2024'ün En İyi 10 Python Kütüphanesi

giriiş

Teknolojinin hayatımızın her alanında giderek daha önemli bir rol oynadığı günümüz dünyasında, gerçek dünya sorunlarını etkili bir şekilde çözebilecek bir programlama dili seçmemiz gerekiyor. Python da bu programlama dillerinden biridir. Python'ın popülaritesi, yazılım mühendisliği, makine öğrenimi ve veri bilimi gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı nedeniyle son yıllarda artmıştır. Python'ın sunduğu çok sayıda kütüphane, popülerliğinin sebebidir. Günümüzün birçok yetenekli ismi, bu nedenle birincil programlama dili olarak Python'a ilgi duymaktadır. Bu nedenle, bu makale aracılığıyla okuyucularımıza en ünlü Python kütüphaneleri ve günümüz modern dünyasındaki kullanımları hakkında bilgi vermek istiyoruz.

Kütüphane nedir?

Kütüphane, uygulama kodunuzun sıfırdan fonksiyon yazmak zorunda kalmadan belirli görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceği metotlar, sınıflar ve yardımcı modüllerden oluşan bir koleksiyondur. Kütüphaneler genellikle kapsam olarak dar olduğundan (örneğin, dizeler, G/Ç ve soketler), API (Uygulama Programlama Arayüzü) daha küçüktür ve daha az bağımlılık gerektirir. Sınıf tanımlarından oluşan bir listeden ibarettir. Şimdi, herkesin aklına gelmesi gereken soru şudur: Neden bir kütüphaneye ihtiyacımız var? Açıklaması basit: kodun yeniden kullanılabilirliği. Kodun yeniden kullanılabilirliği, başkaları tarafından daha önce üretilmiş veya yazılmış kodu kendi amacımız için kullanmaktan başka bir şey değildir. Örneğin, bazı kütüphanelerde bir dizedeki karakterin son indeksini döndüren findLastIndex(char) adlı bir fonksiyon bulunur. Hemen kütüphanenin findLastIndex(charToFind) fonksiyonunu çağırabilir ve konumlarını bulmamız gereken karakterleri parametre olarak sağlayabiliriz. Bir programcının hayatında kütüphaneler, programcıları tekerleği yeniden icat etmekten alıkoyup asıl soruna odaklanmalarını sağlayarak bir melek rolü oynarlar.

Python kütüphanesi nedir?

En popüler Python kütüphanelerine geçmeden önce, Python programlama diline kısa bir genel bakışla başlayalım. Muhtemelen "Python" adını duymuşsunuzdur. Guido Van Rossum'un 1980'lere dayanan fikri olan Python, ezber bozan bir dil olduğunu kanıtladı. Günümüzde en yaygın kullanılan kodlama dillerinden biri olan Python, çok çeşitli uygulamalar için kullanılıyor. Python'ın popülaritesi birkaç faktöre bağlanabilir:

• Python bir dizi kütüphaneyle birlikte gelir.
• Python, kullanım kolaylığı ve basitliği nedeniyle başlangıç seviyesindeki programlama dilidir.
• Python, geliştiricilerinin geliştirme, dağıtım ve bakımın her aşamasında daha üretken olmasını istiyor.
• Python'un bu kadar popüler olmasının bir diğer nedeni de hafif olması ve zayıf sistemlerde kullanılabilir olmasıdır.
• Python'un programlama sözdizimi C, Java ve C++ ile karşılaştırıldığında öğrenmesi daha kolaydır ve yüksek düzeyde soyutlamaya sahiptir.

Yukarıdaki ilk maddede de belirtildiği gibi, Python'ın popülaritesi büyük ölçüde çeşitli ve kullanımı kolay kütüphaneleriyle ilgilidir. Python kütüphaneleri, sıfırdan başlamamıza gerek kalmadan kod yazmamızı sağlayan kullanışlı işlevlerden oluşan bir koleksiyondur. 137.000'den fazla kütüphaneyle Python, makine öğrenimi, veri bilimi, veri görselleştirme, görüntü ve veri işleme ve daha birçok alanda program ve modeller oluşturmak için kullanılabilir.

