Python 用の優れたサードパーティ ライブラリは数多くありますが、それらを列挙してみましょう。

この記事では python について詳しく解説します サードパーティ製の優れたライブラリが多数ありますので列挙してみましょう かなり実用的だと思いますので皆さんの参考として、この記事を読んで何かを得ていただければ幸いです。

Python で広く使用されているサードパーティ ライブラリ

Python エコシステムには、さまざまなタスクに幅広い機能を提供する優れたサードパーティ ライブラリが多数あり、Python の機能を大幅に拡張します。以下に、最も人気があり広く使用されているサードパーティ ライブラリをいくつか示します:

データ サイエンスと機械学習ライブラリ

• NumPy: 多次元 配列 の処理と操作に使用され、科学技術計算や数値演算に適しています。
• SciPy: 最適化、積分、微分方程式、線形代数、統計関数を含む科学および技術コンピューティング スイート。
• Pandas: データ分析 と操作のために、配列とデータフレームを使用して データ構造 を処理します。
• Scikit-learn: 機械学習アルゴリズム 分類、回帰、クラスタリング、その他の機械学習タスクをサポートするライブラリ。
TensorFlow:
• 深層学習、ニューラル ネットワーク、機械学習モデルで広く使用されているフレームワーク。

ネットワークおよび Web 開発ライブラリ

Requests:
• Http リクエストを送信し、応答を処理するための HTTP ライブラリ。
美しいスープ:
• html および XML データを解析および抽出するためのライブラリ。
Django:
• 堅牢でスケーラブルな WEB アプリケーションを構築するための Web フレームワーク。
Flask:
• 柔軟で軽量な Web アプリケーションを作成するためのマイクロ Web フレームワーク。
Scrapy:
• Web クロールおよびデータ スクレイピング フレームワーク。

データ処理およびシリアル化ライブラリ

Pickle:
• Python オブジェクトをシリアル化および逆シリアル化するためのライブラリ。永続的なデータとオブジェクトの交換に適しています。
JSON:
• JSON データ形式を処理し、解析、生成、検証をサポートするライブラリ。
XML:
• XML データ形式を処理し、解析、生成、検証をサポートするライブラリ。
CSV:
• データをインポートおよびエクスポートするためにカンマ区切り値 (CSV) ファイルを処理するためのライブラリ。

システムおよびオペレーティング システム ライブラリ

OS:
• 基盤となる オペレーティング システム と対話し、ファイルやディレクトリ、プロセスや環境変数などへのアクセスを可能にするライブラリ。
サブプロセス:
• 外部コマンドを実行するためのサブプロセスを作成および管理するためのライブラリです。
Syslog:
• システム log メッセージを送受信するためのライブラリ。
Datetime:
• 日付と時刻のデータを処理するためのライブラリ。

画像およびグラフィック処理ライブラリ

• Pillow: さまざまな画像形式をサポートする画像処理および操作ライブラリ。
• OpenCV: 画像処理、特徴検出、マシン ビジョン機能を提供するコンピューター ビジョン ライブラリ。
• Pyglet: インタラクティブなアプリケーションやゲームを作成するための 2D および 3D グラフィックス ライブラリ。

その他の人気のあるライブラリ

• Asyncio: 非同期 プログラミング 同時実行 およびスケーラブルなネットワークおよび I/O 操作のためのライブラリ。
• Jinja2: HTML テンプレートを作成およびレンダリングするためのテンプレート エンジン。
• Pytest: ユニット テスト および関数テスト フレームワーク。
• Bokeh: インタラクティブな データ視覚化とプロットを作成するためのライブラリ。
• Celery: 分散 タスク キューを作成および管理するためのライブラリ。

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