عادةً، تُعرف المكتبة بأنها مجموعة من الكتب أو غرفة أو مكان يتم فيه تخزين العديد من الكتب لاستخدامها لاحقًا. وبالمثل، في عالم البرمجة، تعتبر المكتبة مجموعة من الأكواد المُجمعة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لاحقًا في البرنامج لأداء عمليات معينة ومحددة. بالإضافة إلى الأكواد المُجمعة مسبقًا، قد تحتوي المكتبة على وثائق، بيانات تكوين، قوالب رسائل، فئات، وقيم، وغيرها.

مكاتب بايثون هي مجموعة من الوحدات (Modules) ذات الصلة. تحتوي على حزم من الأكواد التي يمكن استخدامها مرارًا وتكرارًا في برامج مختلفة. تجعل مكاتب بايثون البرمجة أسهل وأكثر ملاءمة للمبرمج، حيث لا نحتاج إلى كتابة نفس الكود مرارًا وتكرارًا لبرامج مختلفة. تلعب مكتبات بايثون دورًا هامًا جدًا في مجالات مثل تعلم الآلة، علم البيانات، وتصور البيانات.

كيفية عمل مكاتب بايثون

كما ذُكر سابقًا، فإن مكاتب بايثون هي ببساطة مجموعة من الأكواد أو وحدات الأكواد التي يمكننا استخدامها في برنامج لأداء عمليات معينة. نستخدم المكتبات حتى لا نحتاج إلى كتابة الكود مرة أخرى في برنامجنا إذا كان متاحًا بالفعل. ولكن كيف تعمل هذه المكتبات؟ في الواقع، في بيئة Windows، تكون ملفات المكتبات بامتداد DLL (Dynamic Load Libraries). عندما نقوم بربط مكتبة مع برنامجنا وتشغيل ذلك البرنامج، يقوم الربط التلقائي بالبحث عن تلك المكتبة. ثم يستخرج وظائف تلك المكتبة ويفسر البرنامج وفقًا لذلك. هكذا نستخدم أساليب المكتبة في برامجنا.

مكاتب بايثون الأساسية

تحتوي مكاتب بايثون الأساسية على التركيب اللغوي الدقيق، ودلالات اللغة، والرموز الخاصة بلغة بايثون. تحتوي على الوحدات المدمجة التي توفر الوصول إلى الوظائف الأساسية للنظام مثل إدخال/إخراج البيانات وبعض الوحدات الأساسية الأخرى. معظم مكتبات بايثون مكتوبة بلغة البرمجة C. تتكون مكاتب بايثون الأساسية من أكثر من 200 وحدة أساسية. تعمل جميع هذه الوحدات معًا لجعل بايثون لغة برمجة عالية المستوى. تلعب مكاتب بايثون الأساسية دورًا مهمًا جدًا. بدونها، لا يمكن للمبرمجين الوصول إلى وظائف بايثون. كما يوجد ما يزيد عن 580,600 مكتبة للغة بايثون مسجلة لدى موقع PyPi. ولكن إلى جانب ذلك، هناك العديد من المكتبات الأخرى في بايثون التي تجعل حياة المبرمج أسهل. دعونا نلقي نظرة على بعض المكتبات الشائعة الاستخدام:

1. مكتبة NumPy

تعد مكتبة NumPy واحدة من أشهر المكتبات في لغة بايثون، وتستخدم بشكل أساسي لمعالجة المصفوفات والعمليات الحسابية العلمية. توفر هذه المكتبة العديد من الأدوات المفيدة التي تساعد المطورين في التعامل مع البيانات الرقمية بشكل أسرع وأكثر فعالية. تعتبر NumPy الأساس لكثير من مكتبات أخرى مثل Pandas و SciPy.

مميزات NumPy:

• توفر هياكل بيانات فعالة للتعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد.
• تحسين العمليات الحسابية، مما يجعلها أسرع مقارنة بالطرق التقليدية.
• تدعم العديد من الوظائف الرياضية مثل الجبر الخطي، الإحصائيات، والدوال الرياضية المعقدة.

متى تستخدم NumPy:

تعتبر NumPy خياراً ممتازاً عندما تحتاج إلى العمل مع كميات كبيرة من البيانات الرقمية وتحتاج إلى إجراء عمليات رياضية عليها بشكل سريع. تستخدم بشكل كبير في مجالات مثل التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات.

