42 کتابخانه برتر پایتون که باید بشناسید

42 کتابخانه برتر پایتون که باید بشناسید

بریم سراغ دنیای Python با این چیت لیست که فقط اون کتابخونه هایی رو پوشش میده که هر Pythonista باید بشناسه.

از پردازش داده ها گرفته تا یادگیری ماشین و توسعه وب، این کتابخونه ها برای مسیر برنامه نویسی شما ضروری هستن.

توسعه وب (Web Applications)

1. Taipy

Taipy یه تازه وارد توی دنیای Python محسوب میشه که ساده ترین راه برای ساخت اپلیکیشن های پایتونی رو فراهم میکنه.

این ابزار برای توسعه راحت هم فرانت اند (GUI) و هم پایپ لاین های یادگیری ماشین (ML) و پردازش داده طراحی شده.

با Taipy میتونید اپلیکیشنی که همیشه تو ذهنتون بوده رو بسازید، چون ویژگی های زیر رو داره:

• کاملا قابل شخصی سازی و تعامل پذیر
• پشتیبانی از اپلیکیشن های چند صفحه ای (Multipage) و چند کاربره (Multi-user)
• دارای ویرایشگر گرافیکی برای ساخت پایپ لاین (Pipeline Graphical Editor)

2. Streamlit

Streamlit یکی از محبوب ترین کتابخونه ها برای ساخت سریع وب اپلیکیشن ها هست، مخصوصا برای نمونه سازی (Prototyping) و اجرای پروژه های آزمایشی.
این ابزار خیلی ساده و راحت قابل استفاده هست و به شما اجازه میده بدون نیاز به دانش عمیق توسعه وب، اپلیکیشن های تعاملی و زیبا بسازید.

ابزارهای ضروری (Essentials)

3. Pandas

Pandas دو مفهوم اصلی رو ارائه میده: DataFrame و Series، که باعث میشه پاکسازی و آماده سازی داده ها کار راحتی باشه.

4. NumPy

Pandas روی DataFrame ها تمرکز داره، اما NumPy روی آرایه ها (Arrays).
این کتابخونه برای پردازش سریع داده ها استفاده میشه و یکی از ابزارهای ضروری برای محاسبات علمی (Scientific Computing) هست.

5. Requests

مدیریت درخواست های HTTPS با Requests خیلی راحت میشه.
این کتابخونه یه سری توابع قوی برای تعامل با وب API ها و مدیریت پاسخ های HTTP ارائه میده.

6. SciPy

SciPy که بر پایه NumPy ساخته شده، روی محاسبات ریاضی تمرکز داره و قابلیت هایی مثل:

• بهینه سازی (Optimization)
• پردازش سیگنال (Signal Processing)
• درونیابی (Interpolation)

رو ارائه میده، که برای تحلیل های عددی خیلی مفیده.

Date & Time

7. DateTime

DateTime یه کتابخونه استاندارد در Python هست که برای کار با تاریخ و زمان ضروریه.

با این ابزار میتونید انواع فرمت های زمانی و تاریخی رو مدیریت کنید.

8. Pendulum

Pendulum یه نسخه پیشرفته تر از DateTime محسوب میشه و امکانات بیشتری برای مدیریت تاریخ و زمان داره.
ویژگی های کلیدی این کتابخونه:

• پشتیبانی بهتر از منطقه های زمانی (Time Zones)
• قابلیت های بیشتر برای فرمت بندی تاریخ و زمان

اگه نیاز به کنترل دقیق تر زمان و تاریخ دارید، Pendulum انتخاب بهتریه.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

9. Scikit-learn

Scikit-learn دیگه نیازی به معرفی نداره، چون مرجع اصلی یادگیری ماشین در Python محسوب میشه.
این کتابخونه مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین رو ارائه میده، از خوشه بندی (Clustering) گرفته تا طبقه بندی (Classification).

همچنین شامل ابزارهایی برای:

• اعتبارسنجی داده (Data Validation)
• انتخاب ویژگی ها (Feature Selection)

10. XGBoost

XGBoost یکی از معروف ترین کتابخونه ها برای الگوریتم های رگرسیون (Regression) و طبقه بندی (Classification) هست.
به دلیل سرعت بالا و دقت زیاد، به عنوان یه ابزار قدرتمند برای مدل های مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Tree-based Models) شناخته میشه.

