Les librairies et bibliothèques Python

Celles-ci facilitent grandement la vie aux programmeurs et rendent plus aisée la manipulation des données. Cette extrême diversité peut être également source de stress pour les programmeurs débutants qui ne savent plus s'y retrouver. Zoom sur les bibliothèques Python !

Qu'est-ce qu'une bibliothèque ?

En informatique et en sciences de données, une bibliothèque, également connue sous le nom de library ou librairie logicielle, désigne un ensemble de fonctions (comme print par exemple) et de classes utilitaires. Celles-ci sont regroupées et mises à disposition pour être utilisées par les programmeurs qui n'auront ainsi plus besoin de les réécrire. Les différentes fonctions présentes dans une bibliothèque sont regroupées selon leur appartenance à un domaine conceptuel spécifique (mathématiques, graphique, science de données…).

Une bibliothèque se distingue d'un exécutable dans la mesure où on ne peut l'assimiler à une application. Elle n'est en effet pas complète puisqu'elle ne possède pas l'essentiel d'un programme. Les fonctions présentes peuvent être très simples, mais peuvent également être d'une extrême complexité.

Les bibliothèques peuvent parfois être regroupées en un ensemble cohérent et complémentaire appelé framework (comme Django pour le web). En général, les fonctions disponibles dans une bibliothèque subissent un découpage thématique qui permet au programmeur de retrouver plus aisément la fonction dont il a besoin.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque Python ?

Dans Python, la notion de bibliothèque ne change pas fondamentalement. Elle désigne un ensemble de modules qui augmentent les possibilités de ce langage de programmation et d'analyse de données. Ces possibilités varient du calcul numérique à la programmation internet en passant entre autres par la génération de document… Le code pré-écrit dans une bibliothèque Python peut être importé par les développeurs ou les scientifiques de données pour implémenter de nouvelles fonctionnalités.

La partie visible d'une bibliothèque Python est connue sous le nom d'API ou Application Programming Interface. L'API permet au programmeur de choisir parmi les fonctions présentes dans la bibliothèque celle qui saura répondre à ses besoins. Elle peut être perçue comme une liste de noms de fonctions ou de classes disponibles pour lesquelles une bonne documentation est fournie.

Comment installer une bibliothèque dans Python ?

Avant de commencer par utiliser une bibliothèque Python, il faut procéder à son installation. Elle peut être faite avec pip qui est un utilitaire fourni avec Python et qui aide à installer les bibliothèques déposées sur Pypi. La ligne de code « pip install <nom_de_la_bibliothèque> » est celle qu'il faut taper dans la fenêtre pour l'installer.

Certaines bibliothèques Python ont leur propre procédure d'installation qu'il convient de suivre.

Comment se former aux bibliothèques ?

Nombreuses sont les bibliothèques qui existent dans Python. Le mieux pour les maîtriser et savoir les utiliser convenablement est de suivre une formation en Python. Par exemple, les formations de Jedha en sciences de données ou en analyse de données proposent des modules dédiés à l'apprentissage de Python.

L'import d'une bibliothèque est l'une des premières étapes pour commencer à l'utiliser. Avec la commande import, la bibliothèque s'intègre dans le code du programmeur, ce qui donne accès à ses fonctions. L'import d'une bibliothèque apporte son lot de nouveautés et, pour les maîtriser, il est important de consulter sa documentation. Les communautés d'entraide sont également une excellente opportunité pour en apprendre davantage sur les bibliothèques Python.

Quelle est l'utilité d'une bibliothèque Python ?

Les bibliothèques Python jouent un rôle déterminant dans le travail des programmeurs et dans la science de données. Sans surprise, rares sont les projets qui ne font appel à aucun import de bibliothèques. Dans les premiers langages de programmation, les fonctionnalités disponibles étaient limitées au lexique ou à la syntaxe de base du langage. Et c'est bien là l'un des gros avantages des bibliothèques apparues dans les langages de programmation plus modernes comme Python. Ceux-ci ne s'arrêtent plus à leur bibliothèque standard qui apporte les fonctionnalités de base.

Avec l'import d'une bibliothèque spécifique par exemple, un développeur ou un analyste de données n'a plus besoin de coder les fonctions dont ils ont besoin de bout en bout. Bien au contraire, il leur suffit de faire appel à la fonction voulue. Parce qu'ils n'ont pas besoin de tout réinventer, il s'en suit un gain de temps notable. De plus, avec l'import d'une bibliothèque, ces professionnels sont en mesure de concevoir des applications très complexes en associant des fonctions et classes d'une même bibliothèque, voire de plusieurs bibliothèques.

Avec l'import de bibliothèque, un programmeur peut aussi ordonner son code plus simplement. Il lui suffit en effet d'appliquer les règles de codage habituellement propres à la bibliothèque et au langage Python. Autre implication, le partage du travail est facilité puisque toutes les fonctions utilisées dans une bibliothèque sont standards.

L'utilisation d'une bibliothèque permet enfin d'obtenir un code plus stable et au final plus sécurisé. Face aux risques sans cesse grandissants des attaques cybercriminelles, cet avantage est peut faire la différence.

Les différents types de bibliothèques

L'intérêt des bibliothèques Python n'est plus à démontrer. Elles sont très nombreuses et se prêtent à diverses utilisations dans des domaines tout autant variés. Les bibliothèques Python qui suivent sont très pratiques pour les programmeurs, mais particulièrement pour les personnes qui évoluent en science des données.