2. مكتبة Pandas

Pandas هي مكتبة أخرى شائعة تستخدم بشكل رئيسي لمعالجة البيانات وتحليلها. تعتبر الخيار الأول لأي مبرمج يعمل في مجال علم البيانات (Data Science) أو حتى إدارة البيانات البسيطة. توفر Pandas هياكل بيانات عالية المستوى مثل DataFrames التي تجعل التعامل مع البيانات الكبيرة أو غير المرتبة أسهل بكثير.

مميزات Pandas:

• التعامل السلس مع البيانات المنظمة في صيغ مثل CSV، Excel، وSQL.
• إمكانية إجراء عمليات تنظيف وتحويل البيانات بشكل سهل وفعال.
• دعم واسع للعمليات الإحصائية وتحليل البيانات.

متى تستخدم Pandas:

تستخدم Pandas بشكل واسع في مجال تحليل البيانات عندما تحتاج إلى استيراد البيانات من ملفات CSV أو قواعد البيانات، أو عند الحاجة إلى معالجة البيانات وتنظيفها لاستخدامها في النماذج التحليلية.

3. مكتبة Matplotlib

إذا كنت بحاجة إلى رسم وتصور البيانات، فإن Matplotlib هي المكتبة المثلى لذلك. تعتبر Matplotlib من أكثر المكتبات استخداماً في مجتمع بايثون لرسم الرسوم البيانية وتصور البيانات بشكل عام. سواء كنت ترغب في رسم مخططات خطية، دائرية، أو أعمدة، توفر Matplotlib الأدوات اللازمة لذلك.

مميزات Matplotlib:

• القدرة على إنشاء رسوم بيانية عالية الجودة ومتنوعة.
• التخصيص الكامل لعناصر الرسوم البيانية.
• دعم واسع لأشكال متعددة من المخططات، مثل الخطية، الدائرية، النقاط، والهيستوغرامات.

متى تستخدم Matplotlib:

تستخدم Matplotlib عندما ترغب في تمثيل بياناتك بصرياً لتحليلها أو عرض النتائج. تعتبر أداة قوية تساعد في توضيح الأنماط والاتجاهات في البيانات بشكل واضح.

4. مكتبة SciPy

SciPy تعتبر امتداداً لمكتبة NumPy وهي مكتبة تستخدم بشكل رئيسي في العمليات العلمية والهندسية. تقدم SciPy العديد من الوظائف المتقدمة في مجالات مثل الجبر الخطي، الإحصائيات، تحليل الإشارات، ومعالجة الصور.

مميزات SciPy:

• توفر أدوات متقدمة في العمليات الرياضية المعقدة.
• تعمل بشكل متكامل مع مكتبة NumPy.
• تحتوي على وظائف متخصصة في تحسين الخوارزميات، التكاملات، والمعادلات التفاضلية.

متى تستخدم SciPy:

تستخدم SciPy عندما تحتاج إلى إجراء عمليات حسابية متقدمة، خاصة في المجالات العلمية مثل الفيزياء، الهندسة، والرياضيات التطبيقية.

5. مكتبة TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها من قبل جوجل لتسهيل بناء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. على الرغم من أنها تعتبر مكتبة معقدة نسبياً، إلا أنها أصبحت الأدوات الرئيسية في مجال تعلم الآلة بفضل قوتها ومرونتها.

مميزات TensorFlow:

• تدعم بناء نماذج التعلم العميق بشكل مرن وقوي.
• إمكانية تشغيل النماذج على وحدات المعالجة الرسومية (GPU) لتحقيق أداء أعلى.
• تستخدم في العديد من التطبيقات الحديثة مثل التصنيف والتنبؤ، تعلم التعزيز، وتحليل الصور.

متى تستخدم TensorFlow:

تستخدم TensorFlow عندما تحتاج إلى بناء نماذج تعلم آلي معقدة أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تعتبر مثالية في المجالات التي تتطلب التعلم العميق مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

6. مكتبة BeautifulSoup

BeautifulSoup هي مكتبة تستخدم لاستخراج البيانات من ملفات HTML و XML. تُعد أداة قوية جداً لأي مطور يعمل في مجال "Web Scraping" أو ما يسمى بتجريف الويب، حيث تسهل تحليل وهيكلة صفحات الويب لاستخراج البيانات المطلوبة.

مميزات BeautifulSoup:

• القدرة على تحليل HTML و XML بطريقة سهلة وفعالة.
• واجهة بسيطة تجعل عملية استخراج البيانات من الصفحات عملية سلسة.
• إمكانية التعامل مع الصفحات الديناميكية من خلال التكامل مع مكتبات أخرى.

متى تستخدم BeautifulSoup:

تستخدم BeautifulSoup عندما تحتاج إلى تحليل صفحات الويب واستخراج البيانات منها، سواءً كنت تبني أدوات لجمع البيانات من الإنترنت أو تحتاج إلى إجراء تحليل للبيانات من مصادر مختلفة.

