ຫໍສະຫມຸດ Python
10 ຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ສາລະບານ
Python ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນກາຍເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດໃນມື້ນີ້, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກອັນດັບຕົ້ນສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. Python ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທຸກໆມື້, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບນັກສມັກເລ່ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນດຽວກັນຍ້ອນທໍາມະຊາດທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້ຂອງມັນ. ບາງລັກສະນະອື່ນໆທີ່ເຮັດໃຫ້ Python ເປັນທີ່ນິຍົມສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນວ່າມັນເປັນ open-source, object-oriented, ແລະເປັນພາສາທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.
ແຕ່ຈຸດຂາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ Python ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ສາມາດຊ່ວຍນັກຂຽນໂປລແກລມແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆໄດ້.
ລອງມາເບິ່ງ 10 ຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
1. TensorFlow
ອັນດັບໜຶ່ງຂອງພວກເຮົາ 10 ຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ TensorFlow, ພັດທະນາໂດຍທີມງານ Google Brain. TensorFlow ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບທັງຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ແລະມັນສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ຫ້ອງສະຫມຸດ, ແລະຊັບພະຍາກອນຊຸມຊົນທີ່ຫລາກຫລາຍ.
ຫ້ອງສະຫມຸດແມ່ນແນໃສ່ການຄິດໄລ່ຕົວເລກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ແລະມັນມີຄໍາເຫັນປະມານ 35,000 ແລະຊຸມຊົນຂອງຜູ້ປະກອບສ່ວນຫຼາຍກວ່າ 1,500 ຄົນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວຂົງເຂດວິທະຍາສາດ, ແລະກອບຂອງມັນວາງພື້ນຖານສໍາລັບການກໍານົດແລະແລ່ນການຄິດໄລ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ tensors, ເຊິ່ງແມ່ນບາງສ່ວນທີ່ກໍານົດວັດຖຸຄອມພິວເຕີທີ່ຜະລິດມູນຄ່າໃນທີ່ສຸດ.
TensorFlow ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແລະການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ຄວາມ, ການວິເຄາະຊຸດເວລາ, ແລະການກວດສອບວິດີໂອ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ TensorFlow ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ຫຼຸດຄວາມຜິດພາດລົງ 50 ຫາ 60 ເປີເຊັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງລະບົບປະສາດ
- ການຄຸ້ມຄອງຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ດີເລີດ
- ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ຍືດຫຍຸ່ນແລະກອບ
- ແລ່ນຢູ່ໃນຫຼາຍໆເວທີການຄິດໄລ່
2. SciPy
ຫໍສະຫມຸດ Python ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ SciPy, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າແລະເປີດນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຄໍານວນລະດັບສູງ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ TensorFlow, SciPy ມີຈໍານວນຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະມີການເຄື່ອນໄຫວຢູ່ໃນຫຼາຍຮ້ອຍຜູ້ປະກອບສ່ວນ. SciPy ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດແລະດ້ານວິຊາການ, ແລະມັນສະຫນອງການເຮັດວຽກທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ແລະປະສິດທິພາບຕ່າງໆສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດ.
SciPy ແມ່ນອີງໃສ່ Numpy, ແລະມັນປະກອບມີຫນ້າທີ່ທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ປ່ຽນເປັນເຄື່ອງມືທາງວິທະຍາສາດທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້. SciPy ແມ່ນດີເລີດໃນການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດແລະດ້ານວິຊາການໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະມັນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການດໍາເນີນການຮູບພາບຫຼາຍມິຕິລະດັບ, ສູດການຄິດໄລ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະ algebra ເສັ້ນ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ SciPy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ຄໍາສັ່ງລະດັບສູງສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນແລະການເບິ່ງເຫັນ
- ຟັງຊັນໃນຕົວສໍາລັບການແກ້ໄຂສົມຜົນຄວາມແຕກຕ່າງ
- ການປະມວນຜົນຮູບພາບຫຼາຍມິຕິ
- ການຄິດໄລ່ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່
3. Pandas
ອີກປະການຫນຶ່ງຂອງຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ໃຊ້ກັນຫຼາຍທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ Pandas, ເຊິ່ງສະຫນອງການຈັດການຂໍ້ມູນແລະເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ຫ້ອງສະຫມຸດປະກອບດ້ວຍໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງຕົນເອງສໍາລັບການຈັດການຕາຕະລາງຕົວເລກແລະການວິເຄາະຊຸດເວລາ.
ສອງລັກສະນະອັນດັບຕົ້ນຂອງຫ້ອງສະໝຸດ Pandas ແມ່ນ Series ແລະ DataFrames, ເຊິ່ງເປັນວິທີທີ່ໄວ ແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຈັດການ ແລະສຳຫຼວດຂໍ້ມູນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ໝູນໃຊ້ມັນດ້ວຍວິທີຕ່າງໆ.
