Bibliotecas do Python: Conheça as Melhores por Finalidade!

Existe uma finalidade para cada uma das bibliotecas do Python, sabia? Temos bibliotecas Python para automação, bibliotecas Python data science e muito mais.

As bibliotecas do Python são pacotes de código prontos que você instala com pip install nome-da-biblioteca e importa no seu script. As mais usadas se organizam por finalidade: Pandas e NumPy para dados, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch para inteligência artificial, Matplotlib, Seaborn e Plotly para gráficos, Selenium e PyAutoGUI para automação, Flask e Django para web, Tkinter e PyQt para interfaces.

E se você conhecesse uma biblioteca para tratamento de dados Python? Como isso ajudaria em seu trabalho?

Vamos mostrar algumas bibliotecas Python, separadas por finalidades, para você aprimorar sua atuação.

Se preferir, pode assistir o conteúdo em formato de vídeo logo abaixo ou clicando aqui para acessar o vídeo diretamente no nosso Canal do YouTube!

O que você aprende neste vídeo

Resposta rápida: Biblioteca é um pacote de código pronto que você instala e importa em vez de escrever do zero. A aula organiza as principais em quatro frentes: sites e APIs (requests, Flask, Django), dados e IA (NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow), automação (Selenium, PyAutoGUI, Beautiful Soup) e interface gráfica (Tkinter, Kivy, PyQt).

Neste vídeo (20 min):

• 0:00 - O que é biblioteca, e por que ela existe: código pronto no lugar do zero
• 1:00 - Por que a lista muda com o tempo, e o critério usado para escolher
• 2:20 - As quatro categorias que organizam a aula
• 3:05 - Sites e APIs: requests para conversar com site e com API
• 3:35 - Flask, o framework leve, feito para começar simples e ser flexível
• 4:10 - Django, o robusto, que já vem pronto e serve a projeto grande
• 5:10 - Dados: NumPy e pandas como a dupla obrigatória de quem trabalha com tabela
• 5:50 - Gráficos: Plotly, Matplotlib e Seaborn, e por que vale conhecer as três
• 6:30 - Um passo além do gráfico: Dash, Streamlit e a integração com o Power BI
• 7:40 - Modelos de IA: TensorFlow e Keras para redes neurais
• 8:15 - OpenCV e Pillow para imagem, e scikit-learn para classificação e regressão
• 9:20 - NLTK para linguagem natural e PyTorch para acelerar o treino
• 11:20 - Automação: Selenium na web, PyAutoGUI no mouse e no teclado, e o par Scrapy e Beautiful Soup
• 14:40 - Interface: Tkinter que já vem no Python, Kivy multiplataforma e PyQt para tela mais complexa

Trechos do vídeo:

• Biblioteca é um pacote de código que já está pronto: você importa para dentro do seu código e usa.
• Todo mundo que trabalha com ciência de dados tem que saber NumPy e pandas.
• O PyAutoGUI automatiza exatamente o que você vê na sua tela: mouse, teclado e a tela.

O que são as Bibliotecas do Python?

As bibliotecas Python são um conjunto de módulos e funções úteis que reduzem o uso de código no programa. 

São centenas de milhares de pacotes publicados no PyPI, o repositório oficial do Python, com as mais variadas finalidades.

Por meio delas, é possível fazer tratamento de dados Python. Há, também, bibliotecas Python data science, bibliotecas Python para automação, dentre outras.

Como usar e instalar uma biblioteca no Python?

O uso das bibliotecas Python é bastante simples. Dentro de cada biblioteca podem existir módulos. Dentro dos módulos pode ter uma função específica que você deseja para uma finalidade. 

E como instalar bibliotecas no Python? Basta abrir o terminal (Prompt de Comando ou PowerShell no Windows; Terminal no Mac e no Linux) e chamar o pip, o instalador que já vem junto com o Python:

pip install nome-da-biblioteca

Se o terminal responder que o comando pip não foi encontrado, chame o pip pelo próprio interpretador. Assim você garante que a biblioteca vai para a instalação certa do Python:

python -m pip install nome-da-biblioteca

Não é mais necessário navegar até a pasta Scripts da instalação do Python nem abrir o terminal como administrador: os instaladores atuais já colocam o pip no PATH do sistema.

Pip install dentro do editor do Python

O pip install é uma ferramenta para instalar bibliotecas Python. Você só precisa instalar uma única vez, ok? Depois, basta importar no seu código se for utilizá-la.

Dica: não use o pip install dentro do local onde escrevemos o código em Python, pois não é o local adequado. O ideal é fazer dentro de um terminal ou dentro do prompt de comando do computador.

Podemos usar o terminal integrado do VS Code ou do PyCharm para aprender como instalar bibliotecas no Python. Também é possível utilizar o Anaconda Prompt em caso de utilizar o Jupyter (pacote anaconda).

Ou seja, em cada editor de Python você terá um local específico para fazer a instalação das bibliotecas Python. 

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Bibliotecas mais Usadas no Python

Você acabou de aprender que uma biblioteca nada mais é do que um pacote de código que alguém desenvolveu e disponibilizou para outros usuários para facilitar algumas atividades.

E quais são as principais bibliotecas Python? Tudo dependerá do objetivo. Como já falamos, existem bibliotecas Python data science, para criação de sites e APIs, bibliotecas Python para automação etc.

Confira as principais bibliotecas Python separadas por finalidade.

