{"id":118033,"date":"2022-12-21T08:00:00","date_gmt":"2022-12-21T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/?p=14507"},"modified":"2023-08-01T15:06:56","modified_gmt":"2023-08-01T18:06:56","slug":"frameworks-pyhton","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/frameworks-pyhton\/","title":{"rendered":"Frameworks Python para Data Science: 7 op\u00e7\u00f5es incr\u00edveis!"},"content":{"rendered":"\n

Maior efici\u00eancia, mais facilidade e melhor legibilidade ao lidar com grande volumes de dados s\u00e3o algumas das vantagens que o uso de frameworks Python<\/a> oferecem quando o assunto \u00e9 Ci\u00eancia de Dados<\/a>. Para muito al\u00e9m do desenvolvimento de software<\/strong>, no caso de Data Science<\/strong>, essas ferramentas ajudam, dentre outras coisas, na manuten\u00e7\u00e3o e gerenciamento e visualiza\u00e7\u00e3o de dados<\/a>, tidos como o cora\u00e7\u00e3o do trabalho dos cientistas e analistas de dados<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Esses frameworks podem ser entendidos como a base sobre a qual os programas de software<\/strong> s\u00e3o constru\u00eddos. Portanto, servem como ponto de partida para o trabalho de desenvolvedores<\/a>, permitindo que esses profissionais desenvolvam uma variedade de aplicativos para determinadas plataformas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

S\u00e3o in\u00fameras as op\u00e7\u00f5es de framework Python<\/strong> para Data Science<\/a>, cada uma com suas vantagens e desvantagens, assim como indica\u00e7\u00f5es de uso. No entanto, \u00e9 importante saber identificar qual seria a escolha certa para suas necessidades.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Pensando nisso, reunimos neste artigo sete op\u00e7\u00f5es interessantes de que voc\u00ea pode usar. Confira:<\/p>\n\n\n\n

1. Flask<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"framework
Com apenas sete linhas de c\u00f3digo em um \u00fanico arquivo Python, o Flask \u00e9 considerado um dos frameworks mais simples que existem. Imagem: wikipedia.org<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Seja voc\u00ea um entusiasta de Data Science<\/strong>, engenheiro de dados<\/a> ou\u00a0 profissional de Machine Learning<\/a>, voc\u00ea ir\u00e1 precisar de algum framework web, e o Flask<\/strong><\/a> <\/strong>pode ser uma \u00f3tima op\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Escrito em python, o Flask \u00e9 usado em processos de Aprendizado de M\u00e1quina <\/strong>, assim como no desenvolvimento f\u00e1cil e r\u00e1pido de aplica\u00e7\u00f5es web e para configurar aplica\u00e7\u00f5es back-end com o front-end de forma f\u00e1cil. Ele d\u00e1 controle total aos desenvolvedores sobre o acesso a dados, al\u00e9m de ser baseado no kit de ferramentas Werkzeug (WSGI)<\/strong> e no mecanismo de modelagem Jinja<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

O Flask<\/strong> foi projetado para facilitar o desenvolvimento da API REST<\/strong>, e fornece diferentes bibliotecas, ferramentas e m\u00f3dulos, e muitas funcionalidades, como lidar com solicita\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios<\/strong>, roteamento, sess\u00f5es, valida\u00e7\u00e3o de formul\u00e1rios, etc., que podem ser facilmente usadas para desenvolver um site de blog ou qualquer site comercial, etc.<\/p>\n\n\n\n

Uma das principais vantagens de usar esse framework Python<\/strong> \u00e9 a sua f\u00e1cil configura\u00e7\u00e3o, o que d\u00e1 liberdade para construir estruturas de acordo com suas regras. <\/p>\n\n\n\n

O Flask<\/strong> inclui v\u00e1rios recursos importantes para o desenvolvimento de aplicativos da Web<\/strong>, incluindo:<\/p>\n\n\n\n