Perpustakaan python mana yang paling banyak digunakan?

Kegembiraan pengkodean Python seharusnya dalam melihat kelas pendek, ringkas, dan dapat dibaca yang mengekspresikan banyak tindakan dalam sejumlah kecil kode yang jelas - bukan dalam rim kode sepele yang membuat pembaca bosan sampai mati

-Guido van Rossum

Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer yang digunakan secara resmi oleh sebagian besar organisasi sebagai bahasa pemrograman utama mereka. Demikian pula, banyak pengembang, baik baru maupun veteran, dapat menjamin efektivitas dan efisiensi Python. Alasan mengapa Python lebih disukai daripada kebanyakan bahasa pemrograman lain di luar sana adalah karena beberapa alasan

Yang pertama adalah sintaks Python yang sangat mudah, yang mengarah ke kurva belajar yang jauh lebih rendah, yang kedua adalah keserbagunaan bahasa pemrograman itu sendiri, memungkinkan pengembang untuk membuat beragam aplikasi. Alasan ketiga dan mungkin yang paling menonjol adalah koleksi pustaka Python yang lengkap. Dalam artikel ini, kami akan memperluas lebih banyak tentang bagian perpustakaan dan menjelaskan beberapa perpustakaan Python terbaik yang harus digunakan setiap pengembang hari ini

Lihat Beberapa Artikel Python Menarik —

Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Python Teratas untuk Mahasiswa Baru di tahun 2020

​​Berikut adalah daftar pertanyaan dan jawaban wawancara python yang paling sering diajukan untuk mahasiswa baru yang mencakup inti…

blog. digitalogi. bersama

Buku Python yang Harus Anda Baca di tahun 2020

Lihat, mengapa Anda harus membacanya?

menuju ilmu data. com

12 Keterampilan Pengembang Python Teratas yang Harus Anda Ketahui

Keterampilan terbaik yang harus dimiliki oleh pengembang Python

menuju ilmu data. com

10 Proyek Python Trending Teratas Di GitHub

Proyek GitHub seperti ini adalah karya sempurna dari kreativitas dan bakat orang

menuju ilmu data. com

16 Aplikasi Python Teratas di Dunia Nyata

Lihatlah beragam aplikasi Python yang kami miliki di dunia nyata

menuju ilmu data. com

Perpustakaan Python untuk Pengembang Python

Python adalah bahasa paling kuat yang masih bisa Anda baca
- Pau Dubois

Indeks Paket Python mencantumkan jumlah paket yang tersedia saat ini lebih dari 270 ribu, menempatkan Python di posisi keempat di antara bahasa pemrograman dengan paket yang paling tersedia tepat di belakang Node. js, Java, dan PHP. Jadi, bagaimana hal ini memengaruhi Anda sebagai pengembang Python?

Nah, ini berarti ada peluang bagus bahwa apa pun yang Anda coba buat, sudah ada paket yang dapat membuat pengembangan lebih mudah bagi Anda. Di bawah ini, kami telah membuat daftar pilihan teratas kami untuk pustaka Python yang harus digunakan pengembang dalam proyek mereka. Baca terus

• Pencipta. tim Google Brain
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat yang diperlukan untuk proyek Pembelajaran Mesin
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/tensorflow/
• Bintang Github. 152k
• Orang-orang Github. 83k
• Tautan Github. https. //github. com/tensorflow/tensorflow

Ciptaan Google sendiri, TensorFlow, adalah salah satu pustaka Python terkemuka yang dirancang untuk melakukan perhitungan numerik dan ilmiah berkinerja tinggi

Terutama digunakan untuk mengembangkan dan melatih model Machine Learning dan Deep Learning yang sangat efisien, TensorFlow juga dapat membantu Anda menerapkan model ini ke sejumlah platform, seperti CPU, GPU, atau TPU (Tensor Processing Unit), dengan mudah

Dengan TensorFlow, Anda memiliki kebebasan untuk menggunakan platform cloud Google atau menggunakan perangkat Anda sendiri untuk mengerjakan model Anda