11. CatBoost

CatBoost یه کتابخونه یادگیری ماشین هست که مخصوص داده های دسته ای (Categorical Data) طراحی شده.
اگه دیتاست شما بیشتر شامل داده های متنی یا دسته ای باشه، CatBoost یکی از بهترین گزینه ها برای مدل سازی و پیش بینی هست.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

12. TensorFlow

TensorFlow یکی از قدرتمندترین کتابخونه های یادگیری عمیق (Deep Learning) محسوب میشه.
این ابزار به طور ویژه برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و طبقه بندی تصویر (Image Classification) استفاده میشه و به دلیل پشتیبانی از محاسبات توزیع شده تو پروژه های بزرگ هوش مصنوعی بسیار محبوبه.

13. PyTorch

PyTorch یا TensorFlow؟ این سوال همیشه مطرحه. در نهایت انتخاب با شماست اما PyTorch به دلیل:

• تمرکز بیشتر روی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• داشتن ساختار Pythonic و کاهش پیچیدگی یادگیری

به عنوان یه جایگزین جذاب برای TensorFlow مطرح شده.

14. Keras

Keras یه راه عالی برای شروع کار با یادگیری عمیق هست.
این کتابخونه روی TensorFlow اجرا میشه، اما فرآیند پیاده سازی مدل های شبکه عصبی رو ساده تر و سریع تر میکنه.

15. OpenCV

OpenCV یه کتابخونه قوی برای بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و پردازش تصویر هست.
با این ابزار میتونید:

• اشیا، انسان ها و حتی دست خط رو پردازش کنید
• روی ویدیوها و تصاویر در زمان واقعی (Real-time) کار کنید
• الگوریتم های مختلف تحلیل و پردازش تصویر رو اجرا کنید

OpenCV یکی از ابزارهای اصلی در تشخیص چهره، پردازش ویدیو، و پروژه های خودران محسوب میشه.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

16. NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) کتابخونه استاندارد برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در Python هست
ویژگی های کلیدی NLTK شامل:

• پردازش و دستکاری متن (توکن سازی، ریشه یابی)
• طبقه بندی متون، مثلا برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

اگه میخواید با NLP از پایه کار کنید، NLTK یه گزینه عالیه

17. SpaCy

SpaCy یه کتابخونه مدرن تر و سریع تر برای NLP هست که با هدف سادگی و کاربرپسند بودن طراحی شده
ویژگی های اصلی SpaCy:

• پردازش بهینه و سریع در مقایسه با NLTK
• مناسب برای پروژه های تحلیل متن در مقیاس بزرگ
• ابزارهای پیشرفته تر برای مدل سازی زبان و پردازش متن

اگه دنبال یه ابزار سریع و بهینه برای NLP هستید، SpaCy انتخاب بهتریه.

تست (Testing)

18. Pytest

Pytest یه فریم ورک برای تست نویسی هست که فرآیند نوشتن و اجرای تست ها رو خیلی ساده میکنه.
ویژگی های کلیدی Pytest:

• سینتکس ساده و مختصر که کار با اون رو کاربرپسند می‌کنه
• امکانات پیشرفته برای مدیریت و اجرای تست ها

19. Unittest

Unittest فریم ورک تست داخلی (Built-in) Python هست.
ویژگی های کلیدی Unittest:

• کشف تست ها (Test Discovery) به صورت خودکار
• پشتیبانی از ویژگی های تست (Fixtures) برای راه اندازی تست ها
• سازماندهی و مدیریت آسان پکیج ها و مجموعه تست ها (Test Suites)

این دو ابزار به شما کمک میکنن تا تست هایی قوی و پایدار بنویسید و کدتون رو مطمئن تر کنید.

پردازش صدا (Audio)

20. AudioFlux

AudioFlux یکی از کتابخونه های اصلی در Python برای پردازش سیگنال های صوتی هست، اما به شکلی ساده و راحت.

ویژگی های کلیدی AudioFlux:

• تحلیل صدا و استخراج ویژگی های صوتی
• مناسب برای استفاده در یادگیری عمیق (Deep Learning) و آموزش مدل ها با داده های صوتی

21. Librosa

Librosa یه کتابخونه عالی برای تحلیل و استخراج ویژگی ها از منابع صوتی هست.

با Librosa میتونید روی فایل های صوتی تحلیل های پیشرفته انجام بدید و ویژگی هایی مثل طیف فرکانسی (Spectral Features) و ریتم رو استخراج کنید.

این دو کتابخونه به شما کمک میکنن تا در پردازش و تحلیل صدا و یادگیری عمیق با داده های صوتی به راحتی کار کنید.

