Principais Bibliotecas Python – Soluções WEB

Soluções WEB

Principais Bibliotecas Python

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Principais Bibliotecas Python

Raspagem de Dados

requests: Obtém o conteúdo de páginas web.
Beautiful Soup 4: Faz o parsing de HTML.
lxml: Outro analisador HTML.
Selenium: Controla um navegador.
Scrapy: Framework para raspagem de dados.
urllib: Manipulação de URLs.
pandas: Organiza dados.

Aprendizado de Máquina

scikit-learn: Algoritmos gerais de ML.
TensorFlow: Framework de aprendizado profundo.
Keras: Redes neurais de alto nível.
PyTorch: Outro framework de aprendizado profundo.
NumPy: Operações com arrays e matemáticas.
pandas: Manipulação e análise de dados.
matplotlib: Visualização de dados.
Seaborn: Visualização estatística de dados.

Visualização de Dados

matplotlib: Biblioteca geral de gráficos.
Seaborn: Visualização estatística.
Plotly: Gráficos interativos baseados na web.
Bokeh: Visualizações interativas para a web.
Altair: Visualizações declarativas.
ggplot: Implementação de gramática de gráficos.
HoloViews: Exploração de dados de alto nível.

Manipulação de Dados

pandas: Principal módulo de manipulação de dados.
NumPy: Arrays e matrizes, operações numéricas.
SciPy: Computação científica, funções avançadas.
Dask: Computação paralela, grandes conjuntos de dados.
Vaex: DataFrames fora do núcleo, eficiente em memória.
Petl: Operações ETL (Extração, Transformação, Carregamento).

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

NLTK: Ferramentas fundamentais de NLP.
spaCy: NLP rápido e eficiente.
Gensim: Modelagem de tópicos e embeddings de palavras.
TextBlob: Tarefas simplificadas de NLP.
Stanford CoreNLP: NLP avançado da Stanford.
transformers: Modelos de NLP de última geração.
polyglot: NLP multilíngue.

Análise Estatística

Statsmodels: Modelos e testes estatísticos.
SciPy: Biblioteca científica central.
PyMC3: Programação probabilística.
Lifelines: Análise de sobrevivência.
Pingouin: Testes estatísticos e gráficos.
PyStan: Inferência bayesiana.