numba，python有哪些对应的岗位呢？
Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，而且从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展空间也很大。那么具体的当前Python应用最多的岗位有以下几种：
人工智能类
这两年AI很火，那么说到底现在的AI基本上是靠机器学习、深度学习这类表现优秀的算法来支撑的，而这些算法在工程实现上面用到最多的就是Python，Python中对常见的数据分析、数据处理等方面有成熟完整的支持和第三方库，所以这类岗位用到比较多的是Python。
2. Web开发类
Python 非常适合开发 Web 应用程序，因为它有非常强大的框架（如 Django、Pyramid）和微框架（如 Flask 和 Bottle），可以帮助你快速有效地进行 Web 开发。笔者之前写过一篇介绍使用Python Flask的文章：
https://www.toutiao.com/i6689773837849985543
，可以发现这类框架的特点就是一个：快速、简单、强大，所以web开发类岗位也很适合Python3. 网络爬虫工程师
网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，我们可以获取大量的数据，从这些数据中可以提取出大量有用的信息，所以网络爬虫工程师也是Python对应的一个很不错的岗位。
4. Python自动化测试
Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以Python也很适用于自动化测试岗位。
其实Python的应用岗位远不止这些，真正掌握了python这门语言并且能够熟练应用到工程中才是最重要的，欢迎关注我的头条号“IT工匠”（wx公众号同名），我会日常发布一些编程必备知识，设计计算机网络、python、java、Android、设计模式等，欢迎一起交流学习。
Python里面有什么好用且有趣的模块？
在github 里面找到的python框架，库，软件和资源的精选列表
管理面板管理界面的库。
ajenti - 您的服务器应得的管理面板。
django-grappelli - Django Admin-Interface的皮肤。
django-suit - 替代Django管理界面（仅限非商业用途）。
django-xadmin - 直接替换Django管理员有很多好东西。
flask-admin - Flask的简单且可扩展的管理界面框架。
flower - Celery的实时监控和Web管理员。
wooey - 一个为Python脚本创建自动Web UI的Django应用程序。
算法和设计模式Python实现算法和设计模式。
algorithms - Python中数据结构和算法的最小示例。
PyPattyrn - 一个简单而有效的库，用于实现常见的设计模式。
python-patterns - Python中的一组设计模式。
sortedcontainers - SortedList，SortedDict和SortedSet类型的快速，纯Python实现。
音频用于处理音频及其元数据的库。
音频
audioread - 跨库（GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg）音频解码。
dejavu - 音频指纹识别和识别。
mingus - 具有MIDI文件和播放支持的高级音乐理论和乐谱包。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库：特征提取，分类，分割和应用
pydub - 使用简单易用的高级界面处理音频。
TimeSide - 开放式网络音频处理框架。
元数据
beets - 音乐库管理器和MusicBrainz标记器。
eyeD3 - 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。
认证用于实现身份验证方案的库。
OAuth
authlib - JavaScript对象签名和加密草案实现。
django-allauth - Django的认证应用程序“正常工作”。
django-oauth-toolkit - 用于Django的OAuth 2好东西。
oauthlib - OAuth请求签名逻辑的通用且全面的实现。
python-oauth2 - 一个经过全面测试的抽象界面，用于创建OAuth客户端和服务器。
python-social-auth - 一种易于设置的社交认证机制。
JWT
pyjwt - Python中的JSON Web Token实现。
python-jose - Python中的JOSE实现。
python-jwt - 用于生成和验证JSON Web令牌的模块。
构建工具从源代码编译软件。
BitBake - 嵌入式Linux的类似make的构建工具。
buildout - 用于从多个部分创建，组装和部署应用程序的构建系统。
PlatformIO - 用于构建具有不同开发平台的代码的控制台工具。
pybuilder - 用纯Python编写的连续构建工具。
SCons - 一种软件构建工具。
内置类增强功能用于增强Python内置类的库。
dataclasses - （Python标准库）数据类。
ATTRS -置换__init__，__eq__，__repr__等样板中的类定义。
bidict - 高效，Pythonic双向地图数据结构和相关功能..
Box - 具有高级点表示法访问权限的Python词典。
DottedDict - 一个库，它提供了一种使用虚线路径表示法访问列表和dicts的方法。
CMS内容管理系统。
wagtail - 一个Django内容管理系统。
django-cms - 基于Django的开源企业CMS。
feincms - 基于Django构建的最先进的内容管理系统之一。
Kotti - 基于Pyramid构建的高级Pythonic Web应用程序框架。
mezzanine - 一个功能强大，一致且灵活的内容管理平台。
plone - 构建在开源应用服务器Zope之上的CMS。
quokka - 灵活，可扩展，小型CMS，由Flask和MongoDB提供支持。
高速缓存用于缓存数据的库。
beaker - 用于会话和缓存的WSGI中间件。
django-cache-machine - Django模型的自动缓存和失效。
django-cacheops - 一个灵活的ORM缓存，具有自动粒度事件驱动的失效。
dogpile.cache - dogpile.cache是同一作者制作的Beaker的下一代替代品。
HermesCache - 基于标记的失效和防狗效应预防的Python缓存库。
pylibmc - 围绕libmemcached接口的Python包装器。
python-diskcache - SQLite和文件支持的缓存后端，其查找速度比memcached和redis快。
ChatOps工具用于聊天机器人开发的库。
errbot - 实现ChatOps的最简单，最流行的聊天机器人。
代码分析静态分析工具，linters和代码质量检查器。请参阅：awesome-static-analysis。
代码分析
coala - 独立于语言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应用程序的流（调用图）的库。
Code Linters
flake8 - 一pycodestyle，pyflakes和McCabe。
pylint - 完全可定制的源代码分析器。
pylama - Python和JavaScript的代码审计工具。代码格式化程序
black - Python代码格式化程序。
yapf - 谷歌的又一个Python代码格式化程序。
静态类型检查
mypy - 在编译期间检查变量类型。
pyre-check - 高性能类型检查。
静态类型注释生成器
MonkeyType - Python系统，通过收集运行时类型生成静态类型注释
命令行工具用于构建命令行应用程序的库。
命令行应用程序开发
cement - Python的CLI应用程序框架。
click - 用于以可组合方式创建漂亮命令行界面的包。
cliff - 使用多级命令创建命令行程序的框架。
clint - Python命令行应用程序工具。
docopt - Pythonic命令行参数解析器。
python-fire - 用于从绝对任何Python对象创建命令行界面的库。
python-prompt-toolkit - 用于构建强大的交互式命令行的库。
终端渲染
asciimatics - 用于创建全屏文本UI的包（从交互式表单到ASCII动画）。
bashplotlib - 在终端中制作基本图。
colorama - 跨平台彩色终端文本。
生产力工具
