station d

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Chí Thức

Thư viện Python là gì?

Đầu tiên, bạn nên hiểu rằng các thư viện Python không khác với các thư viện thông thường chứa những cuốn sách. Cả hai đều là bộ sưu tập các nguồn thông tin.

Learning about python libraries

Tuy nhiên, thay vì sách, bạn sẽ truy xuất các mô-đun áp dụng trong quá trình coding của mình. Tất cả các nhà phát triển chuyên nghiệp tận dụng các mô-đun tài liệu thường được ghi lại cho quá trình học Python của mình. Nếu có một cách dễ dàng như vậy, tại sao không nên thực hiện theo cách này?

IronPython

Trong quá trình học Python và khi bắt đầu nghiên cứu các thư viện Python, bạn sẽ bị chìm đắm bởi số lượng thư viện chính và bên thứ ba. Có rất nhiều bộ sưu tập các mô-đun có sẵn. Bạn có thể cảm thấy băn khoăn khi không biết phải quyết định khám phá cái nào trong số chúng. Nếu đang cố gắng học những lĩnh vực khác nhau trên con đường lập trình thì khá khó để chọn một thư viện phù hợp nhất.

Bạn nên biết rằng Python là một ngôn ngữ linh hoạt. Nó là một viên ngọc quý trong thế giới lập trình. Vì cách sử dụng của nó sẽ được sử dụng từ khoa học dữ liệu, phát triển web và thậm chí đến cả học máy. Nếu là một lập trình viên Python mới bắt đầu, chúng tôi khuyến khích bạn tham gia khóa học dưới đây để có thêm được kiến thức sâu hơn.

Nhìn chung, các thư viện Python khác nhau sẽ bao gồm các mô-đun cho các lĩnh vực cụ thể. Chúng ta sẽ cùng bắt đầu tìm hiểu các thư viện TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn và một số thư viện phổ biến khác là gì?

Trước đó, có phải bạn đã rất cố gắng để tìm một công việc lập trình viên Python phải không? Trong những trường hợp như vậy, chúng tôi khuyên bạn nên đọc một số câu hỏi phỏng vấn Python mà nhà tuyển dụng thường hỏi. Nếu không trả lời được chúng thì có thể bạn sẽ bị đánh giá là không có sự chuẩn bị. Giả sử một trong những câu hỏi phỏng vấn Python yêu cầu trình bày về các thư viện Python. Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có thể trình bày một số điểm chính về chúng.

Tuyển python lương cao

API và Python: Thư viện tốt nhất để xem xét

API (application programming interface) là tên viết tắt của giao diện lập trình ứng dụng. Nó mở ra cửa sổ cho các tương tác giữa các ứng dụng thông qua giao tiếp giữa máy với máy. Python có các khung framework làm tăng tốc quá trình tạo API. Do đó, nhiệm vụ của chúng tôi là thảo luận ngắn gọn về các thư viện Python phổ biến nhất có thể cho trong quá trình làm việc và học lập trình Python:

Flask

Flask là một framework trang web phát triển nhanh, được tạo ra cho quy trình thiết kế API hiệu quả hơn. Đây chỉ là một trong những cách sử dụng của Flask.
Nói chung, nó là một khung framework để phát triển ứng dụng web.
Flash rất nhẹ, cung cấp hỗ trợ để kiểm tra đơn vị và cookie an toàn cho các phiên phía khách hàng.
Các nhà phát triển khen rằng khung framework này là tài liệu tốt, có nghĩa là bạn sẽ tìm thấy nhiều trường hợp sử dụng để tìm hiểu.

Django

Django là một khung framework trang web bên thứ ba dựa trên Python khác.
Trong số các thư viện Python khác, mục đích chính của Djangos trong khung framework này là đơn giản hóa quá trình phát triển các trang web dựa trên cơ sở dữ liệu phức tạp.
Thư viện Django cung cấp nhiều công cụ quản lý. Do đó, các nhà phát triển sẽ có thể tạo ra các phần mã code mà không phải chuyển sang các công cụ khác.
Django REST là khung framework để tạo các Web API với mã code tối thiểu.

Falcon

Falcon là một khung framework trang web nhẹ, tuân thủ SWGI, được thiết kế để xây dựng các RESTful API.
Người mới bắt đầu đánh giá cao các hướng dẫn tài liệu cung cấp nhiều hướng dẫn cho việc tạo dự án đầu tiên.
Falcon chạy trên bất kỳ phần cứng nào và chỉ phụ thuộc vào hai phụ thuộc của bên thứ ba.

Eve

Eve là một khung framework REST API dựa trên Python miễn phí, được cung cấp bởi Flask và Cerberus.
Nó cho phép phát triển nhanh chóng các dịch vụ web RESTful độc đáo, giàu tính năng.
Khung framework hỗ trợ MongoDB và tương thích cao nhờ các tiện ích mở rộng.

