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转载-2021年python库大全

《2021年python库大全》 - 作者ztloo

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

    • 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。

      • *

    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。

    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

    • 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

      • *

    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](https://github.com/mre/awesome-static-

    analysis)。_

    • 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

    • 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

    • 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。

    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

    • 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。

      • *

    十、web框架

    传统的全栈Web框架。另请参阅RESTful API

      • *

    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。

      • *

    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

      • *

    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](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-

    learning#python)。_

    • 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。

      • *

    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](https://github.com/sorrycc/awesome-

    javascript#data-visualization)。_

    • 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。

    • 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。

      • *

    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

      • *

    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

      • *

    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。
      • *

    RPC

    RPC兼容服务器。

      • *

    整理了下github的资源,供大家参考。

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