ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခု

Python သည် ယနေ့ခေတ်တွင် အသုံးအများဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်လာပြီး ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python ကို ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များက နေ့စဥ်အသုံးပြုကြပြီး ၎င်းသည် သင်ယူရလွယ်ကူသော သဘောသဘာဝကြောင့် အပျော်တမ်းနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများအတွက် ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Python ကို လူကြိုက်များစေသည့် အခြားသောအင်္ဂါရပ်အချို့မှာ ၎င်းသည် open-source၊ object-oriented နှင့် high-performance language တို့ဖြစ်သည်။ 

သို့သော် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Python ၏ အကြီးမားဆုံး အရောင်းရဆုံးအချက်မှာ ပရိုဂရမ်မာများ ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည့် ၎င်း၏ များပြားလှသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်သည်။ 

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုကို ကြည့်ကြရအောင်။ 

1. TensorFlow

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုစာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးမှ ရပ်တည်နေသည်မှာ Google Brain Team မှ ဖန်တီးထားသော TensorFlow ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် စတင်သူများနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သောကိရိယာများ၊ စာကြည့်တိုက်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းအရင်းအမြစ်များကို ကျယ်ပြန့်စွာပေးဆောင်ပါသည်။ 

စာကြည့်တိုက်သည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်မှုများကို ရည်ရွယ်ထားပြီး ၎င်းတွင် မှတ်ချက်ပေါင်း 35,000 ခန့်နှင့် ပံ့ပိုးကူညီသူ 1,500 ကျော်ရှိသော အသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုရှိသည်။ ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများကို သိပ္ပံနည်းကျနယ်ပယ်များတွင် အသုံးပြုကြပြီး၊ ၎င်း၏ဘောင်သည် တင်းဆာများပါ၀င်သည့် တွက်ချက်ခြင်းအတွက် အုတ်မြစ်ချကာ နောက်ဆုံးတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုထွက်လာသည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရာဝတ္ထုများကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသတ်မှတ်ထားသည့် တင်းဆာများပါဝင်သည့် အုတ်မြစ်ချပေးသည်။ 

TensorFlow သည် စကားပြောနှင့် ရုပ်ပုံ မှတ်သားမှု၊ စာသားအခြေခံ အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၊ အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဗီဒီယို ထောက်လှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် TensorFlow ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• အာရုံကြောစက်သင်ယူမှုတွင် အမှားအယွင်းကို ၅၀ မှ ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချပေးသည်။
• ကောင်းမွန်သောစာကြည့်တိုက်စီမံခန့်ခွဲမှု
• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ဗိသုကာပညာနှင့် မူဘောင်
• အမျိုးမျိုးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။

2. သိပ္ပံ

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် ထိပ်တန်း Python စာကြည့်တိုက်သည် SciPy ဖြစ်ပြီး အဆင့်မြင့်မားသော တွက်ချက်မှုများအတွက် အသုံးပြုသည့် အခမဲ့နှင့် open-source Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။ TensorFlow ကဲ့သို့ပင်၊ SciPy တွင် ပံ့ပိုးကူညီသူ ရာပေါင်းများစွာတွင် ကြီးမားပြီး တက်ကြွသော အသိုက်အဝန်းတစ်ခု ရှိသည်။ SciPy သည် သိပ္ပံနည်းကျနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပြီး သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ထိရောက်သော လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 

SciPy သည် Numpy ကို အခြေခံထားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရလွယ်ကူသော သိပ္ပံနည်းကျ ကိရိယာများအဖြစ် ပြောင်းလဲရာတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များ အားလုံးပါဝင်ပါသည်။ SciPy သည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် သိပ္ပံနည်းကျနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ တွက်ချက်ခြင်းတွင် ထူးချွန်ပြီး ဘက်ပေါင်းစုံမှ ရုပ်ပုံလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာများအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် SciPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့် အမိန့်များ
• ကွဲပြားသောညီမျှခြင်းများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် built-in လုပ်ဆောင်ချက်များ
• ဘက်စုံရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း။
• ကြီးမားသောဒေတာအစုံတွက်ချက်မှု

3. ပန်ဒါ

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အသုံးအများဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော Pandas သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ စာကြည့်တိုက်တွင် ကိန်းဂဏာန်းဇယားများနှင့် အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ကိုင်တွယ်ရန် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများ ပါရှိသည်။ 