Terlepas dari apa yang Anda pilih, Anda akan mendapatkan akses penuh ke koleksi kaya alat praktis, API, dan sumber daya TensorFlow untuk tidak hanya membuat aplikasi bertenaga ML Anda sendiri, tetapi juga untuk bereksperimen dengan arsitektur fleksibel TensorFlow. Anda bisa mendapatkan perpustakaan dengan menjalankan perintah "pip install tensorflow". Kami merekomendasikan mengunjungi situs web TensorFlow untuk melihat perpustakaan secara mendalam

Alat AI Google Teratas untuk Semua Orang

Ubah ide menjadi kenyataan dengan Google AI Hub

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Kenneth Reitz
• Apa yang perpustakaan lakukan. Membuat permintaan HTTP dengan Python lebih sederhana dari sebelumnya
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/permintaan/
• Bintang Github. 24. 9k
• Orang-orang Github. 3k
• Tautan Github. https. //github. com/permintaan/permintaan

Permintaan adalah bagian dari koleksi perpustakaan yang jauh lebih besar oleh Kenneth Reitz, yang dirancang untuk mempermudah manusia, dengan "benda" dalam kasus kami mengacu pada permintaan HTTP untuk Python. Menjadi perpustakaan HTTP, permintaan bertujuan untuk menyederhanakan tugas membuat dan mengirim permintaan HTTP ke aplikasi Python Anda

Dengan menggunakan metode JSON yang lebih intuitif yang ditawarkan oleh permintaan, Anda benar-benar dapat melupakan tentang menambahkan string kueri secara manual ke URL Anda atau menyandikan formulir data PUT dan POST Anda

Beberapa fitur penting dari permintaan termasuk — Waktu tunggu koneksi, permintaan HTTP terpotong, dukungan untuk proxy SOCKS, keep-alive, penggabungan koneksi, dan autentikasi dasar dan intisari

Karena penggunaannya dalam pengembangan aplikasi web beserta fitur-fitur yang ditawarkannya, kini menjadi salah satu library yang paling banyak diunduh. Anda harus dapat menambahkan paket ini dengan mudah ke lingkungan pengembangan Anda dengan perintah "permintaan instalasi pip"

Tutorial Permintaan Python —

• Pencipta. Wes McKinney
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan akses ke struktur data yang efisien untuk data terstruktur dan deret waktu
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/panda/
• Bintang Github. 27. 6k
• Orang-orang Github. 11. 5k
• Tautan Github. https. //github. com/pandas-dev/pandas

Mirip dengan NumPy, Pandas adalah pustaka Python berkinerja tinggi populer lainnya yang banyak digunakan saat ini untuk memecahkan masalah Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin modern. Dengan menawarkan pengembang akses ke struktur data yang fleksibel namun sangat responsif untuk bekerja dengan deret waktu dan data terstruktur bersama dengan tumpukan fitur penting lainnya, Pandas bertujuan untuk menjadi alat analisis data terbaik yang tersedia untuk memecahkan masalah dunia nyata. Ikhtisar singkat dari fitur yang ditawarkan oleh Panda termasuk

● Objek DataFrame yang efisien untuk manipulasi data

● Membentuk ulang dan memutar kumpulan data dengan mudah

● Menggabungkan dan menggabungkan kumpulan data

● Pemotongan, pengindeksan, dan subset data berbasis label

● Memungkinkan bekerja dengan data deret waktu

● Dan alat penting lainnya untuk membaca dan menulis data ke dalam berbagai format, bahkan di antara struktur data dalam memori

Jika Anda mencari alat analisis dan manipulasi data terbaik di kelasnya, kami sangat menyarankan Anda untuk mencoba panda. Pemasangannya juga cukup mudah. Jalankan saja perintah "pip install pandas", dan Anda harus siap untuk pergi

Tutorial Python Panda —

• Pencipta. Travis Oliphant
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan akses ke array N-dimensi dan alat numerik berguna lainnya
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/numpy/
• Bintang Github. 15. 7k
• Orang-orang Github. 5. 1k
• Tautan Github. https. //github. com/numpy/numpy

NumPy adalah salah satu perpustakaan yang paling banyak digunakan untuk tugas-tugas yang melibatkan perhitungan ilmiah modern dan mengembangkan domain yang kuat seperti Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

Ingin tahu apa sebenarnya yang membuat NumPy begitu populer di kalangan developer dan data scientist saat ini?

