۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون که باید بشناسید

مقدمه

۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

پایتون یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که به خاطر سادگی و قدرتش بسیار محبوب شده است. این محبوبیت تا حد زیادی به دلیل کتابخانه‌های متنوع و قوی آن است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد در زمینه‌های مختلفی مثل داده‌کاوی، هوش مصنوعی، وب، اتوماسیون و غیره فعالیت کنند. در این مقاله، ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون را در دسته‌بندی‌های مختلف به شما معرفی می‌کنیم تا با شناخت بهتر این ابزارها، بتوانید پروژه‌های خود را سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر پیش ببرید.

۱. کتابخانه‌های علمی و محاسبات عددی (۱ تا ۱۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

۱-۱. کتابخانه‌های پایه و آرایه‌ها

• NumPy — برای کار با آرایه‌ها و انجام محاسبات عددی بسیار سریع و بهینه است. پایه بسیاری از کتابخانه‌های علمی دیگر است. ابزار اصلی برای محاسبات ماتریسی و عددی در پایتون است.

• Dask — به پردازش موازی و مقیاس‌پذیر داده‌ها کمک می‌کند. می‌تواند جایگزین Pandas برای داده‌های حجیم باشد. قابلیت اجرا روی چند هسته و خوشه دارد.

• Xarray — برای کار با داده‌های چندبعدی مانند داده‌های آب‌وهوا و اقیانوس‌شناسی مناسب است. از فرمت NetCDF پشتیبانی می‌کند. API آن شبیه Pandas است.

• CuPy — پردازش آرایه‌ها با استفاده از GPU را بسیار ساده می‌کند. API آن مشابه NumPy است. مناسب پروژه‌های یادگیری ماشین یا فیزیک محاسباتی است.

۱-۲. کتابخانه‌های پردازش داده‌های ساختاریافته و تحلیل داده

• Pandas — داده‌های ساختاریافته مانند جدول‌ها را مدیریت و تحلیل می‌کند. امکاناتی برای فیلتر، گروه‌بندی، پر کردن داده‌های گمشده و موارد دیگر دارد. در علوم داده بسیار محبوب است.

• Vaex — برای پردازش سریع و بدون نیاز به بارگذاری کامل داده‌ها در حافظه طراحی شده است. مناسب تحلیل داده‌های بسیار بزرگ است. مصرف حافظه‌ی بسیار کمی دارد.

• PyTables — مدیریت داده‌های بزرگ ساختاریافته با فرمت HDF5 را انجام می‌دهد. دسترسی سریع و ذخیره‌سازی فشرده را فراهم می‌کند. برای داده‌های علمی و تجربی مناسب است.

۱-۳. کتابخانه‌های محاسبات عددی و بهینه‌سازی کد

• Numba — کدهای پایتون را با JIT کامپایل به کدهای سریع‌تر تبدیل می‌کند. مناسب برای پروژه‌هایی با حلقه‌های تودرتو و محاسبات سنگین است. نصب و استفاده از آن ساده است.

• Cython — ترکیب زبان‌های C و Python را ممکن می‌سازد. به کد پایتون اجازه می‌دهد تا بسیار سریع‌تر اجرا شود. در پروژه‌هایی با نیاز به سرعت بالا بسیار مؤثر است.

• Bottleneck — برای انجام سریع محاسبات آماری روی آرایه‌ها طراحی شده است. عملکرد آن بهتر از NumPy در برخی عملیات خاص است. اغلب همراه با Pandas استفاده می‌شود.

۱-۴. کتابخانه‌های محاسبات علمی و ریاضی نمادین

• SciPy — مجموعه‌ای از توابع علمی پیشرفته مانند بهینه‌سازی، جبر خطی و پردازش سیگنال را فراهم می‌کند. بر پایه NumPy ساخته شده است. مناسب پروژه‌های مهندسی و تحقیقاتی است.

• SymPy — برای انجام محاسبات جبری به‌صورت نمادین طراحی شده است. می‌توانید با آن مشتق، انتگرال و معادلات را حل کنید. مناسب پروژه‌های ریاضی و آموزشی است.