تحلیل کد (Code Analysis)

22. Black

Black یه فرمت کننده خودکار کد (Automated Code Formatter) هست.
این کتابخونه به صورت خودکار کد شما رو برای داشتن سبک یکنواخت و استاندارد در پروژه ها قالب بندی میکنه.

23. Pylint

Pylint همونطور که از اسمش پیداست، یه لینتر هست.
این ابزار برای تحلیل استاتیک کد و بررسی کیفیت کد و خطاها استفاده میشه تا به شما کمک کنه مشکلات کد رو شناسایی کنید.

24. Flake8

Flake8 یه کتابخونه دیگه برای لینتینگ کد هست که کد شما رو بر اساس قواعد PEP8 بررسی میکنه.
این ابزار به شما کمک میکنه که کد شما با استانداردهای کدنویسی پایتون سازگار باشه.

25. Ruff

Ruff سریع ترین گزینه برای لینتینگ کدهای پایتون هست.
این ابزار سرعت و کارایی بالایی داره و فرآیند بررسی کد رو ده برابر سریع تر میکنه.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا کد خود رو از نظر کیفیت، استانداردها، و سرعت بهبود ببخشید.

محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)

26. Dask

Dask یه بسته پایتون محبوب برای محاسبات توزیع شده هست که به طور خاص برای مدیریت داده های بزرگ مفیده.
استفاده از Dask بسیار ساده است چون این کتابخونه به راحتی با Pandas، NumPy و Scikit-learn APIs یکپارچه میشه و به شما امکان پردازش داده ها در مقیاس بزرگ رو میده.

27. PySpark

همونطور که از اسمش پیداست، PySpark یه API پایتون برای Apache Spark هست که به شما این امکان رو میده تا از توانایی های Spark به طور مستقیم در Python استفاده کنید.
این ابزار برای پردازش داده های بزرگ و توزیع شده و اجرای تحلیل های موازی بسیار قدرتمند هست.

28. Polars

Polars یه کتابخونه DataFrame هست که برای مدیریت و پردازش داده های بزرگ طراحی شده.
این کتابخونه به سرعت ۱۰ تا ۱۰۰ برابر سریع تر از Pandas عمل میکنه و برای پردازش داده های حجیم ایده آل هست
Polars از Pandas الهام گرفته، اما سرعت و عملکرد بهتری رو ارائه میده.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا در محاسبات توزیع شده و پردازش داده های بزرگ، از بهترین و سریع ترین روش ها استفاده کنید.

مستندسازی (Documentation)

29. MkDocs

MkDocs یکی از ساده ترین کتابخونه ها برای ایجاد مستندات هست.
این ابزار برای پروژه های کوچک مناسب بوده و تقریبا هیچ شیب یادگیری زیادی نداره.
مستندات به راحتی با Markdown نوشته میشه و به سرعت میشه وبسایت مستندات رو راه انداخت.

30. Sphinx

Sphinx معمولا برای پروژه های بزرگتر ترجیح داده میشه.
این کتابخونه از فرمت های مختلف مستندات پشتیبانی میکنه و امکان شخصی سازی دقیق رو فراهم میاره.
اگر پروژه شما نیاز به مستندسازی پیشرفته و سفارشی سازی بیشتر داره، Sphinx گزینه مناسبیه.

31. Pydoc

Pydoc به طور یکپارچه در اکوسیستم Python گنجانده شده و به شما این امکان رو میده که مستندات رو مستقیما از ماژول های پایتون خود تولید کنید.
این ابزار به راحتی مستندات رو از docstrings ماژول ها تولید میکنه و به شما کمک میکنه که مستندات خودکار داشته باشید.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا پروژه های خود رو به راحتی و با کیفیت بالا مستندسازی کنید.

داده های جغرافیایی (Geographical Data)

32. Geopy

Geopy ویژگی های کلیدی زیر رو داره:

• محاسبات فاصله بین نقاط جغرافیایی
• Geocoding (تبدیل آدرس به مختصات جغرافیایی)
• Reverse Geocoding (تبدیل مختصات به آدرس)

این کتابخونه برای کار با داده های جغرافیایی و انجام محاسبات مرتبط با مکان ها بسیار مفیده.

33. Folium

Folium به شما این امکان رو میده که در Python نقشه های تعاملی بسازید.
این کتابخونه تغییر بزرگی در نحوه ایجاد نقشه های جغرافیایی و نمایش داده ها به صورت تعاملی ایجاد میکنه.

