Las librerías de Python son una herramienta fundamental para consolidar la formación de todo programador web. ¿Sabías que los programas desarrollados con Python son los más importantes en el mundo digital? Así es, Python es uno de los lenguajes de programación más usados del momento y muchas empresas necesitan contar con él.
Así que, si quieres convertirte en el profesional que todas las organizaciones buscan, debes profundizar tus conocimientos en el lenguaje Python. Descubrir cuáles son las librerías más usadas de Python te permitirá desarrollar diversos tipos de apps móviles, páginas web responsivas e incluso organizar información como un profesional.
Para ayudarte a llevar tu carrera al siguiente nivel, hoy aprenderás qué son las librerías de Python, cuáles son las principales librerías de Python y cómo puedes instalarlas en tu computadora en simples pasos.
Bien, ¿estás listo para descubrir todo acerca de las librerías de Python? ¡Comencemos!
¿Qué son las librerías de Python?
Antes de conocer cuáles son las librerías de Python más usadas, consideramos importante que conozcas puntualmente qué son las librerías de Python.
Según David Zarruk, profesor del curso de analítica predictiva y modelos de regresión en Python, una librería de programación es un conjunto de funciones que alguien escribió en alguna parte del mundo y ha disponibilizado para que cualquiera pueda utilizarlo de forma gratuita.
Entonces, ¿qué es una librería en Python? Este concepto hace referencia al conjunto de implementos funcionales que te ayudarán a codificar todo este lenguaje de programación para crear una interfaz independiente.
Las librerías de Python son amplias y cuentan con gran cantidad de producciones en contenidos. Constan de diversos módulos que permiten el acceso de funcionalidades específicas del sistema como entrada y salida de archivos, soluciones estandarizadas a problemas de programación, etc.
Además, dependiendo del sistema operativo que tengas, puedes conseguir diferentes funciones de cada una de las librerías de Python. Por ejemplo, para el sistema Windows se incluye la biblioteca estándar completa junto con componentes adicionales.
Un plus para las librerías de Python es que cuentan con una colección de componentes como, por ejemplo, programas individuales, módulos, paquetes, frameworks, aplicaciones y más funciones que puedes encontrar en Python Package Index.
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¿Cuáles son los tipos de librerías de Python que existen?
Las librerías de Python pueden ser utilizadas para muchas áreas de programación, pues cada sistema cuenta con diferentes procesos que necesitan de una biblioteca específica para resolver diversas funciones.
A continuación, te presentamos algunos tipos de librerías de programación para que elijas el que mejor se acomoda a tus necesidades.
- Visualización: ideales para entender mejor los datos y tener una mejor comprensión de cualquier problema que pueda surgir.
- Cálculo Numérico: las más indicadas para la preparación de datos y cálculo de atributos relevantes.
- Machine Learning: están enfocadas en procesar información y en resolver problemas de clasificación y regresión de datos.
- Deep Learning: orientadas hacia la predicción de datos a partir de un conjunto amplio de información.
- Inteligencia Artificial Explicable: aplican métodos y técnicas tecnológicas que aplican inteligencia artificial para brindar resultados eficientes.
- Procesamiento de Lenguaje Natural: utilizan el cálculo de frecuencias normalizadas para construir modelos con datos de texto.
Como puedes ver, de acuerdo al tipo de trabajo que vayas a realizar, debes seleccionar la librería de Python que más se adecúe a tus objetivos, puesto que no todas te ayudarán a completar las mismas actividades de forma eficiente.
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¿Cuáles son las mejores librerías de Python?
¡Ahora sí! Has llegado al apartado en el que encontrarás toda la información que estabas esperando. Ten presente que cada una de ellas es utilizada para fines específicos, tal como te comentábamos líneas arriba.
Entonces, sin más preámbulo, vamos directo hacia las librerías de Python más utilizadas hasta el momento, las cuales debes conocer para que tus programaciones suban de nivel este 2022.
Por cierto, ¡todas estas librerías de Python son totalmente gratuitas!
1. Matplotlib
Esta es una de las librerías de Python más usadas, pues su procesamiento y generador de gráficos son de amplia calidad. Además, te da la facilidad de publicar estos datos tanto de manera física, bajo impresión, como también digitalmente.
Utiliza trazados 2D y muchos tipos de gráficos que se crean con pocas líneas de código. Algunos ejemplos son los histogramas, diagramas de barras, espectros de potencia, series temporales, diagramas de errores, etc.
