python常用库大全（总结）

一、算法设计

Python的数据结构，算法和设计模式的实现。另请参阅真棒算法。

• 演算法
  • algorithms --数据结构和算法的最小示例。
  • python-ds-用于采访采访的数据结构和算法的集合。
  • sortedcontainers-排序集合的快速和纯Python实现。
  • TheAlgorithms-用Python实现的所有算法。
• 设计模式
  • PyPattyrn-一个简单但有效的库，用于实现常见的设计模式。
  • python-patterns -Python中设计模式的集合。
  • transitions -一种轻量级的，面向对象的有限状态机实现。

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二、声音、视频、图像、文字处理

用于处理音频及其元数据的库。

• 声音的
  • audioread-跨库（GStreamer +核心音频+ MAD + FFmpeg）音频解码。
  • dejavu-音频指纹识别。
  • kapre - Keras音频预处理器
  • librosa-用于音频和音乐分析的Python库
  • matchering -一个用于自动参考音频制作的库。
  • mingus-带有MIDI文件和播放支持的高级音乐理论和乐谱包。
  • pyAudioAnalysis-音频特征提取，分类，分段和应用。
  • pydub-使用简单易用的高级界面处理音频。
  • TimeSide-开放的Web音频处理框架。
• Metadata
  • beets-音乐库管理器和MusicBrainz标记器。
  • eyeD3-一种用于处理音频文件的工具，特别是包含ID3元数据的MP3文件。
  • mutagen-处理音频元数据的Python模块。
  • tinytag-用于读取MP3，OGG，FLAC和Wave文件的音乐元数据的库。

用于处理视频和GIF的库。

• moviepy-用于基于脚本的电影编辑的模块，具有多种格式，包括动画GIF。
• scikit-video -SciPy的视频处理例程。
• vidgear-最强大的多线程视频处理框架。

 

用于处理图像的库。

• hmap-图像直方图重新映射。
• imgSeek-使用视觉相似性搜索图像集合的项目。
• nude.py-裸露检测。
• pagan -复古identicon（阿凡达）根据输入的字符串和哈希生成。
• pillow-枕头是友好的PIL叉。
• python- barcode-在Python中创建条形码，没有任何额外的依赖关系。
• pygram-类似Instagram的图像过滤器。
• PyMatting -Alpha遮罩的库。
• python-qrcode-一个纯Python QR Code生成器。
• pywal-一种从图像生成配色方案的工具。
• pyvips-具有低内存需求的快速图像处理库。
• Quads -基于四叉树的计算机艺术。
• scikit-image-用于（科学）图像处理的Python库。
• thumbor-智能影像服务。它可以按需裁剪，调整图像大小和翻转图像。
• wand - MagickWand的Python绑定，ImageMagick的C API。

用于解析和处理纯文本的库。

• 一般的
  • chardet-与Python 2/3兼容的字符编码检测器。
  • difflib-（Python标准库）用于计算增量的帮助程序。
  • ftfy-自动使Unicode文本更清晰，更一致。
  • Fuzzywuzzy-模糊字符串匹配。
  • Levenshtein-快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。
  • pangu.py-偏执的文字间距。
  • pyfiglet-用Python编写的figlet的实现。
  • pypinyin-将汉字（Hanzi）转换为拼音（Pyyin）。
  • textdistance-使用30多种算法计算序列之间的距离。
  • unidecode -Unicode文本的ASCII音译。
• Slugify
  • awesome-slugify-一个可以保留unicode的Python slugify库。
  • python-slugify-一个Python slugify库，它将unicode转换为ASCII。
  • unicode-slugify-一种Slugifier，它以Django为依赖项生成unicode slug。
• 唯一标识符
  • hashids-在Python中实现hashids。
  • shortuuid-简洁，明确和URL安全的UUID的生成器库。
• 解析器
  • ply -的lex和yacc解析工具的Python实现。
  • pygments-通用语法荧光笔。
  • pyparsing-生成解析器的通用框架。
  • python-nameparser-将人名解析为它们的各个组成部分。
  • python-phonenumbers-解析，格式化，存储和验证国际电话号码。
  • python-user-agents-浏览器用户代理解析器。
  • sqlparse-一个非验证的SQL解析器。

