让你相见恨晚的python库（二）

在GitHub搜Python库时发现了一个的宝藏仓库，收录了全网种类超全的Python库！

包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

这个仓库有129000+stars。

原链接在这里：

GitHubMaximusarthur/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources (github.com)

e-pyth点赞收藏，就不用担心下次找不到这份python库了~

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26.调试工具（Debugging Tools）

用来进行代码调试的库。

• 调试器
  • ipdb：IPython 启用的 pdb。
  • pudb：全屏，基于控制台的 Python 调试器。
  • pdb++：另一种 pdb 的替代。
  • wdb：一个奇异的 web 调试器，通过 WebSockets 工作。

• 追踪器
  • lptrace：为 Python 程序打造的 strace。
  • manhole：调试UNIX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：一个灵活的代码追踪工具包。
• 性能分析器
  • lineprofiler：逐行性能分析。
  • Memory Profiler、内存：监控 Python 代码的内存使用。
  • py-spy：Python 程序采样分析器，使用 Rust 实现。
  • pyflame：用于 Python 的跟踪分析器。
  • vprof：视觉 Python 分析器。

• 其他
  • pyelftools：解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。
  • django-debug-toolbar：为 Django 显示各种调试信息。
  • django-devserver：一个 Django 运行服务器的替代品。
  • flask-debugtoolbar：django-debug-toolbar 的 flask 版。
  • icecream：通过一个简单的函数调用检查变量、表达式和程序执行情况。

27.深度学习（Deep Learning）

神经网络和深度学习相关框架。也可以参考 awesome-deep-learning。

• Caffe：一个 Caffe 的 python 接口。
• keras：以 tensorflow/theano/CNTK 为后端的深度学习封装库，快速上手神经网络。
• MXNet：一个高效和灵活的深度学习框架。
• Pytorch：一个具有张量和动态神经网络，并有强大 GPU 加速能力的深度学习框架。
• SerpentAI：游戏代理框架，可使用任意视频游戏作为深度学习沙箱。
• Theano：一个快速数值计算库。
• TensorFlow：谷歌开源的最受欢迎的深度学习框架。
• hebel：GPU 加速的深度学习库。
• pydeep：Python 深度学习库。

28.DevOps 工具（DevOps Tools）

用于 DevOps 的软件和库。

• Ansible：一个非常简单的 IT 自动化平台。
• SaltStack：基础设施自动化和管理系统。
• OpenStack：用于构建私有和公有云的开源软件。
• Docker Compose：快速分离的开发环境，使用 Docker。
• Fabric：一个简单的，Python 风格的工具，用来进行远程执行和部署。
• cuisine：为 Fabric 提供一系列高级函数。
• Fabtools：一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。
• gitapi：Git 的纯 Python API。
• hgapi：Mercurial 的纯 Python API。
• honcho：Foreman 的 Python 克隆版，用来管理基于 Procfile 的应用。
• pexpect：在一个伪终端中控制交互程序，就像 GNU expect 一样。
• psutil：一个跨平台进程和系统工具模块。
• supervisor：UNIX 的进程控制系统。
• cloudinit：一个多分发包，用于处理云实例的早期初始化。
• pyinfra：一个通用的 CLI 工具包和 python 库，用于自动化的基础设施。
• honcho：Foreman 的 Python 克隆版，用于管理基于 Procfile 的应用。
• BorgBackup：具有压缩和加密功能的重复数据删除存档器。
• docker-compose：使用 Docker 的快速独立的开发环境。

29.分布式计算（Distributed Computing）

分布式计算相关的框架和库。

• dpark：Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。
• dumbo：这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。
• luigi：这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。
• mrjob：在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。
• dask：用于分析计算的灵活的并行计算库。
• PySpark：Spark 的 Python API 。
• Ray：一个用于并行和分布式 Python 的系统，它统一了机器学习生态系统。
• faust：一个 Python 流处理库，核心思想来源 Kafka Streams。
• streamparse：运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了 Apache Storm。
• mars：是基于张量的，用于进行大规模数据计算的统一计算框架。

