Python 개발 환경과 생태계 · · 1 min read
대표 라이브러리
Python 생태계의 대표 라이브러리를 분야별로 정리했다. 설치는 모두
pip install <이름>(또는uv add <이름>).
데이터·과학
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
NumPy | 다차원 배열·수치 연산의 기반. 대부분의 과학 라이브러리가 의존 |
pandas | 표(DataFrame) 기반 데이터 분석·가공 |
matplotlib | 기본 시각화(그래프) 라이브러리 |
scikit-learn | 전통적 머신러닝(분류·회귀·클러스터링) |
웹·네트워크
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
requests | 사람이 쓰기 쉬운 동기 HTTP 클라이언트 |
httpx | requests 호환 + 비동기(async) 지원 HTTP 클라이언트 |
beautifulsoup4 | HTML 파싱·웹 스크래핑 |
데이터 검증·ORM
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
pydantic | 타입 힌트 기반 데이터 검증·설정 관리 (FastAPI 의 기반) |
SQLAlchemy | 파이썬 대표 ORM / SQL 툴킷 |
개발·테스트
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
pytest | 사실상 표준 테스트 프레임워크 |
ruff | 초고속 린터 + 포매터 (Rust) |
black | 무설정 코드 포매터 |
간단 사용 예 (requests)
import requests
r = requests.get("https://api.github.com")
print(r.status_code, r.json()["current_user_url"])