Les bibliothèques Python à connaître 

Sélectionner la bibliothèque Python idoine constitue un réel obstacle, même pour les développeurs accomplis. La difficulté réside dans l’évaluation des multiples facettes de chaque outil, depuis les fonctionnalités proposées jusqu’à la facilité d’intégration, en n’omettant pas les considérations de performance et de maintenabilité.

Cet article va faire la lumière sur les bibliothèques Python incontournables pour 2024. Nous passerons en revue les meilleures d’entre elles, en explorant leurs fonctionnalités clés et leurs nouveautés. Qu’il s’agisse de bibliothèques orientées data science, web, automatisation ou autre, vous découvrirez les atouts majeurs qui en font des incontournables cette année.

Plongeons sans plus tarder dans le vif du sujet et découvrons ensemble ces outils qui, une fois maîtrisés, révolutionneront votre approche du développement avec Python.

Qu’est-ce qu’une bibliothèque Python ?

Une bibliothèque Python, communément appelée « library » en anglais, est un ensemble de modules préconstruits contenant des fonctions, des classes et des méthodes prêtes à l’emploi. Ces bibliothèques visent à simplifier et accélérer le processus de développement en fournissant des blocs de construction réutilisables pour résoudre des problèmes courants ou exécuter des tâches spécifiques.

En d’autres termes, plutôt que de repartir de zéro pour chaque projet, les développeurs peuvent exploiter ces bibliothèques existantes comme des boîtes à outils. Cela leur permet de gagner un temps précieux, d’éviter la duplication de code et de bénéficier de solutions éprouvées par une vaste communauté.

Par ailleurs, les bibliothèques Python, à ne pas confondre avec les frameworks, couvrent un large éventail de domaines, des opérations mathématiques avancées au traitement de données, en passant par la création d’interfaces graphiques, le développement web, la science des données, etc. Elles fournissent des abstractions de haut niveau qui masquent les détails d’implémentation complexes, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur la logique métier de leurs applications.

Bibliothèques Python pour le traitement des données

NumPy

NumPy (Numerical Python) est la bibliothèque de référence pour le calcul scientifique en Python. Elle fournit un objet array N-dimensionnel puissant, ainsi qu’une vaste collection de fonctions mathématiques haute performance qui autorise les opérations sur ces arrays. 

NumPy excelle dans le traitement des grandes matrices et des tableaux volumineux, offrant des capacités de calcul vectorisés hautement optimisées.

À noter enfin que cette bibliothèque polyvalente constitue la pierre angulaire de nombreux autres packages Python dédiés à la science des données et au calcul scientifique.

Pandas

Pandas est l’outil par excellence pour l’analyse et la manipulation de données structurées dans Python. Cette bibliothèque puissante fournit des structures de données robustes, les Series pour les données unidimensionnelles et les DataFrames pour les données tabulaires. Ce qui offre ainsi une syntaxe intuitive et expressive pour le nettoyage, la transformation et l’analyse de jeux de données :

• Importer/exporter facilement depuis divers formats (CSV, Excel, SQL, JSON, etc.).
• Gérer élégamment les valeurs manquantes. 
• Fusionner et joindre des DataFrames de multiples façons.
• Appliquer des transformations complexes grâce à des opérations vectorisées.
• Regrouper et agréger des données selon divers critères.
• Et bien plus encore, le tout avec une syntaxe expressive et concise.

Pandas s’intègre parfaitement avec NumPy et d’autres bibliothèques Python, permettant ainsi de créer des pipelines de traitement de données complets et efficaces. 

Matplotlib

Matplotlib constitue la bibliothèque de référence pour la visualisation de données en Python. 

Elle offre une vaste gamme de capacités de tracé 2D et 3D qui permettent de créer des graphiques statiques, animés et interactifs de toutes sortes : diagrammes à barres, courbes, nuages de points, histogrammes, graphiques circulaires, etc.

