Frameworks Python para Data Science: 7 opções incríveis!
Maior eficiência, mais facilidade e melhor legibilidade ao lidar com grande volumes de dados são algumas das vantagens que o uso de frameworks Python oferecem quando o assunto é Ciência de Dados.
Publicado em 21 de dezembro de 2022
Maior eficiência, mais facilidade e melhor legibilidade ao lidar com grande volumes de dados são algumas das vantagens que o uso de frameworks Python oferecem quando o assunto é Ciência de Dados. Para muito além do desenvolvimento de software, no caso de Data Science, essas ferramentas ajudam, dentre outras coisas, na manutenção e gerenciamento e visualização de dados, tidos como o coração do trabalho dos cientistas e analistas de dados.
Esses frameworks podem ser entendidos como a base sobre a qual os programas de software são construídos. Portanto, servem como ponto de partida para o trabalho de desenvolvedores, permitindo que esses profissionais desenvolvam uma variedade de aplicativos para determinadas plataformas.
São inúmeras as opções de framework Python para Data Science, cada uma com suas vantagens e desvantagens, assim como indicações de uso. No entanto, é importante saber identificar qual seria a escolha certa para suas necessidades.
Pensando nisso, reunimos neste artigo sete opções interessantes de que você pode usar. Confira:
Glossário
1. Flask
Seja você um entusiasta de Data Science, engenheiro de dados ou profissional de Machine Learning, você irá precisar de algum framework web, e o Flask pode ser uma ótima opção.
Escrito em python, o Flask é usado em processos de Aprendizado de Máquina , assim como no desenvolvimento fácil e rápido de aplicações web e para configurar aplicações back-end com o front-end de forma fácil. Ele dá controle total aos desenvolvedores sobre o acesso a dados, além de ser baseado no kit de ferramentas Werkzeug (WSGI) e no mecanismo de modelagem Jinja.
O Flask foi projetado para facilitar o desenvolvimento da API REST, e fornece diferentes bibliotecas, ferramentas e módulos, e muitas funcionalidades, como lidar com solicitações de usuários, roteamento, sessões, validação de formulários, etc., que podem ser facilmente usadas para desenvolver um site de blog ou qualquer site comercial, etc.
Uma das principais vantagens de usar esse framework Python é a sua fácil configuração, o que dá liberdade para construir estruturas de acordo com suas regras.
O Flask inclui vários recursos importantes para o desenvolvimento de aplicativos da Web, incluindo:
- Servidor de desenvolvimento e depurador
- Suporte integrado para testes de unidade
- Despacho de solicitação RESTful
- Suporta modelos Jinja
- Suporte para cookies seguros
- Compatível com WSGI 1.0
- Extensa documentação
2. Pyramid
Pyramid é uma framework Python geral de código aberto (open source) usado para desenvolver aplicativos da web. Essa estrutura permite que os desenvolvedores Python criem aplicativos da Web com facilidade.
Trata-se de um framework leve que, ao contrário do Flask, possui muitos recursos e capacidades fora do comum.
No entanto, o framework Pyramid é muito parecido com o Flask em alguns pontos, especialmente por exigir pouco esforço para instalar e executar.
Suas estrutura é baseada no seguinte:
- Zope: o Pyramid é ligeiramente baseado no Zope em termos de extensibilidade, o conceito de travessia e a segurança declarativa;
- Pylons: conceito de rotas, que chama o envio de URL dentro da estrutura da pirâmide e também têm a visão não opinativa da camada de persistência ou modelo;
- Django: Pyramid se baseia na documentação Django.
Os principais recursos e características do framework Pyramid incluem:
- Possui sessões pré-instaladas;
- Permite que você gerencie transações;
- Suporte para solicitações síncronas;
- Pode ser aprimorado com alguns módulos de terceiros;
- Rapidez: é o framework web Python mais rápido conhecido;
- Ele suporta projetos pequenos e grandes (por que reescrever quando você supera sua pequena estrutura);
- Ele oferece suporte a aplicativos da Web de arquivo único, como microframeworks;
- Possui sessões integradas.
3. Bottle
Bottle é um micro framework web rápido e leve para Python. Ele foi projetado para criar aplicativos e serviços da Web em pequena escala.
Ele pode ser entendido como uma espécie de micro framework escrito em Python, com estrutura simples, e que inclui ferramentas mínimas (roteamento, modelagem e uma pequena abstração sobre WSGI).
Sendo assim, será útil para desenvolvedores e profissionais de dados que priorizam flexibilidade ou aqueles que desejam construir algo realmente simples e/ou básico.