cookiecutter - 一个命令行实用程序，用于从cookiecutters（项目模板）创建项目。
doitlive - 终端中现场演示的工具。
howdoi - 即时编码通过命令行回答。
PathPicker - 从bash输出中选择文件。
percol - 在UNIX上为传统的管道概念添加交互式选择的风格。
thefuck - 更正以前的控制台命令。
tmuxp - 一个tmux会话管理器。
try - 一个简单的试用python包的简单CLI - 它从未如此简单。
CLI增强功能
httpie - 命令行HTTP客户端，用户友好的cURL替换。
kube-shell - 用于与Kubernetes CLI一起使用的集成shell。
mycli - 具有AutoCompletion和语法突出显示功能的MySQL终端客户端。
pgcli - Postgres CLI具有自动完成和语法突出显示功能。
saws - 增压的aws-cli。
兼容性用于从Python 2迁移到3的库。
python-future - Python 2和Python 3之间缺少的兼容层。
python-modernize - 为最终的Python 3迁移实现 Python代码的现代化。
six - Python 2和3兼容性实用程序。
计算机视觉计算机视觉图书馆。
OpenCV - 开源计算机视觉库。
pytesseract - Google Tesseract OCR的另一个包装器。
SimpleCV - 用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。
并发和并行用于并发和并行执行的库。看到awesome-asyncio。
concurrent.futures - （Python标准库）用于异步执行callables的高级接口。
multiprocessing - （Python标准库）基于进程的并行性。
eventlet - 支持WSGI的异步框架。
gevent - 一个使用greenlet的基于协程的Python网络库。
uvloop - 超快速实现asyncio事件循环libuv。
scoop - Python中的可扩展并发操作。
结构设计用于存储和解析配置选项的库。
configobj - 带验证的INI文件解析器。
configparser - （Python标准库）INI文件解析器。
profig - 具有价值转换的多种格式的配置。
python-decouple - 严格地将设置与代码分离。
加密cryptography - 一种旨在向Python开发人员公开加密原语和配方的包。
paramiko - SSHv2协议的Python（2.6 +，3.3 +）实现，提供客户端和服务器功能。
passlib - 安全密码存储/散列库，非常高级别。
pynacl - Python绑定到网络和加密（NaCl）库。
数据分析用于数据分析的库。
Blaze - NumPy和Pandas与大数据的接口。
Open Mining - Pandas界面中的商业智能（BI）。
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 - 提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。
Optimus - 使用PySpark后端进行清理，预处理，功能工程，探索性数据分析和简单的机器学习。
数据验证用于验证数据的库。在许多情况下用于表单。
Cerberus - 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，HTML表单帖子获得的数据。
Dash - 建立在Flask之上，React和Plotly针对分析Web应用程序。
真棒破折号
jsonschema - Python 的JSON Schema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 - 一个Python数据验证库。
数据可视化用于可视化数据的库。请参阅：awesome-javascript。
Altair - Python的声明性统计可视化库。
Bokeh - Python的交互式Web绘图。
bqplot - Jupyter笔记本的交互式绘图库
ggplot - 与g的ggplot2相同的API
Matplotlib - Python 2D绘图库。
Pygal - Python SVG图表创建者。
PyGraphviz - Graphviz的 Python接口。
PyQtGraph - 交互式和实时2D / 3D /图像绘图和科学/工程小部件。
Seaborn - 使用Matplotlib进行统计数据可视化。
VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化。
数据库
用Python实现的数据库。
pickleDB - Python的简单轻量级键值存储。
tinydb - 一个面向文档的小型数据库。
ZODB - Python的本机对象数据库。键值和对象图数据库。
数据库驱动用于连接和操作数据库的库。
MySQL - awesome-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 - 真棒 - postgres
psycopg2 - 最受欢迎的Python PostgreSQL适配器。
queries - psycopg2库的包装器，用于与PostgreSQL交互。
其他关系数据库
pymssql - Microsoft SQL Server的简单数据库接口。
NoSQL数据库
cassandra-driver - Apache Cassandra的Python驱动程序。
happybase - 适用于Apache HBase的开发人员友好库。
kafka-python - Apache Kafka的Python客户端。
py2neo - Neo4j的restful接口的Python包装器客户端。
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。
Telephus - 基于Twisted的Cassandra客户端。
txpostgres - PostgreSQL的基于Twisted的异步驱动程序。
txRedis - Redis的基于Twisted的客户端。
日期和时间处理日期和时间的图书馆。
Chronyk - 一个Python 3库，用于解析人类编写的时间和日期。
dateutil - 标准Python 日期时间模块的扩展。
delorean - 用于清除处理日期时间的不便事实的库。
moment - 用于处理日期/时间的Python库。受到Moment.js的启发。
Pendulum - Python日期时间变得简单。
PyTime - 一个易于使用的Python模块，旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间。
pytz - 世界时区定义，现代和历史。将tz数据库引入Python。
when.py - 提供用户友好的功能，以帮助执行常见的日期和时间操作。
maya -日期时间对于人类来说，玛雅主要分析datetime数据网站。
调试工具用于调试代码的库。
类似pdb的调试器
ipdb - 启用IPython的pdb。
pdb ++ - pdb的另一个替代品。
pudb - 一个基于控制台的全屏Python调试器。
wdb - 通过WebSockets实现的不可能的Web调试器。
追踪
lptrace - 用于Python程序的strace。
manhole - 调试服务，它将接受unix域套接字连接并显示所有线程的堆栈跟踪和交互式提示。
pyringe - 能够附加到Python进程并将代码注入Python进程的调试器。
python-hunter - 灵活的代码跟踪工具包。
探查
line_profiler - 逐行分析。
memory_profiler - 监视Python代码的内存使用情况。
profiling - 交互式Python分析器。
py-spy - Python程序的采样分析器。写在Rust。
pyflame - 用于Python的ptracing profiler。
vprof - Visual Python探查器。
其他
icecream - 通过一个简单的函数调用检查变量，表达式和程序执行。
django-debug-toolbar - 显示Django的各种调试信息。
django-devserver - Django的runserver的替代品。
flask-debugtoolbar - 烧瓶的django-debug-toolbar的一个端口。
pyelftools - 解析和分析ELF文件和DWARF调试信息。
深度学习神经网络和深度学习的框架。请参阅：令人敬畏的深度学习。
caffe - 一个快速开放的深度学习框架..