30.分发（Distribution）

打包为可执行文件以便分发。

• PyInstaller：将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
• cx_Freeze：将python程序转换为带有一个动态链接库的可执行文件。
• dh-virtualenv：构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
• Nuitka：将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
• py2app：将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
• py2exe：将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
• pynsist：一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python 本身。
• pyarmor：一个用于加密 python 脚本的工具，也可以将加密后的脚本绑定到固件上，或设置已加密脚本的有效期。
• shiv：一个命令行工具，可用于构建完全独立的 zip 应用（PEP 441 所描述的那种），同时包含了所有的依赖项。

31.文档（Documentation）

用以生成项目文档的库。

• Sphinx：Python 文档生成器。
  • awesome-sphinxdoc

• pdoc：一个可以替换 Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。
• Pycco：文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。

32.下载器（Downloader）

用来进行下载的库.

• s3cmd：一个用来管理 Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。
• s4cmd：超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。
• you-get：一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python 3 编写。
• youtube-dl：一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。
• akshare：为方便人使用而创建的金融数据接口库。

33.电子商务（E-commerce）

用于电子商务以及支付的框架和库。

• django-oscar：一个用于 Django 的开源的电子商务框架。
• django-shop：一个基于 Django 的店铺系统。
• Cartridge：一个基于 Mezzanine 构建的购物车应用。
• shoop：一个基于 Django 的开源电子商务平台。
• alipay：非官方的 Python 支付宝 API。
• merchant：一个可以接收来自多种支付平台支付的 Django 应用。
• money：一个货币类库。带有可选的 CLDR 后端本地化格式，提供可扩展的货币兑换解决方案。
• python-currencies：显示货币格式以及它的数值。
• forex-python：外汇汇率，比特币价格指数和货币换算。
• saleor：一款兼容 Django 的电子商务平台。

34.编辑器插件和 IDE（Editor Plugins and IDEs）

• Emacs
  • elpy：Emacs Python 开发环境。

• Sublime Text
  • anaconda：Anaconda 可将功能齐全的 Python 开发 IDE 转换为 Sublime Text 3。
  • SublimeJEDI：一个很棒的自动补全库 Jedi 的Sublime Text 插件。
• Vim
  • jedi-vim：用于 Python 的 Jedi 自动补全库的 Vim 绑定。
  • python-mode：一个将 Vim 转换为 Python IDE 的多合一插件。
  • YouCompleteMe：包含 Jedi 补全的 Python 引擎。

• Visual Studio
  • PTVS：Visual Studio Python 工具。
• Visual Studio Code
  • Python：对 Python 有丰富支持的官方 VSCode 扩展。

• IDE
  • PyCharm：JetBrains 提供的商业 Python IDE，也有免费的社区版。
  • spyder：开源 Python IDE。

35.电子邮件（Email）

用来发送和解析电子邮件的库。

邮件服务器：

• modoboa：一个邮件托管和管理平台，具有现代的、简约的 Web UI。
• salmon：一个 Python 邮件服务器。

客户端 ：

• yagmail：yagmail是一个GMAIL / SMTP客户端，旨在使其尽可能简单地发送电子邮件。
• imbox：Python IMAP 库。

其他：

• flanker：一个 email 地址和 Mime 解析库。
• mailer：一款高性能可扩展的邮件投递框架。
• inbox：一个开源电子邮件工具箱。

36.企业级应用集成（Enterprise Application Integrations）

企业级环境中用于集成的平台与工具。

• Zato：ESB, SOA, REST, APIs 以及云的 Python 整合。

37.环境管理（Environment Management）

管理 Python 版本和环境的工具

• pyenv：简单的 Python 版本管理工具。
• Vex：可以在虚拟环境中执行命令。
• virtualenv：创建独立 Python 环境的工具。

38.文件（Files）

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

• aiofiles：基于 asyncio，提供文件异步操作。
• imghdr：（Python 标准库）检测图片类型。
• mimetypes：（Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
• path.py：对 os.path 进行封装的模块。
• pathlib：（Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
• python-magic：文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
• Unipath：用面向对象的方式操作文件和目录。
• watchdog：管理文件系统事件的 API 和 shell 工具。
• PyFilesystem2：Python 的文件系统抽象层。