Nah, jawabannya terletak pada banyaknya fitur yang ditawarkan NumPy. Dua manfaat penting yang ditawarkan NumPy adalah dukungan untuk objek array N-dimensi yang kuat dan alat bawaan untuk melakukan perhitungan matematis dan ilmiah yang intensif

Fitur mengesankan lainnya dari NumPy termasuk penggunaan inti C yang dioptimalkan untuk memberikan kinerja tinggi, interoperabilitas dengan berbagai platform dan perangkat keras komputasi, dan kemudahan penggunaan.

NumPy juga cocok dengan banyak pustaka visualisasi lainnya, seperti Matplotlib, Seaborn, dan Plotly. Jika Anda ingin mencoba perpustakaan ini, Anda dapat melakukannya dengan menambahkannya ke sistem Anda dengan perintah "pip install numpy"

• Pencipta. Soumith Chintala
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat dan pustaka untuk mengembangkan aplikasi Machine Learning bertenaga GPU
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/pytorch/
• Bintang Github. 44. 7k
• Orang-orang Github. 11. 8k
• Tautan Github. https. //github. com/pytorch/pytorch

PyTorch adalah pustaka Python lain yang memungkinkan Anda bekerja dengan proyek yang melibatkan Machine Learning, Deep Learning, dan Neural Networks. Awalnya didasarkan pada pustaka Torch berkinerja tinggi, PyTorch menawarkan kecepatan, fleksibilitas, dan dukungan bawaan untuk akselerasi GPU kepada para pengembang, menawarkan peningkatan besar dibandingkan dengan NumPy

Pada intinya, PyTorch terdiri dari beberapa modul vital yang menawarkan fungsionalitas unik, seperti

● obor. autograd

● obor. nn

● obor. optimal

● obor. jit

● obor. utilitas

● dan banyak lainnya

Saat ini, PyTorch lebih umum digunakan untuk meneliti, mengembangkan, dan menyebarkan aplikasi yang memanfaatkan teknologi canggih seperti Computer Vision dan Natural Language Processing. Jika diperlukan, PyTorch juga dapat dipasangkan dengan baik dengan pustaka canggih lainnya seperti NumPy, SciPy, dan Cython

Dan jika itu membantu, selain antarmuka Python biasa, PyTorch juga menawarkan antarmuka C++. Jika Anda tertarik untuk melihatnya, Anda dapat mencoba PyTorch dengan perintah berikut "pip install torch"

Alasan Memilih PyTorch untuk Deep Learning

PyTorch memiliki banyak hal untuk ditawarkan kepada programmer Deep Learning

menuju ilmu data. com

Perpustakaan Python untuk Pemrosesan Bahasa Alami

Tinjauan Pustaka python populer untuk Pemrosesan Bahasa Alami

menuju ilmu data. com

• Pencipta. François Chollet
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat dan pustaka Deep Learning
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/Keras/
• Bintang Github. 50. 3k
• Orang-orang Github. 18. 7k
• Tautan Github. https. //github. com/keras-team/keras

Pencipta Keras, Francois Chollet mendefinisikan perpustakaan sebagai API yang kuat dan fleksibel untuk bekerja dengan masalah yang melibatkan Deep Learning dan Neural Networks

Keras dirancang agar sederhana sekaligus mengurangi beban kognitif, yang mengarah ke interaksi pengguna yang lebih rendah di sebagian besar kasus penggunaan. Fitur ini menjadikan Keras salah satu library Python paling keren untuk belajar tentang Deep Neural Networks

Menjadi bagian inti dari ekosistem TensorFlow, skalabilitas yang disediakan oleh Keras memungkinkan Anda dengan mudah menskalakan model Anda ke kumpulan GPU saat dibutuhkan

Ingin bereksperimen dengan model Anda?