۱-۵. کتابخانه‌های مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین

• Statsmodels — برای مدل‌سازی آماری، رگرسیون و تحلیل سری‌های زمانی کاربرد دارد. رابط کاربری مشابه R دارد. مناسب برای اقتصادسنجی و علوم اجتماعی است.

• PyMC3 — مدل‌سازی بیزی و نمونه‌گیری مونت‌کارلو را ممکن می‌سازد. مناسب برای تحلیل عدم قطعیت و مدل‌های آماری پیچیده است. از زبان مدل‌سازی ساده‌ای استفاده می‌کند.

• Theano — برای تعریف و بهینه‌سازی عبارات ریاضی سنگین روی CPU یا GPU ساخته شده است. زمانی در یادگیری عمیق بسیار پرکاربرد بود. پایه فریمورک‌هایی مثل Keras بود.

۲. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (۱۶ تا ۳۰) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

۲-۱. کتابخانه‌های پایه و چارچوب‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

• scikit-learn — ابزارهای یادگیری ماشین پایه مانند دسته‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی را فراهم می‌کند. بسیار آسان برای یادگیری است. یکی از پراستفاده‌ترین کتابخانه‌های ML است.

• TensorFlow — چارچوب یادگیری عمیق و عددی از گوگل است. قابلیت اجرا روی GPU و TPU را دارد. در پروژه‌های بزرگ صنعتی و تحقیقاتی کاربرد دارد.

• PyTorch — فریمورکی انعطاف‌پذیر برای یادگیری عمیق است. ساختار دینامیک شبکه‌ها را فراهم می‌کند. در تحقیقات علمی و دانشگاهی بسیار محبوب است.

• Keras — رابط کاربری سطح بالا برای TensorFlow است. تعریف و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را بسیار ساده می‌کند. برای مبتدی‌ها عالی است.

۲-۲. کتابخانه‌های الگوریتم‌ها و تقویت گرادیانی

• XGBoost — الگوریتم تقویت گرادیانی بسیار سریع و دقیق است. مناسب داده‌های ساختاریافته مانند جدولی است. در مسابقات Kaggle بسیار پرکاربرد است.

• LightGBM — نسخه بهینه‌سازی‌شده XGBoost از مایکروسافت است. سرعت بالا و مصرف حافظه پایین دارد. مناسب برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر است.

• CatBoost — الگوریتم یادگیری ماشین از Yandex است که با داده‌های دسته‌ای به خوبی کار می‌کند. نیاز کمتری به پیش‌پردازش داده‌ها دارد. عملکرد بالایی در دسته‌بندی دارد.

۲-۳. کتابخانه‌های یادگیری عمیق و ساده‌سازی ساخت مدل

• fastai — کتابخانه‌ای برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch است. طراحی شده برای ساده‌سازی آموزش شبکه‌های عصبی. مناسب برای مبتدی‌ها و حرفه‌ای‌هاست.

• H2O.ai — ابزارهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ را فراهم می‌کند. از زبان‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند. بهینه برای کلان‌داده است.

۲-۴. کتابخانه‌های کمکی و تحلیل مدل

• mlxtend — مجموعه‌ای از ابزارهای کمکی برای یادگیری ماشین است. امکاناتی برای ترکیب مدل‌ها و تحلیل ویژگی‌ها دارد. مکمل scikit-learn محسوب می‌شود.

• Eli5 — برای توضیح عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین به‌کار می‌رود. از مدل‌های مختلفی مانند scikit-learn و XGBoost پشتیبانی می‌کند. در تفسیر نتایج مؤثر است.

• SHAP — ابزار قدرتمندی برای تفسیر مدل‌های پیچیده است. از روش SHAP values برای تعیین اهمیت ویژگی‌ها استفاده می‌کند. در پروژه‌های حساس قابل اعتماد است.

• Yellowbrick — برای مصورسازی مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. نمودارهای بصری درک بهتری از عملکرد مدل ارائه می‌دهد. با scikit-learn سازگار است.

۲-۵. کتابخانه‌های بهینه‌سازی و خودکارسازی یادگیری ماشین

• Optuna — بهینه‌سازی هایپرپارامترها را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. از الگوریتم‌های پیشرفته استفاده می‌کند. مناسب پروژه‌هایی با زمان آموزش طولانی است.

