Pythonにはライブラリと呼ばれる「どっかの誰かが作ってくれたコード」を、自分の作るプログラムに組み込んで使う事ができます。
例えばビジネスの相手にメールを送る時に「こんにちは、いつもお世話になっております株式会社何々の…」っていう定型文あるじゃないですか。
あれって別に自分が手打ちしなくても、定型文なんだからコピペで良いですよね。それがプログラミングやアプリ開発などでも同様の事が言えます。
NumPy
高速な数値計算、行列操作、配列操作をサポート。
Pandas
データフレーム形式でのデータ操作、データクリーニングや解析に便利。
Matplotlib
グラフや図を作成するための2Dプロットライブラリ。
Seaborn
Matplotlibの上位ライブラリで、美しい統計グラフを簡単に描画。
Scikit-learn
機械学習用のライブラリで、分類・回帰・クラスタリングなどのアルゴリズムが豊富。
TensorFlow
ディープラーニングや機械学習に使用されるライブラリ。Googleが開発。
Keras
TensorFlowのラッパーとしても使える、ディープラーニング用の簡易ライブラリ。
Requests
HTTPリクエストを簡単に送るためのライブラリ。APIとのやり取りに頻繁に使われる。
Flask
軽量なWebアプリケーションフレームワーク。小規模なWebアプリやAPI作成に向いている。
Django
フルスタックのWebフレームワークで、大規模なWebアプリケーションを構築可能。
BeautifulSoup
HTMLやXMLを解析し、ウェブスクレイピングに利用されるライブラリ。
Selenium
ブラウザ自動操作ツールで、Webページの自動テストやスクレイピングに使用。
PyTorch
ディープラーニングや機械学習に使用されるライブラリ。TensorFlowに次いで人気。
OpenCV
コンピュータービジョン用のライブラリで、画像処理や映像解析に広く使われる。
SQLAlchemy
データベース操作をORM（オブジェクトリレーショナルマッピング）で簡略化するライブラリ。
Pillow (PIL)
画像処理用ライブラリで、画像のリサイズやフィルタリングが可能。
Celery
タスクキューの管理や、非同期処理を実現するためのライブラリ。
Pytest
テストフレームワークで、Pythonコードの自動テストを容易に行える。
Jinja2
テンプレートエンジンで、HTMLファイルに動的なコンテンツを埋め込むのに使用。
Pygame
ゲーム開発用のライブラリで、2Dゲームを簡単に作成可能。
Pythonライブラリに関する情報の入手方法
Pythonのライブラリに関する情報を入手する方法はいくつかあります。以下に主な情報源を挙げます。
公式ドキュメント
各ライブラリの公式ウェブサイトにあるドキュメントは、最も信頼性が高く、詳細な情報が得られます。
GitHub
多くのライブラリはGitHubでオープンソースとして公開されており、ソースコードやドキュメントが確認できます。
オンラインフォーラムとコミュニティ
Stack OverflowやRedditなどのフォーラムでは、特定のライブラリに関する質問や解決策を見つけることができます。
ブログやチュートリアルサイト
多くの開発者がライブラリの使い方をブログやMediumでシェアしており、具体的なコード例が豊富です。
YouTube
動画形式でライブラリの使い方を学ぶことができます。
書籍
特定のライブラリに特化した書籍や、Python全般を扱った書籍の中でライブラリの使い方が紹介されています。
カンファレンスやワークショップ
Python関連のカンファレンスやMeetupイベントでは、最新のライブラリに関するセッションが行われます。
SNS
TwitterやLinkedInなどのSNSでは、開発者が最新情報やチュートリアルをシェアしています。