Python을 위한 훌륭한 타사 라이브러리는 무엇입니까?

이 기사에서는 python에 관한 수많은 우수한 타사 라이브러리가 무엇인지 자세히 설명합니다. 꽤 실용적이라고 생각하므로 참고용으로 공유하겠습니다. 나중에 뭔가를 얻을 수 있기를 바랍니다.

Python은 널리 사용되는 타사 라이브러리

Python 생태계에는 다양한 작업에 대한 광범위한 기능을 제공하여 Python의 기능을 크게 확장하는 뛰어난 타사 라이브러리가 많이 있습니다. 다음은 가장 인기 있고 널리 사용되는 타사 라이브러리 중 일부입니다.

데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리

• NumPy: 은 과학적 계산 및 수치 연산에 적합한 다차원 배열을 처리하고 작동하는 데 사용됩니다.
• SciPy: 최적화, 적분, 미분 방정식, 선형 대수 및 통계 함수를 포함한 과학 및 기술 컴퓨팅 제품군입니다.
• Pandas: 데이터 분석 및 조작을 위해 배열 및 DataFrame을 사용하여 데이터 구조 를 사용합니다.
• Scikit-learn: 분류, 회귀, 클러스터링 및 기타 기계 학습 작업을 지원하는 기계 학습 알고리즘 라이브러리입니다.
• TensorFlow: 딥 러닝, 신경망 및 기계 학습 모델에 널리 사용되는 프레임워크입니다.

네트워크 및 웹 개발 라이브러리

• 요청: Http 요청을 보내고 응답을 처리하기 위한 HTTP 라이브러리입니다.
• 아름다운 수프: html 및 XML 데이터를 구문 분석하고 추출하기 위한 라이브러리입니다.
• Django: 강력하고 확장 가능한 WEB 애플리케이션을 구축하기 위한 웹 프레임워크입니다.
• Flask: 유연하고 가벼운 웹 애플리케이션을 만들기 위한 마이크로 웹 프레임워크입니다.
• Scrapy: Web크롤링 및 데이터 스크래핑 프레임워크.

데이터 처리 및 직렬화 라이브러리

• Pickle: Python 객체를 직렬화 및 역직렬화하기 위한 라이브러리로, 지속적인 데이터 및 객체 교환에 적합합니다.
• JSON: JSON 데이터 형식을 처리하고 구문 분석, 생성 및 검증을 지원하는 라이브러리입니다.
• XML: XML 데이터 형식을 처리하고 구문 분석, 생성 및 검증을 지원하는 라이브러리입니다.
• CSV: 데이터 가져오기 및 내보내기를 위해 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일을 처리하기 위한 라이브러리입니다.

시스템 및 운영 체제 라이브러리

• OS: 기본 운영 체제와 상호 작용하여 파일 및 디렉터리, 프로세스 및 환경 변수 등에 대한 액세스를 허용하는 라이브러리입니다.
• 하위 프로세스: 외부 명령 실행을 위한 하위 프로세스를 생성하고 관리하기 위한 라이브러리입니다.
• Syslog: 시스템 log 메시지를 보내고 받는 라이브러리입니다.
• Datetime: 날짜 및 시간 데이터를 처리하는 라이브러리입니다.

이미지 및 그래픽 처리 라이브러리

• Pillow: 다양한 이미지 형식을 지원하는 이미지 처리 및 조작 라이브러리.
• OpenCV: 이미지 처리, 특징 감지, 머신 비전 기능을 제공하는 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.
• Pyglet: 대화형 애플리케이션과 게임을 만들기 위한 2D 및 3D
그래픽 라이브러리입니다.

기타 인기 도서관

• Asyncio: 동시성 과 확장 가능한 네트워크 및 I/O 작업을 위한 비동기 프로그래밍
라이브러리입니다.
• Jinja2:
HTML 템플릿을 생성하고 렌더링하기 위한 템플릿 엔진입니다.
• Pytest: 단위 테스트
및 기능 테스트 프레임워크.
• Bokeh: 대화형 데이터 시각화
및 플롯을 만들기 위한 라이브러리입니다.
• Celery: 분산
작업 대기열을 생성하고 관리하기 위한 라이브러리입니다.

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