Какие основные категории библиотек существуют в экосистеме Python и какие из них наиболее популярны?

Экосистема Python включает огромное количество библиотек, которые можно сгруппировать по областям применения. Ниже приведены ключевые категории и их популярные представители.

• Веб-разработка и API

  • Django: Полнофункциональный фреймворк ("batteries-included").
  • FastAPI: Современный, высокопроизводительный фреймворк для создания API.
  • Flask: Микрофреймворк, гибкий и легко расширяемый.

• Анализ данных и научные вычисления

  • NumPy: Основа для научных вычислений, предоставляет поддержку многомерных массивов.
  • Pandas: Библиотека для обработки и анализа структурированных данных (таблицы, временные ряды).

• Машинное обучение и AI

  • Scikit-learn: Классические алгоритмы машинного обучения.
  • TensorFlow и PyTorch: Фреймворки для глубокого обучения и построения нейронных сетей.

• Работа с базами данных (ORM)

  • SQLAlchemy: Мощный ORM и инструментарий SQL, работающий с большинством СУБД.
  • Django ORM: Встроенная в Django система для работы с моделями данных.

• Асинхронное программирование

  • asyncio: Встроенный в Python фреймворк для написания асинхронного кода.
  • aiohttp: Асинхронный HTTP-клиент/сервер.

• Веб-скрапинг и HTTP-запросы

  • Requests: Де-факто стандарт для выполнения HTTP-запросов.
  • BeautifulSoup: Библиотека для парсинга HTML и XML документов.

Пример использования Pandas для анализа данных:

import pandas as pd

# Создание DataFrame (таблицы данных)
data = {
    'product': ['Apple', 'Banana', 'Carrot'],
    'price': [1.2, 0.5, 0.8],
    'quantity': [10, 20, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Вывод описательной статистики (среднее, стандартное отклонение и т.д.)
print(df.describe())