21 आवश्यक Python टूल्स

Python सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह सरल, शक्तिशाली है, और एक ऐसे समुदाय द्वारा संचालित है जो ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान देता है। Python के विविध उपयोग ही इसकी लोकप्रियता का कारण हैं; आप मुफ्त में सॉफ्टवेयर बना सकते हैं, वेब सेवाएँ विकसित कर सकते हैं, डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन कर सकते हैं, और मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं। 

इस पोस्ट में दिए गए Python टूल्स की सूची शुरुआती लोगों को उनकी Python डेवलपमेंट यात्रा शुरू करने में मदद करेगी। यह डेटा प्रोफेशनल्स और Python डेवलपर्स को भी अधिक उत्पादक बनने में सहायता करेगी। इसलिए, आपकी Python यात्रा के किसी भी चरण में ये टूल्स आपको भाषा का सर्वाधिक लाभ उठाने में मदद कर सकते हैं। 

Python डेवलपमेंट टूल्स

डेवलपमेंट टूल्स हमें तेज़ और भरोसेमंद Python समाधान बनाने में मदद करते हैं। इसमें इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट (IDE), Python पैकेज मैनेजर, और उत्पादक एक्सटेंशन्स शामिल हैं। इन टूल्स ने सॉफ्टवेयर का परीक्षण करना, डिबग करना, और प्रोडक्शन में समाधान तैनात करना आसान बना दिया है। 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook कोड के साथ प्रयोग करने और परिणाम दिखाने के लिए एक वेब-आधारित IDE है। यह डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के बीच काफी लोकप्रिय है। यह उन्हें पूरे फ़ाइल को चलाने के बजाय कोड के छोटे हिस्सों को चलाने और परीक्षण करने तथा परिणाम देखने की अनुमति देता है।

 Jupyter Notebook हमें मार्कडाउन का उपयोग करके विवरण और हेडिंग जोड़ने और परिणाम को PDF तथा .ipynb फ़ाइलों के रूप में एक्सपोर्ट करने देता है। 

जब आप वैज्ञानिक कंप्यूटेशन को Python डेवलपमेंट के साथ मिलाते हैं, तो Jupyter Notebook मिलता है। आजकल, शिक्षक डेटा साइंस कोर्स पढ़ाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं, डेटा विश्लेषक रिपोर्ट बनाने के लिए, और मशीन लर्निंग इंजीनियर प्रयोग करने और उच्च-प्रदर्शन वाले मॉडल आर्किटेक्चर बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं। 

एक निःशुल्क क्लाउड Jupyter नोटबुक टूल DataLab है, जिसे DataCamp ने बनाया है। DataLab पूरी तरह ब्राउज़र में चलता है, इसलिए इसे उपयोग करना शुरू करने के लिए आपको अपने कंप्यूटर पर कुछ भी इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है। इसे उपयोग करना सीखने के लिए हमारा Jupyter ट्यूटोरियल देखें। 

यह आगे भी प्रासंगिक बना रहेगा; लोग इस पर प्रोडक्शन-रेडी समाधान बना रहे हैं, और AWS जैसे टेक दिग्गज भी इसे क्लाउड कंप्यूटिंग इकोसिस्टम में शामिल कर रहे हैं। 

2. Pip

Pip एक टूल है जो Python Package Index का उपयोग करके Python सॉफ्टवेयर इंस्टॉल और मैनेज करता है। आपके लिए डाउनलोड और तेज़ी से इंस्टॉल करने हेतु 393,343 प्रोजेक्ट्स उपलब्ध हैं। Python इकोसिस्टम इसी पर चलता है। 

pip install <package_name> 

Pip केवल एक इंस्टॉलर नहीं है। आप Python एनवायरनमेंट बना और प्रबंधित कर सकते हैं, डिपेंडेंसियाँ इंस्टॉल कर सकते हैं, और URLs का उपयोग करके थर्ड-पार्टी रिपॉज़िटरी से पैकेज इंस्टॉल कर सकते हैं। PIP Python Tutorial का अनुसरण करके pip के बारे में अधिक जानें।

