10 ຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ

Python ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນກາຍເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດໃນມື້ນີ້, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກອັນດັບຕົ້ນສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. Python ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທຸກໆມື້, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບນັກສມັກເລ່ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນດຽວກັນຍ້ອນທໍາມະຊາດທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້ຂອງມັນ. ບາງລັກສະນະອື່ນໆທີ່ເຮັດໃຫ້ Python ເປັນທີ່ນິຍົມສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນວ່າມັນເປັນ open-source, object-oriented, ແລະເປັນພາສາທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ. 

ແຕ່ຈຸດຂາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ Python ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ຫລາກຫລາຍທີ່ສາມາດຊ່ວຍນັກຂຽນໂປລແກລມແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆໄດ້. 

ລອງມາເບິ່ງ 10 ຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

1. TensorFlow

ອັນດັບໜຶ່ງຂອງພວກເຮົາ 10 ຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ TensorFlow, ພັດທະນາໂດຍທີມງານ Google Brain. TensorFlow ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບທັງຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ແລະມັນສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ຫ້ອງສະຫມຸດ, ແລະຊັບພະຍາກອນຊຸມຊົນທີ່ຫລາກຫລາຍ. 

ຫ້ອງສະຫມຸດແມ່ນແນໃສ່ການຄິດໄລ່ຕົວເລກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ແລະມັນມີຄໍາເຫັນປະມານ 35,000 ແລະຊຸມຊົນຂອງຜູ້ປະກອບສ່ວນຫຼາຍກວ່າ 1,500 ຄົນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວຂົງເຂດວິທະຍາສາດ, ແລະກອບຂອງມັນວາງພື້ນຖານສໍາລັບການກໍານົດແລະແລ່ນການຄິດໄລ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ tensors, ເຊິ່ງແມ່ນບາງສ່ວນທີ່ກໍານົດວັດຖຸຄອມພິວເຕີທີ່ຜະລິດມູນຄ່າໃນທີ່ສຸດ. 

TensorFlow ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າແລະການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ຄວາມ, ການວິເຄາະຊຸດເວລາ, ແລະການກວດສອບວິດີໂອ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ TensorFlow ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ຫຼຸດຄວາມຜິດພາດລົງ 50 ຫາ 60 ເປີເຊັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງລະບົບປະສາດ
• ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຫ້ອງ​ສະ​ຫມຸດ​ທີ່​ດີ​ເລີດ​
• ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ຍືດຫຍຸ່ນແລະກອບ
• ແລ່ນຢູ່ໃນຫຼາຍໆເວທີການຄິດໄລ່

2. SciPy

ຫໍສະຫມຸດ Python ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ SciPy, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າແລະເປີດນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຄໍານວນລະດັບສູງ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ TensorFlow, SciPy ມີຈໍານວນຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະມີການເຄື່ອນໄຫວຢູ່ໃນຫຼາຍຮ້ອຍຜູ້ປະກອບສ່ວນ. SciPy ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດແລະດ້ານວິຊາການ, ແລະມັນສະຫນອງການເຮັດວຽກທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ແລະປະສິດທິພາບຕ່າງໆສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດ. 

SciPy ແມ່ນອີງໃສ່ Numpy, ແລະມັນປະກອບມີຫນ້າທີ່ທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ປ່ຽນເປັນເຄື່ອງມືທາງວິທະຍາສາດທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້. SciPy ແມ່ນດີເລີດໃນການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດແລະດ້ານວິຊາການໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະມັນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການດໍາເນີນການຮູບພາບຫຼາຍມິຕິລະດັບ, ສູດການຄິດໄລ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະ algebra ເສັ້ນ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ SciPy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ຄໍາສັ່ງລະດັບສູງສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນແລະການເບິ່ງເຫັນ
• ຟັງຊັນໃນຕົວສໍາລັບການແກ້ໄຂສົມຜົນຄວາມແຕກຕ່າງ
• ການປະມວນຜົນຮູບພາບຫຼາຍມິຕິ
• ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຊຸດ​ຂໍ້​ມູນ​ຂະ​ຫນາດ​ໃຫຍ່​

3. Pandas

ອີກປະການຫນຶ່ງຂອງຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ໃຊ້ກັນຫຼາຍທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ Pandas, ເຊິ່ງສະຫນອງການຈັດການຂໍ້ມູນແລະເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ຫ້ອງສະຫມຸດປະກອບດ້ວຍໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງຕົນເອງສໍາລັບການຈັດການຕາຕະລາງຕົວເລກແລະການວິເຄາະຊຸດເວລາ. 