Keras menawarkan banyak daya tembak untuk membantu Anda membuat prototipe model dengan cepat. Kemampuan penerapan Keras yang mengesankan memungkinkan Anda menerapkan model Anda di berbagai platform, termasuk browser web, perangkat yang disematkan, perangkat iOS, dan Android. Jika semua ini terdengar bagus untuk Anda dan Anda ingin mencoba Keras, jalankan saja perintah berikut "pip install Keras"

Pustaka Python Terbaik untuk Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Pustaka Python untuk model & proyek pembelajaran mesin modern

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Institut Algoritma Pembelajaran Montreal (MILA)
• Apa yang perpustakaan lakukan. Melakukan perhitungan pada ekspresi matematika
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/Theano/
• Bintang Github. 9. 3k
• Orang-orang Github. 2. 5k
• Tautan Github. https. //github. com/Theano/Theano

Dibangun di atas NumPy, Theano pada dasarnya adalah perpustakaan yang unggul dalam melakukan perhitungan matematis dan ilmiah secara intensif. Dengan Theano, Anda dapat melakukan beberapa jenis operasi pada ekspresi matematika yang melibatkan array multidimensi yang kompleks, seperti mendefinisikannya, mengoptimalkannya, dan mengevaluasinya.

Kesimpulan utama dari Theano adalah dukungannya untuk GPU, mempercepat komputasi hingga 140 kali lipat dari yang dapat dicapai dengan CPU. Ada juga pengoptimalan untuk kecepatan dan stabilitas, integrasi dengan fungsi NumPy, dan alat bawaan untuk menemukan dan memperbaiki bug

Ini adalah kemampuan kuat yang menjadikan Theano pilihan yang cocok untuk menjalankan tugas penelitian ilmiah yang intensif secara komputasi. Tapi jangan biarkan ini memberi Anda kesan bahwa Theano hanya terbatas untuk menjalankan perhitungan skala besar, itu juga sama efisiennya untuk beban kerja yang lebih kecil. Pustaka dapat diunduh dengan mudah dari PyPI atau dengan perintah berikut "pip install Theano"

IDE Python Terbaik dan Editor Kode yang Harus Anda Gunakan di 2020

IDE Python teratas dan Editor Kode dengan fitur penting

menuju ilmu data. com

• Pencipta. John D. Pemburu
• Apa yang perpustakaan lakukan. Membantu pengembang membuat visualisasi yang menakjubkan
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/matplotlib/
• Bintang Github. 12. 8k
• Orang-orang Github. 5. 5k
• Tautan Github. https. //github. com/matplotlib/matplotlib

Matplotlib tidak diragukan lagi adalah salah satu pustaka visualisasi paling populer untuk Python. Digunakan oleh ratusan perusahaan dan individu, matplotlib memungkinkan Anda memvisualisasikan data Anda dalam beberapa cara berbeda

Anda dapat menggunakannya untuk membuat berbagai macam visualisasi, termasuk plot garis, histogram, diagram batang, diagram lingkaran, plot pencar, tabel, dan banyak gaya lainnya

Visualisasi Matplotlib tidak hanya terbatas pada visualisasi statis. Jika Anda ingin menambahkan lebih banyak kedalaman dan interaksi ke visual Anda, Anda bebas untuk melanjutkan dan membuat visualisasi interaktif dan animasi juga. Tentu saja, visual berkualitas publikasi yang dibuat menggunakan matplotlib sepenuhnya dapat disesuaikan dan dapat diekspor dengan lancar untuk aplikasi lain

Kemampuan diperpanjang Python juga mengalir ke matplotlib, memungkinkan perpustakaan diperluas dengan fitur tambahan dengan ekstensi. Jika Anda ingin mencoba matplotlib, Anda dapat melakukannya dengan terlebih dahulu menambahkannya ke lingkungan pengembangan Anda dengan perintah "pip install matplotlib"

10 Ide Proyek Python Keren untuk Pengembang Python

Daftar ide dan proyek menarik yang bisa Anda buat menggunakan Python

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Travis Oliphant
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat dan perpustakaan untuk perhitungan matematika, teknik, dan ilmiah
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/scipy/
• Bintang Github. 7. 8k
• Orang-orang Github. 3. 5k
• Tautan Github. https. //github. com/scipy/scipy