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code निःशुल्क, हल्का और एक शक्तिशाली कोड एडिटर है। आप इसी सॉफ्टवेयर विंडो से बिना बाहर निकले सभी प्रकार के एप्लिकेशन बना, जाँच, तैनात और मेंटेन कर सकते हैं। इसमें सिंटैक्स हाइलाइटिंग, कोड ऑटो-कम्प्लीशन, भाषा, Git, और इन-लाइन डिबग सपोर्ट आता है। आप एक्सटेंशन्स का उपयोग करके प्री-बिल्ट सिस्टम बना सकते हैं और एप्लिकेशन क्लाउड में तैनात कर सकते हैं।

VSCode दुनिया का सबसे लोकप्रिय IDE है, और इसकी लोकप्रियता का मुख्य कारण उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने वाले निःशुल्क एक्सटेंशन्स हैं। ये एक्सटेंशन्स डेटा वैज्ञानिकों को Jupyter नोटबुक पर प्रयोग चलाने, मार्कडाउन फ़ाइलें संपादित करने, SQL सर्वर एकीकृत करने, प्रोजेक्ट्स पर सहयोग करने, कोड ऑटो-कम्प्लीट करने और इन-लाइन कोड सहायता प्राप्त करने देते हैं। एकाधिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के बजाय, आप एक्सटेंशन्स का उपयोग कर सकते हैं और VSCode से ही सब कुछ चला सकते हैं, जैसे bash टर्मिनल और ब्राउज़र।

Python वेब स्क्रैपिंग टूल्स

वेब स्क्रैपिंग डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को वेबसाइटों से डेटा एकत्रित करने देती है। वेब स्क्रैपिंग का कठिन भाग डेटा को साफ़ करना और उसे पठनीय व स्ट्रक्चर्ड फ़ॉर्मेट में बदलना होता है। इस खंड में, हम वेब स्क्रैपिंग और डेटा क्लीनिंग करने के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले टूल्स के बारे में जानेंगे। 

4. Requests

Requests आपको HTTP रिक्वेस्ट भेजना आसान बनाता है। URLs में ऑथेंटिकेशन, आर्ग्युमेंट्स, और कॉन्फ़िगरेशन क्वेरी स्ट्रिंग्स को मैन्युअली जोड़ने के बजाय, आप बस Requests API का उपयोग कर सकते हैं और get JSON मेथड का लाभ ले सकते हैं। Requests कई-पेज वाली वेबसाइटों को स्क्रैप करने के लिए डेटा प्रोफेशनल्स के बीच काफ़ी लोकप्रिय लाइब्रेरी है। 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup HTML और XML से डेटा साफ़ करने और निकालने के लिए उपयोग होता है। यह HTML टेक्स्ट को पार्स करता है और डेटा वैज्ञानिकों को टेक्स्ट डेटा को स्ट्रक्चर्ड टेबल या pandas डेटाफ़्रेम में बदलने देता है। 

कुछ पंक्तियों के कोड से आप जटिल HTML डेटा निकाल सकते हैं। कई मामलों में, आपको केवल एक table टैग की आवश्यकता होती है, और आप बिना टेक्स्ट पार्स किए पूरा डेटा एक्सेस कर सकते हैं। 

Beautiful Soup के बारे में और जानें हमारा Amazon को Beautiful Soup से कैसे स्क्रैप करें ट्यूटोरियल पढ़कर।

6. Scrapy

Scrapy वेब स्क्रैपिंग और वेब क्रॉलिंग के लिए एक ओपन-सोर्स और सहयोगात्मक फ्रेमवर्क है। यह तेज़, सरल और एक्स्टेन्सिबल है, जिससे बहु-पृष्ठ वेबसाइटों को क्रॉल कर डेटा को स्ट्रक्चर्ड फ़ॉर्मेट में निकाला जा सकता है। इसका उपयोग सामान्यतः डेटा माइनिंग, मॉनिटरिंग, और स्वचालित परीक्षण में होता है। 

Scrapy के बारे में और जानें हमारा Python में वेब क्रॉलर बनाएं ट्यूटोरियल पढ़कर।

Python वेब डेवलपमेंट टूल्स

Python के पास बेहतरीन वेब डेवलपमेंट फ्रेमवर्क्स में से कुछ हैं। आप कुछ पंक्तियों के कोड लिखकर वेबपेज, वेब एप्लिकेशन, या वेब API बना सकते हैं। ये टूल्स शुरुआती-अनुकूल हैं और आपको HTML, CSS, और JS जैसी भाषाओं में महारत की आवश्यकता नहीं होती। 