Avec Matplotlib, les développeurs Python peuvent non seulement visualiser efficacement leurs données, mais également personnaliser finement l’apparence des graphiques, ajouter des étiquettes, des légendes et des annotations, et même intégrer ces visualisations dans des applications GUI ou web. 

Bibliothèques pour l’IA et l’apprentissage machine

L’IA et l’apprentissage machine (ML) sont au cœur de nombreuses avancées technologiques majeures. 

Python, grâce à ses bibliothèques performantes, s’est imposé comme un acteur incontournable dans ce domaine. 

TensorFlow

Développée par Google, TensorFlow est une bibliothèque open source de pointe dédiée à l’apprentissage machine et au calcul numérique. Son atout majeur réside dans sa flexibilité à déployer des modèles sur une grande variété de plateformes, des systèmes embarqués aux clusters de GPU en passant par le cloud.

TensorFlow offre un éventail complet d’outils puissants :

• Des APIs haut niveau (Keras, Estimators) pour construire et entraîner des modèles rapidement.
• Un accès bas niveau pour un contrôle fin et l’optimisation des performances.
• La prise en charge des réseaux neuronaux, de l’apprentissage supervisé/non supervisé.
• La possibilité de gérer du calcul symbolique.
• Le déploiement cross-platform depuis le cloud jusqu’aux appareils mobiles.

Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque machine learning simple mais extrêmement puissante en Python. Elle se concentre sur l’apprentissage supervisé et non supervisé, proposant une vaste collection d’algorithmes de pointe prêts à l’emploi pour la classification, la régression, le clustering, la réduction de dimensionnalité, etc.

L’un des points forts de Scikit-learn réside dans sa simplicité d’utilisation ; grâce à une API cohérente et bien pensée, les développeurs peuvent rapidement prototyper, évaluer et comparer différents modèles ML sur leurs données. 

La bibliothèque intègre également des fonctionnalités pratiques comme la gestion des données manquantes, le rééchantillonnage et le prétraitement.

Au-delà des algorithmes de base, Scikit-learn offre des modules spécialisés pour le traitement du texte, l’extraction de caractéristiques, la sélection de modèles…

Modulable et extensible, elle s’intègre harmonieusement avec les autres bibliothèques Python comme NumPy, Pandas et Matplotlib.

PyTorch

Développée par l’équipe de recherche sur l’IA de Meta, PyTorch est une bibliothèque Python largement adoptée pour l’apprentissage profond et la recherche en IA. Son principal atout réside dans son approche « définir par exécution » simple et flexible, qui facilite le débogage et rend les calculs différentiables plus intuitifs.

La bibliothèque prend également en charge l’accélération matérielle pour l’entraînement de modèles sur GPU (performances accrues sur des jeux de données massifs). 

De plus, PyTorch intègre des outils de distribution de données et de calcul parallèle pour former facilement des modèles sur plusieurs machines.

Bibliothèques pour le scripting système

Os

La bibliothèque os (operating system) fournit une façon portable d’utiliser les fonctionnalités dépendantes du système d’exploitation. Elle permet aux développeurs de : 

• Naviguer dans l’arborescence des dossiers (os.listdir, os.mkdir, os.rmdir).
• Manipuler des fichiers (os.path.exists, os.remove, os.rename).
• Gérer les processus (os.fork, os.kill, os.getpid).
• Exécuter des commandes système (os.system, os.popen).
• Accéder aux variables d’environnement (os.environ, os.getenv).

Sa portabilité multi-plateformes en fait un choix judicieux pour les scripts devant fonctionner sur différents systèmes d’exploitation.

Shutil

Complément idéal de la bibliothèque os, shutil fournit une couche d’abstraction supplémentaire pour effectuer des opérations de haut niveau sur les fichiers et les dossiers. 

Cette bibliothèque vise à simplifier les tâches courantes liées à la copie, au déplacement et à la suppression de fichiers et de dossiers.