2. Seaborn
Seaborn es una librería gráfica de Python especializada en la visualización de datos estadísticos. Dentro de sus principales características, podemos destacar su interfaz de alto nivel, la cual es atractiva y muy interactiva.
Este aspecto resulta fundamental cuando llega el momento de esclarecer los datos luego de un análisis, pues hace que la visualización de los mismos sea más sencilla. Asimismo, es compatible con otras librerías de Python como Pandas y Matplotlib.
3. Bokeh
Esta es una de las librerías de Python que te ayudará a visualizar los datos desde una perspectiva más interactiva dentro de un navegador web. Además, puedes crear gráficos elegantes y versátiles con datos que llegan en tiempo real, gracias a sus desarrolladores de buen rendimiento.
4. NumPy
De todas las librerías de Python, Numpy te permite crear una estructura universal de datos para facilitar su análisis e intercambio de varios algoritmos.
Al igual que varias librerías de Python, esta implementa vectores multidimensionales y matrices que almacenan una gran cantidad. A su vez, posee funciones matemáticas de alto nivel y utiliza diversas estructuras de datos.
5. SciPy
Por otro lado, SciPy es una librería de python especializada en el cálculo numérico y el análisis de datos, pues te permite crear rutinas numéricas con estructura de datos. Además, es sencilla de usar y operar, e incorpora las siguientes funciones: optimización, integración numérica, álgebra lineal, estadística, transformadas de Fourier, etc.
Lo mejor de todo es que, según la página oficial de SciPy, esta es una librería de Python muy accesible y productiva para programadores de cualquier formación o nivel de experiencia. Por lo tanto, estamos seguros que te será fácil acostumbrarte a ella y aprovechar todos los beneficios que te ofrece.
6. Pandas
Si estás buscando una biblioteca de Python enfocada en los datos científicos, Pandas es una de las más útiles que encontrarás. Sus principales funciones se conforman por Series de datos y el Data Frame para dos dimensiones.
Adicionalmente, es muy sencilla de usar para manipular datos y se utiliza en campos como finanzas, ciencias sociales, estadística e ingeniería.
7. Numba
Numba es una librería de programación que traduce funciones optimizadas gracias al estándar industrial LLVM, sus algoritmos numéricos alcanzan una velocidad muy alta en su ejecución y, para utilizarla, no es necesario que cuentes con un compilador de C/CC++.
Esta herramienta se hace cargo de toda la optimización de funciones, sin embargo, será necesario que apliques uno de los decoradores de Numba para automatizar la secuencia.
8. Scikit-Learn
Esta librería de Python cuenta con funciones de Machine Learning y análisis de datos. Es una herramienta muy fácil de usar gracias a sus múltiples técnicas de aprendizaje automático.
Puedes utilizar Stickit-Learn para resolver problemas de clasificación y de regresión, tales como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, regresión lineal y polinómica, clustering, reducción de dimensionalidad, etc. Su interfaz es simple y consistente, ya que se puede moldear solo con una línea de código.
9. TensorFlow
Forma parte de las librerías de Python que fueron desarrolladas por Google. Te permite realizar cálculos numéricos gracias a diagramas de flujo de datos y se usa para varias aplicaciones de cálculo científico como Deep Learning.
Según la página oficial de TensorFlow, esta es una “plataforma de código abierto para el aprendizaje automático que cuenta con un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos, la cual permite que los investigadores innoven con el aprendizaje automático y los desarrolladores creen aplicaciones con tecnología de AA fácilmente”.
10. Keras
Gracias a las redes neuronales, esta biblioteca de Python cuenta con un interfaz de alto nivel que es muy fácil de utilizar. Si bien comparte funciones similares a otras librerías de Python, como TensorFlow y CNTK, esta librería en particular puede calcular si una idea va a tener buenos resultados.
11. PyTorch
PyTorch fue desarrollada por Facebook y te ayudará a obtener un cálculo numérico eficiente en códigos CPU y GPUs. Es una librería de programación que, gracias a sus tarjetas gráficas, puede ejecutar tu código mucho más rápido.
Además de utilizar cálculos matriciales y derivadas masivas, también emplea el aprendizaje profundo conocido como Deep Learning para procesar todo tipo de información.
12. SHAP
Es una librería de Python que trabaja con Inteligencia Artificial Explicable. Forma parte de las técnicas de Machine Learning, ya que realiza cálculos en el campo teórico de juegos, para determinar cuáles son las variables con más influencia en sus predicciones.