ບາງສ່ວນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົ້ນຕໍຂອງ Pandas ປະກອບມີ wrangling ຂໍ້ມູນທົ່ວໄປແລະການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ການເງິນ, ການສ້າງຊ່ວງວັນທີ, linear regression, ແລະອື່ນໆອີກ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Pandas ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ສ້າງຟັງຊັນຂອງທ່ານເອງແລະແລ່ນມັນໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນ
- abstraction ລະດັບສູງ
- ໂຄງສ້າງລະດັບສູງແລະເຄື່ອງມືການຫມູນໃຊ້
- ການເຊື່ອມໂຍງ / ການເຂົ້າຮ່ວມຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ
4. ຕົວເລກ
Numpy ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງສຳລັບການປະມວນຜົນອະເຣຫຼາຍມິຕິ ແລະເມທຣິກ. ມັນໃຊ້ຊຸດໃຫຍ່ຂອງຫນ້າທີ່ທາງຄະນິດສາດລະດັບສູງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດພື້ນຖານທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
NumPy ເປັນຊຸດການປະມວນຜົນ array ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປທີ່ສະຫນອງ arrays ແລະເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ, ແລະມັນແກ້ໄຂຄວາມຊ້າໂດຍການສະຫນອງ multidimensional arrays ແລະຫນ້າທີ່ແລະຕົວປະຕິບັດການທີ່ເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການສ້າງ N-dimensional arrays ທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະການສ້າງພື້ນຖານຂອງຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆເຊັ່ນ SciPy ແລະ scikit-learn.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ NumPy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ໄວ, ປະກອບ precompied ຫນ້າທີ່ສໍາລັບການປົກກະຕິຕົວເລກ
- ສະຫນັບສະຫນູນວິທີການຈຸດປະສົງ
- Array-oriented ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ
- ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແລະການຫມູນໃຊ້
5. Matplotlib
Matplotlib ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດວາງແຜນສໍາລັບ Python ທີ່ມີຊຸມຊົນຂອງຜູ້ປະກອບສ່ວນຫຼາຍກວ່າ 700 ຄົນ. ມັນຜະລິດກຣາຟແລະແຜນຜັງທີ່ສາມາດໃຊ້ສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ API ຮັດກຸມວັດຖຸສໍາລັບການຝັງດິນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
ຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມຫລາຍທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, Matplotlib ມີຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຕົວແປ, ການສະແດງພາບລະຫວ່າງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງແບບຈໍາລອງແລະການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແລະສໍາລັບການຊອກຄົ້ນຫາພາຍນອກໂດຍໃຊ້ແຜນການກະແຈກກະຈາຍ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Matplotlib ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ສາມາດເປັນການທົດແທນ MATLAB
- ແຫຼ່ງຟຣີແລະເປີດ
- ສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍສິບຂອງ backends ແລະປະເພດຜົນຜະລິດ
- ການໃຊ້ຄວາມຈຳຕໍ່າ
Scikit-learn ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ອີກແຫ່ງໜຶ່ງສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຫ້ອງສະໝຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ແລະມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າກັນເປັນ SciPy ແລະ NumPy.
Scikit-learn ປະກອບມີການເພີ່ມລະດັບສີ, DBSCAN, ປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມພາຍໃນການຈັດປະເພດ, ການຖົດຖອຍ, ວິທີການຈັດກຸ່ມ, ແລະເຄື່ອງຈັກ vector.
ຫໍສະໝຸດ Python ມັກຈະຖືກໃຊ້ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຈັດກຸ່ມ, ການຈັດປະເພດ, ການເລືອກຕົວແບບ, ການຖົດຖອຍ ແລະ ການຫຼຸດຂະໜາດ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Scikit-learn ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງ
- ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ
- ການຄັດເລືອກຕົວແບບ
- ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈາກຈຸດຈົບ
7. Keras
Keras ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ມີຄວາມນິຍົມສູງມັກຈະໃຊ້ສຳລັບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ ແລະໂມດູນເຄືອຂ່າຍ neural, ຄ້າຍຄືກັບ TensorFlow. ຫ້ອງສະຫມຸດສະຫນັບສະຫນູນທັງ TensorFlow ແລະ Theano backends, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມກັບ TensorFlow ເກີນໄປ.
ຫ້ອງສະໝຸດ open-source ໃຫ້ເຈົ້າມີເຄື່ອງມືທັງໝົດທີ່ຈຳເປັນໃນການກໍ່ສ້າງແບບຈໍາລອງ, ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະສ້າງພາບກາຟ, ແລະມັນປະກອບມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ທີ່ສາມາດນໍາເຂົ້າ ແລະໂຫຼດໄດ້ໂດຍກົງ. ຫ້ອງສະຫມຸດ Keras ແມ່ນແບບໂມດູນ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຍັງສະຫນອງຫນຶ່ງໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງທີ່ສຸດສໍາລັບປະເພດຂໍ້ມູນ.
Keras ມັກຈະຊອກຫາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງທີ່ມີຢູ່ກັບນ້ໍາຫນັກທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມໄວ້ກ່ອນ, ແລະສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດການຄາດເດົາຫຼືເພື່ອສະກັດຄຸນສົມບັດຂອງມັນໂດຍບໍ່ຕ້ອງສ້າງຫຼືການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານເອງ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Keras ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ການພັດທະນາຊັ້ນປະສາດ
- ການລວມຂໍ້ມູນ
- ການເປີດໃຊ້ງານແລະຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ
- ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
8. ການ ບຳ ບັດ
Scrapy ແມ່ນໜຶ່ງໃນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ຮູ້ຈັກດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ກອບການກວາດເວັບ Python ທີ່ໄວ ແລະເປີດ-source ມັກຈະໃຊ້ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນຈາກໜ້າເວັບດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຕົວເລືອກ XPath.
ຫ້ອງສະຫມຸດມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງການຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງໂປຼແກຼມລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຈາກເວັບ. ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກ APIs, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຂຽນລະຫັດທົ່ວໄປທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຄືນໃຫມ່ສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແລະຂະຫຍາຍຕົວກວາດເວັບຂະຫນາດໃຫຍ່.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Scrapy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ນ້ຳໜັກເບົາ ແລະ ແຫຼ່ງເປີດ
- ຫໍສະມຸດ scraping ເວັບທີ່ເຂັ້ມແຂງ
- ສະກັດຂໍ້ມູນແບບຟອມອອນໄລນ໌ດ້ວຍຕົວເລືອກ XPath
- ສະຫນັບສະຫນູນໃນຕົວ
9. PyTorch
ໃກ້ຈະສິ້ນສຸດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ PyTorch, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ອັນດັບຕົ້ນໆສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຊຸດຄອມພິວເຕີວິທະຍາສາດທີ່ອີງໃສ່ Python ແມ່ນອີງໃສ່ພະລັງງານຂອງຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ, ແລະມັນມັກຈະຖືກເລືອກເປັນແພລະຕະຟອມການຄົ້ນຄວ້າການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມໄວສູງສຸດ.
ສ້າງໂດຍທີມງານຄົ້ນຄ້ວາ AI ຂອງ Facebook ໃນປີ 2016, ຄຸນນະສົມບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ PyTorch ປະກອບມີການປະຕິບັດຄວາມໄວສູງຂອງມັນ, ເຊິ່ງມັນສາມາດບັນລຸໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັດການກາຟທີ່ຫນັກຫນ່ວງ. ມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ, ສາມາດປະຕິບັດການກ່ຽວກັບໂປເຊດເຊີທີ່ງ່າຍດາຍຫຼື CPU ແລະ GPUs.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ PyTorch ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ຄວບຄຸມຊຸດຂໍ້ມູນ
- ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງແລະໄວ
- ການພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ
- ການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິແລະການດໍາເນີນງານ
10. ແກງງາມ
ການປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາຂອງ 10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ BeautifulSoup, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນເວັບແລະການຂູດຂໍ້ມູນ. ດ້ວຍ BeautifulSoup, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ໂດຍບໍ່ມີ CSV ຫຼື API ທີ່ເຫມາະສົມ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ຊ່ວຍຂູດຂໍ້ມູນແລະຈັດລຽງມັນເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ກໍານົດໄວ້.
BeautifulSoup ຍັງມີຊຸມຊົນທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແລະເອກະສານທີ່ສົມບູນແບບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຮຽນຮູ້ງ່າຍ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ BeautifulSoup ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ:
- ສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຊຸມຊົນ
- ການລວບລວມຂໍ້ມູນເວັບແລະການຂູດຂໍ້ມູນ
- ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້
- ເກັບກໍາຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີ CSV ຫຼື API ທີ່ເຫມາະສົມ


Alex McFarland ເປັນນັກຂ່າວ AI ແລະນັກຂຽນທີ່ຄົ້ນຫາການພັດທະນາຫລ້າສຸດໃນປັນຍາປະດິດ. ລາວໄດ້ຮ່ວມມືກັບ AI startups ແລະສິ່ງພິມຕ່າງໆໃນທົ່ວໂລກ.
ທ່ານອາດຈະມັກ
10 ຫ້ອງສະຫມຸດປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ Python
10 ຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ
10 ຫໍສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI
10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ
7 ຫຼັກສູດ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດ (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)
10 ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ດີທີ່ສຸດ