2025년 파이썬에서 주목받은 라이브러리들 | GeekNews

Tryolabs는 매년 Python 생태계의 주요 라이브러리를 선정하며, 2025년 리스트는 11번째 연례 보고서이다. 이 보고서는 대규모 언어 모델(LLM)과 에이전트 프레임워크의 폭발적인 성장 속에서도, LLM 편중을 피하고 Python 생태계 전반의 혁신을 균형 있게 다루기 위해 노력했다. 선정팀은 일반 개발용 10선과 AI/ML/Data 분야 10선으로 나누어 라이브러리를 소개했으며, 러너업(Runners-up)과 롱테일(Long tail) 카테고리를 통해 광범위한 실험과 세대교체 흐름을 조명한다.

주요 트렌드: 2025년 Python 생태계의 핵심 트렌드는 Rust 기반의 성능 향상, LLM 통합, 에이전트 자동화, 그리고 보안 및 유지보수성 강화로 요약된다. 이는 Python이 여전히 AI 혁신과 범용 개발의 교차점에서 진화하고 있음을 입증한다.

일반 개발용 Top 10 라이브러리:
* ty: Rust로 작성된 초고속 Python 타입 체커로, 프로젝트 구조 자동 인식, .venv 탐지, pyproject.toml 지원을 포함한다. Salsa 기반의 함수 단위 증분 분석($\text{Incremental Analysis}$)을 통해 IDE 반응성을 향상시키며, Astral 팀의 Ruff, uv에 이은 툴링 현대화 시도이다.
* complexipy: 코드의 인지 복잡도(Cognitive Complexity)를 측정하는 도구이다. SonarSource 연구를 기반으로 인간이 이해하기 어려운 코드 구조를 수치화하며, Rust 구현으로 대규모 코드베이스도 빠르게 분석할 수 있다. CLI, Python API, VS Code 확장, CI/CD 통합을 지원한다.
* Kreuzberg: 다언어 문서 인텔리전스 프레임워크로, PDF, Office, 이미지, HTML 등 50여 파일 포맷을 지원한다. Python, TypeScript, Go 등 다양한 언어 바인딩을 제공하며, CLI, REST API, Docker, MCP 서버 등 다양한 배포 형태를 갖춘다.
* throttled-py: 5가지 알고리즘(Fixed/Sliding Window, Token/Leaky Bucket, GCRA) 기반의 요청 속도 제어 라이브러리이다. 메모리 및 Redis 스토리지 지원, 동기/비동기 코드 모두 호환되며, 2.5배에서 4.5배 빠른 성능과 간결한 설정 구조를 제공한다.
* httptap: HTTP 요청의 세부 타이밍 분석 및 시각화를 제공한다. DNS, TCP, TLS, 서버 대기, 응답 전송 등 단계별 측정을 수행하며, 터미널 워터폴 뷰, JSON/metrics 출력, 리디렉션 추적 기능을 포함한다.
* fastapi-guard: FastAPI용 보안 미들웨어 통합 솔루션으로, IP 화이트/블랙리스트, 속도 제한, XSS/SQLi 탐지, 지리적 필터링 기능을 제공한다. Redis 통합으로 분산 환경을 지원하며, OWASP 헤더를 자동으로 설정한다.
* modshim: 모듈 오버레이(Module Overlay) 방식을 통해 기존 라이브러리를 확장한다. 소스 수정 없이 기능 추가가 가능하며, Monkey-patching의 대안으로 제시된다. import 시스템 후킹(Hooking)을 통해 가상 병합 모듈(Virtual Merged Modules)을 생성한다.
* Spec Kit: GitHub의 명세 기반 개발(Spec-Driven Development) 도구이다. 명세(Specification)를 실행 가능한 청사진으로 변환하며, AI 에이전트가 이를 기반으로 구현을 수행한다. Copilot, Claude Code 등 다양한 AI 도구와 호환된다.
* skylos: 죽은 코드(Dead Code) 탐지 및 보안 취약점 분석 도구이다. 사용되지 않는 함수, 클래스, 임포트 등을 탐지하고, SQLi와 같은 위험 패턴을 검사한다. 신뢰도 점수(0–100) 기반의 결과를 제공하며, VS Code 및 CI/CD 통합을 지원한다.
* FastOpenAPI: 모든 웹 프레임워크에서 OpenAPI 문서를 자동으로 생성한다. Flask, Django, Tornado 등 8개 프레임워크를 지원하며, FastAPI 스타일의 데코레이터 라우팅과 Pydantic v2 검증을 제공한다.

