Bibliothèques python : Lesquelles choisir ?
Illustration du logo Python
Je ne vous le présente plus, Python est aujourd’hui LE langage à maîtriser quand on veut se lancer dans la programmation. C’est un langage qui s’est imposé dans le monde du développement, et ce, pour de bonnes raisons. Il est polyvalent, simple à apprendre, puissant et utilisé dans une multitude de domaines, allant du développement web à l’intelligence artificielle, en passant par l’analyse de données, l’automatisation de tâches et bien plus encore.
Mais ce qui fait véritablement la force de Python, c’est l’énorme choix de bibliothèques disponibles en ligne, qui vous permettent d’éviter d’avoir à réinventer la roue et de vous concentrer directement sur la logique et l’essentiel de votre projet. Ces bibliothèques sont de véritables accélérateurs de développement, elles vous épargnent des heures, voire des jours de travail, et vous permettent de vous focaliser sur l’innovation plutôt que sur des tâches répétitives. En plus d’être un gain de temps incroyable, elles couvrent un large éventail de besoins, ce qui fait qu’il y a toujours une bibliothèque adaptée à chaque type de projet. Que ce soit pour les calculs avancés, l’automatisation, la visualisation graphique, le scraping de données ou encore le développement web, elles sont vos meilleures alliées et permettent de rendre votre code plus performant et plus efficace. Mais avant d’aller plus loin, qu’est-ce qu’une bibliothèque Python exactement ?
Une bibliothèque python c’est quoi ?
Logos de plusieurs bibliothèques pour Python
Une bibliothèque, c’est un ensemble de codes, de fonctions et de modules pré-écrits qui peuvent être facilement intégrés à un programme Python afin d’effectuer des tâches spécifiques sans que vous ayez à tout coder vous-même. Cela permet aux développeurs d’accéder rapidement et facilement à des solutions testées, optimisées et maintenues par une large communauté. Il en existe pour tous les usages, que ce soit pour l’analyse de données, la visualisation, l’intelligence artificielle, la cybersécurité ou encore l’automatisation des tâches. Grâce aux bibliothèques, Python devient un langage incroyablement puissant et adapté à pratiquement tous les domaines de l’informatique.
Et bonne nouvelle, l’installation d’une bibliothèque est d’une simplicité déconcertante ! Il suffit d’ouvrir votre terminal et de taper la commande suivante :
Exemple de téléchargement de bibliothèque sur Python
En quelques secondes, la bibliothèque est téléchargée et prête à être utilisée dans votre programme. Plus simple, c’est impossible !
Et pour vous faire gagner encore plus de temps, voici les deux meilleures bibliothèques Python à utiliser en fonction de vos besoins spécifiques.
Les meilleures bibliothèques python selon vos besoins :
Calculs numériques et manipulations de données :
Illustration du logo de NumPy
NumPy : Numpy est la référence absolue en matière de calculs mathématiques et d’opérations matricielles. C’est la base sur laquelle reposent toutes les autres bibliothèques scientifiques, ce qui la rend essentielle pour toute personne travaillant avec des nombres, des statistiques ou des matrices. NumPy est ultra rapide, car elle est écrite en C, ce qui la rend bien plus performante que du simple code Python classique. Grâce à elle, vous pouvez manipuler des tableaux de données complexes, effectuer des calculs mathématiques avancés et traiter des données volumineuses avec une grande efficacité. Elle est aussi parfaitement compatible avec Pandas, SciPy et TensorFlow, ce qui en fait un outil indispensable pour la science des données, l’apprentissage automatique et l’analyse numérique.
Toutefois, NumPy n’est pas optimisée pour les très grands ensembles de données. Si vous travaillez sur des millions de lignes d’informations, il peut être préférable d’opter pour une alternative comme Dask, qui permet de mieux gérer les gros volumes de données tout en conservant une syntaxe proche de celle de NumPy.
Illustration du logo Pandas
Pandas : Si vous avez besoin de trier, organiser, filtrer et analyser des données tabulaires, alors Pandas est votre meilleur allié. Cette bibliothèque est la référence absolue en matière de manipulation de données. Elle est spécialement conçue pour gérer de grandes quantités de données tabulaires, à la manière d’un tableau Excel, mais avec beaucoup plus de puissance et de flexibilité. Avec Pandas, vous pouvez fusionner, grouper et manipuler facilement des ensembles de données, et cela en seulement quelques lignes de code. Elle est particulièrement utile pour l’analyse de bases de données, le traitement des fichiers CSV et l’exploration de grandes quantités d’informations.
