Лучшие библиотеки Python и Rust

Python поддерживает несколько парадигм, отличных от обычных функциональных и объектно-ориентированных, включая структурированные и другие.

Когда вы хотите что-то построить, вы хотите быть уверены, что у вас есть правильные инструменты. Во многих случаях выбор инструментов будет определять весь ваш опыт. Выберите неправильные инструменты, и вы заплатите цену в будущем. Ваша работа может выполняться медленнее, ваши конкуренты могут опередить вас, а конечный результат может оказаться ниже ожидаемого.

Программирование на Python можно использовать практически для чего угодно: для создания веб-интерфейсов, анализа больших данных, создания игр, склеивания частей пакетов программного обеспечения, написанных на других языках программирования, или в качестве более мощного языка сценариев оболочки.

Что касается удобства использования Python, его простой синтаксис и структура позволяют инженерам практически с любым опытом очень быстро начать программирование на Python на отраслевом уровне. Python поддерживает несколько парадигм, отличных от обычных функциональных и объектно-ориентированных, включая структурированное, императивное и аспектно-ориентированное программирование.

Rust — это язык системного программирования с открытым исходным кодом, уделяющий внимание скорости, безопасности памяти и параллелизму. В отличие от многих языков программирования более высокого уровня, в Rust нет ни сборки мусора, ни виртуальной машины. Вместо этого Rust решает известные проблемы давно зарекомендовавших себя низкоуровневых языков программирования, таких как C или C++.

Лучшие библиотеки Python, на которые стоит обратить внимание

Pandas

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD (Berkeley Software Distribution). Эта популярная библиотека широко используется в области науки о данных. В основном они используются для анализа данных, обработки, очистки и т. д. Панды позволяют выполнять простые операции моделирования и анализа данных без необходимости переключения на другой язык, например R. Это одна из лучших библиотек Python.

NumPy

NumPy — одна из наиболее широко используемых библиотек Python с открытым исходным кодом, ориентированная на научные вычисления. Он имеет встроенные математические функции для быстрых вычислений и поддерживает большие матрицы и многомерные данные. «Числовой Python» определяется термином «NumPy». Его можно использовать в линейной алгебре, в качестве многомерного контейнера для общих данных и, среди прочего, в качестве генератора случайных чисел.

Keras

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на основе Python, которая позволяет нам быстро экспериментировать с глубокими нейронными сетями. Поскольку глубокое обучение становится все более распространенным, Keras становится отличным вариантом, потому что, по словам создателей, это API (интерфейс прикладного программирования), разработанный для людей, а не для машин. Keras имеет более высокий уровень принятия в отрасли и исследовательском сообществе, чем TensorFlow или Theano. Это одна из лучших библиотек Python.

TensorFlow

TensorFlow — это высокопроизводительная библиотека числовых вычислений с открытым исходным кодом. Он также используется в алгоритмах глубокого обучения и алгоритмах машинного обучения. Он был создан исследователями команды Google Brain в организации Google AI и в настоящее время широко используется исследователями в области математики, физики и машинного обучения для сложных математических вычислений.

Scikit Learn

Scikit Learn — это библиотека с открытым исходным кодом для алгоритмов машинного обучения, работающая в среде Python. Его можно использовать как с контролируемыми, так и с неконтролируемыми алгоритмами обучения. Библиотека включает популярные алгоритмы, а также пакеты NumPy, Matplotlib и SciPy. Наиболее известное использование Scikit Learn — это музыкальные предложения на Spotify.

Библиотеки Rust, на которые стоит обратить внимание

Серде

Serde — это многофункциональная и производительная универсальная библиотека сериализации. На самом деле, думая о Java и .NET, не пытайтесь читать/записывать из/в файлы самостоятельно, вместо этого — сначала напишите свои типы данных и убедитесь, что выполняете всю работу. В качестве бонуса вы можете смешивать и подбирать формат данных (YAML, JSON) после того, как все будет сделано. Это одна из лучших библиотек ржавчины.

Rayon

Rayon — это «библиотека параллелизма данных для Rust», или проще говоря, дайте ей данные, и она будет знать, как разбить их на независимые куски и задействовать все ядра вашего процессора. Или, что еще проще, дайте ему список, и он, среди прочего, распараллелит карту по нему. Чрезвычайно полезно для инструментов CLI; не все языки хороши с параллелизмом через командную строку.

Slog

Slog — очень полный набор логов для Rust. Это ядро, за которым следуют многие плагины, такие как термин для вывода терминала, json для вывода JSON и многое другое. Вы должны знать, что существует также журнал, который должен стать частью стандартного Rust и является более простой альтернативой.

Hyper

Hyper — это быстрая реализация HTTP, написанная на Rust и для него (в отличие от тех, что написаны на C и охватывают производительность динамических языков). Вы обнаружите, что Hyper есть почти в каждой высокоуровневой библиотеке, которую вы используете, и если вы используете ее напрямую, это немного похоже на Netty или Finagle.

PyO3

PyO3 — одна из самых популярных библиотек для создания библиотек Rust в Python (или это библиотеки Python в Rust?). Если вы хотите увидеть результат такого сочетания, вот hyperjson — библиотека JSON для Python, поддерживаемая serde Rust.