Ruby vs Python: Đâu mới là ngôn ngữ tốt hơn cho lập trình ứng dụng

AI và Python: Thư viện hữu ích

Ngành công nghiệp CNTT đang thúc đẩy sự phát triển của máy móc thông minh, có khả năng thể hiện hành vi giống con người khi nó được học. Mô phỏng trí thông minh của con người này được cung cấp bởi nhiều thư viện Python được thiết kế đặc biệt để thúc đẩy ngành khoa học máy tính. Nếu muốn làm cho một cỗ máy suy nghĩ, học hỏi và có khả năng giải quyết vấn đề được thì hãy nên ghi nhớ các thư viện có thể giúp tạo ra bước đột phá đó dưới đây:

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở.
Tính toán số trong mô-đun này tích hợp việc sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu.
Đưa ra một viễn cảnh khác về khái niệm hóa các hành động toán học.
Với khung framework này, bạn có thể tạo các mạng nơ-ron và đào tạo chúng.

PyTorch

PyTorch là một thư viện mã nguồn mở.
Nó là một khung framework dựa trên Lua (là một ngôn ngữ lập trình thông dịch với đặc điểm nhỏ gọn, đa nền tảng), được thiết kế để xây dựng các mô hình và quy mô sản xuất.
Mô-đun này cung cấp một loạt các thuật toán học máy.
PyTorch cho phép người dùng thực hiện các tính toán tenor phức tạp.
Ngoài ra, nó là đối thủ lớn nhất của TensorFlow.

Theano

Theano là một thư viện dựa trên Python để thực hiện các hoạt động toán học cho các mảng đa chiều.
Khung framework sử dụng GPU thay vì CPU, dẫn đến mức năng suất cao hơn.
Với Theano, các nhà phát triển tạo ra các mô hình học tập sâu hoặc thư viện wrapper library.
Một lợi thế khác là khả năng quản lý các loại tính toán cần thiết cho các thuật toán mạng nơ-ron lớn.

Keras

Keras là một thư viện dựa trên Python để phát triển các mô hình học tập sâu.
Nó cũng tương thích với các thư viện Python khác (TensorFlow hoặc Theano).
Mục đích chính của khung framework này là tạo mẫu nhanh của các mạng nơ-ron.
Các nhà phát triển có thể thử nghiệm với các mạng nơ-ron sâu và đào tạo chúng.

Scikit-learn

Scikit-learn hoặc Sklearn là một thư viện dựa trên Python để xây dựng các mô hình học máy.
Nó cung cấp nhiều thuật toán học tập cho phép hồi quy, phân cụm và phân loại.
Sklearn tương thích với NumPy và SciPy. Điều đó có nghĩa là có thể tương tác với các thư viện khác nhau cho Python một cách dễ dàng. Thông tin thêm về thư viện này sẽ được cung cấp trong các phần sau trong hướng dẫn Python này.

PyTorch và TensorFlow

Một cuộc tranh cãi gay gắt về sự vượt trội giữa hai thư viện này đã diễn ra trong một thời gian. Tuy nhiên, không ai có thể phủ nhận rằng chúng là những thư viện Python hàng đầu. Cả PyTorch và TensorFlow đều được thiết kế để cung cấp các mô-đun cho máy học, học sâu và quản lý mạng nơ-ron.

Vì cả hai khung framework này hoạt động trong các lĩnh vực tương tự nhau nên sẽ có sự cạnh tranh lành mạnh giữa chúng. Hãy xem xét những khác biệt chính, ưu điểm của chúng và cố gắng giải quyết tranh luận này.

Facebook và Google: Hai “ông trùm” sáng tạo và nổi tiếng

Đây là hai “ông trùm” trong ngành kinh doanh CNTT đã tạo ra các thư viện này. PyTorch là một kiệt tác của Facebook và nó dựa trên Torch. Và TensorFlow là gì? Nó là một viên ngọc được cung cấp bởi Google. Nó dựa trên Theano. Nói cách khác, cả hai thư viện này đều có cha mẹ là những “ông trùm” giàu có và nổi tiếng.

Hỗ trợ cho Windows

Đôi khi, người dùng hệ điều hành Microsoft Windows không được hỗ trợ bởi thư viện PyTorch. Thư viện máy học mã nguồn mở này đã phát hành hỗ trợ Windows PyTorch vào tháng 4 năm 2018. TensorFlow đã tiến hành bước này để thu hút người dùng Windows trước đó, vào năm 2016.

Hỗ trợ cho các hệ điều hành khác

Danh sách các hệ thống được hỗ trợ vẫn khác nhau giữa hai thư viện Python này. Mặc dù bổ sung hỗ trợ Windows PyTorch đã được đón nhận rất tốt, nhưng TensorFlow vẫn có nhiều thứ để cung cấp hơn. Trong khi PyTorch hỗ trợ Linux, macOS và Window thì TensorFlow có thể sử dụng được trên Linux, macOS, Windows, Android và JavaScript. Google đã phát hành một TensorFlow.js 1.0 dành cho học máy bằng JavaScript.