• Auto-sklearn — سیستم یادگیری ماشین خودکار مبتنی بر scikit-learn است. مدل‌های مناسب را به‌صورت خودکار انتخاب و تنظیم می‌کند. در AutoML بسیار مؤثر است

۳. پردازش تصویر و ویدیو (۳۱ تا ۴۰) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

31. OpenCV — کتابخانه‌ای قدرتمند برای پردازش تصویر و ویدیو است. قابلیت‌هایی مثل تشخیص چهره، فیلترگذاری، تشخیص حرکت و… را فراهم می‌کند. در پروژه‌های بینایی ماشین کاربرد فراوان دارد.

32. Pillow — نسخه بهبودیافته کتابخانه PIL برای کار با تصاویر است. خواندن، ویرایش، تبدیل و ذخیره تصاویر را ساده می‌کند. برای پروژه‌های سبک پردازش تصویر مناسب است.

33. scikit-image — مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پردازش تصویر است. از ابزارهایی مانند فیلترگذاری، لبه‌یابی و بخش‌بندی تصویر پشتیبانی می‌کند. مکمل خوبی برای NumPy و SciPy است.

34. imageio — برای خواندن و نوشتن انواع فرمت‌های تصویری و ویدیویی استفاده می‌شود. از فرمت‌هایی مثل PNG، JPEG، GIF و MP4 پشتیبانی می‌کند. نصب و استفاده بسیار ساده‌ای دارد.

35. PyTorchVision — شامل دیتاست‌ها و توابع آماده برای پردازش تصویر با PyTorch است. ابزارهای augmentation و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده را ارائه می‌دهد. در پروژه‌های یادگیری عمیق تصویری استفاده می‌شود.

36. face_recognition — تشخیص چهره را تنها با چند خط کد ممکن می‌سازد. بر پایه dlib ساخته شده و دقت بالایی دارد. برای سیستم‌های امنیتی و تشخیص هویت بسیار مفید است.

37. moviepy — برای ویرایش و تولید ویدیو با پایتون طراحی شده است. بریدن، چسباندن، افکت‌گذاری و افزودن متن به ویدیوها را انجام می‌دهد. با FFmpeg سازگار است.

38. SimpleCV — چارچوبی ساده برای پردازش تصویر است. برای افراد تازه‌کار و آموزش مفاهیم بینایی ماشین مناسب است. رابط کاربری ساده و قابل فهمی دارد.

39. imgaug — برای افزایش داده‌های تصویری استفاده می‌شود. عملیات‌هایی مانند چرخش، برش، بزرگ‌نمایی و نویزافزایی را ارائه می‌دهد. برای آموزش بهتر مدل‌ها کاربرد دارد.

40. Mahotas — کتابخانه‌ای سریع برای پردازش تصویر با استفاده از C++ است. الگوریتم‌های مختلفی مانند استخراج ویژگی‌ها و فیلترگذاری را دارد. در پروژه‌های با کارایی بالا کاربرد دارد.

۴. توسعه وب (۴۱ تا ۵۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

۴-۱. فریمورک‌های کامل و قدرتمند

• Django — فریمورکی کامل و پرقدرت برای توسعه وب با سرعت بالاست. امکاناتی مانند ORM، مدیریت کاربران، فرم‌ها و امنیت را در خود دارد. مناسب ساخت سایت‌ها و اپلیکیشن‌های حرفه‌ای است.

• Web2py — فریمورکی کامل برای توسعه سریع وب است. نصب آسان و بدون وابستگی خارجی دارد. رابط گرافیکی برای مدیریت اپلیکیشن‌ها ارائه می‌دهد.

• TurboGears — فریمورکی ترکیبی برای توسعه برنامه‌های مقیاس‌پذیر وب است. از ابزارهایی مانند SQLAlchemy و Jinja2 بهره می‌برد. قابلیت تبدیل به اپلیکیشن‌های بزرگ را دارد.

• Masonite — فریمورکی مدرن و تازه‌نفس با ساختاری الهام‌گرفته از Laravel است. توسعه وب با آن سریع و ساختارمند است. از routing، ORM و وظایف پس‌زمینه پشتیبانی می‌کند.