ສອງລັກສະນະອັນດັບຕົ້ນຂອງຫ້ອງສະໝຸດ Pandas ແມ່ນ Series ແລະ DataFrames, ເຊິ່ງເປັນວິທີທີ່ໄວ ແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຈັດການ ແລະສຳຫຼວດຂໍ້ມູນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະ ໝູນໃຊ້ມັນດ້ວຍວິທີຕ່າງໆ. 

ບາງສ່ວນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົ້ນຕໍຂອງ Pandas ປະກອບມີ wrangling ຂໍ້ມູນທົ່ວໄປແລະການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ການເງິນ, ການສ້າງຊ່ວງວັນທີ, linear regression, ແລະອື່ນໆອີກ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Pandas ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ສ້າງຟັງຊັນຂອງທ່ານເອງແລະແລ່ນມັນໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນ
• abstraction ລະດັບສູງ
• ໂຄງສ້າງລະດັບສູງແລະເຄື່ອງມືການຫມູນໃຊ້
• ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ / ການ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ຂອງ​ຊຸດ​ຂໍ້​ມູນ​ 

4. ຕົວເລກ

Numpy ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງສຳລັບການປະມວນຜົນອະເຣຫຼາຍມິຕິ ແລະເມທຣິກ. ມັນໃຊ້ຊຸດໃຫຍ່ຂອງຫນ້າທີ່ທາງຄະນິດສາດລະດັບສູງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດພື້ນຖານທີ່ມີປະສິດທິພາບ. 

NumPy ເປັນຊຸດການປະມວນຜົນ array ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປທີ່ສະຫນອງ arrays ແລະເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງ, ແລະມັນແກ້ໄຂຄວາມຊ້າໂດຍການສະຫນອງ multidimensional arrays ແລະຫນ້າທີ່ແລະຕົວປະຕິບັດການທີ່ເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. 

ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການສ້າງ N-dimensional arrays ທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະການສ້າງພື້ນຖານຂອງຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆເຊັ່ນ SciPy ແລະ scikit-learn. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ NumPy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ໄວ, ປະກອບ precompied ຫນ້າທີ່ສໍາລັບການປົກກະຕິຕົວເລກ
• ສະຫນັບສະຫນູນວິທີການຈຸດປະສົງ
• Array-oriented ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ
• ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແລະການຫມູນໃຊ້

5. Matplotlib

Matplotlib ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດວາງແຜນສໍາລັບ Python ທີ່ມີຊຸມຊົນຂອງຜູ້ປະກອບສ່ວນຫຼາຍກວ່າ 700 ຄົນ. ມັນຜະລິດກຣາຟແລະແຜນຜັງທີ່ສາມາດໃຊ້ສໍາລັບການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ API ຮັດກຸມວັດຖຸສໍາລັບການຝັງດິນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. 

ຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມຫລາຍທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, Matplotlib ມີຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຕົວແປ, ການສະແດງພາບລະຫວ່າງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງແບບຈໍາລອງແລະການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແລະສໍາລັບການຊອກຄົ້ນຫາພາຍນອກໂດຍໃຊ້ແຜນການກະແຈກກະຈາຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Matplotlib ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ສາມາດເປັນການທົດແທນ MATLAB
• ແຫຼ່ງຟຣີແລະເປີດ
• ສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍສິບຂອງ backends ແລະປະເພດຜົນຜະລິດ
• ການໃຊ້ຄວາມຈຳຕໍ່າ

6. Scikit- ຮຽນຮູ້

Scikit-learn ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ອີກແຫ່ງໜຶ່ງສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຫ້ອງສະໝຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ແລະມັນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າກັນເປັນ SciPy ແລະ NumPy. 

Scikit-learn ປະກອບມີການເພີ່ມລະດັບສີ, DBSCAN, ປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມພາຍໃນການຈັດປະເພດ, ການຖົດຖອຍ, ວິທີການຈັດກຸ່ມ, ແລະເຄື່ອງຈັກ vector. 

ຫໍສະໝຸດ Python ມັກຈະຖືກໃຊ້ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຈັດກຸ່ມ, ການຈັດປະເພດ, ການເລືອກຕົວແບບ, ການຖົດຖອຍ ແລະ ການຫຼຸດຂະໜາດ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Scikit-learn ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງ
• ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ
• ການຄັດເລືອກຕົວແບບ
• ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈາກຈຸດຈົບ 

7. Keras

Keras ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ມີຄວາມນິຍົມສູງມັກຈະໃຊ້ສຳລັບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ ແລະໂມດູນເຄືອຂ່າຍ neural, ຄ້າຍຄືກັບ TensorFlow. ຫ້ອງສະຫມຸດສະຫນັບສະຫນູນທັງ TensorFlow ແລະ Theano backends, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມກັບ TensorFlow ເກີນໄປ. 

