무시할 수 없는 5가지 파이썬 도구

이 5가지 파이썬 도구를 간과할 수 없습니다

파이썬은 널리 사용되는 고급, 범용, 인터프리터형, 동적 프로그래밍 언어입니다. 그 설계 철학은 코드 가독성을 강조하며, 문법은 프로그래머가 C++ 또는 자바와 같은 언어보다 적은 코드 줄로 개념을 표현할 수 있도록 합니다. 이 언어는 소규모 및 대규모 모두에서 명확한 프로그램을 작성할 수 있도록 설계된 구조를 제공합니다. 파이썬 인터프리터는 많은 운영 체제에서 사용할 수 있어 파이썬 코드를 다양한 시스템에서 실행할 수 있습니다.

위의 모든 이유와 그 이상으로, 파이썬은 언어로서 큰 성공을 거두었습니다. 동적 타입 시스템과 자동 메모리 관리 기능을 갖추고 있으며, 방대한 표준 라이브러리를 제공합니다. 또한, 방대한 양의 제1자 및 제3자 라이브러리를 보유하고 있습니다. 그러나 이렇게 많은 라이브러리가 존재하다 보니 일부는 주목받지 못하고 그들이 받을 자격이 있는 관심을 받지 못하는 경우가 많습니다. 게다가 특정 도메인에서만 작업하는 프로그래머는 다른 종류의 작업을 위해 만들어진 라이브러리를 통해 제공될 수 있는 유용한 도구에 대해 항상 알지 못합니다.

여기 여러분이 간과했을 수 있지만 분명히 주목할 가치가 있는 5가지 파이썬 라이브러리가 있습니다. 이 숨겨진 보석 중 하나에 사랑을 줄 시간입니다.

Apache Libcloud

무엇을 위한 것인가: 단일하고 안정적이며 통합된 API를 통해 여러 클라우드 제공업체에 접근하기 위해.

왜 좋은가: 파이썬의 2.x 및 3.x 버전을 모두 지원하며, DNS, 컴퓨팅, 저장소 및 로드 밸런싱을 위한 API가 제공됩니다. 추가 성능을 위해 PyPy 버전의 파이썬을 사용하는 사람들을 위해 PyPy도 지원됩니다. Apache Libcloud는 수십 개의 제공업체를 처리하기 위한 통합 메커니즘을 가지고 있으며, 그들의 리소스를 조작하기 위한 관련 방법은 클라우드 제공업체에게 큰 도움이 됩니다.

NumPy

무엇을 위한 것인가: 과학적 컴퓨팅 및 수학적 작업, 선형 대수, 재무 작업, 행렬 수학, 통계 등.

왜 좋은가: NumPy는 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 확장으로, 대규모 다차원 배열 및 행렬을 지원하며, 이러한 배열에서 작동하는 고급 수학 함수의 방대한 라이브러리를 추가합니다. NumPy는 경쟁하는 Numarray의 기능을 Numeric에 통합하였으며, 광범위한 수정이 이루어졌습니다. NumPy는 오픈 소스이며 많은 기여자가 있습니다. 다차원 배열을 파이썬에 추가하는 가장 간단하고 유연한 방법 중 하나입니다. 전체 파이썬 과학 및 수학 환경을 원하신다면 NumPy를 표준 항목으로 포함한 SciPy 라이브러리와 환경을 가져오세요. NumPy 위에 구축된 더 정교한 데이터 분석을 위해 Pandas도 확인해 보세요.

Pillow

무엇을 위한 것인가: 이미지 처리

왜 좋은가: Pillow는 PIL(파이썬 이미지 라이브러리)보다 사용하기 쉽고 최소한의 변경으로 PIL과 코드 호환성을 갖추는 것을 목표로 합니다. 기본 Windows 이미지 기능 및 파이썬의 Tcl/Tk 기반 Tkinter GUI 패키지와 통신하기 위한 확장이 포함되어 있습니다. Pillow는 GitHub 또는 PyPI 리포지토리를 통해 사용할 수 있습니다.

Pygame

무엇을 위한 것인가: 비디오 게임을 만들기 위한 크로스 플랫폼 파이썬 모듈 세트.

왜 좋은가: Pygame은 파이썬 프로그래밍 언어와 함께 사용하도록 설계된 컴퓨터 그래픽 및 사운드 라이브러리를 포함합니다. 이는 많은 GUI 지향 동작을 수행하는 유용한 방법을 제공하며, 그렇지 않으면 많은 작업이 필요할 수 있습니다: 다채널 사운드 처리; 캔버스 및 스프라이트 그래픽 그리기; 창 및 클릭 이벤트 처리; 충돌 감지 등. 모든 앱, 심지어 모든 GUI 앱이 Pygame으로 구축되는 것의 이점을 누리지는 않겠지만, 제공하는 내용을 자세히 살펴보면 놀랄 수도 있습니다.

Scrapy

무엇을 위한 것인가: 화면 스크래핑 및 웹 크롤링.

왜 좋은가: Scrapy는 API를 사용하여 데이터를 추출하거나 일반 목적의 웹 크롤러로 사용할 수 있습니다. 스크래핑 프로세스를 간단하게 유지할 뿐만 아니라, 스크래핑하려는 항목의 유형을 설명하는 클래스를 생성하고 해당 데이터를 페이지에서 제거하는 방법에 대한 규칙을 작성합니다. 결과는 JSON, XML, CSV 또는 기타 여러 형식으로 내보낼 수 있습니다. 수집된 데이터는 원시로 저장할 수 있으며, 가져오는 동안 정리할 수도 있습니다. 또한, Scrapy는 세션 쿠키 처리 또는 웹사이트에 로그인하는 방법과 같은 많은 다른 동작을 허용하도록 확장할 수 있습니다. 이미지도 Scrapy에 의해 자동으로 가져와져 스크래핑된 내용과 관련될 수 있습니다.

출처: Infoworld