1. Pandalar

Pandas, BSD (Berkeley Yazılım Dağıtımı) lisanslı açık kaynaklı bir kütüphanedir. Bu popüler kütüphane, veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Çoğunlukla veri analizi, düzenleme, temizleme vb. amaçlar için kullanılırlar. Pandas, R gibi başka bir dile geçmeye gerek kalmadan veri modelleme ve veri analizi işlemlerine olanak tanır. Python kütüphaneleri genellikle aşağıdaki veri türlerini destekler:

• Bir veri kümesindeki veriler.
• Sıralı ve sırasız verileri içeren zaman serileri.
• Matris verilerinin satırları ve sütunları etiketlenir.
• Etiketlenmemiş bilgi.
• Herhangi bir diğer istatistiksel bilgi türü.

2. NumPy

NumPy, bilimsel hesaplamalara odaklanan en yaygın kullanılan açık kaynaklı Python kütüphanelerinden biridir. Hızlı hesaplamalar için yerleşik matematiksel fonksiyonlara sahiptir ve büyük matrisler ile çok boyutlu verileri destekler. "Sayısal Python", "NumPy" terimiyle tanımlanır. Lineer cebirde, genel veriler için çok boyutlu bir kapsayıcı olarak ve rastgele sayı üreteci olarak kullanılabilir. NumPy'deki bazı önemli fonksiyonlar şunlardır: arcsin(), arccos(), tan(), radians() vb. Python'da, daha az bellek kapladığı, daha hızlı ve kullanımı daha kolay olduğu için Listelere göre NumPy Dizisi tercih edilir.

Özellikler:

1. Etkileşimli: Numpy oldukça etkileşimli ve kullanıcı dostu bir kütüphanedir.
2. Matematik: NumPy, zor matematiksel denklemlerin yürütülmesini kolaylaştırır.
3. Sezgisel: Kodlamayı ve konuları anlamayı kolaylaştırır.
4. Yüksek etkileşim: Yaygın olarak kullanıldığı için etkileşimi yüksektir, dolayısıyla açık kaynak katkısı da fazladır.

NumPy arayüzü, görselleştirme için görüntüleri, ses dalga formlarını ve diğer ham ikili akışları gerçek değerlerden oluşan N boyutlu bir dizi olarak temsil etmek için kullanılabilir. Bu kütüphaneyi makine öğrenimi için uygulayacak tam yığın geliştiricilerin NumPy bilgisine sahip olması gerekir.

3. Keras

Keras, derin sinir ağlarını hızlı bir şekilde test etmemizi sağlayan, açık kaynaklı, Python tabanlı bir sinir ağı kütüphanesidir. Derin öğrenme giderek daha popüler hale geldikçe, Keras harika bir seçenek olarak ortaya çıkıyor çünkü yaratıcılarına göre makineler için değil, insanlar için tasarlanmış bir API (uygulama programlama arayüzü). Keras, endüstri ve araştırma camiasında TensorFlow veya Theano'dan daha yüksek bir benimsenme oranına sahiptir. Keras'ı kurmadan önce TensorFlow Arka Uç Motoru'nu kurmanız önerilir.

Özellikler:

1. Hem CPU (Merkezi İşlem Birimi) hem de GPU (Grafik İşlem Birimi) üzerinde sorunsuz çalışmaktadır.
2. Keras, tam bağlantılı, evrişimli, havuzlanmış, yinelemeli, gömme vb. dahil olmak üzere hemen hemen tüm sinir ağı modellerini destekler. Bu modeller ayrıca daha karmaşık modeller oluşturmak için birleştirilebilir.
3. Keras'ın modüler tasarımı onu son derece etkileyici, uyarlanabilir ve ileri düzey araştırmalar için uygun hale getiriyor.
4. Keras, çeşitli model ve projelerin hata ayıklamasını ve keşfedilmesini kolaylaştıran Python tabanlı bir framework'tür.

