Python开发者2017应该关注的七个类库("2017年Python开发者必关注的七大热门类库")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 18 #后端开发

2017年Python开发者必关注的七大热门类库

一、TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。TensorFlow提供了充裕的API，拥护多种编程语言，包括Python、C++和Java等。以下是TensorFlow的一些关键特性：

强盛的分布式计算能力

灵活的模型构建和训练

充裕的预训练模型和工具

示例代码：


import tensorflow as tf
# 创建一个常量
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
# 运行会话
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

二、Keras

Keras是一个高级神经网络API，它运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。Keras的设计目标是迅速构建和迭代深度学习模型。以下是Keras的一些关键特性：

模块化设计，易于扩展

拥护多种后端

充裕的预训练模型和层

示例代码：


from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个顺序模型
model = Sequential()
# 添加一个全连接层
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
# 添加另一个全连接层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

三、Scikit-learn

Scikit-learn是一个Python机器学习库，它提供了许多监督和非监督学习算法。Scikit-learn是Python开发者进行数据挖掘和数据分析的常用工具。以下是Scikit-learn的一些关键特性：

简洁的API设计

充裕的文档和示例

拥护多种算法和数据格式

示例代码：


from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('Model accuracy:', score)

四、Pandas

Pandas是一个强盛的数据分析和操作库，它提供了充裕的数据结构和数据分析工具。Pandas广泛应用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等领域。以下是Pandas的一些关键特性：

拥护多种数据格式，如CSV、Excel、JSON等

强盛的数据清洗和转换功能

充裕的数据聚合和统计函数

示例代码：


import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)
# 数据转换
df['age'] = pd.to_numeric(df['age'], errors='coerce')
# 数据分析
mean_age = df['age'].mean()
print('Average age:', mean_age)

五、Matplotlib

Matplotlib是一个Python绘图库，它提供了充裕的绘图功能和样式。Matplotlib广泛应用于数据可视化、科学计算和工程绘图等领域。以下是Matplotlib的一些关键特性：

拥护多种图表类型

高度可定制的绘图样式

拥护多种输出格式

示例代码：


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制曲线
plt.plot(x, y)
# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
# 显示图表
plt.show()

六、NumPy

NumPy是一个Python科学计算库，它提供了高效的数组操作和数学函数。NumPy是Python科学计算的基础库，广泛应用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。以下是NumPy的一些关键特性：

高效的数组操作

充裕的数学函数

拥护多维数组

示例代码：


import numpy as np
# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])
# 数组运算
c = a + b
# 输出因此
print(c)

七、Scrapy

Scrapy是一个用于网络爬取的框架，它拥护多种爬取策略和中间件。Scrapy广泛应用于数据抓取、数据挖掘和数据分析等领域。以下是Scrapy的一些关键特性：

拥护多种爬取策略

高度可定制的中间件

强盛的数据存储和导出功能

示例代码：


import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        # 解析网页内容
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('h2.title::text').get(),
                'price': item.css('span.price::text').get()
            }
# 运行爬虫
process = CrawlerProcess(settings={
    'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'})
process.crawl(MySpider)
process.start()