AI/ML/Data Top 10 라이브러리:
* MCP Python SDK & FastMCP: LLM을 외부 데이터와 연결하는 Model Context Protocol (MCP)의 구현체이다. Anthropic 공식 SDK와 Prefect의 FastMCP 2.0이 상호 보완적으로 작동한다. OAuth 2.1, 엔터프라이즈 인증, OpenAPI/FastAPI 통합을 지원한다.
* TOON (Token-Oriented Object Notation): LLM용 압축 JSON 대체 포맷으로, YAML식 들여쓰기와 CSV형 배열 구조를 사용하여 40~60%의 토큰을 절감한다. JSON과 완전 호환되며, 다언어 구현이 진행 중이다.
* Deep Agents: LangChain 기반의 장기 작업형 LLM 에이전트 프레임워크이다. 계획 수립, 파일시스템 접근, 서브에이전트 위임 기능을 내장하며, LangGraph 통합을 통해 스트리밍 및 지속 메모리를 지원한다.
* smolagents: Hugging Face의 경량 코드 실행형 에이전트 프레임워크이다. 약 1,000줄 규모의 단순한 구조를 가지며, Python 코드로 행동을 실행한다. E2B, Docker, WASM Sandbox 등 안전한 실행 환경을 제공한다.
* LlamaIndex Workflows: 이벤트 기반 AI 워크플로우 프레임워크이다. @step과 Event로 구성된 비동기 구조를 가지며, 병렬 실행을 지원한다. Context 객체를 통해 상태 관리 및 체크포인트 복원이 가능하다.
* Batchata: OpenAI, Anthropic, Gemini를 위한 통합 배치 처리 API이다. 비용 제한, 재시도, 중단 복구 기능을 제공하며, Pydantic 기반의 구조화된 출력을 지원한다.
* MarkItDown: Microsoft의 문서 → Markdown 변환기이다. PDF, Word, PPT, Excel, 이미지, 오디오 등 다수 포맷을 지원하며, LLM 친화적인 구조를 유지하고 Azure Document Intelligence와 통합된다.
* Data Formulator: Microsoft Research의 AI 기반 데이터 시각화 도구이다. 시각적 인터페이스와 자연어 처리를 결합하여 자동 데이터 변환 및 코드 생성을 수행한다. Vega-Lite 기반 시각화를 제공하며, pandas/SQL 코드 공개를 통해 투명성을 보장한다.
* LangExtract: Google의 정확한 텍스트 구조 추출 라이브러리이다. 원문 문자 위치 매핑을 통해 추출 근거를 시각화하며, Gemini, OpenAI, Ollama 등 다수 모델을 지원하고 병렬 처리에 최적화되어 있다.
* GeoAI: OpenGeos의 AI-지리정보 통합 분석 프레임워크이다. PyTorch, Transformers, Leafmap을 통합하여 위성 이미지 학습 및 시각화를 지원한다. 토지 피복 분류, 변화 탐지 등 주요 지리 분석 작업을 간소화한다.

러너업(Runners-up) 및 롱테일(Long tail): AuthTuna (비동기 Python 인증/인가), FastRTC (실시간 오디오/비디오 스트림 변환), hexora (악성 코드 패턴 탐지), opentemplate (프로젝트 템플릿), Pyrefly (Rust 기반 고성능 타입 체커) 등이 러너업으로 언급되었다. 수백 개의 틈새 라이브러리는 AI 에이전트, 비동기 처리, 데이터 파이프라인, 웹 개발, 테스트 등 분야별로 정리되어 Python 생태계의 폭넓은 실험과 세대교체 흐름을 보여준다.