keras - 一个高级神经网络库，能够在TensorFlow或Theano之上运行。
mxnet - 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
pytorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能。
SerpentAI - 游戏代理框架。将任何视频游戏用作深度学习沙箱。
tensorflow - Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
Theano - 快速数值计算的库。
DevOps工具
DevOps的软件和库。
ansible - 一个极其简单的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。
cuisine - Fabric的厨师般的功能。
docker-compose - 使用Docker的快速，隔离的开发环境。
fabric - 一种用于远程执行和部署的简单Pythonic工具。
fabtools - 用于编写令人敬畏的Fabric文件的工具。
honcho - Foreman的Python克隆，用于管理基于Procfile的应用程序。
OpenStack - 用于构建私有云和公共云的开源软件。
pexpect - 在GNU期望的伪终端中控制交互式程序。
psutil - 跨平台流程和系统实用程序模块。
saltstack - 基础设施自动化和管理系统。
supervisor - UNIX的supervisor过程控制系统。
分布式计算
分布式计算的框架和库。
批量处理
PySpark - Apache Spark Python API。
dask - 用于分析计算的灵活并行计算库。
luigi - 一个帮助您构建批处理作业的复杂管道的模块。
mrjob - 在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业。
Ray - 用于并行和分布式Python的系统，它统一了机器学习生态系统。
流处理
faust - 一个流处理库，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。
分配用于创建发布分发的打包可执行文件的库。
dh-virtualenv - 构建和分发virtualenv作为Debian包。
Nuitka - 将脚本，模块，包编译到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）。
PyInstaller - 将Python程序转换为独立的可执行文件（跨平台）。
pynsist - 构建Windows安装程序的工具，安装程序将Python本身捆绑在一起。
文档用于生成项目文档的库。
sphinx - Python文档生成器。
awesome-sphinxdoc
pdoc - Epydoc替换为自动生成Python库的API文档。
pycco - 文字编程风格的文档生成器。
下载图书馆供下载。
s3cmd - 用于管理Amazon S3和CloudFront的命令行工具。
s4cmd - 超级S3命令行工具，有利于提高性能。
you-get - 用Python 3编写的YouTube / Youku / Niconico视频下载器。
youtube-dl - 从YouTube下载视频的小型命令行程序。
电子商务用于电子商务和支付的框架和库。
alipay - 用于Python的非官方支付宝API。
Cartridge - 使用Mezzanine构建的购物车应用程序。
django-oscar - Django的开源电子商务框架。
django-shop - 基于Django的商店系统。
merchant - 一个Django应用程序，接受来自各种支付处理器的付款。
money - 具有可选CLDR支持的区域设置感知格式和可扩展货币交换解决方案的Money类。
python-currency - 显示货币格式及其污秽货币。
forex-python - 外汇汇率，比特币价格指数和货币转换。
saleor - Django的电子商务店面。
shoop - 基于Django的开源电子商务平台。
编辑器插件和IDEEmacs
elpy - Emacs Python开发环境。
Sublime文本
anaconda - Anaconda将你的Sublime Text 3变成一个全功能的Python开发IDE。
SublimeJEDI - 一个令人敬畏的自动完成库Jedi的Sublime Text插件。
VIM
jedi-vim - 用于Python的Jedi自动完成库的Vim绑定。
python-mode - 用于将Vim转换为Python IDE的一体化插件。
YouCompleteMe - 包括基于Jedi的Python完成引擎。
Visual Studio
PTVS - Visual Studio的Python工具。
Visual Studio代码
Python - 一种支持Python语言的扩展，具有linting，IntelliSense，格式化，重构，调试，单元测试和jupyter支持等功能。
IDE
PyCharm - JetBrains的商业Python IDE。有免费的社区版。
spyder - 开源Python IDE。
电子邮件用于发送和解析电子邮件的库。
envelopes - 为人类邮寄。
flanker - 电子邮件地址和Mime解析库。
imbox - 人类的Python IMAP。
inbox.py - 人类的Python SMTP服务器。
lamson - Pythonic SMTP应用服务器。
Marrow Mailer - 高性能可扩展邮件传递框架。
modoboa - 邮件托管和管理平台，包括现代和简化的Web UI。
Nylas Sync Engine - 在强大的电子邮件同步平台上提供RESTful API。
yagmail - 又一个Gmail / SMTP客户端。
环境管理用于Python版本和环境管理的库。
pipenv - Pipfile，Pip和Virtualenv的神圣婚姻。
poetry - Python依赖管理和包装变得简单。
pyenv - 简单的Python版本管理。
venv - （Python 3.3+中的 Python标准库）创建轻量级虚拟环境。
virtualenv - 创建独立Python环境的工具。
文档用于文件操作和MIME类型检测的库。
mimetypes - （Python标准库）将文件名映射到MIME类型。
path.py - os.path的模块包装器。
pathlib - （Python标准库）跨平台，面向对象的路径库。
PyFilesystem2 - Python的文件系统抽象层。
python-magic - libmagic文件类型标识库的Python接口。
Unipath - 面向对象的文件/目录操作方法。
watchdog - 用于监视文件系统事件的API和shell实用程序。
外部函数接口用于提供外部函数接口的库。
cffi - Python的外部函数接口，用于调用C代码。
ctypes - （Python标准库）Python的外部函数接口，用于调用C代码。
PyCUDA - Nvidia的CUDA API的Python包装器。
SWIG - 简化的包装器和接口生成器。
表单用于处理表单的库。
deform - 受形式表单生成库影响的Python HTML表单生成库。
django-bootstrap3 - 与Django的Bootstrap 3集成。
django-bootstrap4 - Bootstrap 4与Django的集成。
django-crispy-forms - 一款Django应用程序，可让您以非常优雅和干燥的方式创建漂亮的表单。
django-remote-forms - 独立于平台的Django表单序列化程序。
WTForms - 灵活的表单验证和呈现库。
函数程序设计使用Python进行函数程序设计。
coconut - 椰子是Python的变种，专为简单，优雅，Pythonic功能编程而打造。
CyToolz - Toolz的Cython实现：高性能功能实用程序。
fn.py - Python中的函数编程：实现丢失的功能以享受FP。
funcy - 一种奇特而实用的功能工具。
Toolz - 迭代器，函数和字典的函数实用程序的集合。
GUI用于处理图形用户界面应用程序的库。
curses - 用于创建终端GUI应用程序的ncurses的内置包装器。
Eel - 用于制作简单类似Electron的离线HTML / JS GUI应用程序的小型库，可以完全访问Python功能和库。
enaml - 使用像QML这样的声明语法创建漂亮的用户界面。
Flexx - Flexx是一个用于创建GUI的纯Python工具包，它使用Web技术进行渲染。
Gooey - 将命令行程序转换为一行完整的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 - 用于Python的跨平台窗口和多媒体库。
PyGObject - GLib / GObject / GIO / GTK +（GTK + 3）的Python绑定。
PyQt - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4和Qt v5框架。
PySide - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4框架。
