15 librerías Python más populares para ser el mejor programador este 2021

15 librerías Python más populares para ser el mejor programador este 2021

Última actualización 7 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 10 min.

Andrea Aranda

Dentro del internet, Python se convirtió en uno de los lenguajes de programación con mayor demanda y aceptación en el mercado, no solo a nivel comercial sino también empresarial. El uso de las librerías Python se volvieron más populares gracias a su flexibilidad y eficiencia al crear aplicaciones de escritorio.

Son librerías muy útiles que te ayudarán a convertirte en el mejor programador. Podrás ser capaz de desarrollar aplicaciones web, apps, datos, operaciones y más.

Si tienes conocimientos de programación y quieres conocer cuáles son las mejores librerías Python, entonces este blog es para ti. 😊

¡Comencemos! 

¿Qué son las librerías de programación?

En los espacios informáticos, una librería o biblioteca es el conjunto de implementos funcionales que te ayudan a codificar lenguajes de programación para crear una interfaz independiente.

Las librerías tienen la libertad de ser utilizadas por otros programas independientes y simultáneamente. A su vez, se pueden apoyar mutuamente entre librerías para definir o refinar el comportamiento de la biblioteca original. También se la coloca en disposición de otra tecnología o lenguaje de programación.

Según el vínculo que se quiera establecer, las bibliotecas tienen la capacidad de vincularse a otros programas o librerías según la clasificación que tenga. La gran mayoría de sistemas operativos actuales proporcionan librerías para implementar códigos que se usan en cualquier aplicación moderna.

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Fuente: Unsplash

¿Qué son las librerías Python?

El lenguaje Python presenta una sintaxis y semántica referente a la biblioteca estándar. Existen muchos componentes opcionales que se incluyen en las distribuciones de Python y esto le permite al sistema contar con la portabilidad de los programas.

Las librerías Python son amplias, con gran cantidad de producciones en contenidos. Consta de módulos que permiten el acceso de funcionalidades del sistema como entrada y salida de archivos, soluciones estandarizadas a problemas de programación, etc.

Los módulos en Python se encargan de alentar y reforzar la portabilidad de programas que separan especificaciones de la plataforma y conseguir APIs neutrales.

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Fuente: Unsplash

Dependiendo del sistema operativo que tengas puedes conseguir diferentes funciones. Por ejemplo, para el sistema Windows se incluye la biblioteca estándar completa junto con componentes adicionales.

Un plus para las librerías Python es que cuenta con una colección de miles de componentes como programas individuales, módulos, paquetes, frameworks, aplicaciones y mucho más que encuentras en Python Package Index.

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¿Cómo instalar librerías Python?

Al crear tus propios programas en Python debes hacer uso de librerías y módulos externos que necesitas instalar en tu computadora.

En este paso a paso encontrarás el proceso de instalar librerías Python con el uso del módulo “pip” y el método “.main()”. Es muy sencillo si trabajas con la versión 3.7 de Python, ya que te ayudará a emplear todas sus funcionalidades de manera exitosa.

¿Listo? 🤩

Paso 1: Encontrar archivos Scripts y pip

Antes de comenzar la operación, debes asegurarte que tienes la versión de Python correcta, de lo contrario no encontrarás las carpetas que mencionaremos a continuación.

Dirígete a la carpeta Python y en su interior dale clic a “Scripts”. Encontrarás varios módulos del sistema, pero solo nos interesa abrir el que se llama “pip”.

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Fuente: ProgramaciónPython

Paso 2: Copiar ruta de dirección

Dentro del archivo “pip” encontrarás un código, el cual deberás pegar en el cmd del sistema que tengas. Una vez que este paso está hecho, introduce la orden “pip install” con el nombre de la librería o módulo que quieres instalar.

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Fuente: ProgramaciónPython

Paso 3: Ejecutar la orden

Una vez que se haya colocado la orden de instalar “pip” se procederá a iniciar la instalación. Si has seguido todos los pasos en el orden indicado, no vas a presentar ningún problema.