۴-۲. فریمورک‌های مینیمال و سبک

• Flask — فریمورکی مینیمال و سبک برای توسعه وب است. آزادی عمل بیشتری نسبت به Django می‌دهد. برای پروژه‌های کوچک و APIها ایده‌آل است.

• Bottle — فریمورکی کوچک و ساده برای ساخت برنامه‌های وب است. فایل اجرایی تک‌فایلی دارد و پیکربندی پیچیده‌ای ندارد. برای برنامه‌های سریع و ساده مناسب است.

• CherryPy — چارچوبی شیءگرا و ساده برای توسعه وب است. به‌گونه‌ای طراحی شده که ساخت سرورهای کوچک را تسهیل کند. به‌صورت مستقل از WSGI عمل می‌کند.

۴-۳. فریمورک‌ها و ابزارهای سریع و غیرهمزمان

• FastAPI — فریمورکی مدرن برای ساخت APIهای سریع و ایمن است. از تایپ‌گذاری و اسناد خودکار پشتیبانی می‌کند. بر پایه async ساخته شده و بسیار سریع است.

• Tornado — وب‌سروری سریع و غیرهمزمان برای برنامه‌های هم‌زمان زیاد است. برای چت، استریم و سرویس‌های بلادرنگ کاربرد دارد. به راحتی با WebSocket کار می‌کند.

• Sanic — فریمورکی سریع و غیرهمزمان برای ساخت API و اپلیکیشن‌های وب است. از async/await پشتیبانی می‌کند. عملکرد بالایی در بارگذاری هم‌زمان دارد.

• Starlette — فریمورکی سبک و قابل ترکیب برای توسعه APIهای مدرن است. FastAPI بر پایه آن ساخته شده است. از تایپ‌گذاری، routing و middlewares پشتیبانی می‌کند.

۴-۴. فریمورک‌ها و ابزارهای ساخت API

• Hug — ساخت APIهای ساده و تمیز با حداقل کد را ممکن می‌سازد. با استفاده از تایپ‌های پایتون خود را مستندسازی می‌کند. برای توسعه سریع REST API کاربرد دارد.

• Falcon — فریمورکی سریع و سبک برای ساخت REST APIهای کارا است. از منابع کمتری نسبت به Flask استفاده می‌کند. برای پروژه‌های میکروسرویس مناسب است.

۴-۵. فریمورک‌ها و ابزارهای ویژه

• Dash — چارچوبی برای ساخت داشبوردهای تحلیلی و تعاملی است. بر پایه Flask، Plotly و React ساخته شده است. بدون نیاز به جاوااسکریپت رابط گرافیکی ایجاد می‌کند.

۵. داده‌کاوی و وب‌کراولینگ (۵۶ تا ۶۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

56. Requests — کتابخانه‌ای ساده و محبوب برای ارسال درخواست‌های HTTP است. ارسال GET، POST و مدیریت کوکی‌ها را به‌آسانی انجام می‌دهد. خواندن APIها و صفحات وب با آن بسیار ساده است.

57. BeautifulSoup — برای استخراج اطلاعات از HTML و XML به کار می‌رود. به‌راحتی می‌توان المان‌های خاص را از صفحات وب جدا کرد. مناسب برای پروژه‌های وب‌اسکرپینگ سبک است.

58. Scrapy — فریمورکی قدرتمند برای وب‌کراولینگ و استخراج داده از سایت‌هاست. از سرعت بالا، ساختار ماژولار و پشتیبانی از XPath برخوردار است. برای پروژه‌های بزرگ‌تر از BeautifulSoup مناسب‌تر است.

59. Selenium — برای اتوماسیون مرورگرها مانند Chrome و Firefox استفاده می‌شود. امکان شبیه‌سازی تعامل واقعی کاربر با سایت را دارد. در تست نرم‌افزار و استخراج داده کاربرد فراوان دارد.

60. lxml — کتابخانه‌ای بسیار سریع برای پردازش XML و HTML است. از XPath و XSLT پشتیبانی می‌کند. برای پروژه‌هایی که به سرعت بالا نیاز دارند ایده‌آل است.