7. Flask

Flask वेब एप्लिकेशन और REST API बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स वेब फ्रेमवर्क है। यह Django के फ्रेमवर्क की तुलना में सीखने में आसान है, और कुछ पंक्तियों के कोड से आप एक सरल वेब API तैयार कर सकते हैं जिसे लोकली चला सकते हैं। 

Flask WSGI (Web Server Gateway Interface) टूलकिट और Jinja2 टेम्पलेट इंजन पर आधारित है। इसका उपयोग सरल से लेकर बड़े पैमाने की वेब एप्लिकेशन जैसे ब्लॉगिंग वेबसाइट्स, सोशल मीडिया ऐप्स, पोर्टफोलियो वेब पेज, मशीन लर्निंग एप्लिकेशन, और एनालिटिक्स डैशबोर्ड बनाने में किया जा सकता है। 

Flask के बारे में और जानें हमारा Python Flask के साथ मशीन लर्निंग मॉडल्स को APIs में बदलें ट्यूटोरियल पढ़कर।

8. Streamlit

Streamlit वेब एप्लिकेशन बनाने और साझा करने का सबसे तेज़ और आसान तरीका है। आप कुछ ही मिनटों में डेटा साइंस पोर्टफोलियो, एनालिटिक्स डैशबोर्ड, मशीन लर्निंग वेब एप्लिकेशन, शैक्षणिक ट्यूटोरियल, और जियोस्पेशियल व कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बना सकते हैं। आपको बस Python में वेरिएबल घोषित करने की तरह एक विजेट जोड़ना होता है। बैक-एंड डेवलपमेंट, रूट्स परिभाषित करना, और HTTP रिक्वेस्ट, HTML, CSS, तथा JavaScript संभालना सीखने की आवश्यकता नहीं। 

डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक के लिए, यह वेब डेवलपमेंट की दुनिया का प्रवेश-द्वार है। यही कारण है कि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक वित्तीय रिपोर्ट, शोध, और मशीन लर्निंग अवधारणाएँ प्रदर्शित करने के लिए Streamlit का उपयोग करते हैं। कुछ ही मिनटों में अपना पहला वेब एप्लिकेशन बनाने के लिए Streamlit ट्यूटोरियल देखें। 

9. FastAPI

FastAPI उच्च-प्रदर्शन वेब APIs बनाने के लिए एक वेब फ्रेमवर्क है। Streamlit की तरह, प्रोडक्शन-रेडी वेब एप्लिकेशन बनाने के लिए इसमें कुछ ही पंक्तियों का कोड लगता है। वेब ऐप को डिप्लॉय करने के बाद, आप इसे GUI इंटरफ़ेस का उपयोग करके एक्सेस कर सकते हैं या HTTP रिक्वेस्ट भेज सकते हैं। 

यह तेज़, सहज और मज़बूत है। आप मशीन लर्निंग मॉडल को बिना झंझट के तैनात कर सकते हैं। इसका उपयोग आंतरिक संकट प्रबंधन और वेब एप्लिकेशन के लिए ऑथेंटिकेशन मैनेजमेंट में भी होता है।

Python डेटा विश्लेषण टूल्स

डेटा विश्लेषण टूल्स उपयोगकर्ताओं को सांख्यिकीय विश्लेषण हेतु डेटा ग्रहण करने, साफ़ करने, और संशोधित करने देते हैं। हर डेटा प्रोफेशनल को डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग, और बिजनेस इंटेलिजेंस कार्यों के लिए इन टूल्स की मूल कार्यक्षमताओं को समझना चाहिए। 

10. pandas

pandas डेटा साइंस की दुनिया में प्रवेश-द्वार है। एक शुरुआती के रूप में आप सबसे पहले read_csv() का उपयोग करके CSV फ़ाइल लोड करना सीखते हैं। pandas सभी डेटा प्रोफेशनल्स के लिए आवश्यक टूल है। 

आप डेटासेट लोड कर सकते हैं, उसे साफ़ कर सकते हैं, संशोधित कर सकते हैं, आँकड़े निकाल सकते हैं, विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं, और डेटा को विभिन्न फ़ाइल फ़ॉर्मैट्स में सेव कर सकते हैं। pandas API सरल और सहज है। आप CSV और टेक्स्ट फ़ाइलें, Microsoft Excel, SQL डेटाबेस, और तेज़ HDF5 फ़ाइल फ़ॉर्मैट को लोड और सेव कर सकते हैं। 

pandas के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा Data Manipulation with pandas कोर्स करें।