PySimpleGUI - 用于tkinter，Qt，WxPython和Remi的包装器，为初学者和中级自定义GUI创建统一，易于理解和更类似Python的界面。
pywebview - 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器，允许在其自己的本机专用窗口中显示HTML内容。
Tkinter - Tkinter是Python的事实上的标准GUI包。
Toga - 一个Python原生的OS原生GUI工具包。
urwid - 用于创建终端GUI应用程序的库，强大支持小部件，事件，丰富的颜色等。
wxPython - wxWidgets C ++类库与Python的混合。
游戏开发游戏开发库。
Cocos2d - cocos2d是用于构建2D游戏，演示和其他图形/交互式应用程序的框架。它基于pyglet。
Harfang3D - 用于3D，VR和游戏开发的Python框架。管理和显示复杂的3D场景，包括物理，视频，声音和音乐，访问VR设备。全部用C ++编写。
Panda3D - 由迪士尼开发并由卡内基梅隆娱乐技术中心维护的3D游戏引擎。用C ++编写，完全用Python包装。
Pygame - Pygame是一组用于编写游戏的Python模块。
PyOgre - 用于Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于游戏，模拟，任何3D。
PyOpenGL - 用于OpenGL的Python ctypes绑定及其相关的API。
PySDL2 - 基于ctypes的SDL2库包装器。
RenPy - 一个视觉新颖的引擎。
地理位置用于地理编码地址和处理纬度和经度的图书馆。
django-countries - 一个Django应用程序，提供用于表单的国家选择，标志图标静态文件和模型的国家/地区字段。
GeoDjango - 世界级的地理网络框架。
GeoIP - MaxMind GeoIP遗留数据库的Python API。
geojson - GeoJSON的Python绑定和实用程序。
geopy - Python地理编码工具箱。
pygeoip - 纯Python GeoIP API。
HTML操作用于处理HTML和XML的库。
BeautifulSoup - 提供用于迭代，搜索和修改HTML或XML的Pythonic习语。
bleach - 基于白名单的HTML清理和文本链接库。
cssutils - Python的CSS库。
html5lib - 用于解析和序列化HTML文档和片段的标准兼容库。
lxml - 一个非常快速，易于使用且通用的库，用于处理HTML和XML。
MarkupSafe - 为Python实现XML / HTML / XHTML Markup安全字符串。
pyquery - 一个类似jQuery的库，用于解析HTML。
untangle - 将XML文档转换为Python对象以便于访问。
WeasyPrint - 可以导出为PDF的HTML和CSS的可视化渲染引擎。
xmldataset - 简单的XML解析。
xmltodict - 使用XML感觉就像使用JSON一样。
HTTP用于处理HTTP的库。
grequests - 针对异步HTTP请求的请求+ gevent。
httplib2 - 全面的HTTP客户端库。
requests - 对Humans™的HTTP请求。
treq - 像在Twisted的HTTP客户端之上构建的API之类的Python请求。
urllib3 - 具有线程安全连接池，文件发布支持，健全的HTTP库。
硬件用硬件编程的库。
ino - 用于处理Arduino的命令行工具包。
keyboard - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局键盘事件。
mouse - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局鼠标事件。
Pingo -Pingo为Raspberry Pi，pcDuino，Intel Galileo等程序设备提供统一的API。
PyUserInput - 用于鼠标和键盘的跨平台控制的模块。
scapy - 一个出色的数据包操作库。
wifi - 用于在Linux上使用WiFi的Python库和命令行工具。
图像处理用于处理图像的库。
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叉子。
pyBarcode - 在Python中创建条形码而无需PIL。
pygram - 类似Instagram的图像过滤器。
python-qrcode - 纯Python二维码生成器。
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 - 智能成像服务。它支持按需裁剪，重新调整大小和翻转图像。
wand - MagickWand的 Python绑定，ImageMagick的C API。
实现Python的实现。
CLPython - 用Common Lisp编写的Python编程语言的实现。
CPython - 用C编写的Python编程语言的默认，最广泛使用的实现。
Cython - 优化Python的静态编译器。使用类型mixins将Python编译为C或C ++模块，从而大大提高性能
Grumpy - 比解释器更多的编译器作为更强大的CPython2.7替换（alpha）。
IronPython - 用C＃编写的Python编程语言的实现，目标是.NET Framework和Mono。
Jython - 用Java编写的用于Java虚拟机（JVM）的Python编程语言的实现。
MicroPython - MicroPython - 一种针对微控制器和受约束系统的精简高效的Python编程语言实现
Numba - 用于LLVM的Python JIT编译器，旨在用于科学Python。
PeachPy - 嵌入在Python中的x86-64汇编程序。可用作Python的内联汇编程序，也可用作Windows，Linux，OS X，Native Client和Go的独立汇编程序。
Pyjion - 基于CoreCLR的Python JIT。
PyPy - 用RPython编写并转换成C. PyPy的Python编程语言的实现着重于速度，效率和与原始CPython解释器的兼容性。解释器使用黑魔法使Python非常快，而无需添加其他类型信息。
PySec - 经过强化的python版本，使安全专业人员和开发人员能够更轻松地编写应用程序，使其更能抵御攻击和操纵。
Pyston - 使用LLVM和现代JIT技术构建的Python实现，旨在实现良好的性能。
Stackless Python - Python编程语言的增强版本，它允许程序员从基于线程的编程中获益，而不会出现与传统线程相关的性能和复杂性问题。
互动口译员交互式Python解释器（REPL）。
bpython - Python解释器的一个奇特的接口。
Jupyter Notebook（IPython） - 一个丰富的工具包，可以帮助您以交互方式充分利用Python。
awesome-jupyter
ptpython - 基于python-prompt-toolkit构建的高级Python REPL 。
国际化i18n合作的图书馆。
Babel - Python的国际化库。
PyICU - 用于Unicode C ++库（ICU）的国际组件的包装器。
Job Scheduler用于安排工作的库。
APScheduler - 一个轻巧但功能强大的进程内任务调度程序，可让您安排功能。
django-schedule - Django的日历应用程序。
doit - 任务运行器和构建工具。
gunnery - 用于具有基于Web的界面的分布式系统的多用途任务执行工具。
Joblib - 一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。
Plan - 在Python中编写crontab文件就像一个魅力。
schedule - Python作业调度。
Spiff - 用纯Python实现的强大工作流引擎。
TaskFlow - 一个Python库，有助于使任务执行变得简单，一致和可靠。
Airflow - Airflow是一个以编程方式创作，安排和监控工作流程的平台。
日志用于生成和使用日志的库。
Eliot - 针对复杂和分布式系统的日志记录。
logbook - Python的日志替换。
logging - （Python标准库）Python的日志记录工具。
raven - Sentry的Python客户端，用于Web应用程序的日志/错误跟踪，崩溃报告和聚合平台。
机器学习机器学习库。
通用机器学习
PyOD - > Python Outlier Detection，全面且可扩展的Python工具包，用于检测多变量数据中的外围对象。适用于高级模型，包括神经网络/深度学习和异常集合。
steppy - >轻量级Python库，用于快速，可重复的机器学习实验。介绍非常简单的界面，实现清洁机器学习管道设计。
steppy-toolkit - >神经网络，变换器和模型的精选集合，使您的机器学习更快，更有效。
CNTK - Microsoft认知工具包（CNTK），一种开源深度学习工具包。文档可以在这里找到。
auto_ml - 用于生产和分析的自动化机器学习。让您专注于ML的有趣部分，同时输出生产就绪代码，以及数据集和结果的详细分析。包括对NLP，XGBoost，CatBoost，LightGBM的支持，以及即将深入学习。
