¿Cuáles son las bases de datos comúnmente utilizadas en Python?

1. Recopilación de datos: (1) Scrapy: ayuda a los usuarios a extraer automáticamente la información requerida por las páginas web y la organiza en una tabla o estructura de datos en formato JSON (2) Selenium: cuando los usuarios han interactuado con sitios web de interés. Después de eso, Seleniumn; generalmente puede resultar útil (3) BeautifulSoup: una biblioteca de Python para recopilar contenido de sitios web, que es más adecuada para problemas de escala relativamente pequeña o tareas únicas.

2. Limpieza y conversión de datos: (4) Pandas: debe aprender, los usuarios pueden usar Pandas para operar datos en el marco de datos de Pandas, y sus funciones masivas integradas pueden ayudar a los usuarios a convertir datos (5; ) Numpy: un aprendizaje imprescindible, Numpy expande la lista de objetos de Python en una secuencia multidimensional completa con una gran cantidad de funciones matemáticas integradas (6) Spacy: ayuda a los usuarios a convertir texto libre en datos estructurados, admitiendo versiones en múltiples idiomas.

3. Visualización de datos: (7) Matplotlib: la biblioteca de visualización de datos de Python más completa; (8) Plotly: puede generar las imágenes más coloridas escribiendo la menor cantidad de código.

4. Modularización de datos: (9) Scikit Learn: analista senior, comenzando el viaje del aprendizaje automático, hay seis módulos principales: preprocesamiento de datos, reducción de dimensionalidad, regresión de datos, clasificación de datos, clase y análisis de agregación de datos. , selección de modelo; (10) Tensorflow: el código fuente de la biblioteca de aprendizaje automático lanzada por Google es un panel generado automáticamente en función de las páginas web. Visualiza el flujo de aprendizaje de datos y los resultados. (11) PyTorch: una biblioteca de código abierto publicada por Facebook, utilizada como biblioteca pública para el marco de aprendizaje automático de Python.

5. Reconocimiento de audio e imágenes: (12) OpenCV: es la biblioteca de reconocimiento de imágenes y videos más utilizada, lo que permite a Python reemplazar completamente a Matlab en el campo del reconocimiento de imágenes y videos. admite Python, pero también admite JAVA y Matlab (13) Librosa: es una biblioteca Python de procesamiento de audio y sonido muy poderosa que puede extraer varias partes de clips de audio, como ritmos y tiempos.

6. Web: (14) Django: Desarrolla el backend de los servicios de red. El concepto de diseño es crear un marco de alto nivel para un sitio web con solo unas pocas líneas de código. Es un marco de desarrollo web ligero de Python.