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三、日期和时间

 

用于处理日期和时间的库。

• Arrow-一个Python库，提供了一种明智且人性化的方法来创建，操作，格式化和转换日期，时间和时间戳。
• Chronyk-一个Python 3库，用于解析人类编写的时间和日期。
• dateutil-标准Python datetime模块的扩展。
• delorean-一个库，用于清除与日期时间有关的不便的事实。
• maya-人类的日期时间。
• moment -一个Python库用于处理日期/时间。受到Moment.js的启发。
• Pendulum-Python日期时间变得容易。
• PyTime-一个易于使用的Python模块，旨在按字符串操作日期/时间/日期时间。
• pytz-世界时区定义，现代和历史。将tz数据库带入Python。
• when.py-提供用户友好的功能来帮助执行常见的日期和时间操作。

 

四、爬虫

自动执行Web抓取。

• cola-分布式抓取框架。
• feedparser-通用供稿解析器。
• grab -网站抓取框架。
• MechanicalSoup-用于自动与网站进行交互的Python库。
• portia - Scrapy的视觉抓取。
• pyspider-强大的蜘蛛系统。
• robobrowser-一个简单的Pythonic库，无需独立的Web浏览器即可浏览Web。
• scrapy-快速的高级屏幕抓取和网络爬网框架。

用于提取Web内容的库。

• html2text-将HTML转换为Markdown格式的文本。
• lassie-人类的Web内容检索。
• micawber-一个小型库，用于从URL中提取丰富的内容。
• newspaper -Python中的新闻提取，文章提取和内容管理。
• python- readability - arc90的可读性工具的快速Python端口。
• requests-html --适用于人类的Pythonic HTML解析。
• sumy-自动汇总文本文档和HTML页面的模块。
• textract-从任何文档，Word，PowerPoint，PDF等中提取文本
• toapi-每个网站都提供API。

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五、HTML、XML

用于处理HTML和XML的库。

• BeautifulSoup-提供Pythonic惯用法来迭代，搜索和修改HTML或XML。
• bleach --基于白名单HTML清理和文本linkification库中的。
• cssutils-一个Python的CSS库。
• html5lib-一个符合标准的库，用于解析和序列化HTML文档和片段。
• lxml-一个非常快速，易于使用的通用库，用于处理HTML和XML。
• MarkupSafe-为Python实现XML / HTML / XHTML标记安全字符串。
• pyquery-用于解析HTML的类似jQuery的库。
• untangle --将XML文档转换为Python对象，以方便访问。
• WeasyPrint-用于HTML和CSS的可视渲染引擎，可以导出为PDF。
• xmldataset-简单的XML解析。
• xmltodict-使用XML就像使用JSON。

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六、HTTP客户端

使用HTTP的库。

• grequests-异步HTTP请求的request + gevent。
• httplib2-全面的HTTP客户端库。
• httpx-用于Python的下一代HTTP客户端。
• requests -HTTP对人类的请求。
• treq -Python请求，例如在Twisted的HTTP客户端之上构建的API。