Voici quelques fonctions clés de shutil :

• Copier des fichiers/dossiers (shutil.copy, shutil.copytree).
• Déplacer des fichiers/dossiers (shutil.move).
• Supprimer des fichiers/dossiers (shutil.rmtree).
• Opérations sur les permissions (shutil.chown, shutil.chmod).
• Opérations avancées (shutil.make_archive, shutil.unpack_archive).

Récap’ des principales bibliothèques Python : 

Bibliothèque	Cas d’usage
NumPy	– Calcul scientifique et algèbre linéaire  – Traitement de grandes matrices et tableaux numériques  – Résolution d’équations différentielles – Traitement du signal
Pandas	– Manipulation et analyse de données structurées (CSV, Excel, bases de données, etc.)  – Nettoyage et transformation de données  – Calculs et opérations sur des données tabulaires  – Visualisation exploratoire de données
Matplotlib	– Visualisation 2D et 3D de données  – Tracés de courbes, histogrammes, nuages de points  – Création de graphiques statiques, animés et interactifs  – Intégration dans des applications GUI ou web
TensorFlow	– Développement de modèles d’apprentissage machine et d’apprentissage profond  – Applications de vision par ordinateur, traitement du langage naturel, recommandation  – Déploiement sur diverses plateformes (cloud, embarqué, GPU) – Calcul numérique et symbolique
Scikit-learn	– Algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé  – Classification, régression, clustering, réduction de dimensionnalité  – Prétraitement et extraction de caractéristiques  – Prototypage et comparaison de modèles ML
PyTorch	– Développement de réseaux de neurones et d’architectures d’apprentissage profond  – Recherche en IA et expérimentation  – Entraînement de modèles sur GPU  – Calcul parallèle et distribution de données
Os	– Interaction avec le système d’exploitation  – Gestion des fichiers et des dossiers  – Exécution de commandes système  – Contrôle des processus et des variables d’environnement
Shutil	– Opérations de haut niveau sur les fichiers et dossiers  – Copie, déplacement et suppression de fichiers/dossiers  – Création d’archives et décompression  – Gestion des permissions

Comment installer une bibliothèque Python ?

Il existe plusieurs méthodes pour installer des bibliothèques Python :

1. Gestionnaire de paquets pip 

Pip (Python Package Installer) est l’outil par défaut pour installer des bibliothèques Python. Il est généralement inclus dans les distributions Python modernes. Pour installer une bibliothèque avec pip, ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante :

pip install nomDeLaBibliotheque

Remplacez « nomDeLaBibliotheque » par le nom du package que vous souhaitez installer. Pip se chargera de le télécharger depuis PyPI (Python Package Index) et de l’installer dans votre environnement Python.

2. Fichier requirements.txt 

Pour installer plusieurs bibliothèques en une seule fois, ou pour partager les dépendances de votre projet avec d’autres développeurs, vous pouvez créer un fichier requirements.txt contenant la liste des bibliothèques et leurs versions spécifiques. Ensuite, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

pip install -r requirements.txt

Pip installera alors toutes les bibliothèques répertoriées dans le fichier.

3. Installation depuis les sources 

Dans certains cas, vous pourriez avoir besoin d’installer une bibliothèque directement depuis ses sources (généralement un dépôt Git). Après avoir cloné le dépôt, accédez au répertoire du projet et exécutez :

python setup.py install

Cette méthode est moins courante mais peut être utile pour installer des versions de développement ou des bibliothèques non publiées sur PyPI.

Conclusion

Ainsi, Python se démarque par la richesse de son écosystème de bibliothèques. Cette diversité de bibliothèques, constamment enrichie par une communauté active, fait de Python un choix judicieux pour relever une multitude de défis techniques. Au-delà de ces fonctionnalités remarquables, l’adoption généralisée de Python dans de nombreux domaines en fait un investissement durable pour les développeurs soucieux de rester à la pointe de leur art. Nul doute que cet écosystème continuera de s’épanouir, en ouvrant de nouvelles perspectives passionnantes pour l’avenir !