python|【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））开发语言|python

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。