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python常用库大全（总结）_python库

作者：凡人多烦事01 | 2024-03-04 06:07:55

踩

python库

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
- 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。

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。