Sebelum melanjutkan, mari kita perjelas satu hal. Ekosistem SciPy adalah kumpulan dari beberapa perpustakaan berbasis Python, seperti NumPy, Matplotlib, panda, IPython, dan SymPy, bersama dengan perpustakaan SciPy

Pustaka yang ditawarkan oleh seluruh ekosistem SciPy telah dikurasi untuk menyediakan tumpukan pustaka yang nyaman yang dapat melakukan perhitungan intensif dari domain seperti matematika, sains, dan teknik, membuat segalanya lebih mudah bagi ilmuwan data dan pengembang.

Berbicara tentang perpustakaan itu sendiri, SciPy bergantung pada NumPy untuk menyediakan akses ke manipulasi larik N-dimensi yang cepat, rutinitas numerik yang efisien untuk integrasi numerik, interpolasi, statistik, aljabar linier, dan pengoptimalan

Pustaka tersedia untuk diunduh dengan perintah sederhana "pip install scipy". Perlu diingat bahwa meskipun tumpukan SciPy juga terdiri dari perpustakaan lain, Anda harus menginstalnya secara terpisah

11 Repositori Github Teratas untuk Mempelajari Python

Repositori GitHub populer untuk mempelajari Python

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Pete Shinners
• Apa yang perpustakaan lakukan. Memberikan pengembang akses ke berbagai alat dan pustaka pengembangan game
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/pygame/
• Bintang Github. 2. 9k
• Orang-orang Github. 1. 2k
• Tautan Github. https. //github. com/pygame/pygame

Di antara beberapa pustaka pengembangan game lain yang tersedia untuk Python, pygame sejauh ini adalah yang terbaik dan paling populer dari semuanya. pygame dibangun di atas SDL (Simple DirectMedia Layer), yang menyediakan akses tingkat rendah ke perangkat keras komputer seperti keyboard, mouse, dan perangkat keras grafis seperti GPU melalui OpenGL dan Direct3D

Berbicara tentang perpustakaan itu sendiri, perpustakaan lintas platform ini menawarkan pengembang game Python banyak fitur yang nyaman, termasuk kode yang sepenuhnya modular, mudah digunakan dan dioptimalkan, dukungan untuk sistem multi-core, dan portabilitas, untuk beberapa nama.

Game yang dibuat menggunakan pygame dapat menerapkan banyak fitur pengembangan game berstandar industri, seperti suara multisaluran, mendeteksi benturan, transformasi, dukungan gambar, matematika vektor, manipulasi susunan piksel, dan banyak lagi. Jika Anda ingin memulai pengembangan game menggunakan Python, cobalah pygame. Anda dapat menginstal perpustakaan dengan cukup mudah dengan perintah "pip install pygame"

Tutorial PyGame untuk Pemula —

• Pencipta. Leonard Richardson
• Apa yang perpustakaan lakukan. Mengikis semua atau data tertentu dari halaman web
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/beautifulsoup4/

Pengikisan web menjadi lebih umum dari hari ke hari, berkat besarnya data di internet. Beautiful Soup adalah salah satu pustaka teratas untuk menggores halaman web. Selain hanya menghapus konten dari halaman web, pustaka pengikisan web Leonard dapat melakukan lebih banyak lagi

Ini telah dirancang untuk membuat pengumpulan informasi menjadi aktivitas yang tidak menyakitkan dengan memungkinkan Anda menangani berbagai aspek proses, seperti navigasi, modifikasi pohon parse, dan mencari data yang diinginkan.

Berbicara tentang kemampuan perpustakaan, Anda dapat menggunakan perpustakaan untuk menemukan informasi tertentu, katakanlah, misalnya, menemukan semua tautan dari data, menemukan tautan yang cocok dengan URL tertentu, atau bahkan menemukan tajuk dengan huruf tebal.

