W 2025 r. Python pozostaje jednym z najczęściej używanych języków programowania – szczególnie w obszarach takich jak automatyzacja, analiza danych czy tworzenie API. W tym artykule poznasz mało znane pakiety Pythona – 7 bibliotek, które zwiększą Twoją produktywność, uproszczą debugowanie i pomogą Ci tworzyć nowoczesne aplikacje szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Popularność Pythona w 2025 r.
W 2025 roku branża IT nie zwalnia tempa – wręcz przeciwnie, rozwija się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Według danych pochodzących z serwisów rekrutacyjnych, takich jak LinkedIn czy Pracuj.pl, liczba ogłoszeń o pracę w sektorze IT w Polsce wzrosła o 20% w porównaniu do roku 2023. Co ciekawe, aż 63% firm poszukuje specjalistów znających języki takie jak Python, JavaScript czy Java. To wyraźny sygnał, które technologie będą kluczowe dla przyszłości rynku pracy.
🔍 Python pozostaje jednym z 3 najczęściej wymaganych języków programowania w rekrutacjach IT w Polsce.
Z raportu Stack Overflow 2024 wynika, że aż 75% doświadczonych programistów uznaje Pythona za najistotniejszy język do nauki w nadchodzących miesiącach – szczególnie w kontekście zastosowań takich jak sztuczna inteligencja, analiza danych czy automatyzacja zadań. Co więcej, eksperci pracujący z Pythonem mogą liczyć na zarobki wyższe o 25% względem średnich wynagrodzeń w branży IT.
Mniej znane, ale bardzo użyteczne biblioteki i pakiety Pythona
Python słynie z ogromnej liczby bibliotek i pakietów, które wspierają niemal każdą dziedzinę programowania – od analizy danych, przez tworzenie aplikacji webowych, aż po machine learning i automatyzację.
W codziennej pracy często sięgamy po te najbardziej rozpoznawalne biblioteki Pythona: NumPy, pandas, Flask. Pisaliśmy o nich w poprzednim artykule. Ale pod powierzchnią PyPI kryje się setki innych narzędzi, które mogą znacząco zwiększyć wydajność Twojego kodu i ułatwić życie programisty.
Poniżej zestawienie 7 bibliotek i pakietów Pythona, które (prawdopodobnie) nie są Ci znane – ale z pewnością zasługują na miejsce w Twoim toolboxie.
Podnieś swoje kwalifikacje i zyskaj przewagę w rekrutacjach IT!
Czym jest pakiet Pendulum w Pythonie?
Pendulum to rozbudowana alternatywa dla standardowego modułu datetime. Jeśli szukasz nowoczesnego i wygodnego narzędzia do zarządzania datą i czasem w Pythonie, biblioteka Pendulum to doskonały wybór. Wyróżnia się prostotą użycia, czytelną składnią i szeroką funkcjonalnością, dzięki czemu coraz częściej zastępuje standardowy moduł datetime.
Output:
Dlaczego warto korzystać z biblioteki Pendulum?
- Intuicyjna składnia – kod jest prostszy i bardziej zrozumiały, co znacząco ułatwia pracę nad projektem.
- Obsługa stref czasowych – bez dodatkowych bibliotek, z pełną precyzją.
- Łatwe obliczanie różnic czasu – wystarczy jedna linijka kodu, by porównać daty lub dodać dni, godziny czy minuty.
- Krótszy czas developmentu – mniej kodu to szybsze tworzenie aplikacji i mniejsze ryzyko błędów.
- Większa elastyczność niż
datetime– więcej wbudowanych funkcji i lepsze zarządzanie czasem w aplikacjach.
Pakiet Pendulum sprawdza się w projektach związanych z analizą danych, harmonogramami, systemami rezerwacyjnymi, automatyzacją zadań czy aplikacjami webowymi. Dzięki świetnej dokumentacji oraz aktywnej społeczności, rozpoczęcie pracy z tą biblioteką jest szybkie i bezproblemowe.
Czym jest biblioteka Typer? Nowoczesna biblioteka do budowy aplikacji CLI w Pythonie
Typer to framework oparty na Click, który umożliwia łatwe i szybkie tworzenie aplikacji opartych na wierszu poleceń CLI. Wyróżnia się prostotą, szybkością działania. Biblioteka ta została zbudowana w oparciu o typowanie statyczne w Pythonie, co pozwala tworzyć przejrzysty, dobrze wspierany przez edytory kod.
Co sprawia, że warto używać biblioteki Typer?
- Łatwa i intuicyjna składnia – tworzenie aplikacji CLI przypomina pisanie zwykłych funkcji w Pythonie.