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七、office模块

用于解析和处理特定文本格式的库。

• General
  • tablib -XLS，CSV，JSON，YAML中的表格数据集的模块。
• Office
  • docxtpl-通过jinja2模板编辑docx文档
  • openpyxl-用于读取和写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件的库。
  • pyexcel-提供一个用于读取，操作和写入csv，ods，xls，xlsx和xlsm文件的API。
  • python-docx-读取，查询和修改Microsoft Word 2007/2008 docx文件。
  • python-pptx-用于创建和更新PowerPoint（.pptx）文件的Python库。
  • unoconv-在LibreOffice / OpenOffice支持的任何文档格式之间转换。
  • XlsxWriter-一个用于创建Excel .xlsx文件的Python模块。
  • xlwings -BSD许可的库，可以轻松地从Excel调用Python，反之亦然。
  • xlwt / xlrd-从Excel文件写入和读取数据以及格式化信息。
• PDF格式
  • PDFMiner-一种从PDF文档提取信息的工具。
  • PyPDF2-一个能够拆分，合并和转换PDF页面的库。
  • ReportLab-允许快速创建丰富的PDF文档。
• Markdown
  • Mistune-Markdown最快，功能最全的纯Python解析器。
  • Python-Markdown -John Gruber的Markdown的Python实现。
• YAML
  • PyYAML-适用于Python的YAML实现。
• CSV
  • csvkit-转换为CSV并使用CSV的实用程序。
• Archive
  • unp-一个命令行工具，可以轻松地解压缩档案。

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八、序列化

用于序列化复杂数据类型的库

• marshmallow-一个轻量级的库，用于将复杂的对象与简单的Python数据类型相互转换。
• pysimdjson -一个Python绑定simdjson。
• python-rapidjson-一个Python包装周围RapidJSON。
• ultrajson-使用Python绑定用C编写的快速JSON解码器和编码器。

 

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九、代码分析、测试

 

码质量检查器的工具。另请参阅令人敬畏的静态分析。

• 代码分析
  • Coala-语言独立且易于扩展的代码分析应用程序。
  • code2flow-将您的Python和JavaScript代码转换为DOT流程图。
  • prospector-分析Python代码的工具。
  • pycallgraph-一个可视化Python应用程序流程（调用图）的库。
  • vulture-查找和分析无效的Python代码的工具。
• Code Linters
  • flake8 -一个包装器pycodestyle，pyflakes和麦凯布。
    • 很棒的片状8扩展
  • pylama-用于Python和JavaScript的代码审核工具。
  • pylint-完全可定制的源代码分析器。
  • wemake-python-styleguide-有史以来最严格，最自以为是的python linter。
• 代码格式化程序
  • black --毫不妥协的Python代码格式化程序。
  • isort-用于对导入进行排序的Python实用程序/库。
  • yapf-另一个来自Google的Python代码格式化程序。
• 静态类型检查器，另请参见awesome-python-typing
  • mypy-在编译期间检查变量类型。
  • pyre-check-性能类型检查。
  • typeshed-具有静态类型的Python库存根的集合。
• 静态类型注释生成器
  • MonkeyType-一个用于Python的系统，通过收集运行时类型来生成静态类型注释。
  • pyannotate-自动生成PEP-484注释。
  • pytype -pytype检查并推断Python代码的类型-无需类型注释。

渗透测试的框架和工具。

• fsociety-渗透测试框架。
• setoolkit-社会工程的工具包。
• sqlmap-自动SQL注入和数据库接管工具。
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用于测试代码库和生成测试数据的库。

• 测试框架
  • hypothesis --假设是一个高级的Quickcheck样式基于属性的测试库。
  • nose2 -nose基于`unittest2。的后继者。
  • pytest-一个成熟的功能齐全的Python测试工具。
  • Robot Framework 通用的测试自动化框架。
  • unittest-（Python标准库）单元测试框架。
• 测试选手
  • green -干净，多彩的测试运行器。
  • mamba -Python的权威测试工具。生于BDD的旗帜下。
  • tox-自动构建和测试多个Python版本的发行版
• GUI / Web测试
  • locust-用Python编写的可扩展用户负载测试工具。
  • PyAutoGUI -PyAutoGUI是适用于人类的跨平台GUI自动化Python模块。
  • Schemathesis-用于对基于Open API / Swagger规范构建的Web应用程序进行基于属性的自动测试的工具。
  • Selenium - Selenium WebDriver的Python绑定。
  • sixpack-与语言无关的A / B测试框架。
  • splinter-用于测试Web应用程序的开源工具。
• Mock
  • doublex-强大的Python测试框架加倍。
  • Frozengun-通过模拟datetime模块来穿越时间。
  • httmock-一个针对Python 2.6+和3.2+的请求的模拟库。
  • httpretty-适用于Python的HTTP请求模拟工具。
  • mock-（Python标准库）一个模拟和修补库。
  • mocket -具有gevent / asyncio / SSL支持的套接字模拟框架。
  • responses 一个实用程序库，用于模拟请求Python库。
  • VCR.py-记录并重放测试中的HTTP交互。
• 对象工厂
  • factory_boy -Python的测试装置替代品。
  • mixer-另一种灯具更换。支持Django，Flask，SQLAlchemy，Peewee等
  • model_mommy-创建随机夹具以在Django中进行测试。
• 代码覆盖率
  • coverage-代码覆盖率度量。
• 伪数据
  • fake2db-伪数据库生成器。
  • faker-一个生成伪造数据的Python包。
  • mimesis-是一个Python库，可帮助您生成虚假数据。
  • radar -生成随机的日期时间/时间。

