Python là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi, từ Data Science, đến Scripting, hay Embedded Applications, thậm chí là cả làm game hay làm Desktop Applications… và một số yêu cầu cơ bản của người code như làm web, tính toán và làm những dự án nhỏ.

Mặc dù Python có vẻ không nhanh bằng C++ hay C, nhưng những Libraries và Packages nhiều không kể hết của Python được đánh giá cao, và điều này thật sự rất có lợi khi phải làm việc với nhiều dòng code, khiến chúng dễ quản lý và sửa đổi hơn. Với hơn 137,000 libraries và 198,826 packages trong cộng đồng của Python, mọi thứ dường như được đơn giản hóa và tối ưu hơn đối với Python.

Trong bài viết này, Hybrid Technologies sẽ giới thiệu đến bạn top thư viện Python tốt nhất cho người mới bắt đầu. Cùng khám phá nhé!

Libraries là gì? Packages là gì?

1. Libraries trong Python.

Một Libraries, hay thường gọi là modules trong Python là một dạng như thư viện chứa những “cuốn sách” mang giá trị thông tin. Tuy nhiên trong Python, thay vì sách, các bạn sẽ truy xuất những modules và áp dụng chúng trong quá trình coding của mình, thay chúng ta làm những việc đơn giản nhưng tốn thời gian, công dụng của chúng giống như một hàm xử lý được tích hợp vào một thư viện.

2. Packages trong Python.

Package trong Python là một thư mục chứa một hoặc nhiều modules hay các package khác nhau, nó được tạo ra  nhằm mục đích phân bố các modules có cùng chức năng hay một cái gì đó, để dễ quản lý source code, hay nói là một gói hỗ trợ các modules.

Top Python Libraries và Packages tốt nhất cho người mới bắt đầu

1. Pillow- Xử lý hình ảnh

Nhìn chung, Pillow là một phần của PIL- Python Image Libary. Đầu tiên, Pillow được xây dựng trên kiến trúc của PIL, nhưng sau đó, nó chuyển đổi thành một thứ thân thiện và tốt hơn. Pillow là bản nâng cấp của PIL và là một lựa chọn đáng tin cậy nếu bạn đang có một dự án cần phải làm việc với nhiều hình ảnh hay kể cả những công ty lớn cũng nên dùng đến nó.

Những khả năng của Pilow:

• Khi sử dụng Pillow, bạn không chỉ có thể mở và lưu hình ảnh, mà còn có thể xử lý đặc điểm của hình ảnh, chẳng hạn như màu sắc, độ mờ, độ sáng, tối, … 
• Pillow hỗ trợ xử lý nhiều tệp hình ảnh khác nhau như PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP, và còn nhiều hơn thế. 
• Có thể dễ dàng tạo ra thumbnails cho hình ảnh, những ảnh thu nhỏ này mang hầu hết đặc điểm của hình ảnh và gần như không khác gì ảnh gốc ngoại trừ chúng được thu nhỏ lại. 
• Hỗ trợ một bộ sưu tập các bộ lọc hình ảnh như – FIND_EDGES, DETAIL, SMOOTH, BLUR, CONTOUR, SHARPEN, SMOOTH_MORE,…

2. Matplotlib- Vẽ đồ thị 2D

Matplotlib là một thư viện Python sử dụng Python Script để giúp chúng ta tạo ra các đồ thị 2D thường được ứng dụng trong toán học và khoa học dữ liệu. Thư viện này có hỗ trợ tạo nhiều giao điểm giữa hai trục số trong cùng một lúc. Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể dùng Matplotlib để thao tác trực tiếp đến các đặc điểm khác nhau của đồ thị.

Những khả năng của Matplotlib:

• Matplotlib tạo ra những đồ thị chất lượng và xuất ra dễ dàng, thuận tiện, hoàn toàn đáp ứng nhu cầu của mọi ngành học. Các đồ thị được tạo ra bằng Matplotlib có sẵn bản sao cứng trên các nền tảng tương tác khác nhau. 
• Có thể dùng Matplotlib với nhiều bộ công cụ như Python Scripts, IPython Shells, Jupyter Notebook, và nhiều công cụ khác. 
• Một số thư viện của bên thứ ba có thể được tích hợp với các ứng dụng Matplotlib. Chẳng hạn như seaborn, ggplot, và các bộ công cụ chiếu xạ, mapping khác như basemap.
• Theo dõi bất kỳ lỗi nào phát sinh trong quá trình coding, các bản vá mới, đồng thời còn có thể đóng góp các tính năng mới tại GitHub. 

3. Numpy- Xử lý mảng đa chiều, ma trận

Numpy là một gói xử lý (Processing Package) phổ biến của Python. NumPy làm phong phú ngôn ngữ lập trình Python với các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ để tính toán hiệu quả các mảng và ma trận đa chiều. Numpy không chỉ là một gói module để xử lý mảng mà nó còn cung cấp khả năng quản lý mảng cực kỳ vượt trội. 

