Top 5 Thư Viện Python Hữu ích Cho Lập Trình Viên - T3H

Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu tới các LTV top các thư viện Python hữu ích nhất cho việc lập trình của họ. Nếu bạn là một nhà phát triển thích làm việc một cách thông minh mà không cần tốn quá nhiều thời gian, bạn nên đọc bài viết này!

Thư viện Python là gì?

Đầu tiên, bạn phải hiểu rằng các thư viện Python không có nhiều khác biệt so với các thư viện thông thường. Điểm chung của cả hai loại thư viện này đều là cung cấp các nguồn thông tin cho người sử dụng. Tuy nhiên, với thư viện Python, thay vì tiếp cận với thông tin ở dạng sách, báo, tạp chí, bạn sẽ có cơ hội truy xuất các module mà bạn cần sử dụng hoặc áp dụng trong quá trình lập trình. Tất cả các lập trình viên chuyên nghiệp đều tận dụng các module có sẵn trong quá trình lập trình. 

Khi bắt đầu nghiên cứu thư viện Python, bạn sẽ được cung cấp các thư viện gốc và các thư viện của bên thứ ba. Có rất nhiều thư viện có sẵn. Do đó,  lập trình viên có thể bị choáng ngợp và khó đưa ra lựa chọn cho việc sử dụng thư viện phù hợp. Đó là lý do bạn nên tiếp tục đọc bài viết này để lựa chọn một thư viện phù hợp cho bản thân.

>>> Tham khảo khóa học lập trình Python

Top 5 thư viện Python hữu ích

Ngành công nghệ thông tin đang thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của AI, các máy móc thông minh có khả năng thể hiện các hành vi giống con người, AI được cung cấp bởi một loạt các thư viện Python được thiết kế đặc biệt cho việc thúc đẩy ngành khoa học máy tính.

Nếu bạn muốn tạo ra một cỗ máy biết suy nghĩ, học tập và có khả năng giải quyết vấn đề, bạn nên ghi nhớ các thư viện Python dưới đây để tạo nên những phát triển đột phá.

Tensorflow

Thư viện TensorFlow

- Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở có khả năng tương thích và mở rộng tốt

- Tính toán trong Module này tích hợp việc sử dụng dòng dữ liệu đồ thị (data flow graphs)

- TensorFlow cung cấp một quan điểm mới lạ về việc khái niệm hóa các hành động toán học

- Tích hợp sẵn nhiều thư viện machine learning

- Với thư viện Python này, bạn có thể tạo ra các mạng nơ- ron và đào tạo chúng. Mạng nơron là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo vì chúng được tạo ra để học theo ví dụ.

>>> Xem thêm: Tìm hiểu về các hàm trong Python

PyTorch

Thư viện PyTorch

- Pytorch cũng là một thư viện mã nguồn mở

- Nó là một framework dựa trên Lua, được thiết kế  để xây dựng mô hình và nhân rộng sản xuất

- Module này cung cấp một loạt các thuật toán máy học cho các lập trình viên Python

- Pytorch cho phép người sử dụng thực hiện các tính toán censor phức tạp

- Thêm vào đó, thư viện này là đối thủ lớn nhất của TensorFlow

Theano

Thư viện Theano

 

- Theano là một thư viện Python để thực hiện các phép toán đối với các mảng đa chiều

- Framework này sử dụng GPU thay vì CPU, dẫn đến mức năng suất cao hơn

- Với Theano, các nhà phát triển có thể tạo ra các mô hình học sâu hoặc thư viện wrapper

- Một điểm mạnh của Theano là khả năng quản lý các kiểu tính toán cần thiết của Framework với các thuật toán mạng nơ ron lớn.

Keras

Thư viện Keras

- Keras là một thư viện Python hỗ trợ phát triển các mô hình sâu

- Keras tương thích với các thư viện Python khác (như TensorFlow hoặc Theano)

- Mục đích chính của Framework này tạo mẫu nhanh chóng các mạng nơ-ron

- Nhà phát triển cũng có thể thử nghiệm các mạng nơ -ron sâu mà đào tạo chúng

Scikit-learn

Thư viện Scikit-learn

- Scikit -learn hay Sklearn là một thư viện dựa trên Python để xây dựng các mẫu machine learning

- Keras cung cấp nhiều thuật toán học để hồi quy, phân cụm và phân loại

- Sklearn tương thích với NumPy và Scipy. Có nghĩa là lập trình viên có thể tương tác với các thư viện khác nhau cho Python một cách dễ dàng.

Kết luận: Có rất nhiều thư viện Python để lựa chọn, mỗi  thư viện đầu cung cấp các Module cho các nhiệm vụ riêng biệt. Trên đây là top các thư viện Python hữu ích cho các LTV, bạn có thể chọn một thư viện phù hợp nhất để bắt đầu lập trình.