Python es uno de los lenguajes de programación que ha adquirido aún mas popularidad de la que ya ha tenido a lo largo de todos los años que lleva con nosotros. Esto se debe ha su flexibilidad de uso, y mas ahora con el auge la Inteligencia Artificial, donde Python es el lenguaje que mas se usa para su desarrollo.

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Request

La más famosa biblioteca ‘http’ escrito por Kenneth Reitz. Es una necesidad para todos los desarrolladores de Python.

Puedes encontrar la documentacion oficial de su creador en el siguiente link:

https://media.readthedocs.org/pdf/requests-docs-es/latest/requests-docs-es.pdf
O tambien aquí:
http://docs.python-requests.org/es/latest/
Además el link a Github:
https://github.com/requests/requests

Pillow

Python Imaging Library (PIL) es una librería gratuita que permite la edición de imágenes directamente desde Python. Soporta una variedad de formatos, incluídos los más utilizados como GIF, JPEG y PNG. Una gran parte del código está escrito en C, por cuestiones de rendimiento.

Debido a que la librería soporta únicamente hasta la versión 2.7 de Python y, al parecer, no pretende avanzar con el desarrollo, Alex Clark y en colaboración con otros programadores ha desarrollado Pillow, una bifuración más “amigable”, según el autor, de PIL que pretende mantener una librería estable y que se adapte a las nuevas teconologías (Python 3.x). Por esta razón, recomiendo siempre preferir Pillow en lugar de PIL.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://pillow.readthedocs.io/en/latest/

NumPy

Agrega mayor soporte para vectores y matrices, constituyendo una biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel para operar con esos vectores o matrices. El ancestro de NumPy, Numeric, fue creado originalmente por Jim Hugunin con algunas contribuciones de otros desarrolladores. En 2005, Travis Oliphant creó NumPy incorporando características de Numarray en NumPy con algunas modificaciones. Cabe resaltar que NumPy es open source.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

http://www.numpy.org/

SciPy

SciPy es una biblioteca open source de herramientas y algoritmos matemáticos para Python que nació a partir de la colección original de Travis Oliphant que consistía de módulos de extensión para Python, lanzada en 1999 bajo el nombre de Multipack (llamada por los paquetes netlib que reunían a ODEPACK, QUADPACK, y MINPACK).

SciPy contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales y de imagen, resolución de ODEs y otras tareas para la ciencia e ingeniería. Está dirigida al mismo tipo de usuarios que los de aplicaciones como MATLAB, GNU Octave, y Scilab.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://www.scipy.org/

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca para la generación de gráficos a partir de datos contenidos en listas o arrays en el lenguaje de programación Python y su extensión matemática NumPy. Proporciona una API, pylab, diseñada para recordar a la de MATLAB.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://matplotlib.org/

Pygame

Pygame es un conjunto de módulos del lenguaje Python que permiten la creación de videojuegos en dos dimensiones de una manera sencilla. Está orientado al manejo de sprites.
Gracias al lenguaje, se puede prototipar y desarrollar rápidamente. Esto se puede comprobar en las competiciones que se disputan online, donde es cada vez más usado. Los resultados pueden llegar a ser profesionales.
También puede utilizarse para crear otros programas multimedia o interfaces gráficas de usuario. Pygame está basado en la librería SDL 1.2, una alternativa más actual de SDL en Python podría ser Py-SDL2, que implementa varias mejoras respecto a Pygame.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://www.pygame.org/news

PyQt

Es un binding de la biblioteca gráfica Qt para el lenguaje de programación Python, nos permite crear interfaces gráficas multiplataforma.

Puedes encontrar documentación en el siguiente link:

https://recursospython.com/tag/pyqt/

Kivy

Kivy es una librería para Python de Código Abierto para el desarrollo rápido de aplicaciones que hace uso de las inovadoras interfaces de usuario, tales como las aplicaciones de tacto-múltiple.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://kivy.org/#home
Además el link a Github:

https://github.com/kivy

BioPython

El Proyecto Biopython es una colección de código abierto de herramientas Python no comerciales para biología computacional y bioinformática , creado por una asociación internacional de desarrolladores. Contiene clases para representar secuencias biológicas y anotaciones de secuencia , y es capaz de leer y escribir en una variedad de formatos de archivo.
También permite un medio programático para acceder a bases de datos en línea de información biológica , como las de NCBI . Los módulos separados amplían las capacidades de Biopython para alinear secuencias , estructura de proteínas , genética de poblaciones , filogenia , motivos de secuencia y aprendizaje automático .
Biopython es uno de una serie de proyectos Bio diseñados para reducir la duplicación de código en biología computacional .

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

http://biopython.org/

NLTK

El kit de herramientas de lenguaje natural, o más comúnmente NLTK, es un conjunto de bibliotecas y programas para el procesamiento del lenguaje natural (PLN) simbólico y estadísticos para el lenguaje de programación Python. NLTK incluye demostraciones gráficas y datos de muestra. Se acompaña de un libro que explica los conceptos subyacentes a las tareas de procesamiento del lenguaje compatibles el toolkit,además de programas de ejemplo.
NLTK está destinado a apoyar la investigación y la enseñanza en PLN o áreas muy relacionadas, que incluyen la lingüística empírica, las ciencias cognitivas, la inteligencia artificial, la recuperación de información, y el aprendizaje de la máquina.
NLTK se ha utilizado con éxito como herramienta de enseñanza, como una herramienta de estudio individual, y como plataforma para los sistemas de investigación de prototipos y construcción.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://www.nltk.org/

# Pyglet

Pyglet es la alternativa a Pygame+PyOpenGL permitiendo aceleración gráfica y trabajar en 2d/3d, todo ello en una sola librería, y sin tener que recurrir a la engorrosa dificultad de PyOpenGL. Eso sí, sacrificando algunas utilidades avanzadas de pyopengl, y siendo un poco más dificil de usar que Pygame. Pyglet es una librería con un desarollo actual más rápido que pygame, que cada día gana más adeptos. En realidad Pyglet utiliza OpenGL en gran parte de sus funciones, pero facilitando su uso.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://bitbucket.org/pyglet/pyglet/wiki/Home

Nose

Nose es un marco de pruebas para python. Es utilizado por millones de desarrolladores de Python. Es una necesidad si usted hace desarrollo basado en pruebas.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

http://nose.readthedocs.io/en/latest/

Sympy

SymPy es una biblioteca escrita en Python cuyo objetivo es reunir todas las características de un sistema de álgebra computacional (CAS), ser fácilmente extensible y mantener el código todo lo simple que sea posible. SymPy no requiere ninguna biblioteca externa, salvo para soporte gráfico.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

http://www.sympy.org/en/index.html

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje de máquina de software libre para el lenguaje de programación Python. Presenta varios algoritmos de clasificación , regresión y agrupación , incluyendo máquinas de vectores de soporte , bosques aleatorios , aumento de gradiente , k- medias y DBSCAN , y está diseñado para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas de Python, NumPy y SciPy .

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

http://scikit-learn.org/stable/
Además el link a Github:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

Pandas

Pandas es una biblioteca de software escrita para el lenguaje de programación Python para manipulación y análisis de datos. En particular, ofrece estructuras de datos y operaciones para manipular tablas numéricas y series temporales. Es software libre lanzado bajo la licencia BSD de tres cláusulas. El nombre se deriva del término ” datos de panel “, un término econométrico para conjuntos de datos que incluyen series de tiempo y datos transversales.

Puedes encontrar la documentacion oficial en el siguiente link:

https://pandas.pydata.org/

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