【值得收藏的】380个python常用库（包含：爬虫、图文、音视频、机器学习、PDF、Office等等）

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。

二、声音、视频、图像、文字处理

    用于处理音频及其元数据的库。

• 声音的库

  • 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。

• 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。

 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。

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。

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。

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。

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。

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。

• 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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

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

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。

二十七、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。

原文作者：ztloo

转自链接：https://learnku.com/articles/55696