Discussion¶
Selon moi quelques points forts du Python (notamment par rapport à R)¶
- gestion des exceptions et des traces d'éxecution.
- sa bibliothèque standard (notamment pour les fonctionnalités relatives au système : multiprocessing, socket, io, etc.) et sa documentation.
- sa polyvalence : pour le web (nombreux frameworks), pour créer des interfaces graphiques (PyQt, etc.), comme langage de script dans différents logiciels (Qgis, ArcGis, Blender, etc.).
- performances pas nécessairement en reste.
- une syntaxe claire, concise et permettant un code généralement proche du pseudo-code.
Retour sur la stack techno¶
Les incontournables :¶
- Un IDE avec IPython
- Numpy : http://www.numpy.org/
- SciPy : https://www.scipy.org/
- scikit-learn : https://scikit-learn.org/
- matplotlib : https://matplotlib.org/
- pandas : https://pandas.pydata.org/
- seaborn : https://seaborn.pydata.org/
- statsmodels : https://www.statsmodels.org
Géo-spatial / manipulation d'images / langage naturel¶
- geopandas : http://geopandas.org/ (géospatial / vecteur)
- fiona : https://fiona.readthedocs.io (géospatial / vecteur)
- rasterio : https://rasterio.readthedocs.io (géospatial / raster)
- networkx : https://networkx.github.io/ (création, manipulation et étude de réseaux complexes)
- scikit-image : https://scikit-image.org/ (traitement d'images)
- Cython : https://cython.org/ (extensions compilées / performantes pour Python)
- Rpy2 : https://rpy2.readthedocs.io/ (API permettant d'accéder à R depuis Python)
- PyQt : https://www.riverbankcomputing.com/static/Docs/PyQt5/ (bindings Python pour Qt)
- owlready2 : https://pythonhosted.org/Owlready2/ (programmation orientée ontologie)
- NLTK : https://www.nltk.org/ (traitement automatique traitement automatique du langage naturel)
- SpaCy : https://spacy.io/ (traitement automatique traitement automatique du langage naturel)
Web (client)¶
- requests : http://docs.python-requests.org ("HTTP pour les humains")
- BeautifulSoup : https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ (analyse syntaxique de documents HTML et XML)
- scrapy : https://scrapy.org/ (extraction de données Web / création de robots d'indexation)
- aiohttp : https://aiohttp.readthedocs.io (client/serveur HTTP asynchrone basé sur asyncio)
Web (serveur)¶
- SQLAlchemy : https://www.sqlalchemy.org/ (toolkit open source SQL et un mapping objet-relationnel (ORM))
- Flask : http://flask.pocoo.org/ (micro-framework de développement Web)
- aiohttp : https://aiohttp.readthedocs.io (client/serveur HTTP asynchrone basé sur asyncio)
- Dash : https://plot.ly/products/dash/ (création d'applications web pour l'analyse et la visualisaton de données)
Recherche reproductible¶
- binder : https://mybinder.org/ (création d'environnements reproductibles pour l'éxecution de notebook)
Manipulation de tenseurs / apprentissage approfondi¶
- PyTorch : https://pytorch.org/ (basé sur Torch, développé par Facebook)
- TensorFlow : https://www.tensorflow.org/ (probablement le plus utilisé, développé par Google, code ouvert depuis 2015)
- Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) : https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ (développé par Microsoft Research)
- theano : http://www.deeplearning.net/software/theano/ (développé par le Mila (Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal) de 2007 jusqu'à fin 2017)
Merci de votre attention :)
matthieu.viry@univ-grenoble-alpes.fr