Python Kütüphaneleri, En Popüler Python Kütüphaneleri

Python Kütüphaneleri, En Popüler Python Kütüphaneleri
Hosting Fiyatları

Bir Python kütüphanesi, Python’daki karmaşık kodlama görevlerini basitleştiren modüller ve paketler topluluğudur. Python kütüphaneleri, geliştiricilerin kendi programlarında içe aktardıkları ve kullandıkları önceden yazılmış kodlar sunar. Python kütüphaneleri veri analizi, web geliştirme, makine öğrenimi ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli programlama ihtiyaçlarını karşılar. Python’un işlevselliğini ve verimliliğini artırmada etkilidirler. Python kütüphanelerini kullanan programcılar, özellikle sayısal hesaplamalar veya veri görselleştirme gibi özel görevlerde daha az kod satırıyla daha fazlasını elde eder.

En Popüler Python Kütüphaneleri

En Popüler Python Kütüphaneleri

Aşağıdaki listede en popüler Python kütüphanelerini bulabilirsiniz:

1. Django

Django, hızlı geliştirme ve temiz tasarımı teşvik eden üst düzey bir Python web çerçevesidir. Django’nun mimarisi, yeniden kullanılabilir ve sürdürülebilir kod geliştirmeyi teşvik etmek için tasarlanmıştır, bu da onu ölçeklenebilir ve güvenli web uygulamaları oluşturmak için popüler bir seçim haline getirir. Çerçeve DRY (Don’t Repeat Yourself) ilkesine bağlı kalarak kodlama sürecini kolaylaştırır ve hata potansiyelini azaltır.

İlgili İçerik: Django Nedir? Python İle Web App Geliştime Framework

2. Pandas

Pandas, veri manipülasyonu ve analizindeki yetenekleriyle tanınan temel bir Python kütüphanesidir. Yapılandırılmış verilerle çalışmak için özel olarak tasarlanan Pandas, veri temizleme, dönüştürme ve toplama gibi görevlerde mükemmeldir. İki temel veri yapısı sunar: Veri analizi görevleri için çok önemli olan Series (tek boyutlu) ve DataFrame (iki boyutlu). Pandas, diğer Python kütüphaneleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olarak veri bilimi iş akışlarındaki faydasını artırır. Sezgisel söz dizimi ve güçlü işlevleri, Pandas’ı keşifsel veri analizi ve ön işleme için veri uzmanları arasında favori haline getirmektedir.

3. NumPy

Numpy, sayısal hesaplama için yaygın olarak kullanılan kritik bir Python kütüphanesidir. Büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler için destek sağlar ve bu diziler üzerinde çalışmak için geniş bir üst düzey matematiksel işlev koleksiyonu sunar. Numpy’nin performansı, C’deki temel uygulaması nedeniyle oldukça verimlidir ve bu da onu bilimsel hesaplama görevlerinde bir temel haline getirir. Kütüphane, doğrusal cebir, Fourier dönüşümü ve rastgele sayı üretimi içeren işlemler için gereklidir. Dizi nesnesi, veri bilimi için Python ekosisteminin merkezinde yer alır, Pandas ve Matplotlib gibi kütüphanelerle birlikte yaygın olarak kullanılır.

4. Matplotlib

Matplotlib, statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesidir. Çok çeşitli görselleştirme ihtiyaçlarını karşılayan grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve daha fazlasını oluşturmak için çeşitli çizim işlevleri sunar. Esnekliği ve özelleştirme seçenekleriyle bilinen Matplotlib, çizim öğeleri üzerinde ayrıntılı kontrol sağlayarak kullanıcıların yayın kalitesinde şekiller oluşturmasına olanak tanır. Kütüphane, farklı çıktı formatları için çok çeşitli arka uçlarla uyumludur ve kapsamlı veri analizi ve görselleştirme iş akışları için Pandas ve Numpy ile iyi bir şekilde entegre olur. Matplotlib’in çok yönlülüğü, onu Python’da veri görselleştirme için, özellikle de karmaşık veri içgörülerini etkili bir şekilde aktarmak isteyenler için başvurulacak bir araç haline getirir.