Instalasi pustaka sangat mudah, cukup jalankan perintah "pip install beautifulsoup4", yang mengunduh pustaka v4 terbaru yang mendukung Python 3

Pengikisan Web dengan BeautifulSoup dan Permintaan —

• Pencipta. Charles Leifer
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menawarkan fitur ORM untuk database seperti SQLite, PostgreSQL, MySQL, dan CockroachDB
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/peewee/
• Bintang Github. 8k
• Orang-orang Github. 1. 3k
• Tautan Github. https. //github. com/coleifer/peewee

Peewee adalah perpustakaan ORM kecil dan efektif yang ditulis oleh Charles Leifer untuk pengembang Python. Bagi mereka yang tidak terbiasa dengan Object Relational Mapper, ini pada dasarnya adalah alat pemetaan yang memungkinkan Anda menulis kueri seperti SQL tetapi dengan menggunakan paradigma berorientasi objek yang kuat dari bahasa pemrograman Anda

Peewee memungkinkan pengembang untuk bekerja dengan database tanpa harus masuk ke seluk-beluk sistem manajemen database relasional. Perpustakaan mendukung banyak database populer, seperti SQLite, PostgreSQL, MySQL, dan CockroachDB

Tentu saja, jika Anda ingin mengintegrasikan fitur khusus vendor ke aplikasi Anda, perpustakaan menawarkan banyak ekstensi, yang kami yakin akan sangat berguna bagi Anda.

Peewee hadir dalam dua rasa, salah satunya mendukung Python 2. 7+ dan yang lainnya mendukung Python 3. 4+. Anda bisa mendapatkan paket Peewee baik dari PyPI atau dengan menjalankan perintah sederhana ini "pip install peewee" atau "pip install peewee==2. 1. 6” untuk varian Python 2

10 Perusahaan Kelas Dunia Menggunakan Python

Python secara aktif digunakan oleh beberapa raksasa di dunia IT

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Fredrik Lundh
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat untuk manipulasi gambar dan menambahkan dukungan untuk berbagai format gambar
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/Bantal/
• Bintang Github. 8k
• Orang-orang Github. 1. 5k
• Tautan Github. https. //github. com/python-pillow/Pillow

Bantal didasarkan pada PIL (Python Imaging Library) yang sekarang sudah tidak berfungsi yang menawarkan semua fungsi asli ditambah beberapa fungsi modern

Pustaka Bantal cukup tangguh untuk menyediakan akses ke data yang disimpan dalam beberapa format piksel dasar. Itu juga menambahkan dukungan untuk mengakses sejumlah format file gambar tambahan, seperti PNG, PPM, TIFF, JPEG, GIF, dan BMP. Meskipun decoder file baru dapat sangat membantu dalam memperluas daftar format ini. Beberapa fitur utama yang disediakan oleh perpustakaan termasuk

● Manipulasi tingkat piksel

● Kontrol transparansi dan masking

● Pemburaman gambar, pembentukan kontur, perataan, dan pencarian tepi

● Memanipulasi ketajaman, kecerahan, kontras, atau warna gambar

● Menambahkan teks ke foto

Jika Anda membuat aplikasi Python yang memanipulasi gambar dengan cara apa pun, kami sangat menyarankan untuk menggunakan pustaka ini. Anda bisa mendapatkannya dengan perintah berikut "pip install Pillow"

Manipulasi Gambar dengan Bantal —

• Pencipta. Zulko
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan banyak opsi pengeditan video
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/film/
• Bintang Github. 7. 1k
• Orang-orang Github. 1k
• Tautan Github. https. //github. com/Zulko/moviepy

MoviePy adalah pustaka Python yang ringkas namun praktis untuk pengeditan video

Ini menawarkan banyak opsi untuk manipulasi video, termasuk beberapa yang dasar seperti membagi video, menggabungkannya, menambahkan judul, dan beberapa manipulasi audio

Ada juga berbagai opsi lanjutan, seperti melacak objek dalam video, menggambar bentuk sederhana, gradien warna, membuat subtitel, kredit akhir, dan banyak lagi. MoviePy akan cocok untuk siapa saja yang ingin membuat kode efek video canggih mereka sendiri atau untuk mengotomatiskan sebagian besar tugas pemrosesan video