用于验证数据的库。

• Cerberus-一个轻量级和可扩展的数据验证库。
• colander-验证和反序列化通过XML，JSON和HTML表单发布获得的数据。
• jsonschema - Python的JSON模式的实现。
• schema-用于验证Python数据结构的库。
• Schematics --数据结构验证。
• valideer -轻量级可扩展数据验证和适配库。
• voluptuous -的-一个Python数据验证库。

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十、web框架

传统的全栈Web框架。另请参阅RESTful API。

• 同步
  • Django -Python中最流行的Web框架。
    • 很棒的django
    • 很棒的django
  • Flask -Python的微框架。
    • 很棒的烧瓶
  • Pyramid-一个小型，快速，扎实的开源Python Web框架。
    • 真棒金字塔
  • Masonite-以开发人员为中心的现代Python Web框架。
• 异步
  • Tornado-一个Web框架和异步网络库。

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十一、搜索

用于对数据建立索引并执行搜索查询的库和软件。

• django-haystack-模块化搜索Django。
• elasticsearch-dsl-py -Elasticsearch的官方高级Python客户端。
• elasticsearch-py - Elasticsearch的官方低层Python客户端。
• pysolr - Apache Solr的轻量级Python包装器。
• whoosh-一个快速的纯Python搜索引擎库。

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十二、日志记录

用于生成和使用日志的库。

• logbook - -记录Python的替换记录。
• logging-（Python标准库）Python的日志记录工具。
• loguru-旨在以Python带来令人愉悦的日志记录的库。
• sentry- python-适用于Python的Sentry SDK。
• structlog-结构化日志变得容易。

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十三、并发与并行

用于并发和并行执行的库。另请参阅awesome-asyncio。

• parallel.futures-（Python标准库）用于异步执行可调用对象的高级接口。
• eventlet-具有WSGI支持的异步框架。
• gevent-使用greenlet的基于协程的Python网络库。
• multiprocessing-（Python标准库）基于进程的并行性。
• scoop -Python中的可伸缩并发操作。
• uvloop-在.NET之上的asyncio事件循环的超快速实现libuv。

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十四、任务队列

用于处理任务队列的库。

• celery-基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
• Dramatiq-用于Python 3的快速可靠的后台任务处理库。
• huey-小多线程任务队列。
• mrq-使用Redis和gevent的Python中的分布式工作者任务队列。
• rq -Python的简单作业队列。

 

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十五、自然语言处理

用于使用人类语言的图书馆。

• 一般的
  • gensim-人类主题建模。
  • langid.py-独立的语言识别系统。
  • nltk-用于构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。
  • pattern-一个Web挖掘模块。
  • polyglot-支持数百种语言的自然语言管道。
  • pytext的-基于PyTorch自然语言建模框架。
  • PyTorch-NLP-一种工具包，可用于研究的快速深度学习NLP原型。
  • spacy -一种用于Python和用Cython工业强度的自然语言处理库。
  • Stanza -Stanford NLP Group的官方Python库，支持60多种语言。
• 中国人
  • funNLP-中国NLP的工具和数据集的集合。
  • jieba-最受欢迎的中文文本分割库。
  • pkuseg-python-用于各种领域的中文分词的工具包。
  • snownlp-用于处理中文文本的库。

