Librerías Python: ¿Qué son y para qué sirven cada una de ellas?

Cuando piensas en una librería, probablemente pienses en el aroma rústico de viejos libros acompañado de un entorno tranquilo. Si tuviéramos que poner un pie en las librerías Python, veríamos estanterías ordenadas cuidadosamente con módulos que podrás tomar para utilizar en tu propio código. Por lo tanto, estas librerías son fuentes de recursos con varias funcionalidades. Los desarrolladores evitan escribir el código para sí mismos al utilizar el código precisamente escrito y bien definido de diferentes librerías.

Este tutorial revelara las mejores librerías Python que los programadores utilizan para importar módulos y utilizar en su código. Si eres una de esas personas que les gusta trabajar de manera inteligente, ¡Te recomiendo que eches un vistazo a estas librerías Python! 

Al utilizar dichas librerías, serás capaz de producir código eficiente y ahorraras invaluable tiempo al no tener que escribir un script desde cero. Sin embargo, no vayamos demasiado lejos. El primer paso es comprender que son las librerías Python y algunos conceptos importantes relacionados a las mismas.

Conceptos importantes que deberás aprender primero

Antes de sumergirnos en las diferentes librerías Python, deberíamos repasar algunos conceptos. En primer lugar, el aprendizaje profundo es un proceso que forma parte del aprendizaje automático. ¿Sabes cómo las personas pueden aprender de sus errores? Lo mismo se aplica a las computadoras. El objetivo del aprendizaje profundo es el de hacer que las máquinas aprendan con el ejemplo.

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Otro término relevante son las redes neuronales, imitando el cerebro humano. Te preguntarás, ¿De qué manera? Las redes neuronales son una combinación de algoritmos cuyo único objetivo es imitar la capacidad humana de identificar patrones. Por lo tanto, este concepto toma la biología humana y la aplica en el mundo de la programación para introducirnos el reconocimiento de voces o imágenes (Sólo una de las dos opciones).

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¿Cuáles son las librerías Python?

En primer lugar, deberás comprender que las librerías Python no son muy diferentes de aquellas convencionales dónde vas en busca de un libro cautivante. Ambas son fuentes de vasta información.

Sin embargo, en lugar de libros, tomás módulos los cuales aplicarás durante el proceso de programación. Todos los desarrolladores expertos utilizan a menudo estos bien documentados módulos. Si existe una manera sencilla de hacerlo, ¿Por qué no la tomarías?

Una vez comiences a investigar las librerías Python, te encontrarás con una amplia variedad de librerías nativas y de terceros. Hay disponibles una gran colección de módulos. Por lo tanto, te sentirás algo confundido cuando tengas que decidir cuál de ellas elegir. Si eres un programador quien trata de dominar diferentes aspectos, podría resultar un desafío elegir una librería que cubra tus expectativas.

A esta altura, deberías saber que Python es un lenguaje  versátil. Es una gema en el mundo de la programación ya que sus usos van desde data science, desarrollo web e incluso aprendizaje automático. Si tan solo eres un principiante, te recomendamos que tomes este curso para de esta manera profundizar tu conocimiento. 

En general, las diferentes librerías Python incluyen módulos para áreas específicas. ¿Comencemos nuestra expedición descubriendo que es TensorFlow, PyTorch, Numpy, SKlearn  y otras populares librerías?

Pero antes, ¿Tienes problemas para conseguir un trabajo como programador Python? En tal caso, te recomendamos que leas algunas de nuestras preguntas y respuestas de entrevistas Python. Si no las respondes, demostraras que no estás preparado para dicha posición. Digamos que algunas preguntas de entrevista Python requieren que hables acerca de las librerías Python. Incluso después de leer este artículo, deberás presentar conceptos claves sobre las mismas.

