개발자들을 위한 Python Package

Python에는 이미지를 다양한 형식으로 변환, 코드 테스트, 다차원 배열 생성 등과 같은 광범위한 기능을 구현할 수 있는 많은 패키지가 있습니다.

이 기사에서는 훨씬 더 복잡한 날짜 및 시간 프로그램을 만들고, 대수 방정식을 풀고, 복잡한 데이터 세트로 작업하는 데 도움이 되는 15개의 유용한 Python 패키지를 수집했습니다. (Source: hongkiat)

1. 텐서플로우 18

TensorFlow는 머신 러닝과 딥 러닝 개념을 최대한 단순하게 만들기 위해 Google 팀에서 개발한 소프트웨어 라이브러리 또는 프레임워크입니다.

그러나 TensorFlow 기호 수학 라이브러리는 가장 널리 사용되는 Python 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다.

TensorFlow 라이브러리를 사용하면 많은 텐서 연산을 포함하는 새로운 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 신경망은 계산 그래프로 표현할 수 있으므로 TensorFlow 라이브러리를 텐서 연산의 시퀀스로 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.

2. 진자 7

Python 프로그래밍 경험이 있는 경우 datetime 모듈을 사용하여 애플리케이션에서 날짜와 시간을 조작할 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 그러나 이 모듈은 기본 작업에만 적합하며 Pendulum 패키지를 사용하면 날짜 및 시간 사용과 관련된 훨씬 더 복잡한 프로그램을 만들 수 있습니다.

무엇보다도 Pendulum은 datetime을 대체하도록 개발되었습니다. 즉, datetime 모듈을 사용하여 작성된 기성 코드가 있으면 Pendulum에 안전하게 연결할 수 있습니다.

일반적으로 코드 변경 없이 모든 것이 계속 훌륭하게 작동하며 이전 날짜 시간에는 존재하지 않는 추가 기능을 받게 됩니다.

3. 음모 4

Plotly는 잘 알려진 또 다른 Python 데이터 시각화 패키지입니다. 변수의 관계를 탐색할 수 있는 대화형 그래프를 제공합니다.

Plotly는 통계, 금융, 경제 및 과학에서 사용됩니다. Plotly는 3D 그래픽 생성을 위한 훨씬 더 고급 기능이 있다는 점에서 다른 모든 데이터 시각화 패키지와 다릅니다.

4. 요청 4

요청은 가장 많이 다운로드된 Python 라이브러리 urllib3을 기반으로 합니다. 요청은 웹 요청을 최대한 단순하면서도 매우 다양하게 만듭니다.

5. 넘파이 1

추가 패키지 없이 기본 수학 연산을 수행할 수 있습니다. 그러나 좀 더 복잡한 계산을 수행하면 NumPy 패키지가 프로그래밍 수명을 크게 향상시킬 것입니다.

NumPy는 다차원 배열을 만들고 해당 배열에 저장된 데이터에 대한 계산을 수행하기 위한 도구를 제공합니다. 대수 방정식을 풀고 일반적인 통계 연산 등을 수행할 수 있습니다.

NumPy는 다양한 프로그래밍 작업에 매우 유용한 Python 패키지이지만 TensorFlow와 같은 라이브러리의 기반이 되기 때문에 기계 학습을 수행하려는 경우 특히 중요합니다.

6. 피글렛

Python용 다중 플랫폼 프레이밍 및 멀티미디어 라이브러리인 PYGLET은 Python을 사용하는 게임 개발에 널리 사용되는 이름입니다. 게임 외에도 라이브러리는 시각적으로 풍부한 응용 프로그램을 만들 수 있도록 설계되었습니다.

자르기 지원 외에도 PYGLET은 이미지 및 비디오 로드, 사운드 및 음악 재생, OpenGL 그래픽, UI 이벤트 처리를 지원합니다.

7. 베개 1

이 라이브러리는 썸네일 생성, 다양한 형식으로 변환, 필터 적용, 이미지 회전 및 표시 등에 적합합니다. Pillow는 많은 수의 이미지를 일괄 처리하는 데 이상적입니다.

8. 판다 1

Pandas는 복잡한 데이터 세트 작업을 위해 구축된 가장 중요한 Python 패키지 중 하나입니다. 데이터 처리를 위한 특별한 언어를 배우지 않고도 대용량 데이터 세트로 작업하고 분석하는 데 도움이 됩니다.

판다의 가능성은 물론 무한하지 않습니다. 복잡한 통계 모델링을 위한 것이 아닙니다(이 경우 R을 계속 배우거나 statsmodels와 같은 다른 Python 패키지를 사용해야 함). 그러나 시계열 데이터를 처리하거나 데이터 세트에 대한 통계 분석을 수행해야 하는 경우 Pandas가 도움이 될 수 있습니다.

9. 매트플롯립

Matplotlib는 가장 유명한 Python 데이터 시각화 패키지입니다. 데이터 과학 분야에서 Python을 사용하는 모든 사람이 마스터해야 하는 주요 패키지 세트에 포함될 수 있습니다. 다양한 그래프와 차트로 표현되는 데이터를 시각화하기 위한 많은 표준 도구를 지원합니다.

이 패키지는 다른 Python 패키지와 함께 작동할 수 있습니다. 또한 생성한 그래픽을 다양한 응용 프로그램에 포함할 수 있는 API를 지원합니다.

10. 케라스

Keras는 Python의 신경망 라이브러리입니다. 컴팩트하고 모듈식이며 확장 가능하도록 설계되면서 딥 러닝 네트워크로 빠르게 작업하는 것을 목표로 합니다.

Keras는 신경망을 표현하기 위한 더 간단한 메커니즘을 제공하는 것 외에도 시각화 그래프, 프로세스 데이터 세트 및 모델을 컴파일하기 위한 가장 간단한 여러 옵션을 함께 제공합니다.

11. JMESPath

Python 사전에 아름답게 표시되기 때문에 Python에서 JSON으로 작업하는 것은 즐거운 일입니다. 또한 Python은 JSON을 생성 및 구문 분석하거나 분해하기 위한 자체 라이브러리와 함께 제공됩니다. JMESPath를 사용하면 Python에서 JSON을 훨씬 쉽게 사용할 수 있습니다.

12. 파이테스트 1

프로젝트의 복잡성에 관계없이 새 코드는 어쨌든 테스트해야 합니다. Pytest 패키지는 이를 수행하는 데 도움이 되는 많은 모듈을 제공합니다. Pytest는 간단한 단위 테스트와 더 복잡한 기능 테스트를 모두 작성하는 데 도움이 됩니다.

13. 보케 2

Bokeh는 웹 애플리케이션에서 데이터를 시각화하기 위한 패키지입니다. Flask 또는 Django와 같은 Python 프레임워크와 쉽게 통합할 수 있습니다. 그것은 많은 종류의 차트를 지원합니다. 이 패키지는 사용하기 쉽고 편리합니다. 특히 몇 줄의 코드를 작성하여 인터랙티브 그래픽을 만들 수 있다는 사실에 대해 이야기하고 있습니다.

14. 티 킨터

이 프레임워크는 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 만드는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 말 그대로 모든 최신 운영 체제에서 실행되는 TK GUI 라이브러리에 Python을 연결합니다.

15. 무비파이 8

MoviePy는 비디오와 함께 작동하도록 설계된 패키지입니다. 비디오 파일 가져오기, 수정 및 내보내기와 관련된 가장 일반적인 작업에 충분한 기능이 있습니다. 또한 제목을 추가하고 비디오를 90도 회전할 수 있습니다.