61. PyQuery — انتخاب عناصر HTML به سبک jQuery را در پایتون ممکن می‌سازد. استفاده از CSS selectors را فراهم می‌کند. برای استخراج اطلاعات وب‌مبنا گزینه‌ای سریع و ساده است.

62. Newspaper3k — برای استخراج متن، عنوان و تاریخ از مقالات خبری طراحی شده است. خواندن خودکار متن از URLها را انجام می‌دهد. مناسب ساخت خبرخوان یا تحلیل محتوای خبری است.

63. Feedparser — خواندن و پردازش فیدهای RSS و Atom را ممکن می‌سازد. داده‌ها را به‌صورت ساخت‌یافته تحویل می‌دهد. برای اپلیکیشن‌های خبری یا فیدخوان‌ها مناسب است.

64. MechanicalSoup — مرورگری ساده برای تعامل با فرم‌ها و صفحات وب است. بر پایه BeautifulSoup و Requests ساخته شده است. برای اتوماسیون وب بدون نیاز به مرورگر کامل مناسب است.

65. RoboBrowser — کتابخانه‌ای برای پیمایش خودکار صفحات وب بدون رابط کاربری است. ترکیبی از Requests و BeautifulSoup را در اختیار می‌گذارد. فرم‌ها و لینک‌ها را به‌راحتی مدیریت می‌کند.

۶. پردازش متن و زبان طبیعی (۶۶ تا ۷۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

66. NLTK — مجموعه‌ای کامل برای تحلیل زبان طبیعی است. توکن‌سازی، برچسب‌زنی، تجزیه نحوی و… را ارائه می‌دهد. برای آموزش و پروژه‌های دانشگاهی کاربرد فراوان دارد.

67. spaCy — کتابخانه‌ای سریع و صنعتی برای NLP است. از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. برای تولید محصولات واقعی بسیار مناسب است.

68. TextBlob — برای تحلیل سریع و ساده متن طراحی شده است. وظایفی مانند تحلیل احساسات و ترجمه را انجام می‌دهد. مناسب پروژه‌های سبک و نمونه‌سازی اولیه است.

69. Gensim — برای ساخت مدل‌های موضوعی و بردارهای کلمات استفاده می‌شود. الگوریتم‌هایی مانند Word2Vec و LDA را پیاده‌سازی می‌کند. در تحلیل معنای متن کاربرد دارد.

70. Polyglot — پشتیبانی از چندین زبان را برای NLP فراهم می‌کند. از جمله تحلیل احساسات و شناسایی زبان را انجام می‌دهد. برای کار با زبان‌های غیرانگلیسی مفید است.

71. Pattern — تحلیل متن، استخراج داده‌های وب و داده‌کاوی را ترکیب می‌کند. قابلیت‌هایی مانند ترجمه و تشخیص کلمات کلیدی دارد. در پروژه‌های NLP عمومی مفید است.

72. PyTorch-NLP — ابزارهای کمکی برای پردازش زبان طبیعی با PyTorch فراهم می‌کند. شامل دیتاست‌ها، توکن‌سازها و توابع پیش‌پردازش است. مکمل خوبی برای مدل‌های PyTorch است.

73. Flair — چارچوبی قدرتمند و ساده برای NLP است. مدل‌های پیشرفته‌ای مانند BERT و ELMo را پشتیبانی می‌کند. استفاده از آن نیاز به کدنویسی پیچیده ندارد.

74. StanfordNLP — مجموعه‌ای از مدل‌های قدرتمند NLP از دانشگاه استنفورد است. تجزیه نحوی، برچسب‌گذاری و تحلیل وابستگی را ارائه می‌دهد. برای پروژه‌های تحقیقاتی بسیار دقیق است.

75. transformers — کتابخانه‌ای از Hugging Face برای مدل‌های ترنسفورمر است. شامل BERT، GPT و RoBERTa می‌شود. برای وظایف پیشرفته NLP بسیار محبوب است.

۷. مصورسازی داده‌ها (۷۶ تا ۸۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

76. Matplotlib — ابزار اصلی برای ترسیم نمودارهای دوبعدی در پایتون است. نمودارهایی مانند خطی، میله‌ای و پراکندگی را تولید می‌کند. پایه بسیاری از ابزارهای دیگر مصورسازی است.