API y Python: Mejores librerías a tener en consideración

API, acrónimo de Interfaz de Programación de Aplicaciones. Abre una ventana para interacciones entre aplicaciones a través de la comunicación de máquina a máquina. Python posee estructuras que aceleran el proceso de creación de API. Por lo tanto, nuestra misión es analizar brevemente las librerías más comunes para Python entre las que puedes elegir:

Flask

• Flask es un framework web de rápido crecimiento, diseñado para un proceso de creación de APi mucho más eficiente. Bueno, este es solo uno de los posibles usos de Flask.
• En general, es una estructura para el desarrollo de aplicaciones web.
• Flask es liviano, ofrece soporte para pruebas de unidades y cookies seguras para sesiones de lado del cliente.
• Los desarrolladores aman esta estructura por estar bien documentada, lo que significa que encontrarás muchos conceptos los cuales podrás aprender.

Django

• Django es otro framework web de terceros basado en Python.
• Entre las demás librerías Python el objetivo principal de Django es simplificar el proceso de desarrollo de sitios web complejos basados en bases de datos.
• La librería Django proporciona muchas herramientas de administración. Por lo tanto, los desarrolladores pueden producir porciones de código sin tener que recurrir a otras herramientas.
• Django REST, es la estructura utilizada para crear API web con un mínimo de códigos.

Falcon

• Falcon es un framework web ligero, compatible con SWGI y diseñado para desarrollar API RESTful.
• Los principiantes aprecian los tutoriales bien documentados que les brindaran la información necesaria para crear su primer proyecto.
• Falcon, se ejecuta en cualquier hardware y solo requiere de dos dependencias de terceros.

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Eve

• Eve, es una estructura de API REST basada en Python, impulsada por Flask y Cerberus.
• Permite un rápido desarrollo de servicios web RESTful únicos y ricos en funciones.
• La estructura es compatible con MongoDB y es altamente compatible debido a sus extensiones.

Inteligencia Artificial y Python: Librerías útiles

La industria de la tecnología está trabajando en el desarrollo de máquinas inteligentes, capaces de demostrar comportamientos humanos. Esta simulación de inteligencia humana es impulsada por la gran variedad de librerías Python, las cuales han sido creadas para apoyar esta rama de la ciencia computacional. Si quieres que una máquina piense, aprenda y sea capaz de resolver problemas, deberás memorizar estas librerías Python:

TensorFlow

• TensorFlow es una librería de código abierto.
• El cálculo numérico en este módulo integra el uso de gráficos de flujo de datos.
• Ofrecen una perspectiva diferente sobre la conceptualización de acciones matemáticas.
• Con esta estructura, puedes crear y entrenar redes neuronales.
• Las redes neuronales son una parte importante de la inteligencia artificial, ya que están capacitadas para aprender por medio del ejemplo. Brindaremos más información sobre TensorFlow en las siguientes secciones de este tutorial.

PyTorch

• PyTorch es una librería de código abierto.
• Es una estructura basada en Lua, diseñada para construir modelos y aumentar la producción.
• Este módulo brinda una variedad de algoritmos de aprendizaje automático.
• PyTorch permite a los usuarios ejecutar cálculos complejos de tensor.
• Además, de ser el mayor rival de TensorFlow.

Theano

• Theano, es una librería basada en Python para realizar operaciones matemáticas en matrices multidimensionales.
• La estructura utiliza la GPU en lugar de la CPU, lo que brinda niveles de productividad más altos.
• Con Theano, los desarrolladores crean modelos de aprendizaje profundo o librerías wrapper.
• Otra ventaja es la capacidad de la estructura para administrar los tipos de cómputos necesarios para algoritmos de grandes redes neuronales.

Keras

• Keras, es una librería basada en Python para desarrollar modelos de aprendizaje profundo.
• También es compatible con otras librerías Python (Así como también TensorFlow o Theano).
• El objetivo principal de esta estructura es la creación rápida de prototipos de redes neuronales.
• Los desarrolladores pueden experimentar con profundas redes neuronales y entrenarlas.