5. Scikit-learn

Scikit-learn, öncelikle makine öğrenimi görevleri için kullanılan çok yönlü bir Python kütüphanesidir. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyutsallık azaltma için geniş algoritma yelpazesiyle ünlüdür. Scikit-learn, kullanım ve uygulama kolaylığına odaklanarak tasarlanmıştır ve veri biliminde hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için erişilebilirdir. Kütüphane, Numpy ve Pandas gibi diğer Python araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olarak veri işleme ve analizindeki işlevselliğini artırır. Dokümantasyon ve tutarlı API tasarımı üzerindeki güçlü vurgusu, eğitim ve uygulama ortamlarındaki popülerliğine katkıda bulunur. Scikit-learn, projelerinde standart makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için güvenilir ve verimli bir yol arayanlar için başvurulacak bir araçtır.

6. Tensorflow

TensorFlow, Google tarafından makine öğrenimi ve sinir ağı modellemesi için geliştirilmiş güçlü bir Python kütüphanesidir. Görüntü ve konuşma tanımada kullanılanlar da dahil olmak üzere karmaşık derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. TensorFlow, büyük modellerin eğitim sürecini hızlandıran hem CPU’larda hem de GPU’larda hesaplamaya izin veren esnek mimarisiyle öne çıkar. Otomatik farklılaştırma yetenekleri ve dağıtık hesaplama için güçlü desteği, onu hem araştırma hem de üretim için uygun hale getirir. TensorFlow ayrıca, model performansını anlamaya ve optimize etmeye yardımcı olan model eğitim metriklerinin görselleştirilmesi için bir araç olan TensorBoard’u da içerir. Ölçeklenebilirliği ve çok yönlülüğü ile bilinen kütüphane, yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki geliştiriciler ve araştırmacılar arasında popüler bir seçimdir.

İlgili İçerik: TensorFlow Nedir, Ne İşe Yarar?

7. PyTorch

PyTorch, makine öğrenimi ve derin öğrenme topluluğunda yaygın olarak beğenilen önemli bir Python kütüphanesidir. Facebook’un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen bu kütüphane, sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için sezgisel ve esnek bir programlama sunar. PyTorch, özellikle çalışma zamanı sırasında ağ mimarisinde anında değişiklik yapılmasına olanak tanıyan dinamik hesaplama grafiği nedeniyle tercih edilmektedir. Basit sözdizimi ve Python ile entegrasyonu, onu geliştiriciler ve araştırmacılar için oldukça erişilebilir kılmaktadır. PyTorch ayrıca karmaşık modellerin eğitim sürecini önemli ölçüde hızlandıran güçlü GPU hızlandırma desteğine sahiptir. Kütüphanenin kapsamlı ekosistemi, model geliştirme, eğitim ve dağıtım araçlarını içerir ve bu da onu yapay zeka alanında hem akademik araştırmalar hem de endüstriyel uygulamalar için en iyi seçim haline getirir.

8. Keras

Keras, Python’da kullanıcı dostu olması ve modülerliği ile bilinen yüksek seviyeli bir sinir ağları kütüphanesidir. Derin sinir ağları ile hızlı deneyler yapılmasını sağlamak için tasarlanan bu kütüphane, modeller oluşturmak ve eğitmek için basit ve verimli bir yol sunar. Keras, TensorFlow kütüphanesi için bir arayüz görevi görerek derin öğrenmedeki karmaşık kavramları ve işlemleri basitleştirir. Temel tam bağlantılı ağlardan karmaşık, çok çıkışlı modellere kadar çok çeşitli ağ türlerini destekler. Kütüphanenin temel odak noktası, esneklik ve performanstan ödün vermeden ulaşılabilir ve kullanımı kolay olmaktır. Keras hem akademide hem de endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu da onu makine öğrenimi ve yapay zeka alanında önemli bir oyuncu haline getirmektedir.

