적절한 Python 라이브러리를 찾는 것은 실제로 매우 간단합니다. 다음 세 단계를 따르면 Python 라이브러리의 90%를 찾을 수 있습니다.
Python을 사용하는 용도와 요구 사항을 명확하게 하고 간결하고 명확하게 설명하세요. 예를 들어 "데이터 분석"을 찾은 다음 [Python + 데이터 분석 + 타사 라이브러리]라는 키워드를 검색하면 데이터 분석에 대한 블로그에서 추천하는 타사 라이브러리가 많이 있을 것입니다. 이것이 대부분의 사람들이 Python 라이브러리를 찾는 이유입니다. 방법은 가장 간단한 방법이기도 합니다. 다른 사람의 경험 게시물을 검색하여 자신에게 적합한지 확인하세요. 그러나 이 방법은 정확한 검색이 어려울 때도 있고 인기가 없는 라이브러리에는 콘텐츠가 거의 없기 때문에 검색 엔진이 자연스럽게 원하는 라이브러리를 크롤링할 수 없습니다.
검색을 통해 원하는 라이브러리를 찾을 수 없다면, 두 번째 방법을 이용하셔야 합니다. 
2. PyPi에서 검색
PyPi는 Pyton의 패키지 색인 플랫폼으로, 전체 이름은 Python Package Index이며, 수만 개로 추정됩니다. 그러나 PyPi는 영어 인터페이스이고 중국어 버전이 없으므로 특정 영어 읽기 기술이 필요합니다.
PyPi 공식 홈페이지에는 검색 기능이 있어서 원하는 라이브러리를 검색할 수도 있고, 리본 인덱스를 통해 관련 라이브러리를 조회할 수도 있습니다.
프로젝트 찾아보기를 클릭하면 주제 검색, 즉 도서관 테마 기반 검색이 포함된 검색 페이지로 들어갑니다.
재무+회계 등 통합 검색도 가능하며, 회계 관련 라이브러리가 나옵니다.
도서관을 선택한 후, 클릭하시면 해당 도서관에 대한 자세한 소개와 간단한 튜토리얼을 보실 수 있습니다. 
심는 데 익숙한 사람이라면 세 번째 방법이 적합합니다.
3. Github에서 검색
Github은 전 세계 코더와 최고의 코드 프로젝트를 모으는 세계 최대의 코드 호스팅 웹사이트입니다. Pandas, matplotlib, tensorflow wait와 같은 많은 Python 라이브러리 코드가 Github에서 호스팅됩니다.
동시에 Github에는 많은 라이브러리의 적용 및 통합을 포함하여 Python 애호가가 개발한 많은 리소스 프로젝트도 있습니다.
예를 들어 awesome-python이라는 프로젝트가 있는데, 웹 프레임워크, 웹 크롤러, 웹 콘텐츠 추출, 템플릿 엔진, 데이터베이스, 데이터 시각화, 이미지 처리 등을 다루는 수백 개의 인기 라이브러리와 그 소개를 카테고리로 정리한 것입니다. , 텍스트 처리, 자연어 처리, 기계 학습, 로깅, 코드 분석 및 12개 이상의 시나리오를 제공합니다.
위의 세 가지 방법 외에도 Python 프로그래머에게 물어보는 것이 더 효과적인 방법입니다. 그들은 Python을 매일 사용하며 다양한 라이브러리에 익숙해야 합니다.
간단히 말하면, 정보 폭발 시대에 검색은 매우 중요한 기술입니다. 적합한 Python 라이브러리를 찾는 것은 어렵지 않습니다. 자신의 필요 사항을 결정하고 올바른 약을 처방하는 방법이 어렵습니다.
위 내용은 누군가 적합한 Python 라이브러리를 찾는 방법을 물었습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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