4. TensorFlow

TensorFlow, açık kaynaklı, yüksek performanslı bir sayısal hesaplama kütüphanesidir. Ayrıca derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarında da kullanılır. Google'ın Yapay Zeka organizasyonundaki Google Brain ekibindeki araştırmacılar tarafından oluşturulmuştur ve günümüzde matematik, fizik ve makine öğrenimi araştırmacıları tarafından karmaşık matematiksel hesaplamalar için yaygın olarak kullanılmaktadır. TensorFlow, hızlı olacak şekilde tasarlanmıştır ve hızlı doğrusal cebir hesaplamaları gerçekleştirmek için XLA (XLA veya Hızlandırılmış Doğrusal Cebir, kaynak kodunu değiştirmeden TensorFlow modellerini hızlandırabilen, doğrusal cebir için alana özgü bir derleyicidir) gibi teknikler kullanır.

Özellikler:

1. Duyarlı yapı: Numpy veya SciKit ile mümkün olmayan grafiğin herhangi bir bölümünü TensorFlow ile kolayca görselleştirebiliriz.
2. Çok Yönlü: Tensorflow'un en önemli özelliklerinden biri, makine öğrenimi modellerine göre performansında esnek olmasıdır, yani modülerdir ve parçalarını kendiniz inşa etmenize olanak tanır.
3. TensorFlow'da makine öğrenimi modellerini eğitmek basittir: Makine öğrenimi modelleri, dağıtılmış bilgi işlem için CPU'lar ve GPU'lar üzerinde TensorFlow kullanılarak kolayca eğitilebilir.
4. Paralel sinir ağı eğitimi: TensorFlow, birden fazla sinir ağını ve GPU'yu aynı anda eğitmenize olanak tanır.
5. Açık kaynak ve geniş bir topluluk: Şüphesiz, Google tarafından geliştiriliyorsa, sürekli kararlılık iyileştirmeleri üzerinde çalışan önemli bir yazılım uzmanları ekibi zaten mevcut. Bu makine öğrenimi kütüphanesinin en iyi yanı, açık kaynaklı olması, yani internet erişimi olan herkesin kullanabilmesi.

5. Scikit Learn

Scikit Learn, Python ortamında çalışan makine öğrenimi algoritmaları için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarıyla kullanılabilir. Kütüphane, popüler algoritmaların yanı sıra NumPy, Matplotlib ve SciPy paketlerini de içerir. Scikit Learn, en çok Spotify'da müzik önerilerinde kullanılmasıyla bilinir. Şimdi Scikit Learn'ün bazı temel özelliklerini derinlemesine inceleyelim:

1. Çapraz Doğrulama: Scikit Learn ile denetlenen modellerin daha önce görülmemiş veriler üzerindeki doğruluğunu kontrol etmek için çeşitli yöntemler mevcuttur; örneğin train_test_split yöntemi, cross_val_score vb.
2. Gözetimsiz öğrenme teknikleri: Kümeleme, faktör analizi, temel bileşen analizi ve gözetimsiz sinir ağları gibi çok çeşitli gözetimsiz öğrenme algoritmaları mevcuttur.
3. Özellik çıkarma: Resimlerden ve metinlerden özellik çıkarmak kullanışlı bir araçtır (Bag of Words gibi).

6. Eli5

Makine öğrenimi modellerinin tahminleri genellikle yanlıştır ve Eli5 Python makine öğrenimi kütüphanesi, bu yanlış tahmin zorluğunun üstesinden gelmeye yardımcı olur. Tüm makine öğrenimi modellerinin görselleştirilmesi ve hata ayıklamasının yanı sıra, bir algoritmanın tüm çalışma süreçlerini izler. Eli5 tarafından desteklenen kütüphanelerden bazıları XGBoost, lightning, scikit-learn ve sklearn crfsuite'dir.

