Python은 여러 가지 유용한 라이브러리를 제공하며 그 중 일부는 아래에 나열되어 있습니다.
- NumPy: 다차원 배열 및 행렬 연산, 난수 생성 및 선형 대수와 같은 기능을 제공하는 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다.
- Pandas: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 DataFrame 개체를 제공하는 데이터 분석 및 조작 라이브러리입니다.
- Matplotlib: 선 그래프, 히스토그램, 산점도를 포함하여 다양한 차트와 그래프를 만드는 데 사용할 수 있는 시각화 라이브러리입니다.
- Scikit-learn: 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 감소를 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공하는 기계 학습 라이브러리입니다.
- TensorFlow: 신경망 모델을 쉽게 만들고 교육할 수 있는 기능을 제공하는 기계 학습 및 딥 러닝 라이브러리입니다.
- Keras: TensorFlow 기반의 고급 API를 제공하여 딥 러닝 모델을 쉽게 구현하는 딥 러닝 라이브러리입니다.
- Flask: 웹 애플리케이션 개발을 위한 기본 구조 및 도구를 제공하는 경량 웹 프레임워크입니다.
- Django: 웹 애플리케이션 개발을 위한 강력한 기능과 기본 구조를 제공하는 웹 프레임워크입니다.
- 요청: HTTP 요청을 전송하기 위한 라이브러리로 RESTful API와 쉽게 통신할 수 있는 방법을 제공합니다.
- BeautifulSoup: HTML 및 XML 문서를 구문 분석하고 데이터 추출을 단순화할 수 있는 웹 스크래핑 라이브러리입니다.
- SQLAlchemy: SQL 쿼리를 Python 객체로 추상화하여 작업을 단순화하는 데이터베이스 통합용 ORM(Object Relational Mapper) 라이브러리입니다.
- Pillow(PIL Fork): 이미지 파일을 생성, 수정, 저장하는 기능을 제공하는 이미지 처리 라이브러리.
- Scrapy: 웹 페이지에서 정보를 추출하고 저장하는 데 사용되는 웹 크롤링 및 스크래핑 프레임워크입니다.
- PyQt: Qt 라이브러리를 사용하여 데스크톱 애플리케이션을 개발할 수 있는 교차 플랫폼 GUI 프레임워크입니다.
- Tkinter: 간단한 데스크톱 응용 프로그램을 개발하는 데 사용할 수 있는 Python의 표준 GUI 라이브러리입니다.
- gRPC: 서버와 클라이언트 간의 효율적인 통신을 가능하게 하는 Google에서 개발한 RPC(Remote Procedure Call) 프레임워크입니다.
- PyTorch: 신경망 모델의 개발 및 교육을 지원하고 연구자들에게 인기 있는 머신 러닝 및 딥 러닝 라이브러리입니다.
- NLTK(Natural Language Toolkit): 토큰화, 스테밍, 파싱 등의 기능을 제공하는 자연어 처리용 라이브러리.
- spaCy: 정보 추출, 종속성 분석 및 개체 인식과 같은 기능을 제공하는 강력한 자연어 처리 라이브러리입니다.
- FastAPI: RESTful API를 빠르고 쉽게 구축하고 자동 문서 생성 및 데이터 유효성 검사와 같은 고급 기능을 제공하는 최신 웹 프레임워크입니다.
또한 프로젝트 요구 사항에 따라 선택하고 사용할 수 있는 다양한 전문 라이브러리 및 패키지가 있습니다. Python의 강력한 생태계를 통해 다양한 문제를 해결하기 위한 도구와 라이브러리를 쉽게 찾을 수 있습니다.