9. Scipy

Scipy, bilimsel ve teknik hesaplama için temel bir Python kütüphanesidir. Optimizasyon, entegrasyon, enterpolasyon, özdeğer problemleri, cebirsel denklemler ve bilim ve mühendislikteki diğer görevler için daha kapsamlı bir araç seti sunan Numpy üzerine kuruludur. Scipy’nin modülleri çok çeşitli bilimsel hesaplama uygulamalarını kapsar ve bu da onu fizik, mühendislik ve matematik gibi alanlarda bir köşe taşı haline getirir. Kütüphanenin işlevselliği güvenilir ve iyi test edilmiştir, araştırmacılara ve geliştiricilere karmaşık hesaplamalar için sağlam araçlar sağlar. Scipy’nin Numpy ve Matplotlib gibi diğer Python kütüphaneleriyle entegrasyonu, bilimsel araştırmalarda veri analizi ve görselleştirme için güçlü bir araç seti oluşturur.

10. Bottle

Bottle, Python için hızlı, basit ve hafif bir WSGI mikro web çerçevesidir. Tek bir dosya modülü olarak dağıtılır ve Python standardı dışında hiçbir bağımlılığı yoktur.

11. AIOHTTP

Hem istemci hem de sunucu web işlevleri için bir çerçeve sağlamak üzere asyncio’dan yararlanan güçlü bir araçtır. AIOHTTP, yüksek performansı korurken çok sayıda HTTP isteği yapmanız veya aynı anda birden fazla istemci bağlantısını işlemeniz gereken durumlarda ön plana çıkar.

Ağ bağlantılarının verimli bir şekilde ele alınmasının önemli olduğu modern web geliştirme dünyasında, aiohttp sağlam bir çözüm sunar. Aynı çerçeve altında hem istemci tarafı hem de sunucu tarafı işlemlerini desteklemesi büyük bir artıdır.

Kütüphanenin asyncio ile entegrasyonu, asenkron Python programlama ekosistemine sorunsuz bir şekilde uyduğu anlamına gelir.

12. CherryPy

CherryPy, pythonic ve nesne yönelimli bir web çerçevesidir. Geliştiricilerin web uygulamalarını diğer nesne yönelimli Python programlarını oluşturdukları gibi oluşturmalarına olanak tanır. Bu, daha kısa sürede geliştirilen daha küçük kaynak koduyla sonuçlanır.

En basitinden en zorlusuna kadar birçok site tarafından üretimde kullanılmaktadır.

13. Falcon

Falcon, görev açısından kritik REST API’ler ve mikro hizmetler geliştirmek için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Hem WSGI hem de ASGI spesifikasyonlarını destekler. Falcon framework, Kurt Griffiths tarafından Ocak 2013’te geliştirilmiştir. Falcon’un en son sürümü Mart 2022’de yayınlanan 3.1.0’dır.

Falcon hafif bir web geliştirme çerçevesidir. Minimalist tasarımı, geliştiricinin gerektiğinde en iyi stratejileri ve 3. taraf paketleri seçmesine olanak tanır.

14. Flask

Flask, basitliği ile bilinen hafif ve esnek bir Python web çerçevesidir. Minimalist bir yaklaşım izler, geliştiricilerin araçlarını ve kütüphanelerini seçmelerine izin verirken web uygulamaları oluşturmak için gerekli temel bilgileri sunar. Flask’ın basit ve anlaşılması kolay sözdizimi, onu küçük ve orta ölçekli projeler ve web geliştirmeyi öğrenmeye yeni başlayanlar için ideal bir seçim haline getirir. Basitliğine rağmen Flask karmaşık uygulamalar oluşturmak için yeterince güçlüdür ve API’ler ve web hizmetleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri tabanı entegrasyonu, kimlik doğrulama ve oturum yönetimi gibi görevler için uzantılarla genişletilebilirliği ve işlevselliğini artırır. Flask’ın büyüyen topluluğu ve kapsamlı dokümantasyonu, web uygulama projelerine başlayan geliştiriciler için güçlü bir destek sağlar.

