As bibliotecas Python são pacotes de códigos prontos que podem ser exportados para utilização em diferentes projetos, o que evita que um desenvolvedor precise criar todo o código do zero.
A linguagem Python é extremamente poderosa e versátil, por isso, tornou-se muito popular entre os desenvolvedores, contando com uma comunidade ativa e ampla variedade de bibliotecas especializadas.
Além disso, as bibliotecas Python têm um papel importante no ecossistema de desenvolvimento utilizando a linguagem Python, já que oferecem uma vasta gama de recursos e templates que facilitam o desenvolvimento de aplicações.
Neste artigo, separamos 24 melhores bibliotecas Python que podem ser utilizadas para desenvolvimento web, ciência de dados, automação e interface gráfica. Confira a lista completa abaixo!
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Bibliotecas Python para desenvolvimento web e API
Para auxiliar no desenvolvimento de aplicações web e APIs em Python, existem várias bibliotecas e frameworks que facilitam uma construção robusta e eficiente. Confira algumas opções:
1. Django
Django é um framework ou conjunto de bibliotecas completo e robusto que oferece uma ampla gama de recursos e funcionalidades essenciais para o desenvolvimento web. Inclui um ORM (Object-Relational Mapping) integrado, administração automática, suporte para templates e mais.
2. Requests
É uma biblioteca simples para a realização de requisições HTTP em Python. Facilita a comunicação com APIs e serviços web quando informações precisam ser requisitadas ou enviadas para um site.
3. Asyncio
Asyncio é a biblioteca nativa do Python para programação assíncrona. Ela serve de base para muitos frameworks modernos e permite escrever código não bloqueante usando corrotinas, event loop e a sintaxe async/await.
4. Flask
Assim como o Django, o Flask também é um conjunto de bibliotecas. É caracterizado por ser leve e flexível, ideal para a construção de aplicações web simples e APIs. Permite maior liberdade e flexibilidade no momento de desenvolver uma aplicação.
5. FastAPI
Framework moderno e de alto desempenho, o FastAPI é ideal para o desenvolvimento de APIs web que utilizam tipagem estática Python, oferecendo uma experiência mais produtiva e segura no processo de desenvolvimento. Além disso, oferece suporte para a geração automática de documentação interativa e validação de dados.
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Bibliotecas Python para ciência de dados
Existem diversas bibliotecas e frameworks com ferramentas, algoritmos e recursos para análise e modelagem que são muito utilizados para ciência de dados e inteligência artificial em Python. Veja:
6. NumPy
NumPy é considerada uma biblioteca fundamental para todos que trabalham com computação numérica em Python, já que essa ferramenta permite que se trabalhe com tratamento de dados. Oferece suporte a arrays multidimensionais e funções matemáticas essenciais para operações numéricas eficientes.
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7. SciPy
SciPy (Python Científico) é um conjunto de algoritmos e funções baseadas na extensão NumPy do Python.
É amplamente usado em cálculos científicos e técnicos, incluindo álgebra linear, algoritmos de otimização, resolução de equações diferenciais e a transformada de Fourier. As funcionalidades do SciPy incluem otimização, estatísticas e processamento de sinais.
Essa biblioteca é comumente utilizada para computação científica e técnica, projetado para operar com arrays NumPy. Ela fornece rotinas numéricas eficientes e fáceis de usar, além de ser gratuita.
8. Pandas
Essencial para quem trabalha com ciência de dados, essa biblioteca é utilizada para manipulação de dados estruturados, fornecendo estruturas de dados flexíveis, transformação e análise de dados.
9. Matplolib
Matplotlib é uma biblioteca de gráficos que oferece visualizações poderosas e atraentes. É amplamente empregada em Python para a visualização de dados.
Além disso, pode servir como substituta do MATLAB, com as vantagens de ser gratuita e de código aberto. Matplotlib é utilizada para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python, gerar figuras com qualidade de publicação, disponibilizar uma ampla gama de gráficos e diagramas.
10. Seaborn
Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados em Python baseada no Matplotlib. É uma biblioteca para criar gráficos estatísticos em Python.
Seaborn integra-se intimamente com estruturas de dados do pandas. Seaborn é usado para explorar e compreender seus dados, criando visualizações bonitas e intuitivas.
Suas características incluem interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos, além de ser considerada uma atualização da biblioteca Matplotlib, pois utiliza temas atraentes para plotar gráficos do Matplotlib. Integra-se estreitamente com as estruturas de dados do Pandas.
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Bibliotecas Python para inteligência artificial
11. PyTorch
Biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida, a PyTorch oferece suporte para construção e treinamento de modelos de aprendizado profundo, utilizando uma abordagem dinâmica para o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial.
12. TensorFlow
Biblioteca de código aberto voltada para a criação de modelos de inteligência artificial. É uma plataforma flexível e escalável para desenvolvimento, treinamento e implementação de modelos de deep learning.
13. Keras
Keras é uma biblioteca popular amplamente usada para módulos de aprendizado profundo e redes neurais (semelhante ao TensorFlow).
Keras suporta vários backends, como o TensorFlow, e atua como uma interface para a biblioteca TensorFlow. Suas características incluem o desenvolvimento de módulos de aprendizado profundo e redes neurais, uma abordagem minimalista e modular.
Empresas como Google, Netflix, Huawei e Uber estão atualmente usando o Keras, que funciona perfeitamente tanto na CPU quanto na GPU.
