Python 资源大全（七）

目录：

• 用来进行科学计算和数据分析的库

• 进行数据可视化的库

• 计算机视觉库

• 机器学习库

• MapReduce 框架和库

• 使用 Python 进行函数式编程

• 用来访问第三方 API的库

• 用于 DevOps 的软件和库

• 任务调度库

• 使用外来函数接口的库

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Science and Data Analysis

用来进行科学计算和数据分析的库。

• astropy：一个天文学 Python 库。官网
• bcbio-nextgen：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。官网
• bccb：生物分析相关代码集合官网
• Biopython：Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。官网
• blaze：NumPy 和 Pandas 的大数据接口。官网
• cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库。官网
• NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件。官网
• Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法。官网
• Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由Cython 和 NumPy 的开发者开发。官网
• NumPy：使用 Python 进行科学计算的基础包。官网
• Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。官网
• Open Mining：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。官网
• orange：通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。官网
• Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。官网
• PyDy：PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。官网
• PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。官网
• RDKit：化学信息学和机器学习软件。官网
• SciPy：由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统。官网
• statsmodels：统计建模和计量经济学。官网
• SymPy：一个用于符号数学的 Python 库。官网
• zipline：一个 Python 算法交易库。官网
• Bayesian-belief-networks：优雅的贝叶斯信念网络框架。官网

数据可视化

进行数据可视化的库。 参见: awesome-javascript。

• matplotlib：一个 Python 2D 绘图库。官网
• bokeh：用 Python 进行交互式 web 绘图。官网
• ggplot：ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。官网
• plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。官网
• pygal：一个 Python SVG 图表创建工具。官网
• pygraphviz：Graphviz 的 Python 接口。官网
• PyQtGraph：交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件。官网
• SnakeViz：一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具。官网
• vincent：把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。官网
• VisPy：基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。官网

计算机视觉

计算机视觉库。

• OpenCV：开源计算机视觉库。官网
• SimpleCV：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。官网

机器学习

机器学习库。 参见: awesome-machine-learning.

• Crab：灵活、快速的推荐引擎。官网
• gensim：人性化的话题建模库。官网
• hebel：GPU 加速的深度学习库。官网
• NuPIC：智能计算 Numenta 平台。官网
• pattern：Python 网络挖掘模块。官网
• PyBrain：另一个 Python 机器学习库。官网
• Pylearn2：一个基于 Theano 的机器学习库。官网
• python-recsys：一个用来实现推荐系统的 Python 库。官网
• scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。官网
• pydeep：Python 深度学习库。官网
• vowpalporpoise：轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。官网
• skflow：一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。官网

MapReduce

MapReduce 框架和库。

• dpark：Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。官网
• dumbo：这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。官网
• luigi：这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。官网
• mrjob：在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。官网
• PySpark：Spark 的 Python API 。官网
• streamparse：运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了Apache Storm。官网

函数式编程

使用 Python 进行函数式编程。

• CyToolz：Toolz 的 Cython 实现 : 高性能函数式工具。官网
• fn.py：在 Python 中进行函数式编程 : 实现了一些享受函数式编程缺失的功能。官网
• funcy：炫酷又实用的函数式工具。官网
• Toolz：一组用于迭代器，函数和字典的函数式编程工具。官网

第三方 API

用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。

• apache-libcloud：一个为各种云设计的 Python 库。官网
• boto：Amazon Web Services 的 Python 接口。官网
• django-wordpress：WordPress models and views for Django.官网
• facebook-sdk：Facebook 平台的 Python SDK.官网
• facepy：Facepy 让和 Facebook's Graph API 的交互变得更容易。官网
• gmail：Gmail 的 Python 接口。官网
• google-api-python-client：Python 用的 Google APIs 客户端库。官网
• gspread：Google 电子表格的 Python API.官网
• twython：Twitter API 的封装。官网

DevOps 工具

用于 DevOps 的软件和库。

• Ansible：一个非常简单的 IT 自动化平台。官网
• SaltStack：基础设施自动化和管理系统。官网
• OpenStack：用于构建私有和公有云的开源软件。官网
• Docker Compose：快速，分离的开发环境，使用 Docker。官网
• Fabric：一个简单的，Python 风格的工具，用来进行远程执行和部署。官网
• cuisine：为 Fabric 提供一系列高级函数。官网
• Fabtools：一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。官网
• gitapi：Git 的纯 Python API。官网
• hgapi：Mercurial 的纯 Python API。官网
• honcho：Foreman的 Python 克隆版，用来管理基于Procfile的应用。官网
• pexpect：Controlling interactive programs in a pseudo-terminal like 在一个伪终端中控制交互程序，就像 GNU expect 一样。官网
• psutil：一个跨平台进程和系统工具模块。官网
• supervisor：UNIX 的进程控制系统。官网

任务调度

任务调度库。

• APScheduler：轻巧但强大的进程内任务调度，使你可以调度函数。官网
• django-schedule：一个 Django 排程应用。官网
• doit：一个任务执行和构建工具。官网
• gunnery：分布式系统使用的多用途任务执行工具 ，具有 web 交互界面。官网
• Joblib：一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。官网
• Plan：如有神助地编写 crontab 文件。官网
• schedule：人性化的 Python 任务调度库。官网
• Spiff：使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。官网
• TaskFlow：一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。官网

外来函数接口

使用外来函数接口的库。

• cffi：用来调用 C 代码的外来函数接口。官网
• ctypes：(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。官网
• PyCUDA：Nvidia CUDA API 的封装。官网
• SWIG：简化的封装和接口生成器。官网