5 librerías Python más usadas por los desarrolladores web

Python es un lenguaje de programación excepcionalmente popular que está siendo utilizado por una gran mayoría de organizaciones como su principal lenguaje de programación. Del mismo modo, muchos desarrolladores, tanto nuevos como veteranos, pueden dar fe de la eficacia y eficiencia de Python. La razón por la que muchos programadores lo prefieren es:

• La primera, la sintaxis súper fácil de Python, que conduce a una curva de aprendizaje mucho más baja.
• La segunda, la versatilidad del lenguaje de programación en sí, lo que permite a los desarrolladores crear una amplia gama de aplicaciones. 
• La tercera razón, y probablemente la más importante, es la exhaustiva colección de bibliotecas de Python. 

El índice de paquetes de Python indica que el número de paquetes disponibles actualmente es de más de 270 mil, lo que sitúa a Python en la cuarta posición entre los lenguajes de programación con más paquetes disponibles, justo detrás de Node.js, Java y PHP. Entonces, ¿cómo te afecta esto como desarrollador de Python? Bueno, esto significa que hay una buena posibilidad de que cualquier cosa que estés tratando de construir, ya hay un paquete que puede hacer el desarrollo más fácil para ti. 

En este artículo, te comentaremos sobre las 5 librerías de Python más usadas y que todo desarrollador debería conocer.

TensorFlow

TensorFlow es una librería para cálculos numéricos de alto rendimiento con unos 35.000 comentarios y una vibrante comunidad de unos 1.500 colaboradores. Es una librería desarrollada por el equipo de Google Brain con el propósito de utilizarlo en varios campos científicos y es básicamente un framework para definir y ejecutar cálculos que implican tensores, que son objetos computacionales parcialmente definidos que finalmente producen un valor.

Características: 

- Mejores visualizaciones de gráficos computacionales.
- Reduce el error entre un 50% y un 60% en el aprendizaje neuronal de máquinas.
- Computación paralela para ejecutar modelos complejos.
- Gestión de bibliotecas sin fisuras respaldada por Google.
- Actualizaciones más rápidas y nuevas versiones frecuentes para ofrecerle las últimas características.

TensorFlow es especialmente útil para las siguientes aplicaciones:

- Reconocimiento de voz e imágenes.
- Aplicaciones basadas en texto. 
- Análisis de series temporales.
- Detección de vídeo.

Numpy

Creada sobre una biblioteca más antigua, Numeric, Numpy se utiliza para manejar datos multidimensionales y funciones matemáticas intrincadas. Numpy es una biblioteca computacional rápida que puede manejar tareas y funciones que van desde el álgebra básica hasta incluso transformaciones de Fourier, simulaciones aleatorias y manipulaciones de formas. Esta biblioteca está escrita en lenguaje C, lo que le da una ventaja sobre las secuencias estándar incorporadas en Python.

Características:
- Proporciona funciones rápidas y precompiladas para rutinas numéricas.
- Computación orientada a matrices para una mayor eficiencia.
- Soporta un enfoque orientado a objetos.
- Cálculos compactos y más rápidos gracias a la vectorización.

Aplicaciones:
- Muy utilizado en el análisis de datos.
- Crea potentes arrays de N-dimensiones.
- Forma la base de otras bibliotecas, como SciPy y scikit-learn.
- Sustituye a MATLAB cuando se utiliza con SciPy y matplotlib.

Pandas

La librería está escrita en el framework web de Python y utiliza marcos de datos y series para definir datos tridimensionales y bidimensionales respectivamente. También proporciona opciones para indexar grandes datos para una búsqueda más rápida en conjuntos de datos más grandes. Esta librería es conocida por las capacidades de remodelación de datos, pivoteo en ejes definidos por el usuario, manejo de datos faltantes, fusión y unión de conjuntos de datos, y las opciones de filtrado de datos. Su velocidad supera a la de Numpy cuando los registros son superiores a 50k. Es la mejor librería cuando se trata de limpieza de datos porque proporciona interactividad como Excel y velocidad como Numpy. También es una de las pocas librerías ML que puede tratar con DateTime sin ayuda de ninguna librería externa y además con un código mínimo con calidad de código python. 

Características:
- Sintaxis elocuente y ricas funcionalidades que le dan libertad para tratar los datos que faltan
- Le permite crear su propia función y ejecutarla en una serie de datos
- Abstracción de alto nivel
- Contiene estructuras de datos de alto nivel y herramientas de manipulación

Aplicaciones: 
- Manipulación y limpieza de datos en general
- Trabajos de extracción, transformación y carga para la transformación y el almacenamiento de datos, ya que cuenta con un excelente soporte para cargar archivos CSV
- Se utiliza en diversos ámbitos académicos y comerciales, como la estadística, las finanzas y la neurociencia. 
- Funcionalidades específicas de las series temporales, como la generación de rangos de fechas, ventana móvil, la regresión lineal y el desplazamiento de fechas.

PyTorch

PyTorch es otra librería de Python que puede permitirte trabajar con proyectos que involucren Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Redes Neurales. Basada originalmente en la librería de alto rendimiento Torch, PyTorch ofrece a los desarrolladores velocidad, flexibilidad y soporte integrado para la aceleración en la GPU, ofreciéndo un gran paso adelante en comparación con NumPy.

Hoy en día, PyTorch se utiliza con mayor frecuencia para investigar, desarrollar y desplegar aplicaciones que aprovechan tecnologías avanzadas como la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. Si es necesario, PyTorch también puede emparejarse bien con otras potentes librerías como NumPy, SciPy y Cython.

Aplicaciones:
- PyTorch es famoso por proporcionar dos de las características de más alto nivel
- Cálculos tensoriales con fuerte soporte de aceleración en la GPU
- Construcción de redes neuronales profundas en un sistema auto-graduado basado en cintas.

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca utilizada en Python para la representación gráfica en el entendimiento de datos antes de pasar al procesamiento de datos y el entrenamiento para fines de aprendizaje automático. Utiliza conjuntos de herramientas GUI de Python para producir gráficos y diagramas utilizando APIs orientadas a objetos. Esta biblioteca es gratuita y de código abierto y tiene muchas interfaces de extensión que extienden la API de matplotlib a otras bibliotecas.

Características:
- Puede utilizarse como sustituto de MATLAB, con la ventaja de ser gratuito y de código abierto 
- Soporta docenas de backends y tipos de salida, lo que significa que puedes utilizarlo independientemente del sistema operativo que estés usando o del formato de salida que desees utilizar
- Bajo consumo de memoria y mejor comportamiento en tiempo de ejecución

Aplicaciones:
- Análisis de correlación de variables
- Visualización de los intervalos de confianza del 95% de los modelos
- Detección de valores atípicos mediante un gráfico de dispersión, etc.
- Visualización de la distribución de los datos para obtener información instantánea

El ecosistema de librerías de Python es bastante amplio y no deberías limitarte a estas cinco opciones. Pero, al mismo tiempo, precisamente por existir tantas opciones muchas veces no se sabe por dónde comenzar. ¡Esperamos que estas cinco librerías populares te sean útiles! 

¿Qué otras librerías de Python conoces? ¡Déjanos saber en los comentarios!