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Python Libraries & Frameworks in Hindi | पाइथन की टॉप लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क्स

📘 Chapter 12: लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क्स का परिचय

Python की सफलता का एक बड़ा कारण है – इसकी लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क्स का विशाल संग्रह। ये आपको अलग-अलग कामों को जल्दी और आसानी से करने की ताकत देते हैं।

🔹 NumPy (न्यूमेरिकल पायथन)

Scientific computing और Arrays को manage करने के लिए:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr * 2)

🔹 Pandas

Data Analysis और CSV, Excel files को आसानी से manage करने के लिए:

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data.head())

🔹 Matplotlib और Seaborn

Data visualization (charts और graphs) बनाने के लिए:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[4,5,6])
plt.show()

🔹 Django और Flask (Web Frameworks)

• Django: Full-stack web development के लिए
• Flask: Lightweight web apps के लिए

🔹 Tkinter

Python में Desktop GUI Application बनाने के लिए:

from tkinter import *
root = Tk()
root.title("My App")
Label(root, text="Hello GUI!").pack()
root.mainloop()

🔹 TensorFlow और PyTorch

Machine Learning और Deep Learning मॉडल्स के लिए:

🔹 Selenium

Web Automation और Testing के लिए:

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.google.com")

📌 Python Ecosystem के कुछ लोकप्रिय क्षेत्र:

• 📊 Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib
• 🧠 Machine Learning: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• 🌐 Web Development: Django, Flask, FastAPI
• 🖥 GUI Apps: Tkinter, PyQt
• 🤖 Automation: Selenium, Requests

📌 इस चैप्टर में आपने सीखा:

• Python की टॉप Libraries और Frameworks का परिचय
• हर टूल का उपयोग और उसका महत्व
• आपके Interest के अनुसार Python का उपयोग कहां करें

➡️ अगले अध्याय में:

Python Final Project: एक छोटा Python प्रोजेक्ट बनाएं – HTML फॉर्मेट के साथ