11. Numpy

NumPy वैज्ञानिक गणनाओं के लिए एक बुनियादी Python पैकेज है, और अधिकांश आधुनिक टूल्स इसी पर बने हैं। एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप गणितीय गणनाओं और डेटा रैंगलिंग के लिए NumPy एरे का उपयोग करेंगे। यह बहु-आयामी एरे ऑब्जेक्ट्स प्रदान करता है ताकि तर्कसंगत ऑपरेशन, आकार हेरफेर, सॉर्टिंग, चयन, बुनियादी सांख्यिकी तथा रैंडम सिमुलेशन जैसी तेज़ क्रियाएँ की जा सकें।

NumPy आपको डेटा साइंस में गणित की बुनियाद समझने और जटिल समीकरणों को Python कोड में बदलने में मदद करेगा। आप इसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल, कस्टम सांख्यिकीय फ़ॉर्मूले, वैज्ञानिक सिमुलेशन बनाने, और उन्नत डेटा एनालिटिक्स कार्य करने के लिए कर सकते हैं। 

NumPy के बारे में और जानने के लिए हमारा Introduction to NumPy कोर्स करें।

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy रिलेशनल डेटाबेस तक पहुँच और प्रबंधन के लिए Python SQL टूलकिट है। यह Object Relational Mapper का उपयोग करता है ताकि SQL की शक्तिशाली विशेषताएँ और लचीलापन प्रदान किया जा सके। 

यह टूल उन डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए आवश्यक है जो Python में डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स करते हैं। आप या तो SQL स्क्रिप्ट्स का उपयोग कर डेटा विश्लेषण कर सकते हैं या ऑब्जेक्ट-आधारित दृष्टिकोण अपना सकते हैं, जहाँ आप सहज Python API के ज़रिए समान कार्य अधिक प्रभावी तरीकों से कर सकते हैं। 

SQLAlchemy के बारे में अधिक जानने के लिए DataCamp पर Introduction to Databases कोर्स करें।

13. Dask

Dask बड़े डेटा या फ़ाइलों को प्रोसेस करने के लिए आवश्यक टूल है। यह NumPy, pandas, और scikit-learn जैसी लाइब्रेरीज़ के समान कार्यों को करने के लिए समानांतर कम्प्यूटिंग का उपयोग करता है। 

4GB के बड़े डेटासेट पर एक सरल लॉजिकल फ़ंक्शन चलाने में कम से कम 10 मिनट लगेंगे। बेहतर मशीनों के साथ भी आप प्रोसेसिंग समय को कुछ सेकंड में नहीं ला सकते। Dask डायनामिक टास्क शेड्यूलिंग और पैरेलल डेटा कलेक्शन का उपयोग करके उसी मशीन पर तेज़ परिणाम प्राप्त करता है। 

API pandas और scikit-learn के समान है। यह लचीला है, Python-नेटिव है, ऊपर (1000 कोर) और नीचे (सिंगल कोर) दोनों तरह स्केल कर सकता है, और मानवों की सहायता के लिए त्वरित फीडबैक और डायग्नोस्टिक्स प्रदान करता है। 

Dask के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा Parallel Programming with Dask कोर्स करें।

Python डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा विश्लेषण में जान डाल देता है। यदि आपको गैर-तकनीकी अधिकारियों को चीज़ें समझानी हैं, तो आपको बार चार्ट, लाइन प्लॉट, स्कैटर प्लॉट, हीट मैप्स, और हिस्टोग्राम दिखाकर डेटा की कहानी बतानी होगी। विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स डेटा विश्लेषकों को कुछ पंक्तियों के कोड से इंटरैक्टिव, रंगीन, और साफ़-सुथरे विज़ुअलाइज़ेशन बनाने में मदद करते हैं। 

14. Matplotlib

Matplotlib डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की दुनिया में प्रवेश-द्वार है। आप इसे कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचयों में सीखेंगे। 

Matplotlib के साथ, आप पूरी तरह अनुकूलित स्टैटिक, एनिमेटेड, और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। यह सहज है, और आप इससे 3D, मल्टी-लेवल, और विस्तृत विज़ुअलाइज़ेशन प्लॉट कर सकते हैं। गैलरी में विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन्स के सैकड़ों उदाहरण उपलब्ध हैं।

Matplotlib के बारे में और जानने के लिए हमारा Data Visualization with Matplotlib कोर्स देखें।

