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4 Bibliotecas Python que você deveria conhecer

As Bibliotecas Python são ótimas maneiras de aprofundar o conhecimento e aumentar a produtividade no trabalho com a linguagem. Veja a lista!

Autor: Redação Impacta

A pluralidade das bibliotecas Python revela o tamanho da sua proliferação e o quanto a linguagem tem sido utilizada no mercado, em especial na área da ciência de dados. As possibilidades de análise são bastante variadas de acordo com o fim proposto.

Neste artigo vamos trazer algumas funcionalidades de bibliotecas Python que ainda não são tão conhecidas pelo público, mas podem ser muito úteis para você. Confira!

Bibliotecas Python

Todo o conhecimento acumulado ao longo da história da humanidade só pôde ter o seu armazenamento e a sua preservação devido às bibliotecas, que contam com as mais variadas obras de cientistas, escritores e pensadores ao longo dos séculos.

No sentido mais “clássico” do termo, as bibliotecas tradicionais são resultados de um esforço coletivo e colaborativo para manter vivo o conhecimento desenvolvido na sociedade. Guardadas as proporções, as bibliotecas Python nos dias de hoje podem ser consideradas da mesma forma. 

A comparação é pertinente pois as bibliotecas Python, enquanto conjunto de códigos para resolver determinado problema, também possuem a sua importância, na medida em que hoje são uma importante fonte de conhecimento para resolvermos os nossos problemas na análise de dados.

Dentre as bibliotecas Python, há aquelas que já são referência como o “Pandas” que devido a sua estrutura e seus mecanismos inerentes para a ciência de dados tem a sua preferência para com o público.

O “arrow” é também uma dessas bibliotecas mais utilizadas e conhecidas, mas neste artigo traremos algumas outras bibliotecas que ainda não são tão conhecidas pelo grande público.

Emot – Expressando-se além das palavras!

Começaremos por esta biblioteca Python que contém uma função interessante principalmente no mapeamento para quem trabalha com mídias digitais. Como o próprio nome sugere, a biblioteca Emot possui a funcionalidade de transformar emojis e emoticons dentro da informação descritiva.

Se um usuário do twitter, por exemplo, fizer um tweet com a seguinte frase: “Eu 😖 dias chuvosos” a pessoa não disse a palavra odeio, mas é possível facilmente perceber a sua aversão a dias chuvosos, pois ela usou um emoji que corresponde a este significado.

Ao tomar este tweet como exemplo em um projeto NLP, infelizmente será necessário retirar o emoji, o que consequentemente trará uma perda bastante considerável de uma parte da informação. 

Felizmente, com a biblioteca Emot,  este não vai mais precisar ser o caso, visto que o Emot entra em cena justamente transformando os emojis em palavras. Esta biblioteca Python permite que você elabore um “dicionário” aos mesmos moldes dos dicionários tradicionais de um determinado idioma. 

Neste caso, o emoji tem uma função central no tweet pois o 😖 substitui o verbo, ou seja, o núcleo deste tweet. Este artigo expõe de forma mais detalhada a utilização da biblioteca Emot.

Py Forest – Organização é tudo!

A Py Forest é uma biblioteca Python muito interessante e que vai ajudá-lo bastante na organização das demais bibliotecas que você precisará para realizar o seu projeto. A Py Forest pode importar as 40 bibliotecas mais populares para o seu notebook com uma linha de código.

A biblioteca Py Forest tem em sua principal vantagem conseguir organizar tais bibliotecas, fazendo com que você perca menos tempo para a seleção das mesmas. Dessa forma você terá mais produtividade em menos tempo ao realizar a sua análise de dados.

Lux – Um auxílio nas tomadas de decisão

Falando em redução de tempo, a biblioteca Python Lux é uma que poderá ajudá-lo, e muito, neste quesito. 

Isto porque é um low-code que nos permite realizar uma exploração mais rápida e mais fácil, pois a Lux permite que você visualize a criação de dados em um clique. 

Outro ponto interessante é que até mesmo na tomada de decisão a Lux o auxilia recomendando qual a melhor visualização para o seu dataset. Este artigo define com mais completude as funções e objetivos do  Lux.

Dabl – Para você que está começando

A DABL (Data Analysis Baseline Library) é uma biblioteca Python excelente para você que está iniciando na área de análise de dados. 

Este pode ser definido como um dos principais objetivos da DABL: tornar o machine learning mais acessível para os usuários iniciantes.

É por isso que ele usa soluções em low-code para os projetos de machine learning, criando visualizações e explicando os modelos utilizados. Aqui você pode conferir mais sobre a DABL.

Linguagem Python: um idioma em constante desenvolvimento

Em qualquer idioma, é muito importante dominarmos um vasto repertório do vocabulário para nos expressarmos da maneira mais adequada possível de acordo com o que a situação pede. Da mesma forma se dá com as bibliotecas Python.

Ninguém poderá dizer que conhece todas as palavras do idioma português, assim como ninguém poderá dizer o mesmo com relação às funções da biblioteca Python. 

Dada a sua constante atualização, complexidade e variedade de possibilidades, tanto o idioma das línguas naturais como a linguagem Python está sempre se reinventando e se recriando.

Conclusão

O objetivo deste artigo foi apresentar, de forma breve, algumas das características e funcionalidades da Emot, da PY Forest, da Lux e da DABL. Visto que essas quatro bibliotecas Python ainda não são muito conhecidas pelo público.

As possibilidades de funções do Python são várias. A preferência por uma ou outra biblioteca vai depender do seu objetivo e da complexidade do projeto para o qual você vai desenvolver a sua análise de dados.

Neste sentido, o profissional que busca sempre atualizar os seus conhecimentos acerca das formas mais adequadas à resolução de seus problemas, terá um maior repertório para apresentar aos seus clientes se destacando assim, no cada vez mais dinâmico e concorrido mercado de trabalho.

É por isso que, assim como os mecanismos da linguagem Python vão se desenvolvendo e aperfeiçoando ao longo do tempo, você também pode manter-se em constante atualização e evolução. E é pra isso que estamos aqui.

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