77. Seaborn — بر پایه Matplotlib ساخته شده و نمودارهای آماری زیباتری تولید می‌کند. برای تحلیل آماری و الگوهای بصری بسیار مناسب است. به راحتی با DataFrameهای Pandas سازگار است.

78. Plotly — ابزار قدرتمند برای ساخت نمودارهای تعاملی در مرورگر است. قابلیت‌های سه‌بعدی و داشبوردهای پیچیده را نیز فراهم می‌کند. مناسب برای وب‌اپلیکیشن‌های حرفه‌ای است.

79. Bokeh — کتابخانه‌ای برای مصورسازی تعاملی و قابل استفاده در مرورگر است. با حجم زیاد داده‌ها هم عملکرد خوبی دارد. قابلیت ساخت داشبوردهای زیبایی را دارد.

80. Altair — بر پایه مفاهیم اعلامی ساخته شده و مصورسازی را ساده می‌کند. به‌طور خاص برای تحلیلگران داده طراحی شده است. با Pandas به‌خوبی کار می‌کند.

81. Geopandas — برای تحلیل داده‌های جغرافیایی طراحی شده است. ترکیب قدرت Pandas و shapely را در اختیار می‌گذارد. مناسب برای رسم نقشه‌های آماری و داده‌مبنا است.

82. Pygal — تولید نمودارهای SVG زیبا و تعاملی را ساده می‌سازد. قابلیت export آسان برای وب‌سایت‌ها دارد. طراحی مینیمال و کاربرپسند دارد.

83. NetworkX — کتابخانه‌ای برای تجزیه و تحلیل گراف‌ها و شبکه‌هاست. گراف‌های پیچیده را ترسیم و تحلیل می‌کند. برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی و ارتباطات مفید است.

84. Folium — نقشه‌های تعاملی بر پایه Leaflet.js را در پایتون ایجاد می‌کند. امکان رسم Marker، مسیر و اطلاعات مکانی را فراهم می‌کند. برای پروژه‌های مکان‌محور بسیار مناسب است.

85. Dash — ابزار توسعه داشبوردهای تحت وب تعاملی است. به کمک Plotly و Flask کار می‌کند. بدون نیاز به جاوااسکریپت داشبوردهای پیچیده می‌سازد.

۸. مدیریت فایل و فرمت‌ها (۸۶ تا ۹۰) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

86. openpyxl — برای خواندن و نوشتن فایل‌های Excel با فرمت .xlsx به کار می‌رود. امکان ویرایش سلول‌ها، فرمول‌ها و نمودارها را فراهم می‌کند. جایگزینی برای xlrd و xlwt محسوب می‌شود.

87. PyPDF2 — قابلیت خواندن، ویرایش و ترکیب فایل‌های PDF را فراهم می‌کند. می‌توانید صفحات را استخراج، ادغام یا رمزگذاری کنید. برای پردازش سریع فایل‌های PDF بسیار مفید است.

88. python-docx — ایجاد، خواندن و ویرایش فایل‌های Word (.docx) را ممکن می‌سازد. قابلیت افزودن متن، جدول، تصویر و استایل را دارد. برای تولید خودکار مستندات کاربرد دارد.

89. xlrd/xlwt — برای خواندن و نوشتن فایل‌های Excel با فرمت قدیمی‌تر (.xls) استفاده می‌شوند. این دو کتابخانه جداگانه هستند اما اغلب با هم به‌کار می‌روند. عملکرد سریع و ساده‌ای دارند.

90. csv — ماژول داخلی پایتون برای کار با فایل‌های CSV است. خواندن و نوشتن ردیف‌های داده‌ای را به‌آسانی انجام می‌دهد. ساده، سبک و بدون نیاز به نصب مجزاست.

۹. اتوماسیون و ابزارهای خط فرمان (۹۱ تا ۹۵) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

91. Selenium — برای شبیه‌سازی تعاملات انسانی با مرورگرها کاربرد دارد. کلیک کردن، پر کردن فرم‌ها و اسکرین‌شات گرفتن را انجام می‌دهد. در تست رابط کاربری بسیار محبوب است.