PySpark

PySpark est une bibliothèque spécialisée dans le traitement des bases de données à l'instar de Pandas. Contrairement à ce dernier, elle est en mesure de gérer de larges bases de données sans pour autant connaître le moindre ralentissement. PySpark est une bibliothèque Spark écrite en Python. Quant à Spark ou plus précisément Apache Spark, il s'agit d'un framework open source écrit en Scala qui se base sur le calcul distribué pour le traitement de bases de données massives. PySpark peut être considérée comme une API Python pour Apache Spark.

PySpark est sans doute une excellente alternative à Pandas lorsque l'on cherche à traiter de gros volumes de données en un court laps de temps. Elle est largement utilisée en Machine Learning et par la communauté des scientifiques de données.

Les avantages de la bibliothèque PySpark sont très nombreux. Tout d'abord, elle est un moteur de traitement distribué en mémoire qui assure un traitement efficace des données de façon distribuée. Qui plus est, les applications exécutées avec PySpark sont cent fois plus rapides que les systèmes traditionnels. Cette bibliothèque Python propose aussi nativement des bibliothèques de Machine Learning et de graphes.

Seaborn

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données dans le langage Python. Elle permet donc aux Data scientist de transformer des données en diagrammes et graphiques. S'il est vrai que Matplotlib est la bibliothèque de référence pour visualiser des données, elle est particulièrement complexe. C'est d'ailleurs pour cette raison que les développeurs ont mis au point Seaborn, une bibliothèque basée sur Matplotlib.

Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données qui aide à créer de jolis graphiques statistiques en Python. Elle coche toutes les bonnes cases qui font la force de Matplotlib, mais apporte également des fonctionnalités inédites et une grande simplicité d'utilisation. Seaborn assure la capture de cadre de données et des fonctions internes utiles pour la cartographie sémantique.

La librairie Seaborn offre différentes palettes de couleurs et de styles qui permettent de créer des graphismes très attractifs. De même, la présence de divers types de visualisations aide à révéler les relations qui existent entre les données. Les thèmes très attrayants et la syntaxe simplifiée de la bibliothèque de visualisation de données Seaborn en font également un outil simple à prendre en main. Elle est par ailleurs très pratique pour résumer les données.

spaCy

La fonction spaCy est sans doute l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour le traitement naturel du langage ou NLP. Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui traite toutes les formes d'interaction entre le langage ordinaire et les ordinateurs. Conçue en Cython, la bibliothèque spaCy est gratuite et open source. Elle est considérée comme le numPy du NLP, c'est-à-dire une bibliothèque de bas niveau, mais performante. La fonction spaCy fait partie des outils de création d'application qui permettent de traiter et de comprendre de grands volumes de textes.

La bibliothèque spaCy peut également être utilisée pour développer des systèmes d'extraction d'information ou de prétraitement de textes dans le cadre du Deep Learning. Si elle est tant plébiscitée, c'est bien en raison de ses nombreux atouts. Cette bibliothèque facilite entre autres :

• la Tokenisation, c'est-à-dire la décomposition d'une portion de texte en mots, symboles, espaces…,
• le Tagging part-of-speech ou POS,
• la reconnaissance d'identité,
• l'analyse de dépendance…

Pour le traitement naturel du langage, spaCy est donc la bibliothèque conseillée.

NTLK

NTLK ou Natural langage Toolkit est une autre bibliothèque Python très populaire pour le NLP. C'est d'ailleurs l'une des bibliothèques de traitement du langage naturel les plus puissantes. Il s'agit plus précisément d'une suite de bibliothèques logicielles et de programmes. Conçue pour le traitement naturel symbolique de l'anglais en langage Python, cet ensemble d'outils rassemble des algorithmes les plus connus du NLP à l'instar du part-of-speech tagging (ou étiquetage morphosyntaxique), de la tokenisation, de l'analyse de sentiments, de la reconnaissance d'entité nommée, du stemming…

NTLK est un formidable outil très utile pour les personnes qui souhaitent travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle et du Machine Learning.

Différence entre bibliothèque et module

Les novices en Python peuvent avoir du mal à faire la différence entre certaines terminologies de ce langage comme bibliothèque et module. Dans une certaine mesure, on peut penser que les deux font référence à un morceau de code, mais des différences bien réelles sont à noter entre une bibliothèque et un module.

Un module est un fichier qui regroupe un ensemble de codes associé qui est enregistré dans un fichier avec l'extension. py. Dans un module, il est possible de définir des fonctions, des classes et des variables. De même, un module peut inclure du code exécutable. Pour utiliser du code intégré dans un module dans une application, il faut l'importer avec la commande import. Cela vous permet de faire appel aux fonctions définies dans ce module. Les programmeurs aguerris de Python ont probablement déjà utilisé des modules comme le module random, le module HTML, le module Tkinter et le module math.

Un module favorise une séparation et une meilleure organisation du code. Si certains modules sont populaires, d'autres le sont moins et il est également possible de développer son propre module. La fonction help est utilisée en Python pour comprendre le fonctionnement d'un module.

En ce qui concerne la bibliothèque, elle désigne un terme plus générique que le module. En général, une bibliothèque contient une collection de modules ou de codes réutilisables. L'appel à une bibliothèque Python se fait de la même manière qu'un module avec l'utilisation de la commande import. On dénombre actuellement des milliers de bibliothèques dans Python à l'instar de Keras, de TensorFlow, de PyTorch pour l'apprentissage automatique avec des modèles, de SciPy pour la science…

En définitive, le langage Python possède de nombreuses bibliothèques qui étendent drastiquement ses possibilités. Certaines sont très utiles aux personnes qui aspirent à faire carrière dans la science de données.