机器学习 - 自动构建，包括Web界面和一组程序界面 API，用于支持向量机。相应的数据集存储在SQL数据库中，然后生成用于预测的模型，存储到NoSQL数据存储区中。
XGBoost - 用于eXtreme Gradient Boosting（树）库的Python绑定。
Apache SINGA - 用于开发开源机器学习库的Apache Incubating项目。
用于黑客的贝叶斯方法 - 用于 Python中的概率编程的Book / iPython笔记本。
Featureforge一组用于创建和测试机器学习功能的工具，具有scikit-learn兼容API。
Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
Hydrosphere Mist - 用于部署Apache Spark MLLib机器学习模型的服务，作为实时，批量或反应式Web服务。
scikit-learn - 基于SciPy构建的用于机器学习的Python模块。
metric-learn - 用于度量学习的Python模块。
SimpleAI Python实现了许多人工智能算法，在“人工智能，现代方法”一书中描述。它着重于提供易于使用，记录良好且经过测试的库。
astroML - 用于天文学的机器学习和数据挖掘。
graphlab-create - 在磁盘支持的DataFrame之上实现的具有各种机器学习模型（回归，聚类，推荐系统，图形分析等）的库。
BigML - 与外部服务器联系的库。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
Pylearn2 - 基于Theano的机器学习库。
keras - TensorFlow，CNTK和Theano的高级神经网络前端。
烤宽面条 - 在Theano建立和训练神经网络的轻量级图书馆。
Chainer - 灵活的神经网络框架。
prophet - Facebook快速自动化的时间序列预测框架。
gensim - 人类的主题建模。
PyBrain - 另一个Python机器学习库。
brainstorm - 快速，灵活和有趣的神经网络。这是PyBrain的继承者。
surprise - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
python-recsys - 用于实现推荐系统的Python库。
Bolt - Bolt Online Learning Toolbox。[深入学习]
nilearn - Python中NeuroImaging的机器学习。
neuropredict - 针对新手机器学习者和非专业程序员，这个软件包提供简单（无需编码）和全面的机器学习（评估和预测性能的完整报告，无需您编写代码），用于神经错误的Python和任何其他类型的功能。这是为了吸收ML工作流程的大部分内容，不像其他软件包，如nilearn和pymvpa，它们要求您学习其API和代码以生成任何有用的内容。
imbalanced-learn - 使用各种技术在采样和过采样下执行的Python模块。
shogun - shogun学习工具箱。
Caffe - 一个深度学习框架，以清洁，可读性和速度为基础。
pyhsmm - 用于贝叶斯隐马尔可夫模型（HMM）和显式持续时间隐马尔可夫模型（HSMM）的近似无监督推理的库，侧重于贝叶斯非参数扩展，HDP-HMM和HDP-HSMM，主要具有弱极限近似。
mrjob - 允许Python程序在Hadoop上运行的库。
SKLL - 围绕scikit-learn的包装，使得进行实验变得更加简单。
neurolab
Theano - 优化GPU元编程代码，在Python中生成面向数组的优化数学编译器。
TensorFlow - 使用数据流图进行数值计算的开源软件库。
pomegranate - 用于Python的隐马尔可夫模型，在Cython中实现速度和效率。
python-timbl - 包含完整TiMBL C ++编程接口的Python扩展模块。Timbl是一个精心设计的k-Nearest Neighbors机器学习工具包。
deap - 进化算法框架。
mlxtend - 由数据科学和机器学习任务的有用工具组成的库。
neon - Nervana 基于Python 的高性能深度学习框架[DEEP LEARNING]。
Optunity - 一个专用于自动超参数优化的库，它具有简单，轻量级的API，便于直接替换网格搜索。
Neural Networks and Deep Learning- 我的书“神经网络和深度学习”[深度学习]的代码样本。
annoy - 近似最近邻居的实施。
TPOT - 使用遗传编程自动创建和优化机器学习管道的工具。将它视为您的个人数据科学助手，自动化机器学习的繁琐部分。
pgmpy用于处理概率图形模型的python库。
DIGITS - 深度学习GPU培训系统（DIGITS）是一个用于培训深度学习模型的Web应用程序。
Orange - 面向新手和专家的开源数据可视化和数据分析。
MXNet - 具有动态，突变感知数据流Dep Scheduler的轻量级，便携式，灵活的分布式/移动深度学习; 适用于Python，R，Julia，Go，Javascript等。
TFLearn - 深度学习库，为TensorFlow提供更高级别的API。
REP - 基于IPython的环境，以一致且可重复的方式进行数据驱动的研究。REP不是试图替代scikit-learn，而是扩展它并提供更好的用户体验。[已过时]
rgf_python - 规则化贪婪森林（树）库的Python绑定。
skbayes - 使用scikit-learn API进行贝叶斯机器学习的Python包。
fuku-ml - 简单的机器学习库，包括Perceptron，回归，支持向量机，决策树等，它易于使用，易于初学者学习。
Xcessiv - 基于Web的应用程序，用于快速，可扩展和自动化的超参数调整和堆叠集成。
PyTorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能
ML-From-Scratch - 在Python中从头开始实现机器学习模型，重点是透明度。旨在以无障碍的方式展示ML的螺母和螺栓。
xRBM - 限制玻尔兹曼机（RBM）的库及其在Tensorflow中的条件变体。
CatBoost - 决策树库上的通用梯度增强功能，支持开箱即用的分类功能。它易于安装，文档齐全，支持CPU和GPU（甚至是多GPU）计算。
stacked_generalization - 在Python中实现机器学习堆叠技术作为便利库。
modAL - 用于Python的模块化主动学习框架，构建于scikit-learn之上。
Cogitare：适用于Python的现代，快速，模块化的深度学习和机器学习框架。
Parris - Parris，用于机器学习算法的自动化基础设施设置工具。
neonrvm - neonrvm是一个基于RVM技术的开源机器学习库。它是用C编程语言编写的，并附带Python编程语言绑定。
Turi Create - 从Apple学习机器。Turi Create简化了定制机器学习模型的开发。您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似性或活动分类。
xLearn - 高性能，易于使用且可扩展的机器学习包，可用于解决大规模机器学习问题xLearn对于解决大规模稀疏数据的机器学习问题特别有用，这在互联网服务（如在线广告和推荐系统）中非常常见。
mlens - 高性能，内存高效，最大程度并行化的集成学习，与scikit-learn集成。
Netron - 用于机器学习模型的Visualizer。
Thampi - AWS Lambda上的机器学习预测系统
MindsDB - 开源框架，以简化神经网络的使用。
Gorgonia - Gorgonia是一个帮助促进Golang机器学习的图书馆。
Microsoft推荐人：作为Jupyter笔记本提供的构建推荐系统的示例和最佳实践。包含Microsoft Research以及其他公司和机构的一些最新技术。
StellarGraph：Graphs上的机器学习，一种用于机器学习图形结构（网络结构）数据的Python库。
BentoML：用于打包和部署机器学习模型的工具包，用于生产服务
n
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 - 用于智能计算的Numenta平台。
scikit-learn - 最受欢迎的机器学习Python库。
Spark ML - Apache Spark可扩展的机器学习库。
vowpal_porpoise -一个轻量级的Python包装的Vowpal Wabbit。
xgboost - 可扩展，可移植和分布式渐变增强库。
微软Windows：
Microsoft Windows上的Python编程。
Python（x，y） - 基于Qt和Spyder的面向科学应用程序的Python发行版。
pythonlibs - Python扩展包的非官方Windows二进制文件。
PythonNet - 与.NET公共语言运行时（CLR）的Python集成。
PyWin32 - 适用于Windows的Python扩展。
WinPython - 适用于Windows 7/8的便携式开发环境。
其它：有用的库或工具不适合上述类别。