15. Seaborn

Seaborn आकर्षक सांख्यिकीय ग्राफिक्स बनाने के लिए Matplotlib पर आधारित एक हाई-लेवल इंटरफ़ेस है। Matplotlib की तरह, आप एक ही पंक्ति के कोड से इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। 

यह अत्यंत अनुकूलनीय है और जब आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में नए होते हैं तो बेहतरीन काम करता है। कस्टमाइज़ेशन के लिए, आप हमेशा Matplotlib का उपयोग कर कई ग्राफ़ बना सकते हैं, अक्ष, शीर्षक, और रंग संपादित कर सकते हैं। कई मामलों में, Seaborn आपके लिए सब कुछ गणना कर देगा और distplot, violin plot, residplot, lmplot, joint plot, और boxplot प्रदर्शित करेगा। 

Seaborn के बारे में और जानें DataCamp पर Data Visualization with Seaborn कोर्स करके।

16. Plotly

जब आपको Tableau या PowerBI जैसी सुविधाएँ चाहिए हों, तो आप इंटरैक्टिव और प्रकाशन-गुणवत्ता वाले ग्राफ दिखाने के लिए Plotly Python लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। आप ग्राफ़ में ज़ूम कर सकते हैं, एकल बार को अलग कर सकते हैं, फ़िल्टर लगा सकते हैं, और अपनी ज़रूरत के अनुसार एनिमेट भी कर सकते हैं। 

यह कस्टम कंट्रोल्स के साथ आता है और आपको अपनी विज़ुअलाइज़ेशन्स को एनिमेट करने और डेटा ट्रांसफॉर्मेशन पर काम करने देता है। Plotly में Jupyter विजेट्स, 3D चार्ट्स, AI चार्ट्स, फाइनेंशियल चार्ट्स, और साइंटिफिक चार्ट्स भी शामिल हैं। 

Plotly डेटा एनालिटिक्स के Jupyter-आधारित रिपोर्ट्स बनाने के लिए सर्वश्रेष्ठ टूल है। अनेक स्टैटिक प्लॉट्स बनाने के बजाय, आप एक ही प्लॉट बना सकते हैं और डेटा इनसाइट्स की पड़ताल और व्याख्या के लिए कस्टम कंट्रोल्स जोड़ सकते हैं। 

हमारे Data Visualization with Plotly कोर्स में जानें कि Plotly का उपयोग कैसे करें।

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling एक AutoEDA टूल है जो एक ही पंक्ति के कोड से एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिटिक्स रिपोर्ट बनाता है। रिपोर्ट में कॉलम टाइप्स, मिसिंग वैल्यूज़, यूनिक वैल्यूज़, क्वांटाइल स्टैटिस्टिक्स, वर्णनात्मक आँकड़े, हिस्टोग्राम, कोरिलेशन, टेक्स्ट विश्लेषण, तथा फ़ाइल और इमेज विश्लेषण शामिल होते हैं। 

जब आपके पास अन्वेषण के लिए कम समय हो, तो यह काफ़ी उपयोगी टूल है। उदाहरण के लिए, तकनीकी परीक्षणों के दौरान, टीम मीटिंग की तैयारी में, और प्रतियोगिताओं में भाग लेने के समय। 

Python मशीन लर्निंग टूल्स

मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग डेटा प्रोसेसिंग, डेटा ऑग्मेंटेशन, और मशीन लर्निंग मॉडल्स के निर्माण, प्रशिक्षण, तथा सत्यापन के लिए किया जाता है। ये टूल्स इमेज क्लासिफिकेशन से लेकर टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग तक किसी भी कार्य को करने के लिए एक संपूर्ण इकोसिस्टम प्रदान करते हैं। 

18. Scikit-learn

Scikit-learn पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण करने के लिए एक ओपन-सोर्स टूल है। यह NumPy, SciPy, और Matplotlib पर बना है। Scikit-learn ने मशीन लर्निंग को सबके लिए सुलभ बना दिया है। यह शुरुआती-अनुकूल है, और इंटरफ़ेस प्रोफेशनलों की ज़रूरतों से मेल खाता है। 