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十六、深度学习、机器学习、计算机视觉

 

神经网络和深度学习框架。另请参阅真棒深度学习。

• caffe-深度学习的快速开放框架。
• keras-一个高级神经网络库，能够在TensorFlow或Theano之上运行。
• mxnet-专为效率和灵活性而设计的深度学习框架。
• pytorch-具有强大GPU加速功能的Python中的张量和动态神经网络。
• SerpentAI-游戏代理框架。使用任何视频游戏作为深度学习沙箱。
• tensorflow-由Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
• Theano-一个用于快速数值计算的库。

机器学习图书馆。另请参阅很棒的机器学习。

• 健身房-用于开发和比较强化学习算法的工具包。
• H2O-开源快速可扩展机器学习平台。
• 指标-机器学习评估指标。
• NuPIC -Numenta智能计算平台。
• scikit-learn-最受欢迎的机器学习Python库。
• Spark ML - Apache Spark的可扩展机器学习库。
• vowpal_porpoise-用于Vowpal Wabbit的轻量级Python包装器。
• xgboost-一个可扩展，可移植和分布式的梯度增强库。
• MindsDB -MindsDB是现有数据库的开源AI层，可让您使用标准查询轻松地开发，训练和部署最新的机器学习模型。

计算机视觉图书馆。

• EasyOCR-支持40多种语言的即用型OCR。
• 人脸识别-简单的人脸识别库。
• Kornia - PyTorch的开源可区分计算机视觉库。
• OpenCV-开源计算机视觉库。
• pytesseract - Google Tesseract OCR的包装。
• SimpleCV-用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。
• tesserocr-tesseract-ocr用于OCR的API的另一种简单，对枕头友好的包装。

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十七、数据分析、可视化

用于数据分析的库。

• AWS Data Wrangler -AWS上的Pandas。
• Blaze -NumPy和Pandas连接到大数据。
• Pandas界面中的Open Mining-商业智能（BI）。
• Optimus --敏捷数据科学的工作流程变得容易与PySpark。
• Orange --通过可视化编程或脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。
• Pandas-一个提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。

 

用于可视化数据的库。另请参阅awesome-javascript。

• Altair-用于Python的声明性统计可视化库。
• Bokeh-用于Python的交互式Web绘图。
• bqplot -Jupyter Notebook的交互式绘图库
• Cartopy-具有matplotlib支持的制图python库
• 短跑-建立在烧瓶顶部，反应，Plotly旨在分析Web应用程序。
  • 很棒的破折号
• 图表-图表为代码。
• Matplotlib-一个Python 2D绘图库。
• plotnine-基于ggplot2的Python图形语法。
• Pygal-一个Python SVG图表创建器。
• PyGraphviz - Graphviz的Python接口。
• PyQtGraph-交互式和实时2D / 3D /图像绘制以及科学/工程小部件。
• Seaborn -使用Matplotlib统计数据可视化。
• VisPy-基于OpenGL的高性能科学可视化。

 

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十八、数据库驱动程序

用于连接和操作数据库的库。

• MySQL-很棒的MySQL
  • mysqlclient-支持Python 3的MySQL连接器（mysql-python fork）。
  • PyMySQL-与mysql-python兼容的纯Python MySQL驱动程序。
• PostgreSQL-很棒的Postgres
  • psycopg2-最受欢迎的Python PostgreSQL适配器。
  • 查询-psycopg2库的包装，用于与PostgreSQL交互。
• SQlite-很棒的SQLite
  • sqlite3-（Python标准库）与DB-API 2.0兼容的SQlite接口
  • SuperSQLite-建立在apsw之上的增压SQLite库。
• 其他关系数据库
  • pymssql -Microsoft SQL Server的简单数据库接口。
  • clickhouse-driver-具有ClickHouse本地接口的Python驱动程序。
• NoSQL数据库
  • cassandra-driver -Apache Cassandra的Python驱动程序。
  • happybase -Apache HBase的开发人员友好型库。
  • kafka-python -Apache Kafka的Python客户端。
  • py2neo-用于Neo4j的客户端库和工具包。
  • pymongo -MongoDB的官方Python客户端。
  • redis-py -Redis的Python客户端。
• 异步客户端
  • motor -MongoDB的异步Python驱动程序。

