📚 Guia de Bibliotecas Python para Machine Learning, NLP, Web Scraping e APIs

Este guia reúne bibliotecas essenciais para projetos em Python nas áreas de Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Web Scraping e Arquitetura de Software com foco em interoperabilidade entre sistemas. Abaixo estão alguns comandos para a instalação tanto no Windows quanto no Linux

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🔧 Requisitos

• Python 3.x instalado
• Git Bash / Terminal Linux / PowerShell (dependendo do sistema)

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🐧 Linux

Executar script remotamente no terminal:

bash <(curl -s https://raw.githubusercontent.com/daesukida/MLvenv/main/bibliotecas.sh)

ou

wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/daesukida/MLvenv/main/bibliotecas.sh | bash

Ou baixar e executar manualmente:

curl -O https://raw.githubusercontent.com/daesukida/MLvenv/main/bibliotecas.sh
chmod +x bibliotecas.sh
./bibliotecas.sh

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🪟 Windows (PowerShell)

Executar script remoto diretamente:

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
irm https://raw.githubusercontent.com/daesukida/MLvenv/main/bibliotecas.ps1 | iex

Ou baixar e executar manualmente:

Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/daesukida/MLvenv/main/bibliotecas.ps1 -OutFile bibliotecas.ps1
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\bibliotecas.ps1

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Bibliotecas

🧠 Machine Learning e Deep Learning

Biblioteca	Para que serve e como usar
numpy	Base para cálculo numérico. Use para arrays e operações matemáticas rápidas.
pandas	Manipule tabelas (DataFrames) facilmente, como se fosse Excel no Python.
scikit-learn	Treine modelos de ML clássicos (regressão, árvore de decisão, SVM etc.). Ótimo para começar.
matplotlib	Crie gráficos simples (linhas, barras, dispersão). Ideal para visualização rápida.
seaborn	Gera gráficos estatísticos bonitos com poucos comandos. Usa pandas + matplotlib por trás.
jupyterlab	Interface web para programar e visualizar tudo passo a passo, ideal para testes e estudos.
tensorflow	Framework para Deep Learning criado pelo Google. Use para redes neurais mais complexas.
torch	Também é um framework de Deep Learning (da Meta). Alternativa moderna ao TensorFlow.
torchvision	Componentes prontos (datasets, modelos) para visão computacional com PyTorch.
torchaudio	Trabalhe com sinais de áudio e som em projetos com PyTorch.
xgboost	Algoritmo de ML poderoso para tabelas estruturadas (campeão em competições de dados).
lightgbm	Alternativa ao XGBoost, mais leve e rápido. Bom para grandes conjuntos de dados.
optuna	Otimização automática de hiperparâmetros para melhorar modelos sem tentativa-e-erro manual.

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🗣️ NLP (Processamento de Linguagem Natural)

Biblioteca	Para que serve e como usar
transformers	Use modelos como BERT, GPT e RoBERTa da Hugging Face para classificação, tradução, geração de texto etc.
datasets	Acesse facilmente conjuntos de dados públicos para NLP, visão e mais (da Hugging Face).
nltk	Toolkit tradicional de NLP com funções básicas como tokenização, stemming e stopwords.
spacy	Biblioteca rápida e moderna para NLP. Use para lematização, NER, análise sintática etc.
sentence-transformers	Compare semântica entre frases com embeddings (ex: achar frases parecidas).
gensim	Crie modelos de tópicos e embeddings como Word2Vec.
textblob	API simples para análise de sentimentos, tradução e correção gramatical.

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🏗️ Arquitetura de Software e Interoperabilidade

Biblioteca	Para que serve e como usar
fastapi	Crie APIs web modernas e rápidas com validação automática. Ideal para ML em produção.
flask	Microframework simples para criar APIs REST rapidamente. Muito usado em protótipos.
pydantic	Valide dados com tipos Python. Usado pelo FastAPI para segurança e validação automática.
marshmallow	Alternativa ao pydantic para serializar/deserializar objetos (JSON <-> Python).
protobuf	Defina estruturas de dados com eficiência binária (usado com gRPC).
grpcio	Crie serviços de comunicação rápida entre sistemas (gRPC).
grpcio-tools	Compila arquivos .proto para Python em projetos gRPC.
requests	Faça requisições HTTP (GET, POST). Muito útil para APIs REST.
httpx	Similar ao requests, mas com suporte a requisições assíncronas.
websocket-client	Conecte e envie mensagens em tempo real por WebSocket.
celery	Processe tarefas em segundo plano (como envio de e-mail, jobs longos etc.).
redis	Banco de dados chave-valor usado para cache ou como backend para Celery.
pika	Cliente para trabalhar com RabbitMQ (fila de mensagens).
kafka-python	Cliente para Apache Kafka (event streaming distribuído).

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🌐 Web Scraping (Extração de Dados da Web)

Biblioteca	Para que serve e como usar
beautifulsoup4	Analise e extraia conteúdo de HTML com código simples.
lxml	Parser HTML/XML muito rápido. Funciona com BeautifulSoup.
html5lib	Parser que tenta "consertar" HTML malformado. Alternativa ao lxml.
selenium	Controle navegadores reais (como Chrome) para acessar conteúdo gerado por JavaScript.
scrapy	Framework completo para scraping em larga escala com spiders.
parsel	Extração de dados com XPath e CSS (usado dentro do Scrapy).
pyppeteer	Versão Python do Puppeteer (headless Chrome). Bom para scraping de páginas dinâmicas.
playwright	Automação moderna de navegadores (substituto robusto para Selenium). Suporta múltiplos navegadores.

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📌 Este guia foi criado para servir como referência rápida para desenvolvedores que trabalham com ciência de dados, automação, APIs e aplicações modernas em Python.