Scikit-learn आपको क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग, डाइमेंशनलिटी रिडक्शन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, और फीचर एक्सट्रैक्शन करने देता है। यह प्रायः टैब्युलर डेटा के लिए उपयोग होता है और डीप लर्निंग मॉडल्स के लिए डेटा ऑग्मेंटेशन चलाने में भी सहायक है। यह मशीन लर्निंग पाइपलाइन्स की मदद से कई प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने की अनुमति भी देता है।  

scikit-learn के बारे में और जानने के लिए हमारा Supervised Learning with scikit-learn कोर्स करें।

19. Keras

Keras असंरचित डेटा को प्रोसेस करने और उसे न्यूरल नेटवर्क्स पर प्रशिक्षित करने के लिए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह TensorFlow 2 के ऊपर बना है ताकि GPU और TPU एक्सेलरेशन मिल सके। Keras के साथ, आप अपने मॉडलों को सर्वर, ब्राउज़र, एंड्रॉइड, और एम्बेडेड सिस्टम्स पर तैनात कर सकते हैं। 

Keras API आपको मॉडल इंटरफ़ेस, न्यूरल नेटवर्क लेयर्स, कॉलबैक्स API, ऑप्टिमाइज़र्स, मेट्रिक्स, डेटा लोडर्स, प्री-ट्रेंड मॉडल्स, मॉडल ट्यूनिंग, और कंप्यूटर विज़न व नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए API प्रदान करता है। इंटरफ़ेस सरल, तेज़, और शक्तिशाली है। यह शुरुआती-अनुकूल है और डीप न्यूरल नेटवर्क्स की दुनिया में प्रवेश-द्वार है। 

Keras के बारे में और जानने के लिए हमारा Deep Learning with Keras कोर्स करें या हमारा Keras डीप लर्निंग ट्यूटोरियल देखें।

20. PyTorch

PyTorch शोधकर्ताओं और मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के लिए एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह Keras की तुलना में अधिक प्रत्यक्ष डिबगिंग अनुभव देता है, साथ ही आपको कस्टम ट्रेनर, लॉस फ़ंक्शन, और मेट्रिक्स बनाने की अनुमति देता है। 

PyTorch की प्रमुख विशेषताएँ हैं मॉडल सर्विंग और प्रोडक्शन सपोर्ट, डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग, मज़बूत इकोसिस्टम, और क्लाउड सपोर्ट। 

PyTorch NLP, कंप्यूटर विज़न, ऑडियो, और टैब्युलर डेटा के लिए समर्पित सपोर्ट प्रदान करता है। कुछ पंक्तियों के कोड से आप प्री-ट्रेंड मॉडल्स लोड कर सकते हैं और उन्हें नए लेकिन समान डेटासेट पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं। 

यह डीप लर्निंग एप्लिकेशन्स का भविष्य है, और आधुनिक मशीन लर्निंग शोध Torch इकोसिस्टम द्वारा संचालित है। 

PyTorch के अनुप्रयोगों के बारे में और जानने के लिए हमारा Deep Learning with PyTorch कोर्स देखें।

21. OpenCV

OpenCV वास्तविक-समय अनुप्रयोग विकसित करने के लिए एक कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क है। आप इसका उपयोग इमेज प्रोसेस करने, उन्हें लेबल्स और सेगमेंटेशन के साथ विज़ुअलाइज़ करने, मशीन लर्निंग प्रदर्शन सुधारने हेतु इमेज और वीडियो ऑग्मेंट करने, और लेबल्स के साथ रियल-टाइम परिणाम देखने के लिए कर सकते हैं। यह कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए इमेज प्रोसेसिंग करने और डीप लर्निंग मॉडल्स को प्रशिक्षित करने हेतु आवश्यक टूल है। 

OpenCV के बारे में अधिक जानने के लिए DataCamp पर Image Processing कोर्स करें।

निष्कर्ष

ये 21 आवश्यक Python टूल्स सॉफ्टवेयर और वेब डेवलपमेंट, वेब स्क्रैपिंग, डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन, और मशीन लर्निंग के लिए ज़रूरी हैं। भले ही आप डेटा प्रोफेशनल न हों, विकास अनुभव का पूरा लाभ उठाने के लिए आपको इन टूल्स की कार्यक्षमताओं को समझना चाहिए। 

यदि आप Python में नए हैं और जल्दी ही एक प्रोफेशनल Python डेवलपर बनना चाहते हैं, तो Python Programmer करियर ट्रैक देखें। और यदि आप डेटा साइंस करियर शुरू करने में रुचि रखते हैं, तो Data Scientist with Python करियर ट्रैक देखें।