 

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十九、DevOps工具

DevOps的软件和库。

• 配置管理
  • ansible-一个非常简单的IT自动化平台。
  • cloudinit-一个多分发包，用于处理云实例的早期初始化。
  • OpenStack-用于构建私有和公共云的开源软件。
  • pyinfra-通用的CLI工具和python库，可自动执行基础架构。
  • saltstack-基础结构自动化和管理系统。
• SSH样式的部署
  • cuisine -类似于Fabric的厨师功能。
  • fabric -一个简单的，Python化工具，用于远程执行和部署。
  • fabtools-编写很棒的Fabric文件的工具。
• 流程管理
  • honcho - Foreman的Python克隆，用于管理基于Procfile的应用程序。
  • supervisor -用于UNIX监事过程控制系统。
• 监控方式
  • psutil-跨平台的流程和系统实用程序模块。
• 后备
  • BorgBackup-具有压缩和加密功能的重复数据删除存档器。
• 其他
  • docker- compose-使用Docker的快速隔离开发环境。

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二十、分布式计算

分布式计算的框架和库。

• 批量处理
  • dask-用于分析计算的灵活并行计算库。
  • luigi-一个模块，可帮助您构建批处理作业的复杂管道。
  • mrjob-在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业。
  • PySpark - Apache Spark Python API。
  • Ray-用于并行和分布式Python的系统，统一了机器学习生态系统。
• 流处理
  • faust-流处理库，将想法从Kafka Streams移植到Python。
  • streamparse-通过Apache Storm针对实时数据流运行Python代码。

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二十一、配置、打包构建

用于存储和解析配置选项的库。

• configobj-带有验证的INI文件解析器。
• configparser-（Python标准库）INI文件解析器。
• hydra -Hydra是用于优雅配置复杂应用程序的框架。
• profig-使用值转换从多种格式进行配置。
• python-decouple-严格将设置与代码分开。

用于创建打包的可执行文件以进行发行的库。

• dh-virtualenv-以Debian软件包的形式构建和分发virtualenv。
• Nuitka-将脚本，模块，程序包编译为可执行文件或扩展模块。
• py2app-冻结Python脚本（Mac OS X）。
• py2exe-冻结Python脚本（Windows）。
• pyarmor-一种用于混淆python脚本，将混淆后的脚本绑定到固定计算机或使混淆后的脚本失效的工具。
• PyInstaller-将Python程序转换为独立的可执行文件（跨平台）。
• pynsist-用于构建Windows安装程序的工具，安装程序将Python本身捆绑在一起。
• shiv-命令行实用程序，用于构建完全独立的zipapp（PEP 441），但包括其所有依赖项。

