10가지 매우 유용한 Python 라이브러리 - 개발자 커뮤니티

팬더

Pandas는 Python에서 가장 널리 사용되는 데이터 조작 및 분석 라이브러리 중 하나입니다. DataFrame이라는 강력한 데이터 구조를 제공하므로 구조화된 데이터를 쉽게 저장하고 조작할 수 있습니다.

import pandas as pd

# Create a DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Occupation': ['Engineer', 'Teacher', 'Designer']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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넘파이

NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 라이브러리입니다. 대규모 다차원 배열 및 행렬에 대한 지원은 물론 이러한 배열에서 작동하는 수학 함수 모음도 제공합니다.

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

Matplotlib

Matplotlib는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 유형의 플롯을 생성할 수 있는 플로팅 라이브러리입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a line plot
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.show()

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요청사항

Requests는 Python에서 HTTP 요청을 만들기 위한 라이브러리입니다. HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하는 프로세스를 단순화합니다.

import requests

# Send a GET request
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

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아름다운수프

BeautifulSoup은 HTML 및 XML 문서를 구문 분석하는 라이브러리입니다. 웹 페이지에서 데이터를 쉽게 추출하고 문서 트리 구조를 탐색할 수 있습니다.

from bs4 import BeautifulSoup

# Parse an HTML document
html = '<html><body><h1>Example</h1></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.h1.text)

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SQLAlchemy

SQLAlchemy는 Python용 ORM(객체 관계형 매핑) 라이브러리입니다. Python 개체를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하는 방법을 제공하므로 데이터베이스 작업을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# Define a database model
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

# Create a database session
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Add a new user
user = User(name='Alice')
session.add(user)
session.commit()

# Query the users table
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name)

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Scikit 학습

Scikit-learn은 Python의 기계 학습 라이브러리입니다. 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 예측 모델링을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# Load the Iris dataset
data = load_iris()

# Train a random forest classifier
classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(data.data, data.target)

# Make predictions
predictions = classifier.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3]])
print(predictions)

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텐서플로우

TensorFlow는 수치 컴퓨팅 및 머신러닝을 위한 라이브러리입니다. 다양한 유형의 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하기 위한 유연한 프레임워크를 제공합니다.

import tensorflow as tf

# Create a TensorFlow constant
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)

# Perform a computation
c = tf.add(a, b)

# Run the computation
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

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장고

Django는 Python을 위한 고급 웹 프레임워크입니다. URL 라우팅, 데이터베이스 관리, 양식 처리 등의 작업을 처리하면서 웹 애플리케이션을 구축하는 깔끔하고 효율적인 방법을 제공합니다.

from django.urls import path
from django.http import HttpResponse

# Define a view
def hello(request):
    return HttpResponse('Hello, World!')

# Define URLs
urlpatterns = [
    path('hello/', hello),
]

# Configure and run the Django application
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
application = get_wsgi_application()

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파이테스트

Pytest는 Python용 테스트 프레임워크입니다. 이는 테스트 작성 프로세스를 단순화하고 테스트 검색, 테스트 매개변수화 및 고정 장치와 같은 강력한 기능을 제공합니다.

import pytest

# Define a test function
def test_addition():
    result = 1 + 2
    assert result == 3

# Run the tests
pytest.main()

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129		대기 시간을 줄이기 위해 TCP를 통한 TLS 최적화	1410	2023.10.27
128		서버 PHP용 다중 코어를 사용하는 방법 2	287	2023.11.06

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