blinker - 一个快速的Python进程中信号/事件调度系统。
boltons - 一组纯Python实用程序。
itsdangerous - 将可信数据传递给不受信任的环境的各种帮助程序。
pluginbase - 一个简单但灵活的Python插件系统。
tryton - 通用业务框架。
自然语言处理：使用人类语言的图书馆。
一般
gensim - 人类的主题建模。
langid.py - 独立语言识别系统。
nltk - 构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
polyglot - 支持数百种语言的自然语言管道。
pytext - 基于PyTorch的自然语言建模框架。
PyTorch-NLP - 一个工具包，可以快速深入学习研究的NLP原型。
spacy - 用于Python和Cython的工业级自然语言处理库。
stanfordnlp - 斯坦福NLP集团的官方Python库，支持50多种语言。
中文
jieba - 最受欢迎的中文文本分割库。
pkuseg-python - 用于各种域中的中文分词的工具包。
snownlp - 用于处理中文文本的库。
funNLP - 中文NLP的工具和数据集的集合。
网络虚拟化
用于虚拟网络和SDN（软件定义网络）的工具和库。
mininet - 一种流行的网络模拟器和用Python编写的API。
pox - 基于Python的SDN控制应用程序，例如OpenFlow SDN控制器。
联网用于网络编程的库。
asyncio - （Python标准库）异步I / O，事件循环，协同程序和任务。
pulsar - Python的事件驱动并发框架。
pyzmq - ZeroMQ消息库的Python包装器。
Twisted - 事件驱动的网络引擎。
napalm - 用于操纵网络设备的跨供应商API。
新闻Feed用于构建用户活动的库。
django-activity-stream - 从您网站上的操作生成通用活动流。
Stream Framework - 使用Cassandra和Redis构建新闻源和通知系统。
ORM实现对象关系映射或数据映射技术的库。
关系数据库
Django模型 - Django的一部分。
SQLAlchemy - Python SQL工具包和对象关系映射器。
dataset - 将Python dicts存储在数据库中 - 与SQLite，MySQL和PostgreSQL一起使用orator - 演说者ORM提供了一个简单而美观的ActiveRecord实现。
peewee - 一种小型，富有表现力的ORM。
pony - 为SQL提供面向生成器的接口的ORM。
pydal - 纯Python数据库抽象层。
NoSQL数据库
hot-redis - Redis的丰富Python数据类型。
mongoengine - 用于处理MongoDB的Python Object-Document-Mapper。
PynamoDB - Amazon DynamoDB的 Pythonic界面。
redisco - Redis中保存的简单模型和容器的Python库。
包管理用于包和依赖关系管理的库。
pip - Python包和依赖项管理器。
pip-tools - 一组工具，可以保持固定的Python依赖关系。
conda - 跨平台，Python无关的二进制包管理器。
包存储库本地PyPI存储库服务器和代理。
warehouse - 下一代Python包存储库（PyPI）。
bandersnatch - Python Packaging Authority（PyPA）提供的PyPI镜像工具。
devpi - PyPI服务器和打包/测试/发布工具。
localshop - 本地PyPI服务器（自定义包和pypi的自动镜像）。
权限允许或拒绝用户访问数据或功能的库。
django-guardian - 实现Django 1.2+的每对象权限
django-rules - 一个小而强大的应用程序，为Django提供对象级权限，无需数据库。
流程用于启动和与OS进程通信的库。
delegator.py - Humans™2.0的子流程。
sarge - 另一个子进程包装器。
sh - Python的完整子进程替换。
队列用于处理事件和任务队列的库。
celery - 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
huey - 小型多线程任务队列。
mrq - Queue先生 - 使用Redis和gevent在Python中的分布式工作者任务队列。
rq - Python的简单作业队列。
推荐系统用于构建推荐系统的库。
annoy - C ++ / Python中近似最近的邻居，针对内存使用进行了优化。
fastFM - 分解机器的库。
implocit - 隐式数据集的协同过滤的快速Python实现。
libffm - 用于字段感知分解机器（FFM）的库。
lightfm - 许多流行推荐算法的Python实现。
spotlight - 使用PyTorch的深度推荐器模型。
Surprose - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
tensorrec - TensorFlow中的推荐引擎框架。
RESTful API用于开发RESTful API的库。
Django
django-rest-framework - 一个强大而灵活的工具包，用于构建Web API。
django-tastypie - 为Django应用程序创建美味的API。
Flask
eve - 由Flask，MongoDB和良好意图提供支持的REST API框架。
flask-api-utils - 负责Flask的API表示和身份验证。
flask-api - Flask的可浏览Web API。
flask-restful - 快速为Flask构建REST API。
flask-restless - 为使用SQLAlchemy定义的数据库模型生成RESTful API。
Pyramid
cornice - Pyramid的RESTful框架。
Framework agnostic
apistar - 专为Python 3设计的智能Web API框架。
falcon - 用于构建云API和Web应用程序后端的高性能框架。
hug - 一个Python3框架，用于通过HTTP和命令行干净地公开API以及自动文档和验证。
restless - 基于从Tastypie学到的经验教训的框架不可知的REST框架。
ripozo - 快速创建REST / HATEOAS /超媒体API。
sandman - 用于现有数据库驱动系统的自动REST API。
机器人机器人图书馆。
PythonRobotics - 这是可视化的各种机器人算法的汇编。
rospy - 这是ROS（机器人操作系统）的库。
RPC服务器RPC兼容的服务器。
SimpleJSONRPCServer - 此库是JSON-RPC规范的实现。
SimpleXMLRPCServer - （Python标准库）简单的XML-RPC服务器实现，单线程。
zeroRPC - zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack的灵活的RPC实现。
科学科学计算的图书馆。
astropy - 用于天文学的社区Python库。
bcbio-nextgen - 为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道。
bccb - 与生物分析相关的有用代码的集合。
Biopython - Biopython是一套免费提供的生物计算工具。
cclib - 用于解析和解释计算化学包结果的库。
Colour - 一种色彩科学包，实现了全面的色彩理论转换和算法。
NetworkX - 适用于复杂网络的高效软件。
NIPY - 神经影像工具包的集合。
NumPy - 使用Python进行科学计算的基础包。
Open Babel - 一种化学工具箱，设计用于说多种语言的化学数据。
ObsPy - 用于地震学的Python工具箱。
PyDy - Python Dynamics的缩写，用于协助动态建模动画中的工作流程。
PyMC - 马尔可夫链蒙特卡罗采样工具包。
QuTiP - Python中的Quantum工具箱。
RDKit - Cheminformatics和机器学习软件。
SciPy - 基于Python的数学，科学和工程开源软件生态系统。
statsmodels - Python中的统计建模和计量经济学。
SymPy - 用于符号数学的Python库。
Zipline - 一个Pythonic算法交易库。
SimPy - 基于流程的离散事件仿真框架。
搜索用于索引和执行数据搜索查询的库和软件。
elasticsearch-py - Elasticsearch的官方低级Python客户端。
elasticsearch-dsl-py - Elasticsearch的官方高级Python客户端。
django-haystack - 模块化搜索Django。
pysolr - Apache Solr的轻量级Python包装器。
whoosh - 一个快速，纯粹的Python搜索引擎库。
序列化用于序列化复杂数据类型的库
marshmallow - 一个轻量级库，用于将复杂对象转换为简单的Python数据类型。
pysimdjson - 用于simdjson的Python绑定。