MoviePy juga memungkinkan Anda mengotomatiskan pembuatan gif, dan bahkan memungkinkan Anda membuat animasi dari gambar yang dihasilkan oleh pustaka Python lain, katakanlah, Matplotlib, Scikit-images, Mayavi, dan sejenisnya. Jika Anda memiliki proyek pengeditan video, mengapa tidak mencoba MoviePy dengan perintah "pip install moviepy" dan lihat sendiri apa yang dapat dilakukan perpustakaan

• Pencipta. Fredrik Lundh
• Apa yang perpustakaan lakukan. Pustaka bawaan yang menyediakan alat untuk membangun GUI
• Tautan perpustakaan. https. //dokumen. python. org/3/library/tkinter. html

Pustaka Tkinter adalah salah satu pustaka paling populer untuk Python untuk membuat GUI intuitif (Graphical User Interfaces). Tkinter menyediakan antarmuka Python yang diperlukan ke toolkit Tk GUI, yang pada dasarnya adalah kumpulan elemen visual yang sangat banyak, alias widget yang bekerja pada kemungkinan setiap sistem operasi modern

Ini adalah salah satu tempat terbaik untuk mulai mengembangkan GUI aplikasi, karena Tkinter menawarkan kebebasan dan fleksibilitas kepada pengembang untuk membuat aplikasi yang mendukung GUI yang menyenangkan dan interaktif

Selain membuat antarmuka aplikasi, dengan menggunakan Tkinter, pengembang Python juga dapat membuat game 2D elemental, seperti Tic-Tac-Toe, game berbasis kuis, dan sejenisnya

Tkinter sudah dikemas sebelumnya dengan Python 3. 7, tetapi jika penginstal Anda tidak disertakan, Anda bisa mendapatkannya dengan menjalankan "sudo apt-get install python3-tk" untuk Linux, dan untuk Windows atau Mac, cukup instal ActivePython atau Anaconda

Kursus Tkinter —

10 Framework GUI Python Teratas —

10 Framework GUI Python Teratas untuk Pengembang

Kerangka kerja Python GUI terbaik untuk membangun GUI interaktif

menuju ilmu data. com

• Pencipta. Marcel Hellkamp
• Apa yang perpustakaan lakukan. Menyediakan alat untuk pengembangan aplikasi web kecil
• Tautan perpustakaan. https. //pypi. org/proyek/botol/
• Bintang Github. 7. 1k
• Orang-orang Github. 1. 4k
• Tautan Github. https. //github. com/bottlepy/botol

Bottle adalah kerangka kerja mikro WSGI yang kecil dan ringan yang memberi Anda daya tembak yang cukup untuk menyusun aplikasi web yang cepat namun tangguh dalam waktu singkat. Framework ini tidak memiliki dependensi selain library standar Python dan menawarkan setiap fitur inti yang diperlukan oleh developer web. Sorotan utama dari Botol termasuk

● Dukungan perutean untuk URL yang bersih dan dinamis

● Mesin templat bawaan dengan dukungan siap pakai untuk templat seperti mako, jinja2, dan cheetah

● Beberapa utilitas untuk menangani data formulir, pengunggahan file, cookie, header, dan lainnya

● Dan, server pengembangan HTTP siap pakai dan dukungan untuk server HTTP WSGI lainnya

Bottle mendukung Python 3, tetapi untuk alasan apa pun, jika aplikasi web Anda masih menggunakan Python 2, atau 2. 7, untuk lebih spesifik, Anda seharusnya tidak memiliki masalah dalam menggunakan framework. Paket tersedia untuk diunduh di PyPI, atau Anda dapat menambahkannya ke mesin Anda dengan perintah "pip install bottle"