15. Growler

Growler, web geliştirme için kullanılan bir Python çerçevesidir. Growler, Python asyncio kütüphanesi üzerine inşa edilmiştir. Ek olarak, bu çerçeve talebi ara yazılım teknolojisinden geçirerek yönetir.

16. Advertools

Advertools, Elias Dabbas tarafından oluşturulan ve SEO uzmanları ve dijital pazarlamacılar olarak sahip olunan verileri yönetmeye, anlamaya ve bunlara dayalı kararlar almaya yardımcı olmak için kullanılabilecek bir kütüphanedir.

17. Tornado

Tornado güçlü bir Python web çerçevesi ve asenkron ağ kütüphanesidir. Başlangıçta FriendFeed’de geliştirilen Tornado, özellikle çok sayıda eşzamanlı bağlantıyı idare etmede etkilidir ve bu da onu yüksek performanslı web uygulamaları için uygun hale getirir. Geleneksel çerçevelerin aksine, WSGI tabanlı değildir ve kendi olay döngüsüne sahiptir, bu da web hizmetlerinde daha fazla ölçeklenebilirlik ve yanıt verebilirlik sağlar. Tornado’nun tıkanmayan ağ I/O yetenekleri, on binlerce açık bağlantıya ölçeklenmesini sağlayarak onu gerçek zamanlı web hizmetleri için en iyi seçim haline getirir. Basitliği ve esnekliği, yüksek etkileşimli web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiriciler için de caziptir.

18. FastAPI

FastAPI, Python 3.7 ve üzeri ile API’ler oluşturmak için modern ve hızlı bir web çerçevesidir. FastAPI’nin temel özellikleri arasında otomatik API dokümantasyonu, gelen verilerin doğrulanması ve Python ipuçlarını kullanarak giden verilerin serileştirilmesi yer alır. Bu, geliştirme sürecini daha hızlı hale getirir, hataları azaltır ve kodun kalitesini artırır. FastAPI özellikle sağlam ve verimli API’ler oluşturmadaki kullanım kolaylığı ve hızı nedeniyle takdir edilmektedir, bu da onu mikro hizmetler ve web uygulamaları oluşturmak için Python geliştiricileri arasında giderek daha popüler bir seçim haline getirmektedir. Eşzamansız programlama yetenekleri, özellikle yüksek hacimli taleplerle uğraşırken önemli performans avantajları sağlar.

19. Dash

Dash, verileri keşfetmekten deneylerinizi izlemeye kadar analitik Python arka ucunun ön ucu gibidir. Bu üretken Python çerçevesi, her Python kullanıcısı için özellikle uygun veri görselleştirme uygulamaları için idealdir.

20. Pyramid

Pyramid, Python’da oluşturulmuş genel ve açık kaynaklı bir web uygulaması geliştirme çerçevesidir. Python geliştiricisinin kolaylıkla web uygulamaları oluşturmasına olanak tanır.

Pyramid, kurumsal bilgi Yönetim Sistemi KARL (bir George Soros projesi) tarafından desteklenmektedir.

21. Seaborn

Seaborn, gelişmiş veri görselleştirme için popüler bir Python kütüphanesidir. Matplotlib üzerine inşa edilmiştir ve Pandas veri yapılarıyla yakından bütünleşerek karmaşık veri kümelerinin görsel temsilini geliştirir. Seaborn, verilerdeki kalıpları görselleştirmeye vurgu yaparak bilgilendirici ve çekici istatistiksel grafikler oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. Isı haritaları, zaman serileri ve keman grafikleri gibi karmaşık görselleştirmeler oluşturma sürecini basitleştirir. Kütüphanenin varsayılan stilleri ve renk paletleri, Matplotlib’e kıyasla estetik açıdan daha hoş ve modern olacak şekilde tasarlanmıştır. Seaborn, veri eğilimlerinin ve ilişkilerinin anlaşılmasını kolaylaştırma yeteneği nedeniyle özellikle değerlidir ve bu da onu keşifsel veri analizi için tercih edilen bir seçim haline getirir.

Domain Sorgulama