Scikit-learn

• Scikit-learn o Sklearn, es una librería basada en Python desarrollada para construir modelos de aprendizaje automático.
• Brinda diversos algoritmos de aprendizaje para regresión, agrupamiento y clasificación.
• Sklearn, es compatible con NumPy y SciPy. Esto significa que podrás inter-operar fácilmente con diferentes librerías Python. Brindaremos más información al respecto en las siguientes secciones.

Primera Ronda: PyTorch VS. TensorFlow

Una regia pelea entre estas dos librerías a esta librándose hace ya un tiempo. Sin embargo, nadie puede negar el hecho de que son las mejores librerías Python que existe. Tanto PyTorch y TensorFlow han sido diseñadas para proporcionar módulos encargados de la administración del aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales.

Debido a que estas dos estructuras operan en campos similares, es comprensible que exista una sana competencia entre ellas. Echemos un vistazo a sus diferencias y determinemos quien es el ganador en este debate.

Creadores famosos: Facebook y Google

Los dos gigantes de la industria de la tecnología crearon estas librerías. PyTorch es la obra maestra de Facebook y está basado en Torch. ¿Y qué es TensorFlow? Es una joya proporcionada por Google. Se basa en Theano. En otras palabras, estas dos librerías pertenecen a dueños realmente ricos y famosos.

Compatibilidad con Windows

Hace algún tiempo, los usuarios de sistemas operativos de Microsoft Windows no fueron invitados a los grupos PyTorch. Esta librería de código abierto de aprendizaje automático lanzó en Abril de 2018 su compatibilidad para Windows. TensorFlow dio este paso para atraer a los usuarios Windows en 2016.

Compatibilidad con otros sistemas operativos

La lista de sistemas compatibles sigue siendo diferente entre estas dos librerías. Aunque la compatibilidad con Windows de PyTorch se recibió muy bien, TensorFlow tiene mucha más para ofrecer. Mientras que, PyTorch es compatible con Linux, macOS y Windows. TensorFlow se puede utilizar en Linux, macOS, Windows, Android y JavaScript. Google lanzó la versión 1.0 de TensorFlow.JS para aprendizaje automático con JavaScript.

Diferencias en los gráficos computacionales

Cuando tratas de establecer un ganador en la batalla entre PyTorch VS. TensorFlow, es imposible  no mencionar las diferentes maneras en la que ambos manejan los gráficos computacionales. Dichos gráficos son cruciales para la optimización de los códigos de redes neuronales. ¿Por qué? Bueno, visualiza el flujo de la información y las operaciones.

Con PyTorch, los programadores crean gráficas dinámicas, diseñadas para interpretar líneas de código que representan partes específicas de los gráficos. TensorFlow, elige otra perspectiva para la producción de gráficos. Los gráficos deben seguir un proceso de compilado. Luego de esto, deben ser ejecutados utilizando el Motor de Ejecución TensorFlow.

Esto parecería más trabajo, ¿Verdad? Porque lo es. Si quieres crear gráficos utilizando TensorFlow, requerirán aprender acerca de la inspección de variables. Además, PyTorch  te permite utilizar el depurador original de Python. TensorFlow no utilizar el original. Por lo tanto, si tendríamos que elegir entre estas dos librerías y debiéramos crear gráficos sin la necesidad de aprender nuevos conceptos, PyTorch es la librería que buscas.

Virtualización de los modelos de aprendizaje automático

Las primeras impresiones lo son todo. Cuando haces una presentación sobre tu proyecto, es bueno brindar información visual precisa y fácil de seguir. TensorFlow, proporciona a los desarrolladores TensorBoard, el cual permite la visualización de los modelos de aprendizaje automático. Los programadores utilizan esta herramienta para la detección de errores y para representar la precisión de los gráficos. PyTorch, no incluye dichas funcionalidades, pero probablemente puedes utilizar herramientas de terceros para alcanzar los mismos resultados.