Şimdi Eli5'in bazı uygulamalarından bahsedelim:

1. ELI5, makine öğrenimi sınıflandırıcılarını incelemek ve tahminlerini açıklamak için kullanılan bir Python paketidir. Genellikle sklearn regresörleri ve XGBoost, CatBoost, Keras vb. sınıflandırıcılar gibi algoritmalarda hata ayıklamak için kullanılır.
2. Diğer Python paketleriyle bağımlılıkların olduğu durumlarda Eli5 olmazsa olmazdır.
3. Eli5, eski yazılımların ve yenilikçi yaklaşımların uygulandığı çeşitli sektörlerde de kullanılmaktadır.

7. SciPy

Scipy, bilimsel hesaplama, veri işleme ve yüksek performanslı hesaplama için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Kütüphane, hızlı hesaplama için çok sayıda kullanıcı dostu rutin içerir. Veri işleme ve görselleştirmenin yanı sıra üst düzey komutlara da olanak tanıyan NumPy uzantısına dayanır. Scipy, matematiksel hesaplamalar için NumPy ile birlikte kullanılır. NumPy, dizi verilerinin sıralanmasını ve indekslenmesini sağlarken, SciPy sayısal kodu depolar. Küme, sabit, fftpack, birleştirme, enterpolasyon, io, linalg, ndimage, odr, optimize, sinyal, seyrek, uzamsal, öz ve istatistik, SciPy'de bulunan çok sayıda alt paketten sadece birkaçıdır. Bunları SciPy'den içe aktarmak için "from scipy import subpackage-name" komutu kullanılabilir. Ancak NumPy, SciPy kütüphanesi, Matplotlib, IPython, Sympy ve Pandas temel SciPy paketleridir.

Özellikler:

1. SciPy'nin en önemli özelliği NumPy'de yazılmış olması ve dizilerinin NumPy'yi yoğun bir şekilde kullanmasıdır.
2. SciPy, optimizasyon, sayısal entegrasyon ve daha birçokları gibi tüm etkili sayısal algoritmaları sağlamak için özel alt modüllerini kullanır.
3. Tüm fonksiyonlar SciPy modülleri altında kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir. SciPy'nin temel veri yapısı NumPy dizileridir ve çeşitli popüler bilimsel programlama uygulamaları için modüller içerir. SciPy, doğrusal cebir, integral alma (kalkülüs), adi diferansiyel denklemleri çözme ve sinyal işleme gibi görevleri kolayca halleder.

8. PyTorch

PyTorch, Facebook tarafından ilk kez 2017 yılında tanıtılan ve iki üst düzey yeteneği bir araya getiren bir Python kütüphanesidir: önemli ölçüde GPU hızlandırmalı tensör hesaplaması (NumPy'ye benzer) ve esneklik ve hız sunan derin sinir ağı tabanlı platformlar.

Özellikler:

1. Python ve kütüphaneleri PyTorch tarafından desteklenmektedir.
2. Facebook'un derin öğrenme gereksinimleri bu teknolojinin kullanılmasını zorunlu hale getirdi.
3. Kullanılabilirliği ve anlaşılırlığı artıran, kullanımı kolay bir API sağlar.
4. PyTorch'ta kod yürütme sırasında herhangi bir noktada grafikler dinamik olarak ayarlanabilir ve hesaplanabilir.
5. PyTorch'ta kodlama basittir ve işlem hızlıdır.
6. CUDA (CUDA, yazılımların genel amaçlı işlemler için belirli türdeki grafik işleme birimlerini kullanmasına olanak tanıyan paralel bir hesaplama platformu ve uygulama programlama arayüzüdür; bu yaklaşıma GPU'larda genel amaçlı hesaplama denir) desteklendiğinden, GPU makinelerinde çalıştırılabilir.