ຫ້ອງສະໝຸດ open-source ໃຫ້ເຈົ້າມີເຄື່ອງມືທັງໝົດທີ່ຈຳເປັນໃນການກໍ່ສ້າງແບບຈໍາລອງ, ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະສ້າງພາບກາຟ, ແລະມັນປະກອບມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ທີ່ສາມາດນໍາເຂົ້າ ແລະໂຫຼດໄດ້ໂດຍກົງ. ຫ້ອງສະຫມຸດ Keras ແມ່ນແບບໂມດູນ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຍັງສະຫນອງຫນຶ່ງໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງທີ່ສຸດສໍາລັບປະເພດຂໍ້ມູນ. 

Keras ມັກຈະຊອກຫາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງທີ່ມີຢູ່ກັບນ້ໍາຫນັກທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມໄວ້ກ່ອນ, ແລະສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດການຄາດເດົາຫຼືເພື່ອສະກັດຄຸນສົມບັດຂອງມັນໂດຍບໍ່ຕ້ອງສ້າງຫຼືການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານເອງ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Keras ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ການພັດທະນາຊັ້ນປະສາດ
• ການລວມຂໍ້ມູນ
• ການເປີດໃຊ້ງານແລະຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ
• ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

8. ການ ບຳ ບັດ

Scrapy ແມ່ນໜຶ່ງໃນຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ຮູ້ຈັກດີທີ່ສຸດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ກອບການກວາດເວັບ Python ທີ່ໄວ ແລະເປີດ-source ມັກຈະໃຊ້ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນຈາກໜ້າເວັບດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຕົວເລືອກ XPath. 

ຫ້ອງສະຫມຸດມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງການຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງໂປຼແກຼມລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຈາກເວັບ. ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກ APIs, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຂຽນລະຫັດທົ່ວໄປທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ຄືນໃຫມ່ສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແລະຂະຫຍາຍຕົວກວາດເວັບຂະຫນາດໃຫຍ່. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Scrapy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ນ້ຳໜັກເບົາ ແລະ ແຫຼ່ງເປີດ
• ຫໍສະມຸດ scraping ເວັບທີ່ເຂັ້ມແຂງ
• ສະກັດຂໍ້ມູນແບບຟອມອອນໄລນ໌ດ້ວຍຕົວເລືອກ XPath 
• ສະຫນັບສະຫນູນໃນຕົວ

9. PyTorch

ໃກ້ຈະສິ້ນສຸດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ PyTorch, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ອັນດັບຕົ້ນໆສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຊຸດຄອມພິວເຕີວິທະຍາສາດທີ່ອີງໃສ່ Python ແມ່ນອີງໃສ່ພະລັງງານຂອງຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ, ແລະມັນມັກຈະຖືກເລືອກເປັນແພລະຕະຟອມການຄົ້ນຄວ້າການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມໄວສູງສຸດ. 

ສ້າງໂດຍທີມງານຄົ້ນຄ້ວາ AI ຂອງ Facebook ໃນປີ 2016, ຄຸນນະສົມບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ PyTorch ປະກອບມີການປະຕິບັດຄວາມໄວສູງຂອງມັນ, ເຊິ່ງມັນສາມາດບັນລຸໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັດການກາຟທີ່ຫນັກຫນ່ວງ. ມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງ, ສາມາດປະຕິບັດການກ່ຽວກັບໂປເຊດເຊີທີ່ງ່າຍດາຍຫຼື CPU ແລະ GPUs. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ PyTorch ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ຄວບຄຸມຊຸດຂໍ້ມູນ
• ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງແລະໄວ
• ການພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ
• ການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິແລະການດໍາເນີນງານ

10. ແກງງາມ

ການປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາຂອງ 10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ BeautifulSoup, ເຊິ່ງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນເວັບແລະການຂູດຂໍ້ມູນ. ດ້ວຍ BeautifulSoup, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ໂດຍບໍ່ມີ CSV ຫຼື API ທີ່ເຫມາະສົມ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ຊ່ວຍຂູດຂໍ້ມູນແລະຈັດລຽງມັນເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ກໍານົດໄວ້. 

BeautifulSoup ຍັງມີຊຸມຊົນທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແລະເອກະສານທີ່ສົມບູນແບບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຮຽນຮູ້ງ່າຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ BeautifulSoup ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: 

• ສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ຊຸມຊົນ
• ການລວບລວມຂໍ້ມູນເວັບແລະການຂູດຂໍ້ມູນ
• ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້
• ເກັບກໍາຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີ CSV ຫຼື API ທີ່ເຫມາະສົມ