10 Framework Python Terbaik untuk Pengembangan Web Tahun 2020

Terakhir diperbarui oleh Claire D. Selama bertahun-tahun, Python telah menjadi pilihan bahasa pemrograman yang disukai untuk…

blog. digitalogi. bersama

Perpustakaan Berguna Lainnya untuk Pengembang Python—

• Scikit-Pelajari
• Light GBM
• Eli5
• Django
• NLTK
• Buka CV
• PyQt
• Pytest

Kesimpulan

Pustaka Python adalah bagian penting dari seluruh ekosistemnya, dan jumlahnya ribuan, beberapa di antaranya telah kita bahas di atas. Kami memahami bahwa memilih perpustakaan yang tepat dari lautan perpustakaan PyPI dapat membuat kewalahan bagi sebagian orang, tetapi inilah mengapa kami menulis artikel ini. Kami harap artikel ini memberi Anda gambaran tentang beberapa pustaka Python yang tersedia di luar sana dan apa fungsinya

Setelah Anda memutuskan perpustakaan mana yang akan Anda gunakan, kami sarankan untuk mengunjungi dokumentasi untuk melihat cara kerjanya. Setelah memahami perpustakaan ini, jika Anda merasa siap menghadapi tantangan, kami sarankan Anda membaca artikel kami sebelumnya tentang ide proyek Python. Jika Anda hanya ingin melihat apa yang telah dibuat orang dengan Python, lihat artikel kami yang lain tentang proyek Python teratas di GitHub

Catatan. Untuk menghilangkan masalah dari berbagai jenis, saya ingin mengingatkan Anda pada fakta bahwa artikel ini hanya mewakili pendapat pribadi saya yang ingin saya bagikan, dan Anda berhak untuk tidak setuju dengannya.

Jika Anda memiliki lebih banyak saran, saya ingin mendengarnya

Bacaan Lebih Menarik

Saya harap artikel ini bermanfaat bagi Anda. Di bawah ini adalah beberapa bacaan menarik semoga Anda juga menyukainya-

13 Saluran Youtube Teratas untuk Belajar Python

Saluran informatif di YouTube untuk mendapatkan akses ke banyak video informatif tentang Python

menuju ilmu data. com

Buku Ilmu Data yang Wajib Anda Baca di Tahun 2020

Lihat, mengapa Anda harus membacanya?

menuju ilmu data. com

12 Ide Proyek Sains Data Keren untuk Pemula dan Pakar

“Berapa banyak proyek ilmu data yang telah Anda selesaikan sejauh ini?”

menuju ilmu data. com

12 Keterampilan Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari di Tahun 2020

Harus meningkatkan diri Anda dengan keterampilan ilmu data ini

menuju ilmu data. com

Buku Pembelajaran Mesin yang Harus Anda Baca di tahun 2020

Lihat, mengapa Anda harus membacanya?

menuju ilmu data. com

13 Saluran YouTube Teratas untuk Mempelajari Ilmu Data

Saluran informatif di YouTube untuk mendapatkan akses ke banyak video informatif tentang Ilmu Data

menuju ilmu data. com

Tentang Penulis

Claire D. adalah Content Crafter and Marketer di Digitalogy — sumber teknologi dan pasar perjodohan khusus yang menghubungkan orang-orang dengan pengembang dan perancang pra-penyaringan & terkemuka berdasarkan kebutuhan khusus mereka di seluruh dunia. Terhubung dengan saya di Medium, Linkedin, & Twitter

Apa pustaka Python yang paling umum?

10 Pustaka Python Teratas yang Harus Anda Ketahui Di Tahun 2023 .

TensorFlow

Scikit-Pelajari

Numpy

Keras

PyTorch

Light GBM

SciPy

Pustaka Python mana yang harus saya pelajari terlebih dahulu?

Perpustakaan panda telah menjadi tulang punggung analisis data dengan Python; . Dengan panda, Anda dapat membaca data dari file, melakukan analisis dan visualisasi data eksplorasi, memanipulasi data, menghitung statistik, dan banyak lagi.

Pustaka Python mana yang digunakan?

Pertanyaan. Untuk apa pustaka Python digunakan? . Pustaka Python digunakan untuk membuat aplikasi dan model dalam berbagai bidang , misalnya, pembelajaran mesin, ilmu data, visualisasi data, manipulasi gambar dan data, .

Apa perpustakaan termudah di Python?

Perpustakaan Python yang populer adalah. .

SciPy

Panda

Matplotlib

Keras

SciKit-Pelajari

PyTorch

Scrapy

Sup Cantik