¡Listo! Ya sabes instalar librerías Python en el computador, con libre acceso para futuros proyectos. 

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Fuente: ProgramaciónPython

Tipos de librerías de programación

Las librerías Python pueden ser utilizadas para muchas áreas de programación. Cada sistema cuenta con diferentes procesos que necesitan de un tipo de biblioteca específica para resolver dicha función.

Te presentamos algunos tipos de librerías de programación para que elijas la que mejor se acomoda a tus necesidades.

Visualización: Para entender mejor los datos y tener una mejor comprensión del problema, las librerías Python de visualización más recomendadas son: Matplotlib, Bokeh y Seaborn.

Cálculo Numérico: La preparación de datos y cálculo de atributos relevantes sirven para enfrentar problemas gracias al análisis de datos. Las más usadas son: NumPy, SciPy, Pandas y Numba.

Machine Learning: La construcción de este modelo consume poco tiempo gracias al aprendizaje automático que te brindan librerías como Scikit-Learn.

✅ Deep Learning: Este tipo de librerías Python tienen un aprendizaje profundo y se reflejan en bibliotecas como TensorFlow, Keras, PyTorch.

✅ Inteligencia Artificial Explicable: Aplica métodos y técnicas tecnológicas que aplican inteligencia artificial para brindar resultados eficientes. La librería más usada es SHAP.

✅ Procesamiento de Lenguaje Natural: Utiliza el cálculo de frecuencias normalizadas y construir modelos con datos de texto. Las más usadas son: Gensim, SpaCy y NLTK.

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Fuente: Unsplash

15 mejores librerías Python

¡Ahora sí! La información que estabas esperando. 🤩 Si manejas el lenguaje de programación, estas librerías Python te serán muy útiles.

¡Lo mejor de todo es que estas librerías son totalmente gratuitas!

1. Matplotlib

Matplotlib es una de las librerías Python más usadas, gracias a su procesamiento y generador de gráficos con amplia calidad. Puedes publicar estos datos de manera física bajo impresión como también digitalmente.

Utiliza trazados 2D y muchos tipos de gráficos que se crean con pocas líneas de código. Algunos ejemplos son: histogramas, diagramas de barras, espectros de potencia, series temporales, diagramas de errores, etc. 

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Fuente: Matplotlib

2. Seaborn

Seaborn es una librería gráfica especializada en la visualización de datos estadísticos. Dentro de sus principales características se encuentra una interfaz de alto nivel, atractiva e interactiva.

Al ser de tipo visualización, este se considera como el aspecto más importante y fundamental en su funcionamiento, ya que se pone en práctica al momento de esclarecer los datos. Es compatible con otras librerías Python como Pandas y Matplotlib. 

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Fuente: Seaborn

3. Boken

Bokeh te ayuda a visualizar los datos desde una perspectiva más interactiva dentro de un navegador web. Puedes crear gráficos elegantes y versátiles, gracias a sus desarrolladores de buen rendimiento. Logras trabajar con datos que llegan en tiempo real.

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Fuente: Boken

4. NumPy

NumPy te permite crear una estructura universal de datos para facilitar su análisis e intercambio de varios algoritmos.

Al igual que varias librerías Python, esta implementa vectores multidimensionales y matrices que almacenan una cantidad de datos grande. A su vez, posee funciones matemáticas de alto nivel y utiliza estructuras de datos.

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Fuente: NumPy

5. SciPy

SciPy te permite crear rutinas numéricas con estructura de datos. Es sencillo de usar y operar, incorpora las siguientes funciones: optimización, integración numérica, álgebra lineal, estadística, transformadas de Fourier, etc. 

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Fuente: SciPy

6. Pandas

Pandas es una de las librerías Python más útil y direccionada a los datos científicos. Sus principales datos se conforman por Series de datos y el DataFrame para dos dimensiones.

Se utiliza más en campos como finanzas, ciencias sociales, estadística e ingeniería. Es sencillo de usar y accesible para manipular datos.

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Fuente: Pandas

7. Numba

Numba es una librería de programación que traduce funciones optimizadas, gracias al estándar industrial LLVM. Sus algoritmos numéricos alcanzan una velocidad muy alta en su ejecución.

