icantech
Lập trình Python
1259
08/11/2023

Thư viện trong Python là gì? Tổng hợp 10+ các thư viện trong Python mới nhất 2023

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau, đặc biệt là trong khoa học dữ liệu và học máy. Python cung cấp một ngôn ngữ cấp cao, hướng đối tượng, dễ mã hóa với bộ sưu tập thư viện phong phú cho nhiều trường hợp sử dụng. Một trong những lý do khiến Python rất có giá trị đối với khoa học dữ liệu là thư viện khổng lồ các thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, học máy và thư viện học sâu. Trong bài viết này, hãy cùng ICANTECH tìm hiểu về các thư viện trong Python nhé!

1. Tổng quan về thư viện trong Python

Thông thường, thư viện là một bộ sưu tập sách hoặc là một căn phòng hoặc nơi lưu trữ nhiều sách để sử dụng sau này. Tương tự, trong thế giới lập trình, thư viện là một tập hợp các đoạn code được biên dịch trước có thể được sử dụng sau này trong chương trình cho một số hoạt động cụ thể được xác định rõ ràng. Ngoài các code được biên dịch trước, thư viện có thể chứa tài liệu, dữ liệu cấu hình, mẫu thông báo, lớp và giá trị…

Thư viện Python là tập hợp các mô-đun có liên quan. Nó chứa các gói có thể được sử dụng nhiều lần trong các chương trình khác nhau, làm cho việc lập trình Python trở nên đơn giản và thuận tiện hơn cho người lập trình. Vì chúng ta không cần phải viết đi viết lại cùng một đoạn code cho các chương trình khác nhau. Thư viện Python đóng một vai trò rất quan trọng trong các lĩnh vực Học máy, Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, v.v.

2. Cách hoạt động của thư viện trong Python

Thư viện Python chỉ đơn giản là một tập hợp các mã hoặc mô-đun mà chúng ta có thể sử dụng trong một chương trình cho các hoạt động cụ thể. Thông thường, bạn sử dụng các thư viện để không cần phải viết lại mã trong chương trình đã có sẵn. 

Trên thực tế, trong môi trường MS Windows, các tệp thư viện thường có phần mở rộng DLL (Thư viện tải động). Điều này có nghĩa là khi bạn liên kết một thư viện với chương trình của mình và chạy chương trình đó, trình liên kết sẽ tự động tìm kiếm thư viện bằng cách trích xuất các chức năng và diễn giải chương trình tương ứng. Đó là cách hoạt động của thư viện trong Python. 

3. Các thư viện trong Python phổ biến 

Tài liệu chuẩn Python chứa chính xác cú pháp, ngữ nghĩa và mã thông báo của Python. Nó chứa các mô-đun tích hợp cung cấp quyền truy cập vào chức năng hệ thống cơ bản như I/O và một số mô-đun cốt lõi khác. Hầu hết các thư viện Python đều được viết bằng ngôn ngữ lập trình C. 

Thư viện chuẩn Python bao gồm hơn 200 mô-đun cốt lõi - đây là lí do mà Python trở thành một ngôn ngữ lập trình cấp cao. Thư viện chuẩn Python đóng một vai trò rất quan trọng bởi nếu không có thư viện, các lập trình viên không thể truy cập các chức năng của Python. 

Dưới đây là một số các thư viện cơ bản trong Python được sử dụng nhiều nhất:

  • TensorFlow: Được phát triển bởi Google và Brain Team, thư viện này cung cấp mã nguồn mở được sử dụng cho các phép tính cấp cao. Ngoài ra, TensorFlow cũng được sử dụng trong các thuật toán học máy và học sâu bởi nó chứa số lượng lớn các hoạt động tensor. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng thư viện Python này để giải quyết các phép tính phức tạp trong Toán học và Vật lý.
tensorflow
  • Matplotlib: Đây là thư viện thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu chuyên sâu. Ngoài ra, Matplotlib cũng là một thư viện mã nguồn mở và thường được sử dụng để vẽ các biểu đồ có độ nét cao như biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ phân tán, đồ thị…
  • Pandas: Pandas là một thư viện được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều nhất. Bởi đây là một thư viện mã nguồn mở dành cho máy học, cung cấp các cấu trúc dữ liệu cấp cao linh hoạt và nhiều công cụ phân tích khác nhau. Pandas giúp đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu, thao tác dữ liệu và dọn dẹp dữ liệu.
pandas
  • NumPy: NumPy là viết tắt của "Numerical Python" - thư viện sử dụng cho các tính toán số. NumPy là một thư viện học máy phổ biến hỗ trợ các ma trận lớn và dữ liệu đa chiều. NumPy bao gồm các hàm toán học tích hợp để tính toán dễ dàng. Ngay cả các thư viện như TensorFlow cũng sử dụng NumPy để thực hiện một số hoạt động trên tensor. Trong đó, Array Interface là một trong những tính năng chính của thư viện này.
numpy
  • SciPy: SciPy viết tắt của "Scientific Python" - thư viện mã nguồn mở được sử dụng cho các phép tính khoa học cấp cao (Thư viện này được xây dựng trên một phần mở rộng của NumPy). SciPy hoạt động với NumPy để xử lý các phép tính phức tạp. Trong khi NumPy cho phép sắp xếp và lập chỉ mục dữ liệu mảng, thì mã dữ liệu số được lưu trữ trong SciPy. 
  • Scrapy: Scrapy là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Scrapy cung cấp khả năng thu thập dữ liệu web và thường được sử dụng để khai thác dữ liệu và kiểm tra dữ liệu tự động.
scrapy
  • Scikit-learn: Scikit-learn là một thư viện thường được sử dụng để xử lý các dữ liệu phức tạp hỗ trợ học máy. Scikit-learn hỗ trợ nhiều thuật toán có giám sát và không có giám sát khác nhau như hồi quy tuyến tính, phân loại…
  • PyGame: Với giao diện đơn giản, dễ sử dụng, Pygame cung cấp các thư viện đồ hoạ, âm thanh và nhập liệu nền tảng Standard Direct Media Library (SDL). PyGame được sử dụng để phát triển trò chơi thông qua việc sử dụng đồ họa máy tính và thư viện âm thanh cùng với ngôn ngữ lập trình Python.
  • PyTorch: PyTorch là thư viện học máy lớn nhất tối ưu hóa các phép tính tensor. PyTorch có các API phong phú để thực hiện các phép tính tensor với khả năng tăng tốc GPU mạnh mẽ. PyTorch cũng giúp giải quyết các vấn đề về ứng dụng liên quan đến mạng nơ-ron.
pytorch
  • PyBrain: Tên "PyBrain" là viết tắt của Python Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks library. PyBrain là một thư viện mã nguồn mở dành riêng cho các kĩ sư trong lĩnh vực học máy. PyBrain cung cấp các thuật toán dễ sử dụng cho các tác vụ học máy. PyBrain rất linh hoạt và dễ hiểu, vì vậy rất hữu ích cho các nhà phát triển trong lĩnh vực nghiên cứu.

4. Cách sử dụng thư viện trong Python

Thông thường, khi viết các chương trình trong Python, chúng ta thường muốn duy trì tái sử dụng các code lặp lại thực hiện chức năng gì đó. Thay vì sử dụng cùng một đoạn code trong các chương trình khác nhau và làm cho nó trở nên phức tạp, bạn định nghĩa các hàm thường sử dụng trong mô-đun và nhập các mã này vào chương trình của mình. Như vậy, bạn sẽ không cần phải viết lại mã đó mà có thể sử dụng các mã cũ bằng cách sử dụng chức năng mô-đun.

Các mô-đun có liên quan đến nhau thường được lưu trữ trong thư viện. Và khi cần sử dụng, bạn có thể nhập các mã này từ thư viện.

4.1. Sử dụng khai báo thư viện trong Python (Import)

Bạn sử dụng import thư viện trong Python theo cú pháp import <tên_thư_viện>

Ví dụ:

# thư viện math

import math

n = 25

print(math.sqrt(n))

Kết quả:

5.0

Ví dụ đã nhập thư viện math và sử dụng một trong các phương thức của nó là sqrt (căn bậc hai) mà không cần viết mã thực tế để tính căn bậc hai của một số. Đó là cách một thư viện giúp công việc của lập trình viên dễ dàng hơn. 

Như ví dụ trên, bạn chỉ cần hương thức sqrt của của thư viện math. Thay vì nhập toàn bộ thư viện, bạn có thể nhập từ các mục cụ thể từ mô-đun thư viện.

4.2. Nhập mô-đun cụ thể trong thư viện

Ở trên, bạn đã nhập một thư viện hoàn chỉnh để sử dụng một trong các phương thức. Nhưng bạn có thể chỉ cần nhập "sqrt" từ thư viện math vì Python cho phép nhập các mục cụ thể từ một thư viện.

Ví dụ:

# Importing specific items

from math import sqrt, sin

n = 25

pi = 3.14

print(sqrt(n))

print(sin(pi))

Kết quả:

5.0

0.0015926529164868282

Ở đây, bạn chỉ nhập nhập các phương thức "sqrt" và "sin" từ thư viện Math.

5. Lời Kết

Ngôn ngữ Python ngày càng phổ biến và được hỗ trợ bởi các thư viện trong Python cùng đông đảo cộng đồng hỗ trợ. Bởi vậy, khi bắt đầu làm quen với lập trình Python, chắc hẳn bạn sẽ cần tìm hiểu các thư viện cơ bản. Mong rằng bài viết trên đây của ICANTECH đã giúp bạn có thêm các kiến thức cũng như cách sử dụng thư viện trong Python. Chúc các bạn thành công!

Nếu bạn đang quan tâm đến học lập trình thì hãy tham khảo ngay các khóa học lập trình tại ICANTECH nhé!

Nguồn ảnh: ICANTECH.

Share
Tags
Lập trình Python

Bài tương tự