python-rapidjson -围绕一个Python包装RapidJSON。
无服务器框架用于开发无服务器Python代码的框架。
python-lambda - 用于在AWS Lambda中开发和部署Python代码的工具包。
Zappa - 用于在AWS Lambda和API Gateway上部署WSGI应用程序的工具。
特定格式处理用于解析和操作特定文本格式的库。
一般
tablib - XLS，CSV，JSON，YAML中的表格数据集模块。
办公
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，操作和编写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进行转换。
XlsxWriter - 用于创建Excel .xlsx文件的Python模块。
xlwings - 一个获得BSD许可的库，可以轻松地从Excel调用Python，反之亦然。
xlwt / xlrd - 从Excel文件中写入和读取数据和格式信息。
PDFMiner - 用于从PDF文档中提取信息的工具。
PyPDF2 - 一个能够分割，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的最快和全功能的纯Python解析器。
Python-Markdown - John Gruber的Markdown的Python实现。
YAML
PyYAML - Python的YAML实现。
CSV
csvkit - 用于转换为CSV并使用CSV的实用程序。
档案
unp - 一个可以轻松解压缩归档的命令行工具。
静态站点生成器静态站点生成器是一种软件，它将一些文本+模板作为输入，并在输出上生成HTML文件。
mkdocs - Markdown友好文档生成器。
pelican - 支持Markdown和reST语法的静态站点生成器。
lektor - 易于使用的静态CMS和博客引擎。
nikola - 静态网站和博客生成器。
标记用于标记项目的库。
django-taggit - Django的简单标记。
模板引擎用于模板和lexing的库和工具。
Jinja2 - 一种现代和设计师友好的模板语言。
Genshi - 用于生成Web感知输出的Python模板工具包。
Mako - 用于Python平台的超快速和轻量级模板。
测试用于测试代码库和生成测试数据的库。
测试框架
pytest - 一个成熟的全功能Python测试工具。
hypothesis - 假设是一种基于Quickcheck风格的高级属性测试库。
nose2 - nose基于`unittest2 的继承者。
Robot Framework - 通用测试自动化框架。
unittest - （Python标准库）单元测试框架。
运行测试
green - 干净，运行测试。
mamba - Python的权威测试工具。出生在BDD的旗帜下。
tox - 在多个Python版本中自动构建和测试发行版
GUI / Web测试
locust - 用Python编写的可扩展用户负载测试工具。
PyAutoGUI - PyAutoGUI是一个面向人类的跨平台GUI自动化Python模块。
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 - 强大的测试加倍Python的框架。
freezegun - 通过模拟日期时间模块来度过时间。
httmock - 一个用于Python 2.6+和3.2+请求的模拟库。
httpretty - Python的HTTP请求模拟工具。
mock - （Python标准库）一个模拟和修补库。
Mocket - Socket Mock Framework加上HTTP [S] / asyncio / gevent模拟库，具有录制/重放功能。
responser - 用于模拟请求Python库的实用程序库。
VCR.py - 在测试中记录和重放HTTP交互。
Object Factories
factory_boy - Python的测试夹具替代品。
mixer - 另一个夹具更换。支持Django，Flask，SQLAlchemy，Peewee等。
model_mommy - 在Django中创建用于测试的随机装置。
代码覆盖范围
coverage - 代码覆盖率测量。
Fake Data
mimesis - 是一个Python库，可以帮助您生成虚假数据。
fake2db - 假数据库生成器。
faker - 生成虚假数据的Python包。
radr - 生成随机日期时间/时间。
错误处理程序
FuckIt.py - FuckIt.py使用最先进的技术确保您的Python代码无论是否有权运行。
文字处理用于解析和操作纯文本的库。
一般
chardet - Python 2/3兼容字符编码检测器。
difflib - （Python标准库）用于计算增量的助手。
ftfy - 使Unicode文本更少破碎，更自然地更加一致。
fuzzywuzzy -模糊字符串匹配。
Levenshtein - Levenshtein距离和弦相似性的快速计算。
pangu.py - 偏执文本间距。
pyfiglet - 用Python编写的figlet实现。
pypinyin - 将汉语（汉字）转换为拼音（拼音）。
textdistance - 计算序列之间的距离。30多种算法，纯python实现，通用接口，可选的外部库使用。
unidecode - Unicode文本的ASCII音译。
Slugify
awesome-slugify - 一个可以保存unicode的Python slugify库。
python-slugify - 一个Python ungode库，可将unicode转换为ASCII。
unicode-slugify - 一个以Django为依赖关系生成unicode slug的slugifier。
唯一标识符
hashids - 在Python中实现hashids。
shortuuid - 用于简洁，明确且URL安全的UUID的生成器库。
分析器
ply - 为Python实现lex和yacc解析工具。
pygments - 通用语法荧光笔。
pyparsing - 用于生成解析器的通用框架。
python-nameparser - 将人名解析为各自的组件。
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 - 非验证SQL解析器。
第三方API用于访问第三方服务API的库。请参阅：Python API包装器和库列表。
apache-libcloud - 一个适用于所有云的Python库。
boto3 - Amazon Web Services的Python接口。
django-wordpress - Django的 WordPress模型和视图。
facebook-sdk - Facebook平台Python SDK。
google-api-python-client - 用于Python的Google API客户端库。
gspread - Google Spreadsheets Python API。
twython - Twitter API的Python包装器。
URL操作用于解析URL的库。
furl - 一个小型Python库，可以轻松解析和操作URL。
purl - 一个简单的，不可变的URL类，带有用于询问和操作的干净API。
pyshorteners - 一个纯Python的URL缩短库。
webargs - 一个用于解析HTTP请求参数的友好库，内置支持流行的Web框架，包括Flask，Django，Bottle，Tornado和Pyramid。
视频用于操纵视频和GIF的库。
moviepy - 基于脚本的电影编辑模块，具有多种格式，包括动画GIF。
scikit-video - SciPy的视频处理程序。
WSGI服务器兼容WSGI的Web服务器。
bjoern - 异步，非常快，用C语言编写。
gunicorn - 预分叉，部分用C语言写成。
uWSGI - 一个项目旨在开发一个用于构建托管服务的完整堆栈，用C语言编写。
waitress - 多线程，为金字塔提供动力。
werkzeug - 一个用于Python的WSGI实用程序库，可以为Flask提供支持，并且可以轻松嵌入到您自己的项目中。
网络资产管理用于管理，压缩和缩小网站资产的工具。
django-compressor - 将链接和内联JavaScript或CSS压缩到一个缓存文件中。
django-pipeline - Django的资产包装库。
django-storages - Django的自定义存储后端集合。
fanstatic - 作为Python包打包，优化和提供静态文件依赖性。
fileconveyor - 用于检测文件并将文件同步到CDN，S3和FTP的守护程序。
flask-assets - 帮助您将webassets集成到Flask应用程序中。
webassets - 捆绑，优化和管理静态资源的唯一缓存清除URL。
Web内容提取用于提取Web内容的库。
html2text - 将HTML转换为Markdown格式的文本。
lassie - 网页内容检索。
micawber - 一个用于从URL中提取丰富内容的小型库。
newspaper - Python中的新闻提取，文章提取和内容管理。
python- readability - arc90可读性工具的快速Python端口。
requests-html - 用于Pythonic HTML解析。
