En İyi Python Kütüphaneleri (Detaylı)

Caner BULUT 25 Nisan 2021

Python, yeni başlayanlar ve gelecek vadeden veri bilimi katılımcıları için tüm zamanların en favori dillerinden birisidir.

İngilizce benzeri sözdizimi ve geniş topluluk destekleri, bu dilin hızlıca gelişmesine ve yayılmasına büyük katkı sağlamıştır.

Bu yazımıda işinizi çok kolaylaştıracak en iyi Python kütüphalerini sizin için derledik.

1. Kivy / Kivymd

Java, Kotlin veya Flutter bilmeden Android uygulama geliştirebileceğini biliyormuydunuz. Kivy, Python'dan bir android uygulaması oluşturmayı mümkün kılar.

Kivy çerçevesi 2011'de piyasaya sürüldü ve şimdiye kadar, kullanıcı arayüzü bileşenleri ve genel işlevsellik üzerinde birçok iyileştirme yapmıştır. Kivymd kitaplığı, Kivy ile kullanım için materyal tasarım uyumlu araçlardan oluşan bir koleksiyondur.

Bu kitaplıkla ilgili en iyi şey, programların çapraz platform olmasıdır. Tek ortam kullanarak IOS, Android ve Windows ortamları için uygulamalar geliştirebilirsiniz.

Kütüphane Linki : Kivy, Kivymd

2. Brython

Brython, kodlama dili olarak JavaScript'in yerini almayı amaçlamaktadır ve bu nedenle, web sayfasının DOM'unu değiştirmek için Python kodunuzu çalıştırabilirsiniz.

Aşağıda HTML DOM içerisine bir karakter eklemeye bir örnek görebilirsiniz.

from browser import document, html

element = document["zone6"]
nb = 0

def change(event):
    global nb
    element <= html.B(f" {nb}")
    nb += 1

document["button6"].bind("click", change)

Demo Linki : https://brython.info/demo.html?lang=en#

Kütüphane Linki : Brython

3. Pywebio

Adından da anlaşılacağı gibi, Pywebio web ile ilgili bir python kitaplığıdır.

Bu kütüphane, eski ve geleneksel tarzdaki terminal tabanlı komut dosyalarınızı web'de oluşturmanıza yardımcı olur.

# A simple script to calculate BMI
from pywebio.input import input, FLOAT
from pywebio.output import put_text

def bmi():
    height = input("Input your height(cm)：", type=FLOAT)
    weight = input("Input your weight(kg)：", type=FLOAT)

    BMI = weight / (height / 100) ** 2

    top_status = [(16, 'Severely underweight'), (18.5, 'Underweight'),
                  (25, 'Normal'), (30, 'Overweight'),
                  (35, 'Moderately obese'), (float('inf'), 'Severely obese')]

    for top, status in top_status:
        if BMI <= top:
            put_text('Your BMI: %.1f. Category: %s' % (BMI, status))
            break

if __name__ == '__main__':
    bmi()

Kitaplık oldukça güçlüdür ve makine öğrenimi modellerinizi bu kitaplığı kullanarak doğrudan etkileşim kurabilirsiniz.

Kütüphane Linki : Pywebio

4. ColabCode

Bu kütüphane, halihazırda mevcut olan Google Colab kaynağının harika bir uzantısıdır.

usage: colabcode [-h] --port PORT [--password PASSWORD] [--mount_drive]

ColabCode: Run VS Code On Colab / Kaggle Notebooks

required arguments:
  --port PORT          the port you want to run code-server on

optional arguments:
  --password PASSWORD  password to protect your code-server from unauthorized access
  --mount_drive        if you use --mount_drive, your google drive will be mounted

ColabCode, geleneksel dizüstü bilgisayar benzeri ortamınızı VS CODE ortamına dönüştürür. Bu, Google Colab gücünü kullanarak çevrimiçi olarak eksiksiz bir VS CODE kurulumuna sahip olacağınız anlamına gelir.

Kütüphane Linki : ColabCode

5. Explainerdashboard

Makine öğrenimi ve veri bilimi konularıyla ilgileniyorsanız, kontrol panelinin ne olduğu hakkında bilgi sahibi olmamız gerekiyor. Bunlar genellikle modelin çalışmasını daha derinlemesine ve etkileşimli bir şekilde tanımlar.

Bir makine öğrenimi panosunun ortak öğeleri arasında performans ölçümleri, özellik önemi ve algoritma görselleştirmeleri bulunur. Tüm bileşenleri oluşturmak ve bunları bir araya getirmek büyük bir görevdir. explainerdashboard bu konuda size yardımcı olabilir.

Kütüphane Linki : Explainerdashboard

6. Voila

Veri bilimi adayları olarak, kodları Jupyter not defterlerinde denemek için oldukça fazla zaman harcamanız gerekir. Hemen hemen herkes veri bilimine ilk adımını Jupyter not defterlerinde Python'u keşfederek atar.

Voila, Jupyter not defterlerinizi herhangi bir bulut platformuna dağıtılabilen bağımsız web uygulamalarına dönüştürebilir. Bu kitaplık, Jupyter not defterlerinizi herhangi bir bulut platformuna dağıtılabilen bağımsız web uygulamalarına dönüştürebilir.

Kütüphane Linki : Voila

7. Flask

Bu çerçeve, bir web sitesinin arka uç kısmının kurulmasına yardımcı olur. Kullanıcı kimlik doğrulamasını, yetkilendirmesini ve sitenin nasıl çalışacağını yönetir.

Flask, Python kullanarak arka uç söz konusu olduğunda ilk seçeneklerden biridir. Minimalist bir pakettir, yani yalnızca ilgili ve temel işlevler temel paket tarafından sağlanır.

Kütüphane Linki : Flask

8. Dear GUI

Dear GUI, Tkinter gibi diğer GUI kitaplıklarına kıyasla GPU oluşturma yapabildiği için yüksek performanslı grafikler sunar.

Bu kitaplıkla etkileşimli oyunlar, uygulamalar ve benzeri birçok uygulama oluşturabilirsiniz. Bu pakette kutudan çıkan 70'den fazla etkileşimli pencere öğesi vardır. Plotly'nin sunduğu ile hemen hemen aynı özellikleri sunan bu kütüphane ile grafikleri de çizebilirsiniz.

Kütüphane Linki : Dear GUI

Sonuç Olarak

Bu detaylı makalede, geliştirme yolculuğunuzda en az bir kez denemeniz gereken 8 Python kütüphanesini tanıttık.

Yorum bölümünde listeye eklenmesi gerektiğini düşündüğünüz kütüphaneleri bizimle paylaşabilirsiniz.

Caner BULUT

Caner Bulut, Argenova'nın Kurucusu ve CEO'sudur. Yazılım geliştirme ve ürün geliştirme alanlarında deneyimlidir. Birçok başarılı projeye imza atmıştır ve teknoloji ekosistemine bilgi paylaşımıyla katkı sağlamaktan keyif almaktadır. Yoğun programına rağmen yeni bilgileri paylaşmak ve öğrenmek, ona büyük bir motivasyon kaynağı olmaktadır.