7. مكتبة FastAPI

FastAPI هي إطار عمل حديث لتطوير تطبيقات الويب باستخدام بايثون، وتعتبر واحدة من أسرع المكتبات في هذا المجال. تم تصميم FastAPI لتسهيل بناء واجهات برمجية (APIs) سريعة وفعالة، مع التركيز على الأداء العالي وسهولة الاستخدام.

في سنة 2025 أضفت FastAPI بدلا من Flask لأني لاحظت إقبال كبير على مقالة FastAPI التي كتبتها من قبل.

مميزات FastAPI:

• أداء عالي: تعتمد FastAPI على Starlette وPydantic، مما يجعلها من أسرع الأطر في بايثون.
• كتابة تلقائية للوثائق: توفر FastAPI وثائق تفاعلية تلقائية باستخدام OpenAPI وSwagger.
• دعم الأنواع: تسمح FastAPI باستخدام أنواع البيانات، مما يسهل التحقق من صحة المدخلات ويزيد من وضوح الكود.
• سهولة الاستخدام: تتميز بواجهة بسيطة وسهلة التعلم، مما يجعلها مناسبة للمبتدئين والمحترفين.

متى تستخدم FastAPI:

تستخدم FastAPI عند بناء واجهات برمجية عالية الأداء، خاصة في التطبيقات التي تتطلب استجابة سريعة ومعالجة بيانات معقدة. كما أنها مثالية للمشاريع التي تتطلب تكاملًا مع أنظمة أخرى أو تحتاج إلى توثيق واضح وسهل الاستخدام.

8. مكتبة Django

Django هو إطار عمل بايثون آخر لتطوير الويب، ولكنه أكثر تعقيداً وقوة من Flask. يوفر Django العديد من الميزات المتقدمة لبناء تطبيقات الويب الكبيرة والمعقدة، وهو مشهور بقدرته على تسريع عملية تطوير التطبيقات بفضل الميزات المدمجة مثل ORM ونظام المصادقة.

اعرف المزيد عن الفروقات بين Django و Flask.

مميزات Django:

• إطار عمل شامل يوفر العديد من الأدوات المدمجة.
• يدعم المشاريع الكبيرة والمعقدة.
• يحتوي على نظام أمان متقدم.

متى تستخدم Django:

يعتبر Django خياراً ممتازاً إذا كنت بحاجة إلى بناء تطبيق ويب معقد وكبير يحتوي على قواعد بيانات ضخمة ومستخدمين متعددين. يوفر كل ما تحتاجه لتطوير تطبيقات قوية في وقت قصير.

9. مكتبة OpenCV

OpenCV هي مكتبة مفتوحة المصدر تُستخدم بشكل أساسي لمعالجة الصور والرؤية الحاسوبية (Computer Vision). تُعتبر OpenCV واحدة من أقوى المكتبات المتاحة لتطوير التطبيقات التي تتعامل مع الصور والفيديو، سواء في معالجة الصور الثابتة أو المتحركة.

مميزات OpenCV:

• دعم واسع لمجموعة كبيرة من صيغ الصور والفيديو.
• أدوات قوية لتحليل الصور والفيديوهات والتعرف على الأنماط والأجسام.
• مرونة في التكامل مع مكتبات بايثون الأخرى مثل NumPy و TensorFlow.

متى تستخدم OpenCV:

تستخدم OpenCV في تطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية مثل التعرف على الوجوه، معالجة الفيديوهات، وتطوير تطبيقات الواقع المعزز. تُعتبر أداة مثالية لأي مشروع يتطلب التعامل مع الوسائط المرئية.

10. مكتبة Requests

Requests هي مكتبة تُستخدم لتسهيل التعامل مع بروتوكول HTTP وإجراء طلبات الويب بشكل سهل وسلس. تساعد Requests في إرسال الطلبات إلى الخوادم (Servers) والحصول على البيانات أو إرسالها بطريقة بسيطة للغاية.

مميزات Requests:

• واجهة برمجية سهلة للتعامل مع HTTP GET، POST، وغيرها من أنواع الطلبات.
• دعم عمليات المصادقة والملفات، بالإضافة إلى إعداد الجلسات (Sessions).
• مجتمع كبير ودعم مستمر.

متى تستخدم Requests:

تستخدم Requests عندما تحتاج إلى الاتصال بخوادم الويب لجلب البيانات أو إرسالها، مثل عند التعامل مع واجهات برمجية (APIs) أو جلب بيانات من صفحات الويب.