Comunidades de usuario

Estas librerías Python también difieren en su popularidad actual. No te sorprendas. TensorFlow ha existido durante más tiempo, lo que significa que más programadores están utilizando esta estructura para fines de aprendizaje profundo y automático. Por lo tanto, si te encuentras con un conjunto de problemas que no puedes resolver, la comunidad TensorFlow es más grande que la de PyTorch.

Ventajas

• Easy to use with a learn-by-doing approach
• Offers quality content
• Gamified in-browser coding experience

Características principales

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¿Quién ha sido el ganador?

Decidimos que terminaríamos la discusión PyTorch VS. TensorFlow con una puntuación clara. Sin embargo, es más fácil decirlo que hacerlo. Los programadores deben elegir la estructura que mejor se adapte a sus necesidades. Además, esta fue una breve introducción a ambas librerías. No podemos hacer suposiciones basadas en varias diferencias. Desafortunadamente, tendrás que elegir por tu cuenta qué estructura es tu nuevo mejor amigo.

¿Qué es NumPy?

Deberías poder comprender el propósito de esta librería luego de aprender su nombre completo: Python Numérico. Significa que el módulo maneja números. NumPy es un software de código abierto para la creación y gestión de matrices multidimensionales. Esta librería consta de una variedad de funciones para manejar matrices tan complejas. 

Entonces, ¿Qué es NumPy? es una librería de Python que se especializa en proporcionar funciones matemáticas de alto nivel para la gestión de matrices multidimensionales. Al recolectar módulos de NumPy, completaras cálculos precisos y detallados. Sin mencionar que con estas estructuras de datos mejorarás de manera significativa el uso de Python.

Librería SKlearn definición: Uso explicado

El último ejemplo de librerías Python es SKlearn, desarrollado en 2007. SKlearn, es el último pero no menos importante, ya que también es muy apreciado por los desarrolladores que trabajan con el aprendizaje automático. SKlearn, (También conocido como scikit-learn) es una librería que consta de algoritmos para agrupar conjuntos de objetos sin etiquetar, estimar las relaciones entre variables y determinar la clasificación de nuevas observaciones. 

En otras palabras, puede recuperar una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje que como resultado brindaran un aprendizaje automático más eficiente. SKlearn, es una herramienta muy útil para el modelado estadístico y por supuesto, ¡El aprendizaje automático!

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Conclusiones

Existe una amplia variedad de librerías Python para elegir. Es lo mismo que entrar en una tienda que ofrece una amplia selección de golosinas. ¿Cómo decidir qué dulce, regalo o en este caso, librería elegir? Bueno, diferentes librerías proporcionan módulos para tareas separadas. Por lo tanto, deberás decidir qué tipo de módulos necesitas para tu código. Ahora, resumamos brevemente este artículo:

1. Para la creación de API, los desarrolladores eligen entre las librerías Python como Flask, Django, Eve y/o Falcon.
2. Para propósitos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, entre las mejores opciones se incluyen las librerías: TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras y/o SKlearn.
3. Las dos principales librerías Python son PyTorch y TensorFlow. Brindan módulos para aprendizaje automático, aprendizaje profundo y gestión de redes neuronales. Ambos atraen a los programadores con funcionalidades similares, pero existen algunas diferencias que debes considerar. Una de las diferencias más notorias es que PyTorch permite a los desarrolladores crear gráficos dinámicos. El proceso de creación de gráficos con TensorFlow es estático y requiere conocimientos sobre conceptos adicionales.
4. NumPy es otra librería Python gratuita, que proporciona funciones matemáticas de alto nivel para la gestión de matrices multidimensionales.
5. Sklearn es otra de las muchas librerías Python gratuitas, estrechamente relacionada con los procedimientos de aprendizaje automático. Consiste en algoritmos para la compatibilidad de máquinas de vectores, aumento de gradiente, k-means, random forests y DBSCAN.