Pandas စာကြည့်တိုက်၏ ထိပ်တန်းအင်္ဂါရပ်နှစ်ခုမှာ ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် စူးစမ်းရှာဖွေရန် မြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းများဖြစ်သည့် ၎င်း၏စီးရီးနှင့် DataFrames ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ ကိုယ်စားပြုပြီး ကွဲပြားသော နည်းလမ်းများဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်သည်။ 

Pandas ၏ အဓိကအပလီကေးရှင်းအချို့တွင် ယေဘူယျဒေတာအငြင်းပွားခြင်းနှင့် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ စာရင်းဇယားများ၊ ငွေကြေး၊ ရက်အပိုင်းအခြားထုတ်လုပ်ခြင်း၊ မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများပါဝင်သည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Pandas ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• သင့်ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖန်တီးပြီး ဒေတာအတွဲလိုက်ကို အသုံးပြုပါ။
• အဆင့်မြင့် ဆောက်တည်ခြင်း။
• အဆင့်မြင့်ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ခြယ်လှယ်သည့်ကိရိယာများ
• ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းခြင်း/ပူးပေါင်းခြင်း။ 

4. numpy

Numpy သည် ကြီးမားသော ဘက်စုံ အခင်းအကျင်း နှင့် matrix လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ချောမွေ့စွာအသုံးပြုနိုင်သော Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံ သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုများကို ထိရောက်စွာ အသုံးချနိုင်စေရန် အထူးအသုံးဝင်သော အဆင့်မြင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို အသုံးပြုထားသည်။ 

NumPy သည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် arrays များနှင့် tools များကို ပေးဆောင်သည့် ယေဘူယျရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် array-processing package တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ဘက်ပေါင်းစုံမှ arrays များနှင့် functions များနှင့် operators များပေါ်တွင် ထိရောက်စွာလည်ပတ်နိုင်သော operator များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် နှေးကွေးမှုကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ 

Python စာကြည့်တိုက်ကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အားကောင်းသော N-dimensional array များဖန်တီးခြင်းနှင့် SciPy နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော အခြားသော စာကြည့်တိုက်များ၏ အခြေခံအဖြစ် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် NumPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဂဏန်းလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များအတွက် မြန်ဆန်ပြီး ကြိုတင်စုစည်းထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များ
• အရာဝတ္ထုဆန်သောချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• ပိုမိုထိရောက်သောတွက်ချက်မှုအတွက် Array-oriented
• ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်း။

5. Matplotlib

Matplotlib သည် ပံ့ပိုးကူညီသူ 700 ကျော်ရှိသော အသိုက်အဝန်းတစ်ခုပါရှိသော Python အတွက် စိတ်ကူးယဉ်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် data visualization အတွက်သုံးနိုင်သော ဂရပ်များနှင့်ကွက်များကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့်အပြင် ကွက်များကို အပလီကေးရှင်းများထဲသို့ မြှုပ်သွင်းရန်အတွက် object-oriented API တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် ရေပန်းအစားဆုံး ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် Matplotlib တွင် အသုံးချပရိုဂရမ် အမျိုးမျိုးရှိသည်။ ကိန်းရှင်များ၏ ဆက်စပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ မော်ဒယ်များ၏ ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို မြင်သာစေရန်နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများရရှိရန် ဒေတာဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် ကွဲပြားသည့်ကွက်ကွက်ကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြားသိမြင်ခြင်းအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Matplotlib ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• MATLAB အစားထိုးနိုင်သည်။
• အခမဲ့ open source
• backends နှင့် output အမျိုးအစားများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• မှတ်ဉာဏ်သုံးစွဲမှုနည်းသည်။

6. Scikit- လေ့လာပါ

Scikit-learn သည် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် နောက်ထပ်ကောင်းသော Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်သည် အသုံးဝင်သော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်မျိုးစုံကို ပံ့ပိုးပေးကာ ၎င်းကို SciPy နှင့် NumPy တို့တွင် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ 

Scikit-learn တွင် gradient boosting၊ DBSCAN၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် vector machines များအတွင်း ကျပန်းသစ်တောများ ပါဝင်ပါသည်။ 

Python စာကြည့်တိုက်ကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာလျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော အက်ပ်များအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Scikit-learn ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဒေတာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လ်
• ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။
• မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေး
• အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ် 