Al igual que varias librerías de Python, SHAP te ayuda a entender las decisiones en modelos de redes neuronales, tanto a nivel individual y global.
13. NLTK
También conocida como Natural Language Toolkit por sus siglas en inglés, es una de las librerías de Python más antiguas que se utiliza hasta el día de hoy gracias a la eficiencia que posee en las tareas de procesamiento.
Incorpora la lematización, tokenización, exclusión de palabras irrelevantes y mucho más. Esta es una de las librerías de Python más utilizadas como herramienta de estudio y enseñanza.
14. Gensim
Se caracteriza por ser una librería de Python de lenguaje natural. El mayor diferencial de Gensim es el modelado de temas, ya que puede identificar automáticamente el fondo de un conjunto de documentos.
Además, puedes importar presentaciones de vectores y construir análisis de similitud al momento de realizar búsquedas.
15. SpaCy
SpaCy también es una librería de Python de procesamiento natural, pero esta tiene una característica mucho más diferenciadora: es la biblioteca más rápida que existe en el mercado.
Además, te permite enviar, rastrear y diseccionar paquetes de red. Puedes construir herramientas para sondear, escanear y atacar redes. Asimismo, funciona con tareas de aprendizaje automático.
16. Pillow
Si eres un programador que trabaja con imágenes, de todas las librerías de Python que te hemos mencionado, esta puede ser una de las más indicadas para ti.
Esta biblioteca de Python especializada en imágenes proporciona un buen soporte de formato de archivo y capacidades de procesamiento de imágenes muy eficientes para obtener resultados impresionantes.
Su interfaz está diseñada para tener acceso rápido a los datos almacenados; esto hace que su funcionamiento sea rápido y sin contratiempos.
17. Scrapy
Por otro lado, tenemos esta plataforma colaborativa y de código abierto para extraer todos los datos que necesitas de los sitios web, de forma rápida y sencilla. Esta librería de Python te ofrece funcionalidades ampliables para conectar todas las funciones que desees añadir a tu proyecto.
¿Cómo instalar las librerías de Python?
Ahora que ya sabes cuáles son las librerías de Python más utilizadas, seguramente te estás preguntando cómo importar las librerías de Python a tu computadora. No te preocupes, en este apartado, te sacaremos de dudas.
A continuación, descubrirás paso a paso cuál es el proceso para instalar las librerías de Python con el uso del módulo “pip” y el método “.main()”.
¿Listo? ¡Empecemos!
1. Encuentra los archivos Scripts y Pip
Antes de comenzar la operación, debes asegurarte de que tienes la versión de Python 3.7, de lo contrario no encontrarás las carpetas que mencionaremos a continuación.
Dirígete a la carpeta Python y en su interior dale clic a “Scripts”. Ahí, encontrarás varios módulos del sistema, pero solo nos interesa abrir el que se llama “pip”.
Fuente: ProgramaciónPython
2. Copia la ruta de dirección
Dentro del archivo “pip” encontrarás un código, el cual deberás pegar en el cmd del sistema que tengas. Una vez que este paso está hecho, introduce la orden “pip install” con el nombre de la librería o módulo que quieres instalar.
Fuente: ProgramaciónPython
3. Ejecuta la orden
Una vez que se haya colocado la orden de instalar “pip” se procederá a iniciar la instalación. Si has seguido todos los pasos en el orden indicado, no vas a presentar ningún problema.
Fuente: ProgramaciónPython
¡Listo! Ya sabes cómo instalar cualquiera de las librerías de Python en tu computador, con libre acceso para futuros proyectos.
¡Felicidades! Ahora ya conoces cuáles son las librerías de Python más utilizadas y estás listo para seguir tu camino como programador web de forma exitosa.
Todas las librerías de Python que te hemos mencionado son muy recomendadas y fáciles de manejar. Además, te dan muchos beneficios y funcionalidades en su uso, a la par que optimizan los procesos que quieras implementar. Por lo tanto, utilizarlas en tus siguientes proyectos será un gran complemento para facilitar tu trabajo y obtener mejores resultados.
Recuerda que el mundo de Python no termina aquí y, si quieres ser un profesional exitoso, debes seguir aprendiendo siempre. Para ello, te recomendamos continuar descubriendo más sobre este tema con el curso online de Python intermedio: funciones y algoritmos.
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¡Mucha suerte!