Principais características:
- Roteamento: solicita despacho, portanto, forneça rotas de URL limpas e dinâmicas para mapeamento. Use sintaxe simplificada ou expressões regulares para parâmetros de URL;
- WSGI: é uma estrutura de interface de gateway de servidor Web e é fácil trabalhar com componentes internos de CGI e WSGI;
- Modelos: mecanismo de modelo integrado é rápido e desenvolvido para usuários do Python. Há suporte para modelos mako, jinja2 e cheetah.
- Utilitários: Bottle.py fornece acesso conveniente a dados de formulários, cabeçalhos, uploads de arquivos, cookies e outros metadados relacionados a HTTP.
- Servidor: Há um servidor de desenvolvimento HTTP integrado e suporte para colar, fapws3, flup, bjoern, wsgiref.simple_server (padrão), cherrypy, Google App Engine ou qualquer outro servidor HTTP compatível com WSGI.
- Otimização de velocidade: Existem rotas estáticas rápidas (pesquisa de ditado único) e as rotas usadas com frequência são testadas primeiro. Recursos de transmissão de arquivo de alto desempenho específicos da plataforma, como o Unix sendfile(), também são suportados. Bottle.py depende do wsgi.file_wrapper fornecido pela implementação do WSGI-Server.
4. Falcon
Falcon é uma estrutura de API da web Python minimalista para criar aplicativos e microsserviços robustos. Ele também complementa muitos outros frameworks Python, fornecendo confiabilidade, flexibilidade e desempenho extras.
Trata-se de um framework ASGI/WSGI para a construção de APIs e microsserviços REST de missão crítica, com foco em correção e desempenho em escala.
Suas principais características são:
- Suporte a ASGI, WSGI e WebSocket
- Suporte assíncrono nativo
- Sem dependência de magic globals para roteamento e gerenciamento de estado
- Interfaces estáveis com ênfase na compatibilidade com versões anteriores
- Modelagem de API simples por meio de roteamento RESTful centralizado
- Base de código altamente otimizada e extensível
- Processamento de solicitação DRY por meio de componentes de middleware e ganchos
- Adesão estrita às RFCs
- Respostas de erro HTTP idiomáticas
- Manipulação de exceção direta
- Ajudantes e simulações de teste WSGI/ASGI
- Suporte a CPython 3.5+ e PyPy 3.5+
5. Dash
O Dash é a estrutura original de baixo código para criar rapidamente aplicativos de dados em Python, R, Julia e F# (experimental).
Escrito em Plotly.js e React.js, ele é ideal para criar e implantar aplicativos de dados com interfaces de usuário personalizadas, sendo particularmente indicado para quem trabalha com dados.
Por meio de alguns padrões simples, o Dash abstrai todas as tecnologias e protocolos necessários para criar um aplicativo da Web Stack completa com visualização interativa de dados por meio de dashboards. Ele é também simples o suficiente para que você possa vincular uma interface de usuário ao seu código em menos de 10 minutos.
Esse framework pode ser usado como ferramenta de visualização de dados uma vez que permite criar painéis interativos. Dessa forma, mesmo aqueles sem nenhuma experiência em ciência de dados entenderão melhor os dados, e tomarão decisões mais eficazes e informadas.
6. Django
Django é um framework web Python de alto nível que permite o desenvolvimento rápido de sites seguros e de fácil manutenção.
Construído por desenvolvedores experientes, o Django cuida de grande parte do incômodo do desenvolvimento web, para que você possa se concentrar em escrever seu aplicativo sem precisar reinventar a roda.
Trata-se de uma ferramenta gratuita e de código aberto, que conta uma comunidade ampla e ativa, vasta documentação e diversas opções de suporte gratuito e pago.
Aqui estão as principais características do Django:
- Loosely Coupled: ajuda você a tornar cada elemento de sua stack independente dos outros;
- Less code (menos código): garante um desenvolvimento eficaz
- Não repetido: exige tudo seja desenvolvido precisamente em um lugar, em vez de repeti-lo novamente;
- Desenvolvimento ágil: oferece desenvolvimento de aplicativos rápido e confiável;
- Design consistente: mantém um design limpo e torna fácil seguir as melhores práticas de desenvolvimento web.
7. Streamlit
Streamlit é outro framework de código aberto na linguagem Python muito usado por profissionais de Data Science. Ele permite criar aplicativos da web para ciência de dados e Machine Learning em pouco tempo.
Essa ferramenta é compatível com as principais bibliotecas Python, como scikit-learn, Keras, PyTorch, SymPy, NumPy, pandas, Matplotlib, entre outras.
Com ele, nenhum retorno de chamada é necessário, pois os widgets são tratados como variáveis. Enquanto isso, o cache de dados simplifica e acelera os pipelines de computação.
O Streamlit observa alterações nas atualizações do repositório Git vinculado e o aplicativo será implantado automaticamente no link compartilhado.
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