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二十二、虚拟环境

用于Python版本和虚拟环境管理的库。

• pyenv-简单的Python版本管理。
• virtualenv-创建隔离的Python环境的工具。

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二十三、界面开发

用于处理图形用户界面应用程序的库。

• curses - -内置包装器ncurses的用于创建终端GUI的应用程序。
• Eel-一个用于制作简单的类似于电子的脱机HTML / JS GUI应用程序的库。
• enaml-使用声明性语法（如QML）创建漂亮的用户界面。
• Flexx -Flexx是用于创建GUI的纯Python工具包，它使用Web技术进行呈现。
• Gooey-使用命令行将命令行程序转换为完整的GUI应用程序。
• kivy-用于创建NUI应用程序的库，可在Windows，Linux，Mac OS X，Android和iOS上运行。
• pyglet -Python的跨平台窗口和多媒体库。
• PyGObject -GLib / GObject / GIO / GTK +（GTK + 3）的Python绑定。
• PyQt - Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定。
• PySimpleGUI - tkinter，Qt，WxPython和Remi的包装。
• pywebview-围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器。
• Tkinter -Tkinter是Python的事实上的标准GUI软件包。
• Toga -Python本机，OS本机GUI工具箱。
• urwid-一个用于创建终端GUI应用程序的库，该库对小部件，事件，丰富的颜色等具有强大的支持。
• wxPython -wxWidgets C ++类库与Python的混合。
• DearPyGui-一个简单的GPU加速的Python GUI框架

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二十四、游戏开发

很棒的游戏开发库。

• Arcade -Arcade是一个现代Python框架，用于制作具有引人注目的图形和声音的游戏。
• Cocos2d -cocos2d是用于构建2D游戏，演示和其他图形/交互应用程序的框架。
• Harfang3D-用于3D，VR和游戏开发的Python框架。
• Panda3D-迪士尼开发的3D游戏引擎。
• Pygame -Pygame是一组旨在编写游戏的Python模块。
• PyOgre -Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于游戏，模拟或任何3D。
• PyOpenGL -OpenGL及其相关API的Python ctypes绑定。
• PySDL2 -SDL2库的基于ctypes的包装器。
• RenPy-一个视觉小说引擎

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二十五、任务调度器

用于计划作业的库。

• Airflow 气流是一个以编程方式编写，安排和监视工作流的平台。
• APScheduler-轻巧但功能强大的进程内任务计划程序，可让您计划功能。
• django-schedule -Django的日历应用程序。
• doit-一个任务运行器和构建工具。
• gunnery -具有基于Web界面的分布式系统的多用途任务执行工具。
• Joblib-一套在Python中提供轻量级流水线的工具。
• Plan -像用吊饰一样用Python编写crontab文件。
• Prefect-一个现代的工作流程编排框架，可轻松构建，调度和监视强大的数据管道。
• schedule-针对人类的Python作业调度。
• Spiff-用纯Python实现的功能强大的工作流引擎。
• TaskFlow-一个Python库，可帮助简化，一致且可靠的任务执行

 

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二十六、科学计算

用于科学计算的图书馆。另请参见Python for-Scientists。

• astropy-天文学的社区Python库。
• bcbio-nextgen-提供最佳实践流水线，用于全自动高通量测序分析。
• bccb-收集与生物学分析有关的有用代码。
• Biopython -Biopython是一套免费的生物计算工具。
• cclib-一个用于解析和解释计算化学程序包结果的库。
• Colour -实施大量的颜色理论转换和算法。
• Karate Club -用于图形结构化数据的无监督机器学习工具箱。
• NetworkX-用于复杂网络的高生产率软件。
• NIPY-神经影像工具箱的集合。
• NumPy-使用Python进行科学计算的基本软件包。
• ObsPy-地震学的Python工具箱。
• Open Babel-一种化学工具箱，旨在讲多种化学数据语言。
• PyDy -Python Dynamics的缩写，用于协助工作流进行动态运动建模。
• PyMC-马尔可夫链蒙特卡洛采样工具包。
• QuTiP -Python中的Quantum Toolbox。
• RDKit-化学信息学和机器学习软件。
• SciPy-用于数学，科学和工程的基于Python的开源软件生态系统。
• SimPy-一个基于过程的离散事件模拟框架。
• statsmodels -Python中的统计建模和计量经济学。
• SymPy-一个用于符号数学的Python库。
• Zipline-一个Pythonic算法交易库。

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RPC

RPC兼容服务器。

• RPyC（远程Python调用）-用于Python的透明且对称的RPC库
• zeroRPC -zerorpc是基于ZeroMQ和MessagePack的灵活RPC实现。

 

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整理了下github的资源，供大家参考。

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