پایتون یک زبان برنامه نویسی گسترده در زمینه های مهندسی مختلف است. اکوسیستم گسترده کتابخانه آن اجازه می دهد تا مهندسان به انجام وظایف پیچیده به طور موثر. دانستن کتابخانه های ضروری می تواند بهره وری را بهبود بخشد و توسعه برنامه های قوی را فعال کند.

کتابخانه های پایتون

این کتابخانه ها برای اکثر پروژه های پایتون پایه گذاری شده و در کتابخانه استاندارد گنجانده شده اند.

  • NumPy : پشتیبانی از آرایه های چند بعدی بزرگ و ماtrices همراه با توابع ریاضی.
  • پینداها : ارائه ساختارهای داده و ابزار تجزیه و تحلیل داده، ایده آل برای رسیدگی به داده های ساختاری.
  • ماتپولوت تعادل [FLT 1]: فعال سازی تصویرسازی داده ها از طریق توطئه های استاتیک، متحرک و تعاملی.
  • [در این باره] [در این باره] [از این رو] [و [از این رو] [به بعد] [و] [از این رو] به روز و دستکاری زمان [از روی] ناتوان می شود.

کتابخانه های یادگیری کامپیوتر و علوم داده ها

این کتابخانه ها برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و کارهای هوش مصنوعی ضروری هستند.

  • ] [Scikit-learn [FLT 1 ]: ارائه ابزار ساده و کارآمد برای استخراج داده ها و یادگیری ماشین.
  • [FLT 1] [FLT: یک کتابخانه منبع باز برای یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق.
  • PyTorch [FLT 1]: ارائه انعطاف پذیر و پویا توسعه شبکه عصبی.

کتابخانه های توسعه وب

این کتابخانه ها از توسعه برنامه های وب و وظایف مرتبط پشتیبانی می کنند.

  • Flask : یک چارچوب سبک برای ساخت برنامه های وب.
  • [FLT: یک چارچوب سطح بالا که توسعه سریع را تشویق می کند.
  • درخواست ها : ساده سازی درخواست های HTTP و ارتباطات وب.

اتوماسیون و کتابخانه های تست

این کتابخانه ها به انجام کارهای خودکار و انجام تست های موثر کمک می کنند.

  • AutoGUI [FLT 1 ]؛ خودکارسازی موش و صفحه کلید.
  • آزمون واحد ؛ چارچوب ساخته شده برای تست کد پایتون.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱] [۱]]: یک چارچوب آزمایش پیشرفته تر با ویژگی های قدرتمند.