- Automatyczne generowanie interfejsów CLI – wystarczy krótki skrypt, a Typer zamienia go w kompletną aplikację z argumentami, opcjami i pomocą.
- Świetne wsparcie w edytorach kodu (np. VSCode, PyCharm) – dzięki wykorzystaniu podpowiedzi typów, programowanie staje się szybsze i mniej podatne na błędy.
- Czytelna dokumentacja i prosty onboarding – idealny wybór zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych deweloperów.
Typer idealnie sprawdzi się, gdy:
- Tworzysz narzędzia developerskie lub automatyzujące zadania,
- Potrzebujesz aplikacji CLI z przejrzystą strukturą,
- Chcesz szybko przekształcić skrypt Pythona w w pełni funkcjonalne narzędzie do wiersza poleceń.
Typer to jedna z najwygodniejszych bibliotek do budowy aplikacji CLI w Pythonie – łączy prostotę kodu z zaawansowaną funkcjonalnością, co czyni ją świetnym wyborem do nowoczesnych projektów.
Czym jest biblioteka Loguru?
Loguru to nowoczesna biblioteka do logowania w Pythonie, która znacząco upraszcza cały proces w porównaniu do standardowego modułu logging. Dzięki przemyślanemu designowi i gotowym do użycia funkcjom, pozwala ona szybciej wdrożyć czytelne i skuteczne logowanie w aplikacjach.
Jeśli znudziły Cię skomplikowane konfiguracje w logging, Loguru rozwiązuje ten problem. Pozwala logować wiadomości od razu po importowaniu, wspiera logi do pliku, formatowanie, a nawet integrację z sys.excepthook.
Output:
Dlaczego warto wybrać bibliotekę Loguru?
- Brak skomplikowanej konfiguracji – wystarczy kilka linii kodu, by zacząć logować.
- Przyjazny interfejs API – biblioteka została zaprojektowana z myślą o prostocie i wygodzie użytkowania.
- Bogata funkcjonalność – obsługa formatowania, rotacji plików, filtrowania logów, przechwytywania wyjątków i wielu innych funkcji bez konieczności rozbudowanej konfiguracji.
- Gotowość do pracy „out of the box” – Loguru działa od razu, bez potrzeby tworzenia loggerów czy handlerów.
Niezależnie od tego, czy tworzysz mały skrypt, aplikację webową czy rozbudowany system backendowy – biblioteka Loguru pozwala szybko wdrożyć skuteczne logowanie, bez zbędnego kodu i komplikacji.
Czym jest biblioteka Pydantic w Pythonie?
Pydantic to must-have w świecie API. Umożliwia tworzenie modeli danych z walidacją typów i konwersją danych wejściowych (np. z JSON). Idealnie nadaje się do projektów z FastAPI, ale sprawdza się również w mikroserwisach czy ETL.
Zaprojektowana z myślą o łatwej i bezpiecznej pracy z danymi. Umożliwia tworzenie modeli danych opartych na klasach, w których jasno określa się typy pól. Biblioteka ta automatycznie waliduje przekazywane dane, sprawdzając ich poprawność i zgodność z oczekiwanym formatem.
Co wyróżnia bibliotekę Pydantic?
- Typowanie oparte na klasach – definiujesz strukturę danych tak, jak zwykłe klasy w Pythonie.
- Automatyczna walidacja danych wejściowych – nie musisz ręcznie sprawdzać poprawności typu czy wartości.
- Wsparcie dla popularnych typów danych – liczby, ciągi znaków, daty, listy, słowniki i wiele innych.
- Przejrzysty kod i czytelność – łatwo zrozumieć, jak dane powinny wyglądać i jak są przetwarzane.
- Zgodność z FastAPI – Pydantic jest fundamentem dla jednego z najpopularniejszych frameworków do budowy API w Pythonie.
Dzięki Pydantic możesz szybko i bezpiecznie przetwarzać dane z formularzy, plików, baz danych czy zewnętrznych API – bez konieczności ręcznego sprawdzania każdego pola.
Biblioteka Textual – aplikacje TUI jak z GUI
Textual to innowacyjna biblioteka w Pythonie, zaprojektowana z myślą o tworzeniu nowoczesnych, interaktywnych interfejsów użytkownika w terminalu. Pozwala budować aplikacje TUI (Text-based User Interfaces) z rozbudowanymi elementami graficznymi, takimi jak panele, przyciski, okna czy dynamiczne układy.
