파이썬 추천 라이브러리와 사용 방법

Numpy는 다차원 배열을 다루기 위한 라이브러리로, 수치 계산에 많이 사용됩니다. 이를테면, 벡터 및 행렬 연산, 푸리에 변환, 난수 생성 등 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 Numpy 배열을 생성할 수 있습니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

>> [1 2 3]

Pandas

Pandas는 데이터를 분석하고 처리하는 라이브러리로, 엑셀과 유사한 테이블 형태로 데이터를 다룰 수 있습니다. 이를테면, 데이터프레임을 생성하고, 데이터를 불러오고, 조작하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 Pandas 데이터프레임을 생성할 수 있습니다.

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

>>        name  age
   0    Alice   25
   1      Bob   30
   2  Charlie   35

Matplotlib

Matplotlib는 데이터 시각화에 많이 사용되는 라이브러리로, 다양한 그래프와 차트를 만들 수 있습니다. 이를테면, 선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 Matplotlib 그래프를 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('My Plot')
plt.show()

Requests

Requests는 HTTP 요청을 보내고 받는 라이브러리로, 웹 크롤링과 API 호출에 많이 사용됩니다. 이를테면, GET, POST, PUT, DELETE 등 다양한 HTTP 메서드를 지원합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 Requests를 사용하여 웹 페이지의 HTML 코드를 가져올 수 있습니다.

import requests

url = '<https://www.notion.so/>'
response = requests.get(url)
html = response.text

print(html)

BeautifulSoup

BeautifulSoup은 HTML과 XML 문서를 파싱하여 정보 추출에 많이 사용되는 라이브러리로, 웹 크롤링에 필수적입니다. 이를테면, 웹 페이지에서 특정 요소를 찾고, 그 요소의 속성 및 텍스트를 추출하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 BeautifulSoup을 사용하여 웹 페이지의 제목을 가져올 수 있습니다.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = '<https://www.notion.so/>'
response = requests.get(url)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.title.string

print(title)

Similar Posts