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Librerías Python de alto nivel

Librerías Python de alto nivel

En este artículo veremos algunas librerías que facilita tu desarrollo usando Python.
Invoke, librería Python de alto nivel
Lo que hace Invoke: ejecución remota de Pythonic, es decir, realizar tareas de administración utilizando una biblioteca de Python.

Por qué usar Invoke: usar algunas librerias Python de alto nivel como reemplazo de las tareas comunes de scripts de shell tiene mucho sentido. Invoke proporciona una API de alto nivel para ejecutar comandos de shell y administrar tareas de línea de comandos como si fueran funciones de Python, lo que le permite incrustar esas tareas en su propio código o construir elegantemente alrededor de ellas. Solo ten cuidado de no permitir que la entrada que no es de confianza se pase tal cual a cualquier comando de shell.

Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.

Nuitka combina Python y C

Nuitka combina Python y C

Qué hace Nuitka: compila Python en ejecutables C autónomos.
Por qué usar Nuitka: al igual que Cython, Nuitka compila Python en C. Sin embargo, mientras que Cython requiere su propia sintaxis personalizada para obtener mejores resultados y se centra principalmente en aplicaciones matemáticas y estadísticas, Nuitka trabaja con cualquier programa de Python tal cual, lo compila en C y produce un ejecutable de un solo archivo, aplicando optimizaciones donde puede en el camino. Nuitka todavía se encuentra en sus primeras etapas y muchas de las optimizaciones planificadas aún están por llegar. Sin embargo, es una forma conveniente de convertir un script de Python en una rápida aplicación de línea de comandos.

Numba

Qué hace Numba: Acelera de forma selectiva las funciones intensivas en matemáticas.
Por qué usar Numba: El mundo de Python incluye toda una subcultura de paquetes para acelerar las operaciones matemáticas. Por ejemplo, NumPy funciona envolviendo bibliotecas C de alta velocidad en una interfaz Python, y Cython compila Python en C con escritura opcional para un rendimiento acelerado. Pero Numba es fácilmente el más conveniente, ya que permite que las funciones de Python se aceleren selectivamente con nada más que un decorador. Para aumentar la velocidad, puede usar modismos comunes de Python para paralelizar cargas de trabajo o usar instrucciones SIMD o GPU.

Ten en cuenta que puedes usar NumPy con Numba. Después de todo, NumPy tiene muchos algoritmos listos para usar que no necesitan implementarse desde cero. Pero para los algoritmos de "kernel" pequeños, Numba en muchos casos superará a NumPy por mucho.

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Openpyxl

Qué hace Openpyxl: lee, escribe y manipula archivos de Excel.
Por qué usar OpenPyxl: Pídale a alguien que nombre tres herramientas que los trituradores de números usan en su trabajo, lo más probable es que te respondan Python, R y Excel. Excel aún no tiene conectividad con librerias Python de alto nivel nativa, pero los paquetes de terceros han cerrado la brecha de varias maneras.

Openpyxl funciona modificando archivos de Excel en lugar de manipular Excel directamente. Con Openpyxl, puedes automatizar la creación de hojas de cálculo y libros de trabajo, generar fórmulas, completar celdas con esas fórmulas y realizar muchas otras operaciones. También puedes cambiar las propiedades de los objetos de Excel, como los estilos de celda y el formato condicional. Cualquiera que pase mucho tiempo mirando hojas de cálculo encontrará algo útil aquí.

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