Solo necesitas un compilador de C/CC++ para optimizar la velocidad de tu código. La herramienta es inteligente para hacerse cargo de todo el proceso, tan solo aplica uno de los decoradores para automatizar la secuencia.

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Fuente: Numba

8. Scikit-Learn

Scikit-Learn es una de las librerías Python que cuenta con Machine Learning y análisis de datos. Es una herramientas muy fácil de usar gracias a sus múltiples técnicas de aprendizaje automático.

Puedes utilizarlo para resolver problemas de clasificación y de regresión, tales como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, regresión lineal y polinómica, clustering, reducción de dimensionalidad, etc. Su interfaz es simple y consistente, se puede moldear solo con una línea de código.

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Fuente: Scikit-Learn

9. TensorFlow

TensorFlow forma parte de las librerías Python que fue desarrollada por Google. Te permite realizar cálculos numéricos gracias a diagramas de flujo de datos.

El proceso consta de codificar un grafo compuesto por nodos que son operaciones matemáticas, junto con aristas que representan los tensores.

Esta librería de programación se usa para varias aplicaciones de cálculo científico como Deep Learning.

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Fuente: TensorFlow

10. Keras

Keras cuenta con un alto nivel en su interfaz de trabajo, gracias a las redes neuronales. Su principal característica es la facilidad de uso.

Comparte funciones similares a otras librerías Python como TensorFlow y CNTK, pero esta librería en particular puede calcular si una idea va a tener buenos resultados.

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Fuente: Keras

11. PyTorch

PyTorch fue desarrollada por Facebook. Te ayuda a obtener un cálculo numérico eficiente en códigos CPU y GPUs. Es una librería de programación que gracias a las tarjetas gráficas puedes ejecutar tu código mucho más rápido. 

Utiliza cálculos matriciales y derivadas masivas, utiliza el aprendizaje profundo conocido como Deep Learning

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Fuente: PyTorch

12. SHAP

SHAP es una librería Python que trabaja con Inteligencia Artificial Explicable. Forma parte de las técnicas de Machine Learning, ya que realiza cálculos en el campo teórico de juegos, estudiando las variables con más influencia en sus predicciones.

Al igual que varias librerías Python, SHAP te ayuda a entender las decisiones en modelos de redes neuronales, puestas en práctica a nivel individual y global.

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Fuente: SHAP

13. NLTK

NLTK, conocida como Natural Language Toolkit por sus siglas en inglés, es una de las librerías más antiguas. Hasta el día de hoy se utiliza gracias a la eficiencia que posee en las tareas de procesamiento. 

Incorpora la lematización, tokenización, exclusión de palabras irrelevantes y mucho más. Se utiliza como herramienta de estudio y enseñanza.

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Fuente: NLTK

14. Gensim

Gensim se caracteriza por ser una librería de lenguaje natural. Su mayor diferencial es el modelado de temas, ya que puede identificar automáticamente el fondo de un conjunto de documentos.

Puedes importar presentaciones de vectores y construir análisis de similitud al momento de realizar búsquedas.

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Fuente: Gensim

15. SpaCy

SpaCy también es una librería de procesamiento natural, pero esta tiene una característica mucho más diferenciadora. Es la biblioteca más rápida que existe en el mercado.

Te permite enviar, rastrear y diseccionar paquetes de red. Puedes construir herramientas para sondear, escanear y atacar redes. Funciona con tareas de aprendizaje automático. 

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Fuente: SpaCy

¿Te interesa alguna de estas librerías Python? Todas son recomendadas al 100%, ya que son muy fáciles de manejar, te dan millones de beneficios y funcionalidades en su uso y optimizan los procesos que quieras implementar.

Esperamos hayas disfrutado este blog tanto como nosotros. Antes de terminar queremos recomendarte este curso online para que conozcas más sobre el lenguaje de programación y el desarrollo web front end, con las herramientas de HTML y CSS.

Esperemos te parezca interesante 😊

 

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