sumy - 用于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。
网页抓取和网页抓取用于自动从网站提取数据的库。
cole - 分布式爬行框架。
feedparser - 通用饲料解析器。
grab - 网站抓取框架。
MechanicalSoup - 用于自动与网站交互的Python库。
portia - 视觉刮擦Scrapy。
pyspider - 一个强大的蜘蛛系统。
robobrowser - 一个简单的Pythonic库，用于在没有独立Web浏览器的情况下浏览网页。
scrapy - 快速高级屏幕抓取和网络爬行框架。
网络框架Django - Python中最流行的Web框架。
Flask - Python的微框架。
Pyramid- 一个小型，快速，脚踏实地的开源Python Web框架。
Sanic - 写得很快的Web服务器。
Vibora - 受Flask启发的快速，高效和异步Web框架。
WebSocket
用于WebSocket的库。
autobahn-python - Twisted和asyncio上用于Python的WebSocket和WAMP 。
crossbar - 开源统一应用程序路由器（Autobahn上用于Python的Websocket和WAMP）。
django-channels - Django的开发人员友好的异步。
django-socketio - Django的WebSockets。
WebSocket-for-Python - 用于Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。
服务用于简化开发的在线工具和API。
CircleCI - 可以运行非常快速的并行测试的CI服务。（仅限GitHub）
Travis CI - 适用于您的开源和私有项目的流行CI服务。（仅限GitHub）
Vexor CI - 针对私人应用程序的持续集成工具，具有按分钟付费的计费模式。
Wercker - 一个基于Docker的平台，用于构建和部署应用程序和微服务。
代码质量
Codacy - 自动代码审查，以更快的速度发送更好的代码。
Codecov - 代码覆盖率仪表板。
CodeFactor - Git的自动代码审查。
Landscape - 托管连续的Python代码指标。
为什么感觉python比javac？
我们一般使用的 Python 是 CPython，导致它慢的原因主要有下面三条：
它是动态类型语言
它是解释型语言而非编译语言它有 GIL（Global Interpreter Lock全局解释器锁）动态特性导致 Python中的变量没有类型声明，在执行过程中随时可能改变其类型，因此其很难被优化，而且还会有变量类型变动带来的内存释放及重新分配的性能损失。
Python 是一种解释型的语言，不像 C/C++ 等编译型语言会直接将代码编译诚机器吗执行，另外 Python 也没有像 Java 那样的即时编译工具（JIT）。
GIL 限制限制 Python 解释器在一个时刻只能有一个线程执行，线程的调度和切换也会损失一些性能。
要提高 Python 的执行性能，可以针对以上几条限制下功夫：
使用 Cython 为 Python 代码添加一些类型声明，并将其静态编译成可供 Python 调用的扩展模块。
使用 Numba 对 Python 代码做即时编译。打开 GIL。方式有很多，比如说一些库如 numpy 的很多操作都是打开了 GIL 的，我们在程序中调用这些库中的相应操作就能打开 GIL，另外也可以使用 Cython 的 with nogil 语句手动地打开 GIL。使用多进程以避开 GIL 的限制。比如说可以使用标准库中的 multiprocessing 模块，或者使用像 mpi4py 这样的包进行多进程的并行计算。使用并行计算是加速 Python 的非常有效的方式。用 Python 做并行计算的途径有很多，比如说使用标准库中的 [threading 模块](https://docs.python.org/2/library/threading.html)进行线程级别的并行，[multiprocessing 模块](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)进行进程级别的并行，[concurrent.futures 模块](https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html)实现异步并行，使用 [IPython.parallel 模块](https://ipython.org/ipython-doc/3/parallel/index.html)进行多种方式的并行，使用 [mpi4py 包](https://pypi.org/project/mpi4py/)进行 MPI 消息传递并行计算，等等。如果可以使用 C/C++，Fortran 或者使用 cython 为 Python 编写扩展模块，还可以使用 OpenMP 并行。对 GPU 编程则可以使用 [pyCUDA](https://documen.tician.de/pycuda/)。我的个人[简书专题](https://www.jianshu.com/c/5019bb7bada6)和 [CSDN 博客专栏](https://blog.csdn.net/column/details/26248.html)中有对用 Python 做并行计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的可以了解下。
Python常用的标准库以及第三方库有哪些？
常用的python库有哪些？Python有很多丰富而强大的库，这是它成为人工智能与数据分析领域强者的关键。有很多Python开发人员想知道常用的Python库有哪些，接下来就给大家详细介绍一下。
Arrow
Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。
Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而behold就是那个非常好用的调试库。
CLIck
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click库。click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过click都可以轻松进行获取和改变。
Numba
如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。NumPy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。
Matlibplot
做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。
Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多PS中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。
pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨屏台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。
Scrapy
Python被很多人知道都是因为它的爬虫功能，而Python中说到爬虫框架，人们公认最好的就Scrapy没有之一。Scrapy可以说专门为爬虫而生，它的设计思想，还有他的简洁性，可以说至少再过几年，也没有能超过它的。
除了以上内容，比较常见的Python库还包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，在此就不多做赘述了。如果你想了解更多Python技能，可以专业学习一下，让自己快如入门进阶，轻松圆梦高薪!
python的优点不包括什么？
python优点不包括以下内容：
1、Python 多线程和速度
Python 整体性能缓慢，有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。
Python长期以来一直重视编程的易用性而不是运行时的速度。当通过使用C或C++编写的高速外部库（如Numpy和Numba）在Python中完成如此多的性能密集型任务时，你会发现Python重视编程的易用性也是一种不错的选择。但是尽管如此，Python的开箱即用的性能速度依然落后于其他语言，比如说具有同样简单语法的Nim和Julia，却可以被编译为机器代码，具有更高的性能优势。
Python无法全面利用多核处理器是其长久以来的问题，它确实具有线程功能，但它的线程功能是局限于单个核心的。虽然Python可以使用多进程，但是调度和同步这些子进程的结果并不总是有效。
2、Python 打包和可执行文件
即使在Python诞生30年后，Python依然没有很好的方法来生成可执行文件（exe程序等）我们只能通过第三方工具解决。而且用起来比较麻烦。
3、Python 包管理、项目管理
当你想将一个本地比较复杂的Python工程移植到服务器上的时候，你就知道Python项目管理是有多蛋疼了你需要不断地安装项目依赖，依赖的依赖可能还有依赖，就像俄罗斯俄罗斯套娃一样，恨不得直接把键盘吃了。
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