7. ကရား

Keras သည် TensorFlow ကဲ့သို့ နက်နဲသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက် module များအတွက် အသုံးပြုလေ့ရှိသော အလွန်ရေပန်းစားသော Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်သည် TensorFlow နှင့် Theano backends နှစ်ခုလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် TensorFlow နှင့် မပတ်သက်လိုသူများအတွက် ကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ 

open-source library သည် သင့်အား မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန်၊ ဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ဂရပ်များကိုမြင်ယောင်ရန် လိုအပ်သည့်ကိရိယာများအားလုံးကို ပေးဆောင်ထားပြီး ၎င်းတွင် တိုက်ရိုက်တင်သွင်း၍ တင်နိုင်သည့် ကြိုတင်တံဆိပ်ပါဒေတာအစုံများပါဝင်သည်။ Keras စာကြည့်တိုက်သည် မော်ဂျူလာ၊ တိုးချဲ့နိုင်သော၊ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းကို စတင်သူများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အကျယ်ဆုံးအကွာအဝေးတစ်ခုကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။ 

Keras သည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါရှိသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများအတွက် မကြာခဏ ရှာဖွေလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် သင့်ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ခြင်းမပြုဘဲ ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Keras ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• အာရုံကြောအလွှာများ ဖွံ့ဖြိုးခြင်း။
• ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း။
• အသက်သွင်းခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များ
• နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ

8. ခြစ်ခြစ်တောက်

Scrapy သည် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် လူသိများသော Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ မြန်ဆန်ပြီး open-source web crawling Python frameworks များကို XPath-based selectors များအကူအညီဖြင့် ဝဘ်စာမျက်နှာမှ ဒေတာထုတ်ယူရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ 

စာကြည့်တိုက်တွင် ဝဘ်မှ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို ပြန်လည်ရယူသည့် တွားသွားသည့် ပရိုဂရမ်များ တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုခြင်းအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများ ရှိပါသည်။ APIs များမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းရာတွင်လည်း အသုံးပြုပြီး ကြီးမားသော crawler များကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် ချဲ့ထွင်ရန်အတွက် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည့် universal codes များကို ရေးသားနိုင်စေပါသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Scrapy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပေါ့ပါးပြီး open source ပါ။
• ခိုင်မာသော ဝဘ်ခြစ်ရာ စာကြည့်တိုက်
• XPath ရွေးချယ်မှုများဖြင့် ဒေတာပုံစံအွန်လိုင်းစာမျက်နှာများကို ထုတ်ယူသည်။ 
• Built-in ပံ့ပိုးမှု

9. Pythorch

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းပြီးဆုံးခါနီးတွင် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် နောက်ထပ်ထိပ်တန်း Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် PyTorch ဖြစ်သည်။ Python-based သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှု ပက်ကေ့ချ်သည် ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ၏ စွမ်းအားပေါ်တွင် မူတည်ပြီး ၎င်းကို အမြင့်ဆုံးပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ကြားရေးဆိုင်ရာ သုတေသနပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ရွေးချယ်လေ့ရှိသည်။ 

2016 ခုနှစ်တွင် Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့မှ ဖန်တီးခဲ့သော PyTorch ၏ အကောင်းဆုံးအင်္ဂါရပ်များတွင် လေးလံသောဂရပ်ဖစ်များကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါတွင်ပင် ၎င်းသည် ၎င်း၏မြင့်မားသော အရှိန်အဟုန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ သို့မဟုတ် CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် PyTorch ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ဒေတာအတွဲများကို ထိန်းချုပ်ပါ။
• အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် မြန်ဆန်သည်။
• နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး
• ကိန်းဂဏန်း ဖြန့်ချီရေးနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု

10. BeautifulSoup

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် 10 ခုစာရင်းကို ပိတ်ခြင်းမှာ ဝဘ်ရှာဖွေခြင်းနှင့် ဒေတာဖြုန်းခြင်းအတွက် အများဆုံးအသုံးပြုလေ့ရှိသည့် BeautifulSoup ဖြစ်သည်။ BeautifulSoup ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် သင့်လျော်သော CSV သို့မဟုတ် API မပါဘဲ ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုတွင် ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Python စာကြည့်တိုက်သည် ဒေတာများကို ခြစ်ထုတ်ပြီး လိုအပ်သည့်ပုံစံအဖြစ် စီစဉ်ပေးသည်။ 

BeautifulSoup တွင် လွယ်ကူစွာသင်ယူနိုင်စေမည့် ပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် ပြည့်စုံသောစာရွက်စာတမ်းများအတွက် တည်ထောင်ထားသော အသိုက်အဝန်းတစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။ 

ဤသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် BeautifulSoup ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ရပ်ရွာထောက်ခံမှု
• ဝဘ်တွားခြင်းနှင့် ဒေတာကို ခြစ်ခြင်း။
• အသုံးပြုရလွယ်ကူတယ်
• သင့်လျော်သော CSV သို့မဟုတ် API မပါဘဲ အချက်အလက်စုဆောင်းပါ။