3 Librerías de Python para tener en cuenta
Python es un lenguaje que se caracteriza por tener una comunidad open source increíble y un ecosistema muy dinámico.
Recomendamos 3 librerías que están creciendo muy rápidamente y que podrían ser de utilidad si trabajas en este lenguaje, especialmente en el mundo de los datos aunque no limitado a ello.
FastAPI: se presenta como un Framework para backend en Python de “alto rendimiento, fácil de aprender, rápido para codificar y listo para producción”. La suma de facilidad de uso y potencia han logrado que se ponga muy cerca de las otras opciones existentes en el ecosistema. Les recomiendo que sigan a su creador Sebastián Ramírez Montaño y vean las charlas alrededor del mundo que ha dado explicando su funcionamiento.
Pandera: Se trata de una herramienta para validar datos dentro de DataFrames. En su documentación se describe como una librería que “proporciona una API flexible y expresiva para realizar la validación de datos en objetos similares a DataFrames para hacer que los pipelines de procesamiento de datos sean más legibles y sólidos”. Me parece algo super útil para la reproducibilidad y validación de datos tanto en entornos científicos como en la industria. Su creador Niels Bantilan también ha dado charlas explicando su funcionamiento.
Polars: Es una librería para manipulación de datos en DataFrames que se puede utilizar tanto en Python como en el lenguaje Rust ¿Qué tiene de diferente con otras opciones existentes como nuestro amado Pandas? Varias, pero en particular es mucho más rápido y nos permite trabajar con más datos que los que entran en la memoria de nuestra computadora. Realmente es una opción muy interesante dependiendo del caso de uso. Su creador Ritchie Vink tiene un canal de Youtube con contenido al respecto.
🔗Fastapi:
Documentación: https://fastapi.tiangolo.com/
Video:
🔗Pandera:
Documentación: https://pandera.readthedocs.io/en/stable/
Video:
🔗Polars
Documentación: https://www.pola.rs/
Canal de youtube: https://youtube.com/@rho-signaldataanalytics204
Videos de Gustavo:
🔗 ¿Cómo empecé en ciencia de datos? https://www.youtube.com/watch?v=EIJ-9gLuiX8
🔗 Mi taller de automatización con Python: https://youtu.be/IRGrqXHDMxM
Gustavo Juantorena donde comparte regularmente contenido de Ciencia de Datos y Machine Learning especialmente en Python.
#python #opensource