14. OpenCV
Biblioteca amplamente utilizada para visão computacional e processamento de imagens. Oferece uma vasta gama de funcionalidades e algoritmos para análise, processamento e manipulação de imagens e vídeos.
15. Scikit-learn
Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina com código aberto projetada para ser simples e facilitar a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas como clustering, regressão e redução de dimensionalidade.
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Bibliotecas Python para automação e scripting
Para auxiliar na automação e scripting em Python existem diversas bibliotecas e frameworks. Eles são responsáveis por facilitar a execução de tarefas, a interação com sistemas e também auxiliar no desenvolvimento de scripts para automação de processos. Aqui estão algumas opções:
16. Selenium
Selenium é uma biblioteca focada em automação e navegação web e testes em browsers. Permite a automatização de processos em sites, interação com páginas web, preenchimento de formulários, realização de cliques, entre outras ações de automação.
17. BotCity
BotCity é uma plataforma de governança e orquestração de automações em Python, com recursos como visão computacional, filas de robôs, datapools e dashboards.
Ela oferece um assistente de código que gera scripts a partir das ações do desenvolvedor na UI, funciona em diferentes IDEs (como VSCode) e permite executar automações em VM, containers ou desktop.
Seu orquestrador roda automações Python em frameworks como Selenium, PyAutoGUI, Robot e TagUI, com bibliotecas próprias e mais de 30 plugins para casos comuns de RPA.
No centro da governança está o BotCity Sentinel, que monitora o uso de Python (inclusive scripts criados com IA) nas estações de trabalho para identificar Shadow Python e reforçar conformidade sem reduzir a produtividade.
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18. Scrapy
Focada em raspagem de dados (web scraping), ou seja, extração de informações de websites para seu código Python. É um framework de código aberto amplamente utilizado para a construção de spiders web que coletam informações e armazenam os dados em formatos estruturados.
19. Pyautogui
Biblioteca para automação de tarefas de Interface Gráfica do Usuário (GUI) em sistemas operacionais, como macOS, Windows e Linux, permite a simulação de ações de mouse, teclado e captura de imagens de tela.
20. PyODBC
A PyODBC fornece uma interface de programação para conectar-se com banco de dados utilizando o Open Database Connectivity (ODBC) que é uma API padrão que permite que aplicativos se comuniquem a bancos de dados relacionais, independentemente do sistema de gerenciamento.
21. Paramiko
Biblioteca para automação de operações em sistemas remotos via Secure Shell (SSH), permite a execução de comandos, transferência de arquivos e gerenciamento de sistemas de forma automatizada.
Bibliotecas Python para criação de interface gráfica
Para auxiliar na criação de interfaces gráficas em Python, existem várias bibliotecas e frameworks que facilitam o desenvolvimento de aplicações com interfaces de usuário interativas e atraentes. Confira algumas opções:
22. Tkinter
Biblioteca padrão em Python com foco na criação de interfaces gráficas sem tantos recursos. Simples de usar para o desenvolvimento de aplicações básicas e intermediárias. Conta com widgets pré definidos e fácil integração.
23. Kivy
Framework Python para desenvolvimento de aplicações multi-touch e interfaces gráficas com suporte para entrada de toque e gestos. Os códigos desenvolvidos no Kivy podem ser rodados em qualquer plataforma, Linux, macOS e Android, por exemplo.
24. Dear PyGui
Voltado para o desenvolvimento de aplicações rápidas e simples em Python, o Dear PyGui foi projetado para ser fácil de usar e apresenta alta eficiência em termos de desempenho.
Quantas bibliotecas existem em Python?
A comunidade Python é muito dinâmica e está em constante crescimento, com isso, novas bibliotecas são desenvolvidas regularmente. Isso faz com que seja muito difícil definir um número exato de bibliotecas Python existentes.
Porém, até o final de 2022, o Python Package Index (PyPl), que é o repositório oficial de pacotes Python, contava com mais de 350.000 pacotes registrados. Ou seja, a diversidade de pacotes Python é gigantesca.
Quais são as melhores bibliotecas Python?
Sabendo que existem diversas bibliotecas Python, escolher a melhor para o seu projeto pode parecer desafiador. No entanto, com pesquisas e a ajuda de guias como este, é possível escolher a melhor biblioteca Python para desenvolver o seu projeto. Confira alguns aspectos que podem ser levados em conta ao tomar essa decisão:
- Necessidades: leve em consideração, de maneira aprofundada, as suas necessidades específicas. Considera qual o tipo de projeto que está sendo desenvolvido e identifique os desafios;
- Documentação: verifique se as bibliotecas que está considerando possuem documentação e recursos que podem te guiar no desenvolvimento do projeto, uma vez que bibliotecas com exemplos de códigos e tutoriais auxiliam na compreensão de sua aplicação;
- Eficiência: considere se a biblioteca Python escolhida e eficiente em termos de velocidade, utilização de recursos e capacidade de lidar com tarefas complexas;
- Atualização: busque por bibliotecas Python que estão em constante desenvolvimento, verifique o histórico de atualizações e correções de bugs.
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Esperamos que este artigo tenha trazido informações importantes sobre as principais bibliotecas Python utilizadas. Lembre-se de que a escolha da biblioteca ou framework depende das necessidades do seu projeto, preferências pessoais e os pré-requisitos para desenvolvimento.
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