9. LightGBM

Gradient Boosting, geliştiricilerin karar ağaçları gibi basit modelleri yeniden tanımlayarak yeni algoritmalar geliştirmelerine yardımcı olan önemli bir makine öğrenimi paketidir. Sonuç olarak, bu gradyan artırma yöntemini hızlı ve verimli bir şekilde uygulamak için kullanılabilecek özel kütüphaneler mevcuttur. Söz konusu kütüphaneler LightGBM, XGBoost ve CatBoost'tur. Bu kütüphanelerin tümü, bir problemi çözmeye yardımcı olan ve neredeyse aynı şekilde kullanılabilen rakiplerdir.

Özellikler:

1. Çok hızlı hesaplamalar ile yüksek üretim verimliliği garanti altına alınmıştır.
2. Sezgisel olduğu için kullanıcı dostudur.
3. Birçok derin öğrenme kütüphanesinin eğitilmesi bu kütüphaneden daha uzun sürer.
4. NaN değerleri ve diğer kanonik değerlerin kullanılması durumunda herhangi bir hata oluşmayacaktır.

10. Theano

Theano, diğer matematik kütüphaneleri gibi, kullanıcıların matematiksel ifadeleri tanımlamasına, optimize etmesine ve değerlendirmesine olanak tanır. Verimli matematiksel işlem için devasa çok boyutlu diziler kullanır. Standart C tabanlı kod, büyük miktarda veriyle çalışırken yavaşlar. Öte yandan Theano, zengin kütüphanesi sayesinde hızlı kod yürütme olanağı sunar. Geçersiz ifadeler tespit edilip değerlendirilebildiğinden, kütüphane NumPy'den daha kullanışlıdır.

Özellikler:

1. PyName Entegrasyonu: Theano, Theano uyumlu fonksiyonlarda NumPy dizilerini tam olarak kullanabilir.
2. Şeffaf GPU kullanımı: Veri yoğun işlemleri CPU'dan çok daha hızlı gerçekleştirmek için kullanılabilir.
3. Verimli sembolik türevleme: Theano, verimli sembolik türevleme kullanarak bir veya daha fazla girdiye sahip fonksiyonlar için türevler gerçekleştirir.
4. Hız ve kararlılık için optimize edildi: x çok küçük olsa bile log(1+x) için doğru çözümü bulmak gibi problemlerde Theano iyi çalışır. Bu, Theano'nun kararlılığının birçok kanıtından sadece biri.
5. Dinamik C kodu üretin: Theano ifadeleri hızlı bir şekilde değerlendirebilir ve bu da verimlilikte önemli bir artışa yol açar.
6. Kapsamlı birim testi ve otomatik doğrulama: Theano, kapsamlı birim testi ve otomatik doğrulama ile modeldeki birden fazla sorun ve belirsizliği belirlemeye ve teşhis etmeye yardımcı olabilir.

Sonuç

Kullanımı kolay Python programlama dili, çeşitli gerçek dünya uygulamalarında geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Üst düzey, dinamik olarak yazılmış ve yorumlanmış bir dil olması nedeniyle hata ayıklama alanlarında hızla yaygınlaşmaktadır. Python, YouTube, Dropbox vb. küresel uygulamalarda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Dahası, Python kütüphanelerinin kullanılabilirliği sayesinde kullanıcılar kendi kodlarını yazmak zorunda kalmadan çeşitli görevleri gerçekleştirebilirler. Bu nedenle, Python ve kütüphaneleri hakkında bilgi edinmek günümüzde her genç yetenek için çok önemlidir. Python'ın veri bilimi, makine öğrenimi, yazılım mühendisliği vb. gibi çeşitli alanlarda kullanımı, onu kesinlikle geleceğin dili haline getirmektedir.