Diez bibliotecas de Python que todo desarrollador debería conocer

En este artículo, repasaremos las bibliotecas de Python para tareas como registro, pruebas unitarias, manejo de datos y más, cada una con características que pueden simplificar el desarrollo de su aplicación.

¿Es usted un desarrollador al que le gusta codificar en Python? Si es así, existen algunas bibliotecas de Python que puede agregar a su caja de herramientas de desarrollo.

Como desarrollador, debería sentirse cómodo con la depuración, el registro y las pruebas unitarias. Además, deberá trabajar con fuentes de datos, contabilizar la validación de datos y crear API.

1. SQLAlchemy: para interacciones con bases de datos

SQLAlchemy es un kit de herramientas SQL y un mapeador relacional de objetos (ORM) para Python. Lo usará con frecuencia para la interacción con bases de datos en aplicaciones web y backend.

Esto proporciona una forma Pythonic de interactuar con bases de datos. Le permite administrar el esquema de la base de datos, realizar consultas complejas y manejar transacciones, todo desde un script de Python.

Características clave

ORM flexible que asigna tablas de bases de datos a objetos Python
Funciona con la mayoría de los dialectos SQL
Admite consultas y relaciones SQL complejas

Recursos de aprendizaje

Tutorial de SQLAlchemy de Arjan Codes
Bases de datos en Python simplificadas con SQLAlchemy

2. Sopa hermosa: para raspar telarañas

Beautiful Soup es una biblioteca de Python para web scraping rápido y sencillo que analiza documentos HTML y XML.

Beautiful Soup es la biblioteca de referencia para extraer datos de páginas web. Ideal para tareas como recopilación de datos, automatización y creación de rastreadores web.

Características clave

Análisis sencillo de documentos HTML y XML.
Sintaxis fácil de usar para navegar y buscar árboles HTML

Recursos de aprendizaje

Tutorial completo de raspado web de Python Beautiful Soup
Web Scraping con BeautifulSoup y Requests de Corey Schaefer

3. Pytest: para pruebas unitarias

Pytest es un marco de prueba popular para Python. Es a la vez simple y más flexible que el módulo unittest integrado.

Se utiliza para escribir, ejecutar y organizar casos de prueba en proyectos de Python.

Características clave

Sintaxis simple que se adapta bien a conjuntos de pruebas complejos
Admite pruebas parametrizadas, lo que lo hace ideal para pruebas basadas en datos
Rico ecosistema de complementos y accesorios integrados

Recursos de aprendizaje

Tutorial de Pytest en freeCodeCamp
Guía de Pytest de Real Python

4. Pydantic: para validación de datos

Pydantic es una biblioteca de validación de datos. Utiliza sugerencias de tipo Python para hacer cumplir la integridad de los datos en las aplicaciones.

Se utiliza comúnmente para validar y analizar datos de API o archivos de configuración. Lo que garantiza la seguridad de tipos y la coherencia en las aplicaciones.

Características clave

Validación de tipos basada en sugerencias de tipos de Python
Útil para validar solicitudes API entrantes o archivos de configuración
Se integra con FastAPI

Recursos de aprendizaje

Tutorial Pydantic
Por qué debería utilizar Pydantic de Arjan Codes

5. FastAPI: para crear API

FastAPI es un marco web Python popular para crear API.

Puede crear API web rápidas y asincrónicas con FastAPI. Además, FastAPI admite la validación de datos con Pydantic y genera automáticamente documentación para la API basada en la especificación OpenAPI.

Características clave

Creación de API de alto rendimiento con soporte ASGI y asíncrono
Generación automática de documentación API interactiva.
Utiliza Pydantic para la validación de datos

Recursos de aprendizaje

Cómo utilizar FastAPI de Arjan Codes
Tutorial de Python FastAPI de Tech With Tim

6. IceCream: para depurar

IceCream es una herramienta de depuración liviana que facilita la impresión y la comprensión de variables y expresiones dentro de su código.

IceCream se utiliza a menudo como una herramienta de depuración rápida y útil, que proporciona resultados claros y legibles de expresiones y sus valores a medida que codifica.

Características clave

Sintaxis minimalista para una depuración rápida
Salida clara y legible por humanos que muestra valores variables en contexto

Recursos de aprendizaje

Repositorio IceCream GitHub
Depuración 101: Reemplace print() con icecream ic()

7. Loguru: para registro avanzado

Loguru es una biblioteca de registro simple pero poderosa para Python, que ofrece funciones avanzadas sin una configuración compleja.

Esta biblioteca es excelente para registrar eventos y errores de aplicaciones y ofrece un registro flexible y personalizable para aplicaciones modernas.

Características clave

API simple que permite una fácil configuración y personalización
Rotación y retención automática de registros
Potentes opciones de formato y registro contextual.

Recursos de aprendizaje

Fragmentos de código y recetas para loguru
Loguru - ¡Registro simplificado de Python con Loguru!

8. Watchdog: para monitorear eventos del sistema de archivos

Watchdog es una biblioteca de Python para monitorear cambios en el sistema de archivos y desencadenar acciones basadas en esos cambios.

Se utiliza en scripts de automatización, para tareas como sincronización de archivos, registro de cambios en directorios e implementaciones automatizadas.

Características clave

Supervisa los eventos del sistema de archivos en tiempo real
Soporte multiplataforma para diferentes sistemas operativos
Se integra bien con los flujos de trabajo de automatización

Recursos de aprendizaje

Curso intensivo de Python WatchDog
Guía de inicio rápido de Watchdog

9. Péndulo: para manejo de fecha y hora

Pendulum es una biblioteca de fecha y hora fácil de usar que simplifica la manipulación de fecha y hora y facilita el manejo de zonas horarias.

Pendulum es ideal para proyectos que requieren fecha, hora y objetos de fecha y hora, lo que permite una manipulación fácil e intuitiva de la fecha y la hora.

Características clave

Métodos fáciles de usar para manipular fechas y horas.
Consciente de la zona horaria y compatible con la configuración regional
Totalmente compatible con el módulo datetime de Python

Recursos de aprendizaje

Charla EuroPython 2023 sobre el péndulo de Python
Una inmersión profunda en la fecha y la hora en Python por Arjan Codes

10. Pandas/Polares: para análisis de datos

Pandas y Polars son bibliotecas de Python para análisis de datos. Aprender estas bibliotecas de análisis de datos puede resultar útil incluso si no desea cambiar al análisis de datos.

Puede utilizar cualquiera de ellos para el análisis de datos. A veces es más fácil comenzar con Pandas y pasar a Polars, que ofrece una alternativa más rápida y eficiente para grandes conjuntos de datos.

Estas bibliotecas son esenciales para las tareas de análisis de datos, desde limpiar y transformar datos hasta agregarlos y visualizarlos.

Características clave

Pandas: herramienta para análisis y manipulación de datos robustos, con soporte para operaciones complejas en grandes conjuntos de datos
Polars: optimizado para velocidad y eficiencia de memoria, aprovechando el procesamiento paralelo y una potente API

Recursos de aprendizaje

Tutorial de Matt Harrison: Introducción a los polares
Pandas por ejemplo – Curso completo para principiantes

Concluyendo

Eso es todo. Espero que este artículo te haya resultado útil.

Cada una de estas bibliotecas de Python puede agilizar el desarrollo en diferentes áreas, desde interacciones de bases de datos hasta pruebas unitarias, creación de API y más, lo que las hace útiles en el conjunto de herramientas de un desarrollador.

Si está interesado en la ciencia de datos, puede que le resulten útiles 10 bibliotecas de Python que todo científico de datos debería conocer.