Những khả năng của Numpy:

• Numpy là một module mở rộng mã nguồn mở cho Python, cung cấp các chức năng biên dịch nhanh cho các thao tác toán học và số, thậm chí là với những ma trận và mảng có lượng dữ liệu khổng lồ. Bên cạnh đó các module cung cấp một thư viện lớn các chức năng toán học cấp cao để hoạt động trên các ma trận và mảng một cách dễ dàng và thuận tiện.
• Cung cấp những masked arrays đồng thời với mảng gốc và đi kèm với các chức năng như thao tác với hình dạng logic, biến đổi Fourier rời rạc, đại số tuyến tính tổng quát, và nhiều hơn nữa.
• Khi bạn thay đổi đặc điểm của bất kỳ mảng N chiều nào, Numpy sẽ tạo các mảng mới cho mảng đó và xóa các mảng cũ.
• Cung cấp các công cụ hữu ích để tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như C, C++, và ngôn ngữ lập trình Fortran. 
• Cung cấp các chức năng tương đương với MATLAB. Cả hai đều cho phép người dùng thao tác nhanh hơn.

4. OpenCV (Python) – Xử lý hình ảnh

Về cơ bản, OpenCV là viết tắt của Open Source Computer Vision, tạm dịch là Thị giác máy tính mã nguồn mở. Đúng như tên gọi mục đích chính là nhằm tạo ra các chức năng thị giác máy tính, giám sát các chức năng tổng thể tập trung vào thị giác máy tính tức thì. Vì OpenCV không có tài liệu thích hợp, cho nên theo nhiều nhà phát triển, nó là một trong những thư viện khó học nhất. Tuy nhiên, nó vẫn cung cấp đầy đủ khả năng để giúp bạn học thị giác máy tính dễ hơn. 

Những khả năng của OpenCV:

• OpenCV là một gói module hình ảnh lý tưởng cho phép bạn đọc và ghi, thay đổi dữ liệu nhiều hình ảnh cùng một lúc. 
• Tạo ra thị giác máy tính cho phép bạn xây dựng lại, gián đoạn và thông hiểu môi trường 3D từ môi trường 2D tương ứng của nó.
• OpenCV được xử dùng nhiều trong nhận diện vật thể và hình ảnh được thiết lập trước, chẳng hạn như khuôn mặt, động vật, cây cối, các vật thể di chuyển,…
• Có thể lưu và chụp bất kỳ khoảnh khắc nào của video và cũng có thể phân tích các thuộc tính khác nhau của nó như chuyển động, nền,…
• OpenCV tương thích với nhiều hệ điều hành như Windows, OS-X, Open BSD và nhiều hệ điều hành khác.

5. Requests- Thư viện HTTP

Requests là một thư viện HTTP vô cùng phong phú và đa dạng. Được cấp phép hoạt động theo giấy phép Apache 2.0, Requests được tạo ra nhằm mục đích tập trung vào các yêu cầu HTTP, giúp đáp ứng nhanh hơn và thân thiện hơn với người dùng. Thư viện Python này thực sự rất dễ dàng cho người mới bắt đầu vì nó cho phép sử dụng hầu hết các phương thức phổ biến của HTTP. Bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh, kiểm tra, ủy quyền và định cấu hình các yêu cầu HTTP bằng thư viện này, ngoài ra, bạn còn có thể trích xuất HTML của bất kỳ trang web nào từ URL của nó.

Những khả năng của Requests:

• Sử dụng Từ điển Python cơ bản trong Requests, bạn có thể thêm các tham số, tiêu đề, multi-part file và dữ liệu biểu mẫu.
• Cho phép bạn xử lý các tiêu đề tùy chỉnh, xác minh chứng chỉ SSL và quét các tham số về URL.
• Dễ dàng tải lên nhiều tệp cùng một lúc, cho phép bạn làm việc trong một môi trường nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Requests có tính năng giải nén tự động cho phép bạn khôi phục và phục hồi dữ liệu đã nén thành dạng xác thực của nó ngay lập tức. 
• Tận hưởng những lợi ích của hỗ trợ proxy HTTP với Requests. Và cho phép người dùng của bạn một tuyến nhanh hơn và đơn giản hơn đến các tệp và trang của bạn.
• Requests cũng có các cookie giá trị, cơ quan phản hồi Unicode, xác thực Basic/Digest, an toàn luồng, tổng hợp kết nối và nhiều hơn thế nữa.. 

Hy vọng với bài viết này, sẽ có nhiều bạn chọn được một thư viện và gói để hỗ trợ cho quá trình code của mình, cũng như giúp đẩy nhanh tiến độ các dự án và tăng một phần hiệu suất cho code. Chúc các bạn luôn thành công!

Nguồn: Sưu tầm.