Biblioteka Textual to framework oparty na architekturze reakcji na zdarzenia (event-driven), co oznacza, że aplikacje reagują w czasie rzeczywistym na działania użytkownika – takie jak naciśnięcia klawiszy czy zmiany stanu interfejsu. Dzięki temu możesz budować terminalowe aplikacje, które działają płynnie i są intuicyjne w obsłudze.
Dlaczego warto korzystać z Textual?
- Nowoczesny wygląd w terminalu – Textual umożliwia tworzenie estetycznych interfejsów, które przypominają aplikacje graficzne, mimo że działają w terminalu.
- Obsługa komponentów UI – przyciski, listy, karty, panele i inne elementy dostępne są bez konieczności pisania od podstaw.
- Łatwe zarządzanie układem – układ interfejsu można kontrolować w sposób przejrzysty i elastyczny, zbliżony do tworzenia layoutów w aplikacjach webowych.
- Świetne wsparcie dla klawiatury i zdarzeń – interakcje użytkownika obsługiwane są w sposób płynny i naturalny.
Biblioteka PyInstrument – profilowanie i szczegółowe raporty
Biblioteka PyInstrument to zaawansowane, a zarazem intuicyjne narzędzie, które tworzy szczegółowe raporty z wykonania kodu, pomagając znaleźć wąskie gardła wydajności. Tym samym pomaga zidentyfikować miejsca spowalniające działanie programu. Dzięki tej bibliotece zyskujesz szybki wgląd w to, jak działa Twój kod – i co warto w nim zoptymalizować.
Output:
Najważniejsze funkcje biblioteki PyInstrument
- Profilowanie czasu wykonania – precyzyjnie mierzy, ile czasu zajmuje wykonanie poszczególnych funkcji i metod, dzięki czemu łatwo namierzysz najbardziej obciążające fragmenty kodu.
- Śledzenie przepływu programu – Pozwala zobaczyć historię wywołań funkcji, co ułatwia zrozumienie działania aplikacji i odnajdywanie błędów logicznych.
- Generowanie czytelnych raportów – Wyniki profilowania prezentowane są w formie graficznych, interaktywnych raportów – dostępnych w konsoli, HTML lub jako wykresy drzewa wywołań.
- Wizualizacja i analiza danych – w tym drzewo wywołań i linie czasu – ułatwiają interpretację danych i podejmowanie decyzji o optymalizacji.
Czym jest biblioteka Tqdm?
Tqdm to narzędzie, które dodaje paski postępu do pętli for i operacji Pandas. Jest to niezwykle praktyczna biblioteka języka Python, która umożliwia błyskawiczne dodanie pasków postępu do pętli i operacji iteracyjnych. Jest szczególnie przydatna przy śledzeniu długotrwałych zadań, takich jak przetwarzanie dużych zbiorów danych, trenowanie modeli czy operacje na plikach.
Output:
Najważniejsze zalety biblioteki Tqdm
- Przejrzysta wizualizacja postępu – biblioteka dynamicznie aktualizuje pasek postępu, pokazując liczbę wykonanych iteracji, szacowany czas zakończenia i tempo działania.
- Minimalny narzut wydajnościowy – zaledwie 60 ns na iterację (dla porównania: ProgressBar generuje narzut rzędu 800 ns/iterację).
- Wszechstronność działania – działa niezawodnie na wszystkich głównych systemach operacyjnych (Linux, Windows, macOS, BSD) i środowiskach (terminal, Jupyter Notebook, GUI).
- Prosta integracja – bezproblemowo współpracuje z bibliotekami takimi jak Pandas, NumPy czy standardowe pętle
forw Pythonie. - Możliwość personalizacji – użytkownicy mogą dostosować wygląd i zachowanie pasków postępu do swoich potrzeb.
Jeśli Twoje skrypty wykonują czasochłonne operacje, Tqdm zapewnia natychmiastową informację zwrotną, bez konieczności pisania dodatkowego kodu. To idealne rozwiązanie dla analityków danych, programistów ML/AI oraz twórców aplikacji automatyzujących.
Podsumowanie
Na koniec warto pamiętać, że nawet niewielkie zmiany w doborze narzędzi mogą znacząco wpłynąć na jakość i tempo realizacji projektu. Sięgając po mniej znane, ale dobrze przemyślane biblioteki, nie tylko upraszczasz swój kod, ale także rozwijasz swój warsztat programistyczny. To z kolei może przełożyć się na lepsze oferty pracy, ciekawsze projekty oraz wyższe wynagrodzenie jako programisty Python – pracodawcy coraz częściej doceniają inżynierów, którzy potrafią dobierać narzędzia świadomie i wykazują się inicjatywą technologiczną.