Sự khác biệt trong đồ thị tính toán

Khi cố gắng giải quyết sự tranh luận giữa PyTorch với TensorFlow, không thể không nhắc đến sự khác biệt trong cách chúng xử lý các computational graph (biểu đồ tính toán). Các biểu đồ như vậy là rất quan trọng để tối ưu hóa các mạng mã code nơ-ron. Tại sao? Vì chúng làm ta có thể thấy được dòng chảy của hoạt động và thông tin.

Với PyTorch, các lập trình viên tạo dynamic graphs (các biểu đồ động), được thiết kế bằng cách diễn giải các dòng mã code đại diện cho các phần cụ thể của biểu đồ. TensorFlow chọn một cách tiếp cận khác để sản xuất đồ thị. Các biểu đồ phải tuân theo quy trình biên soạn. Sau đó, họ phải chạy bằng Công cụ thực thi TensorFlow.

Nghe có vẻ như sẽ có nhiều công việc phải thực hiện hơn đúng không nào? Nếu muốn tạo đồ thị bằng cách sử dụng TensorFlow, bạn sẽ được yêu cầu tìm hiểu về kiểm tra biến. Ngoài ra, PyTorch cho phép bạn sử dụng trình gỡ lỗi Python thông thường. TensorFlow thì lại không sử dụng tiêu chuẩn đó. Vì vậy, nếu cần phải chọn giữa các thư viện Python này và muốn tạo biểu đồ mà không phải tìm hiểu các khái niệm mới, PyTorch nên là sự lựa chọn của bạn.

Trực quan hóa các mô hình học máy

Ấn tượng đầu tiên là tất cả. Khi đang thuyết trình về dự án của mình, việc cung cấp trực quan chính xác và dễ theo dõi là rất hữu ích. TensorFlow cung cấp cho các nhà phát triển TensorBoard, cho phép trực quan hóa các mô hình học máy. Các lập trình viên sử dụng công cụ này để phát hiện lỗi và để thể hiện tính chính xác của đồ thị. PyTorch không có chức năng như vậy, nhưng bạn có thể sử dụng các công cụ được thiết kế cho nền tảng khác để đạt được kết quả tương tự.

Cộng đồng người dùng

Các thư viện Python này cũng khác nhau về mức độ phổ biến hiện tại của chúng. Đừng quá ngạc nhiên. TensorFlow đã tồn tại lâu hơn, có nghĩa là nhiều lập trình viên đang sử dụng khung này cho các mục đích học máy và học tập sâu. Do đó, nếu gặp phải một loạt các vấn đề khó khăn trong quá trình làm dự án thì nên tìm đến cộng đồng TensorFlow vì nó lớn hơn PyTorch.

Vậy giữa PyTorch và TensorFlow, thư viện nào tốt hơn?

Chúng tôi đã tuyên bố sẽ kết thúc cuộc trang luận PyTorch và TensorFlow với số điểm so sánh rõ ràng. Tuy nhiên, nói thì dễ hơn làm. Các lập trình viên nên chọn khung framework phù hợp với nhu cầu nhất. Ngoài ra, đây là một giới thiệu ngắn gọn về cả hai thư viện. Chúng tôi không thể đưa ra các giả định dựa trên một số khác biệt. Bạn sẽ phải chọn khung framework nào là người bạn mới tốt nhất trong quá trình làm việc và học lập trình Python.

NumPy là gì?

Bạn sẽ có thể hiểu mục đích chung của thư viện này sau khi biết tên đầy đủ của nó: Numerical Python (Python số). Nó có nghĩa là các mô-đun xử lý số. NumPy là phần mềm mã nguồn mở để tạo và quản lý các mảng và ma trận đa chiều. Thư viện này bao gồm một loạt các chức năng để xử lý các mảng phức tạp như vậy.

Vậy, NumPy là gì? Đây là một trong những thư viện Python, chuyên cung cấp các hàm toán học cấp cao để quản lý các mảng đa chiều. Bằng cách truy xuất các mô-đun từ NumPy, bạn sẽ hoàn thành các tính toán đúng đắn và chính xác. Hơn thế nữa bạn sẽ cải thiện đáng kể việc sử dụng Python với các cấu trúc dữ liệu này.

Thư viện Sklearn: mục đích sử dụng

Ví dụ cuối cùng của các thư viện Python là Sklearn, được phát triển vào năm 2007. Tuy là cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, vì nó cũng được đánh giá cao bởi các nhà phát triển làm việc với học máy. Sklearn (còn được gọi là scikit-learn) là một thư viện, để nhóm một nhóm các đối tượng không được gắn nhãn, ước tính mối quan hệ giữa các biến và xác định phân loại các quan sát mới.

Nói cách khác, có thể lấy một số lượng lớn các thuật toán học tập để học máy hiệu quả hơn. Thư viện Python miễn phí – Sklearn là một công cụ rất hữu ích cho mô hình thống kê và, tất nhiên, học máy!

Bài viết gốc được đăng tải tại ucode.vn

Có thể bạn quan tâm:

Xem thêm các việc làm Developer hấp dẫn tại Station D

Thư viện Python: Cái nào tốt nhất cho vai trò gì?