92. PyAutoGUI — کنترل ماوس، کیبورد و صفحه نمایش را فراهم می‌کند. می‌توان با آن کارهای تکراری را روی دسکتاپ اتوماسیون کرد. مناسب برای اسکریپت‌های اتوماتیک کاربرمحور است.

93. Schedule — برای زمان‌بندی اجرای وظایف در پایتون طراحی شده است. تعریف کارهای تکراری مثل «هر روز ساعت ۱۰» را ساده می‌کند. سبک و قابل فهم حتی برای تازه‌کارهاست.

94. Click — کتابخانه‌ای قدرتمند برای ساخت ابزارهای خط فرمان است. به نوشتن اسکریپت‌های کاربرپسند و قابل گسترش کمک می‌کند. طراحی آن بر سادگی و قابلیت استفاده بالا تمرکز دارد.

95. Invoke — اجرای وظایف از خط فرمان را با دستورات ساده فراهم می‌سازد. شبیه makefile اما در محیط پایتون است. برای اتوماسیون وظایف توسعه بسیار مفید است.

۱۰. امنیت و رمزنگاری (۹۶ تا ۱۰۰) از ۱۰۰ کتابخانه کاربردی پایتون

96. cryptography — کتابخانه‌ای استاندارد و قدرتمند برای رمزنگاری است. از الگوریتم‌های متقارن و نامتقارن پشتیبانی می‌کند. امنیت بالایی داشته و در پروژه‌های جدی به کار می‌رود.

97. PyJWT — برای ساخت و بررسی توکن‌های JSON Web Token کاربرد دارد. اغلب در پروژه‌های احراز هویت و API استفاده می‌شود. سبک و امن برای تبادل داده است.

98. Paramiko — برای ارتباط امن از طریق SSH در پایتون ساخته شده است. ارسال فایل، اجرای دستورات از راه دور و مدیریت سرورها را ساده می‌سازد. برای اسکریپت‌های مدیریتی سرور مناسب است.

99. bcrypt — یک الگوریتم هش امن برای رمز عبور است. مقاوم در برابر حملات brute-force می‌باشد. در ساخت سیستم‌های احراز هویت کاربرد فراوان دارد.

100. pyOpenSSL — رابطی برای استفاده از OpenSSL در پایتون است. ایجاد گواهی‌نامه، رمزنگاری TLS/SSL و رمزگذاری داده‌ها را ممکن می‌سازد. برای امنیت شبکه و وب مفید است.

نتیجه‌گیری

کتابخانه‌های پایتون قدرت این زبان را چند برابر می‌کنند. با شناخت این ۱۰۰ کتابخانه، مسیر حرفه‌ای شدن در حوزه‌هایی مانند علم داده، وب، هوش مصنوعی، پردازش تصویر و امنیت برای شما هموارتر خواهد شد. این فهرست می‌تواند مرجع عملیاتی شما در انتخاب ابزار مناسب برای هر پروژه باشد.

سؤالات متداول (FAQ)

1. چگونه می‌توانم کتابخانه‌های پایتون را نصب کنم؟
   با دستور pip install library-name می‌توانید هر کتابخانه‌ای را نصب کنید.

2. آیا همه این کتابخانه‌ها رایگان هستند؟
   بله، تقریباً همه کتابخانه‌های معرفی‌شده متن‌باز و رایگان هستند.

3. آیا یادگیری این کتابخانه‌ها سخت است؟
   برخی آسان و برخی تخصصی‌ترند، اما منابع آموزشی متنوعی در دسترس است. می توانید به دوره استادی پایتون در سایت مدرسه ما، مراجعه نمایید.

4. بهترین منابع یادگیری این کتابخانه‌ها چیست؟
   مستندات رسمی، دوره‌های ویدئویی آنلاین، و انجمن‌های تخصصی بهترین گزینه‌ها هستند.

5. آیا می‌توان چند کتابخانه را در یک پروژه استفاده کرد؟
   بله، پایتون به شما اجازه می‌دهد کتابخانه‌های متعدد را همزمان به‌کار بگیرید.