Cependant, Pandas peut être gourmande en mémoire et ralentir les performances lorsqu’on traite de très grands jeux de données. Si vous devez gérer des bases de données gigantesques, Dask ou Spark seront plus adaptés.
Automatisation des tâches :
illustration du logo Yagmail
Yagmail : Yagmail, permet d’envoyer facilement des e-mails avec Gmail sans avoir à passer par une configuration SMTP complexe. Contrairement à smtplib, qui exige de nombreuses configurations manuelles, Yagmail rend l’envoi d’e-mails fluide et intuitif en permettant d’ajouter des pièces jointes, du HTML et même de gérer l’authentification de manière sécurisée grâce à OAuth2.
Seul inconvénient, Yagmail ne fonctionne qu’avec Gmail, ce qui peut être une limite si vous utilisez un autre fournisseur de messagerie.
Illustration du logo PyAutoGUI
PyAutoGUI : PyAutoGUI est une bibliothèque incontournable pour automatiser des actions sur votre ordinateur. Elle permet de simuler des clics de souris, de saisir du texte automatiquement et même de capturer des images de l’écran. C’est une solution parfaite pour exécuter des tâches répétitives sur des logiciels, remplir automatiquement des formulaires ou encore créer des bots qui interagissent avec l’interface graphique. Cependant, elle montre ses limites lorsqu’il s’agit d’interagir avec des logiciels en 3D, où son efficacité est réduite.
Scrapping :
Illustration du logo Scrapy
Scrapy : Si vous cherchez à extraire des informations sur le web, alors Scrapy est l’une des meilleures options. Scrapy est un framework puissant, spécialement conçu pour récupérer de grandes quantités de données depuis des sites web. Il permet d’extraire automatiquement des informations, de gérer les cookies et les sessions, et même de stocker les résultats sous forme de bases de données. Cependant, Scrapy demande un certain apprentissage et peut être complexe pour un débutant.
Illustration du logo BeautifulSoup
BeautifulSoup : Si vous préférez une solution plus accessible, alors BeautifulSoup est un excellent choix. Elle est légère, intuitive et permet d’extraire facilement du contenu HTML ou XML. Toutefois, elle ne supporte pas le JavaScript, ce qui la rend inadaptée aux sites modernes basés sur des frameworks comme React ou Angular.
Développement d’une application web :
Illustration du logo Django
Django : Django est un framework complet et sécurisé, parfait pour les projets complexes comme les plateformes e-commerce et les applications SaaS. Il intègre un ORM puissant, un serveur intégré et un système d’authentification sécurisé, tout en protégeant contre les vulnérabilités courantes. Son approche "batteries included" offre de nombreuses fonctionnalités prêtes à l’emploi, mais peut le rendre trop lourd pour les petits projets, où un framework plus léger comme Flask est souvent plus adapté.
Illustration du logo Flask
Flask : Flask, en revanche, est un microframework léger et flexible, idéal pour créer rapidement des API et des petits sites web. Contrairement à Django, il n’impose pas de structure stricte, offrant ainsi plus de liberté et de flexibilité aux développeurs. Sa simplicité permet de mettre en place une application en quelques lignes de code, rendant son utilisation parfaite pour des projets nécessitant rapidité et légèreté.
Python est un langage exceptionnel, non seulement pour sa simplicité et sa puissance, mais aussi grâce à son écosystème riche et varié de bibliothèques qui couvrent tous les besoins. Peu importe votre projet, qu’il s’agisse de développement web, d’analyse de données, d’automatisation ou de machine learning, il existe forcément une bibliothèque qui vous facilitera la vie et accélérera votre travail.
Mais pour maîtriser Python en profondeur et devenir un véritable expert, rien ne vaut une formation structurée et complète. Et c’est exactement ce que nous proposons à La Nouvelle École ! Grâce à nos formations adaptées à tous les niveaux, vous apprendrez à exploiter tout le potentiel de Python et à développer des projets concrets et performants.
