis de componentes principales y redes neuronales no supervisadas.
3. Extracción de características: extraer características de imágenes y texto es una herramienta útil (como Bag of Words).

6. Eli5

Las predicciones de los modelos de aprendizaje automático suelen ser incorrectas, y la biblioteca de aprendizaje automático Eli5 para Python ayuda a solucionar este problema. Combina la visualización y la depuración de todos los modelos de aprendizaje automático, además de rastrear todos los procesos de trabajo de un algoritmo. Algunas de las bibliotecas compatibles con Eli5 son XGBoost, Lightning, Scikit-learn y Sklearn CRFsuite.

Hablemos ahora de algunas de las aplicaciones de Eli5:

1. ELI5 es un paquete de Python que se utiliza para examinar clasificadores de aprendizaje automático y explicar sus predicciones. Se utiliza comúnmente para depurar algoritmos como regresores de sklearn y clasificadores como XGBoost, CatBoost, Keras, etc.
2. Eli5 es esencial donde hay dependencias con otros paquetes de Python.
3. Eli5 también se utiliza en diversas industrias donde se implementan software heredado y enfoques innovadores.

7. SciPy

Scipy es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto que se utiliza para computación científica, procesamiento de datos y computación de alto rendimiento. La biblioteca incluye una gran cantidad de rutinas intuitivas para computación rápida. Se basa en la extensión NumPy, que permite el procesamiento y la visualización de datos, así como comandos de alto nivel. Scipy se utiliza junto con NumPy para cálculos matemáticos. NumPy permite ordenar e indexar datos de matriz, mientras que SciPy almacena el código numérico. Cluster, constant, fftpack, merge, interpolation, io, linalg, ndimage, odr, optimize, signal, sparse, spatial, eigen y statistical son solo algunos de los numerosos subpaquetes disponibles en SciPy. Para importarlos desde SciPy, se puede usar "from scipy import subpackage-name". Sin embargo, NumPy, la biblioteca SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy y Pandas son paquetes esenciales de SciPy.

Características:

1. La característica clave de SciPy es que está escrito en NumPy y sus matrices hacen un uso extensivo de NumPy.
2. SciPy utiliza sus submódulos especializados para proporcionar todos los algoritmos numéricos eficientes como optimización, integración numérica y muchos más.
3. Todas las funciones están ampliamente documentadas en los módulos de SciPy. La estructura de datos principal de SciPy son las matrices NumPy e incluye módulos para diversas aplicaciones populares de programación científica. SciPy gestiona fácilmente tareas como álgebra lineal, integración (cálculo), resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias y procesamiento de señales.

8. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de Python presentada por primera vez por Facebook en 2017 que combina dos capacidades de alto nivel: cálculo tensorial significativamente acelerado por GPU (similar a NumPy) y plataformas basadas en redes neuronales profundas que ofrecen flexibilidad y velocidad.

Características:

1. Python y sus bibliotecas son compatibles con PyTorch.
2. Los requisitos de aprendizaje profundo de Facebook hicieron necesario el uso de esta tecnología.
3. Proporciona una API fácil de usar que mejora la usabilidad y la comprensión.
4. Los gráficos se pueden configurar y calcular dinámicamente en cualquier punto de la ejecución del código en PyTorch.
5. En PyTorch, la codificación es simple y el procesamiento es rápido.
6. Dado que se admite CUDA (CUDA es una plataforma de computación paralela y una interfaz de programación de aplicaciones que permite que el software utilice tipos específicos de unidades de procesamiento de gráficos para el procesamiento de propósito general, un enfoque llamado computación de propósito general en GPU), se puede ejecutar en máquinas con GPU.

9. LightGBM

Gradient Boosting es un destacado paquete de aprendizaje automático que ayuda a los desarrolladores a desarrollar nuevos algoritmos redefiniendo modelos simples como árboles de decisión. Por ello, existen bibliotecas dedicadas que permiten implementar este método de gradiente boosting de forma rápida y eficiente. LightGBM, XGBoost y CatBoost son las bibliotecas en cuestión. Todas estas bibliotecas son competidoras que ayudan a resolver un problema y pueden utilizarse prácticamente de la misma manera.

Características:

1. La alta eficiencia de producción está garantizada mediante cálculos muy rápidos.
2. Es fácil de usar porque es intuitivo.
3. Muchas bibliotecas de aprendizaje profundo tardan más en entrenarse que esta biblioteca.
4. No habrá ningún error al utilizar valores NaN y otros valores canónicos.

10. Teano

Theano, al igual que otras bibliotecas matemáticas, permite a los usuarios definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas. Utiliza enormes matrices multidimensionales para un procesamiento matemático eficiente. El código estándar basado en C se vuelve más lento al procesar grandes cantidades de datos. Por otro lado, Theano permite una ejecución rápida de código gracias a su completa biblioteca. Las expresiones inválidas se pueden detectar y evaluar, lo que la hace más útil que NumPy.

Características:

1. Integración de PyName: Theano puede usar matrices NumPy completamente en funciones compatibles con Theano.
2. Uso de una GPU transparente: se puede utilizar para realizar operaciones intensivas en datos mucho más rápido que la CPU.
3. Diferenciación simbólica eficiente: Theano realiza derivadas para funciones con una o más entradas utilizando diferenciación simbólica eficiente.
4. Optimizado para velocidad y estabilidad: Para problemas como obtener la solución correcta de log(1+x) incluso cuando x es muy pequeño, Theano funciona bien. Esta es solo una de las muchas pruebas de la estabilidad de Theano.
5. Genere código C dinámico: Theano puede evaluar expresiones rápidamente, lo que genera un aumento significativo en la eficiencia.
6. Pruebas unitarias exhaustivas y verificación automatizada: Theano puede ayudar a identificar y diagnosticar múltiples tipos de problemas y ambigüedades en el modelo con pruebas unitarias exhaustivas y verificación automatizada.

Resultado

El lenguaje de programación Python, fácil de usar, se ha aplicado ampliamente en diversas aplicaciones del mundo real. Al ser un lenguaje de alto nivel, de tipado dinámico e interpretado, se está expandiendo rápidamente en el ámbito de la depuración de errores. Python se utiliza cada vez más en aplicaciones globales como YouTube, Dropbox, etc. Además, gracias a la disponibilidad de bibliotecas de Python, los usuarios pueden realizar diversas tareas sin tener que escribir su propio código. Por lo tanto, aprender sobre Python y sus bibliotecas es fundamental para los jóvenes talentos de hoy. Su uso en diversos campos, como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la ingeniería de software, lo convierte sin duda en un lenguaje con futuro.