Быстро обработать данные, сгенерировать ответы на поставленные вопросы, провести расчеты в Python помогут библиотеки. Делимся подборкой полезных и популярных среди IT-специалистов инструментов:
⚙️ Loguru: для логирования данных. Главный плюс — простота настройки и куча приятных бонусов: подсветка сообщений разными цветами, подсказки, встроенный парсер и другие.
⚙️ TensorFlow: идеальный инструмент для глубокого обучения. Например, библиотеку можно использовать для создания и обучения нейронных сетей.
⚙️ NumPy: для работы с числами и сложной математикой. Благодаря этому инструменту можно работать с многомерными массивами и матрицами.
⚙️ Pydantic: вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Чаще всего библиотека используется для валидации и парсинга, проверки и приведения данных к единому виду.
А какие Python-библиотеки ты используешь в кодинге?
⚙️ Loguru: для логирования данных. Главный плюс — простота настройки и куча приятных бонусов: подсветка сообщений разными цветами, подсказки, встроенный парсер и другие.
⚙️ TensorFlow: идеальный инструмент для глубокого обучения. Например, библиотеку можно использовать для создания и обучения нейронных сетей.
⚙️ NumPy: для работы с числами и сложной математикой. Благодаря этому инструменту можно работать с многомерными массивами и матрицами.
⚙️ Pydantic: вносит в Python строгую типизацию и четкость в работе. Чаще всего библиотека используется для валидации и парсинга, проверки и приведения данных к единому виду.
А какие Python-библиотеки ты используешь в кодинге?