34. Geopandas

Geopandas راه حلی مناسب برای کار با داده های جغرافیایی هست.
همونطور که از اسمش پیداست، Geopandas نسخه ای از Pandas برای داده های جغرافیایی است که به شما کمک میکنه داده ها رو به راحتی دستکاری و تحلیل کنید.

این کتابخونه ها برای هر کسی که با داده های جغرافیایی کار میکنه، ضروری هستن.

بازی ها (Games)

35. Pygame

Pygame یه کتابخونه ساده و محبوب برای ساخت بازی های 2D و تعاملی در Python هست.
این ابزار به راحتی میذاره تا بازی های ساده و سرگرم کننده رو ایجاد کنید و شامل امکاناتی برای گرافیک، صدا و ورودی کاربران میشه.

36. Arcade

Arcade هم مثل Pygame برای ساخت بازی ها در Python استفاده میشه، اما با یه چرخش مدرن تر.
این فریم ورک تجربه بازی سازی رو جذاب تر و ساده تر می‌کنه و انتخاب بین Pygame و Arcade بیشتر بستگی به سلیقه شخصی شما داره.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا بازی های دو بعدی و تعاملی بسازید و تجربه متفاوتی از بازی سازی در پایتون داشته باشید.

وب اسکرپینگ (Web Scraping)

37. Scrapy

Scrapy یه کتابخونه معروف و معتبر برای وب اسکرپینگ هست.
ویژگی های کلیدی Scrapy عبارتند از:

• پشتیبانی از عملیات همزمان (Synchronous) و غیر همزمان (Asynchronous)
• پشتیبانی از درخواست های HTTPS
• و قابلیت های گسترده برای مدیریت پروژه های وب اسکرپینگ

این کتابخونه امکانات زیادی ارائه میده، که ممکنه شیب یادگیری اون رو برای مبتدی ها کمی بیشتر کنه، اما برای پروژه های پیچیده گزینه عالیه.

38. Beautiful Soup

Beautiful Soup یه کتابخونه ساده و عالی برای استخراج داده از فایل های HTML و XML هست.
این کتابخونه به دلیل سادگی و طراحی پایتونی، توسط توسعه دهندگان محبوب شده و برای خراشیدن داده های ساده یکی از بهترین گزینه هاست.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا به راحتی داده ها رو از صفحات وب استخراج و برای تحلیل و استفاده در پروژه ها آماده کنید.

ویژوالایزیشن (Visualizations)

39. Matplotlib

Matplotlib کتابخونه اصلی برای ترسیم نمودارهای 2D در Python هست و دلیل خوبی هم داره.
این کتابخونه به شما اجازه میده تا انواع مختلفی از نمودارها رو رسم کنید و همچنین امکانات زیادی برای شخصی سازی نمودارها فراهم میاره.
کنترل دقیق روی عناصر مختلف نمودار یکی از ویژگی های برتر Matplotlib هست.

40. Bokeh

Bokeh برخلاف Matplotlib، تمرکز اصلی خودش رو روی نمودارهای تعاملی (Interactive) قرار داده.
این کتابخونه به شما کمک میکنه تا نمودارهای وب و داشبردهای تعاملی ایجاد کنید که کاربر میتونه با اونها تعامل داشته باشه.

41. Seaborn

Seaborn بر پایه Matplotlib ساخته شده.
در حالی که Matplotlib بیشتر بر دقت و سادگی تمرکز داره، Seaborn ویژوال های پیچیده آماری رو با تصاویر جذاب تر و شیک تر ارائه میده.

42. Vizzu

Vizzu یه کتابخونه منحصر به فرد برای تصویری سازی داده ها هست که توانسته در این زمینه موقعیت خاصی پیدا کنه.
این کتابخونه داستان سرایی و نمودارها رو در یکجا ترکیب کرده و با نمودارهای انیمیشنی خود، یک تجربه دینامیک و جذاب از نمایش داده ها رو فراهم میکنه.

این ابزارها به شما کمک میکنن تا داده ها رو به صورت دینامیک، تعاملی و جذاب نمایش بدید.

نتیجه گیری

چه شما یه Pythonista حرفه ای باشید یا تازه شروع به یادگیری Python کرده باشید، با این لیست از کتابخونه های ضروری، میتونید هر چالشی رو به راحتی پشت سر بذارید.

در انتها اگر این مطلب برای شما مفید و کاربردی بود خوشحال میشیم نظرات و سوالاتتون رو برای ما کامنت کنید.