Criação de sites e APIs

1. Biblioteca Requests: É muito boa para fazer interações entre APIs e interação com sites.
2. FrameWork Flask: É um conjunto de bibliotecas/funcionalidades. É uma ferramenta feita para o Python para que você possa criar sites e APIs e é uma ferramenta muita leve. Muito flexível e muito simples de utilizar.
3. FrameWork Django: Ele também é utilizado para a criação de sites e APIs. O Django já vem mais pronto, mas é algo um pouco mais complexo, então para quem está começando talvez não seja a melhor opção.

Ciência de dados e inteligência artificial

1. Biblioteca NumPy e Biblioteca Pandas: Essas duas bibliotecas Python permitem trabalhar com dados, tabelas, análises, manipulações de dados. São muito conhecidas para tratamento de dados python, então você provavelmente já deve ter ouvido falar de pelo menos uma das duas.
2. TensorFlow e Keras: São ferramentas que funcionam muito bem para a criação dos seus modelos de inteligência artificial.
3. Biblioteca OpenCV: Essa é uma biblioteca para tratamento de imagens, então vai te auxiliar na manipulação tanto de vídeo quanto de imagem. Um exemplo é controlar a sua Webcam utilizando o OpenCV.
4. Biblioteca Pillow: Essa é uma biblioteca para tratamento de imagens, só que diferente do OpenCV ela é específica para imagens. Um exemplo que temos é utilizar essa biblioteca para converter imagens no Python (converter a extensão de arquivos).
5. Biblioteca Scikit-learn: É uma biblioteca excelente para modelos de classificação, modelos de regressão, modelos de clustering, entre outras coisas que você queira fazer dentro de inteligência artificial.
6. Biblioteca NLTK: Essa biblioteca é feita para tratamento de linguagens, análise de sentimento, tratamento de texto, análise de textos, previsão de escrita e outros tipos de linguagem natural.
7. Biblioteca PyTorch: É uma ferramenta muito boa para deep learning e para acelerar o seu processamento e o processo de construção do seu modelo de inteligência artificial. Mais uma boa opção para tratamento de dados python.

Visualização de dados

1. Biblioteca Plotly:  Biblioteca gráfica de código aberto gratuita, é construída sobre a biblioteca Plotly JavaScript (plotly.js). Você pode usar para criar visualizações de dados baseadas na web. São mais de 40 tipos de gráficos, inclusive alguns não tão comuns em outras bibliotecas de visualização de dados. Pode ser usado offline.
2. Biblioteca Matplotlib: É uma das bibliotecas Python para visualização de dados que permite a criação de gráficos e plotagem 2D. É muito útil para uma representação amigável de dados. Você pode usá-la para aplicações matemáticas ou científicas que exigem mais do que eixos únicos na representação gráfica, por exemplo.
3. Biblioteca Seaborn: É uma das principais bibliotecas python para visualização de dados, pois se baseia em Matplotlib e se integra com as estruturas de dados numpy e pandas. Além das funções de plotagem, executa as funções de agregação estatística e mapeamento para criar gráficos informativos para o usuário. 

Automações

1. Biblioteca Selenium: É muito utilizada quando falamos de automação web, funciona para busca na internet (web scraping) e automações de processos completos. Funciona até mesmo para o preenchimento de formulários!
2. Biblioteca Scrapy e Beautiful Soup: Também são bibliotecas que vão te ajudar com o web scraping, que é a obtenção de dados da web de forma automática para que você não precise fazer todo o procedimento de forma manual.
3. Biblioteca PyAutoGUI: É uma biblioteca que permite você automatizar o seu mouse, teclado e a tela do seu computador. Então vai permitir que você faça uma automação de uma atividade repetitiva você tenha que fazer no seu computador. Isso quer dizer que você consegue automatizar qualquer ação dentro do computador independente do programa.
4. Biblioteca Pyodbc: É uma biblioteca de integração com banco de dados.
5. Biblioteca Pywin32: Ela te permite automatizar uma série de coisas no Windows, então isso pode te facilitar bastante caso utilize o Windows. Você vai notar que boa parte das empresas utiliza esse sistema operacional, então vai te ajudar nesses casos.

Criação de interfaces gráficas

1. Biblioteca Kivy: É uma ferramenta para criação de telas onde as pessoas podem interagir sem precisar visualizar o código por trás. O mesmo código no Kivy funciona em qualquer plataforma, seja Linux, Windows, Mac, iOS ou Android.
2. Biblioteca Tkinter: É a biblioteca mais simples para poder começar com interfaces gráficas, então para telas simples é a mais recomendada. Ele já vem dentro do Python, então nem vai precisar fazer a instalação.
3. Biblioteca PyQt (PyQt5 e PyQt6): também serve para criar telas para os seus programas, mas dá conta de interfaces mais complexas do que o Tkinter, que é mais simples.

Conclusão

As diversas bibliotecas Python podem ser utilizadas em inúmeras situações. Em alguns momentos, você usará muitas em conjunto para obter o melhor resultado em seu trabalho. 

Conhecer as principais bibliotecas Python contribui para que você saiba quando optar por cada uma delas. 

Enquanto Pywin32 e Selenium são bibliotecas Python para automação, NumPy e Pandas são bibliotecas Python data science. Se você precisa fazer tratamento de dados Python, essas últimas duas podem ser úteis.

Perguntas frequentes

Quer aprender como instalar bibliotecas no Python, utilizá-las e tirar o melhor da ferramenta?

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