39.外来函数接口（Foreign Function Interface）

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

40.表单（Forms）

进行表单操作的库。

• Deform：Python HTML 表单生成库，受到了 formish 表单生成库的启发。
• django-bootstrap3：集成了 Bootstrap 3 的 Django。
• django-bootstrap4：集成了 Bootstrap 4 的 Django。
• django-crispy-forms：一个 Django 应用，他可以让你以一种非常优雅且 DRY (Don’t repeat yourself) 的方式来创建美观的表单。
• django-remote-forms：一个平台独立的 Django 表单序列化工具。
• WTForms：一个灵活的表单验证和呈现库。

41.函数式编程（Functional Programming）

使用 Python 进行函数式编程。

• CyToolz：Toolz 的 Cython 实现：高性能函数式工具。
• 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。
• funcy：炫酷又实用的函数式工具。
• Toolz：一组用于迭代器，函数和字典的函数式编程工具。
• Coconut：为了简单、优雅、更 Pythonic 的函数式编程而构建的 Python 变体。
• more-itertools：比 itertools
  拥有更多的可迭代对象的操作方式。
• returns：一个类型安全的单元、转换器与合成工具集合。

42.图形用户界面（GUI Development）

用来创建图形用户界面程序的库。

• curses：内建的 ncurses 封装，用来创建终端图形用户界面。
• enaml：使用类似 QML 的 Declaratic 语法来创建美观的用户界面。
• kivy：一个用来创建自然用户交互（NUI）应用程序的库，可以运行在 Windows, Linux, Mac OS X, Android 以及 iOS 平台上。
• pyglet：一个 Python 的跨平台窗口及多媒体库。
• PyQt：跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4 和 Qt v5。
• PySide：跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4。
• Tkinter：Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。
• Toga：一个 Python 原生的，操作系统原生的 GUI 工具包。
• urwid：一个用来创建终端 GUI 应用的库，支持组件，事件和丰富的色彩等。
• wxPython：wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python 语言混合的产物。
• PyGObject：GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python 绑定。
• Flexx：Flexx 是一个纯 Python 语言编写的用来创建 GUI 程序的工具集，它使用 web 技术进行界面的展示。
• Eel：用于制作简单离线 HTML/JS GUI 应用的库。
• PySimpleGUI：tkinter，Qt，WxPython 和 Remi 的封装。
• pywebview：围绕网页视图组件的轻量级跨平台的原生包装。
• DearPyGui：一个简单的可使用 GPU 加速的 Python GUI 框架。

43.GraphQL（GraphQL）

GraphQL 相关库。

• graphene：Python GraphQL 框架。
• tartiflette-aiohttp：Tartiflette 的基于 aiohttp 的装饰器，用于通过 HTTP 公开 GraphQL API。
• tartiflette-asgi：Tartiflette GraphQL 引擎的 ASGI 支持。
• tartiflette：支持 Python 3.6+ 和 asyncio 的 SDL 优先的 GraphQL 引擎实现。

44.游戏开发（Game Development）

超赞的游戏开发库。

• Cocos2d：cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。
• Panda3D：由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用 C++ 编写, 针对 Python 进行了完全的封装。
• Pygame：Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。
• PyOgre：Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。
• PyOpenGL：OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。
• PySDL2：SDL2 库的封装，基于 ctypes。
• RenPy：一个视觉小说（visual novel）引擎。
• Arcade：一个现代 Python 框架，用于制作具有引人入胜的图形与声音的游戏。
• Harfang3D：支持3D，VR 与游戏开发的 Python 框架。

45.地理位置（Geolocation）

地理编码地址以及用来处理经纬度的库。

• GeoDjango：世界级地理图形 web 框架。
• GeoIP：MaxMind GeoIP Legacy 数据库的 Python API。
• geojson：GeoJSON 的 Python 绑定及工具。
• geopy：Python 地址编码工具箱。
• django-countries：一个 Django 应用程序，提供用于表格的国家选择功能，国旗图标静态文件以及模型中的国家字段。
• pygeoip：Python GeoIP 接口。

46.HTML 处理（HTML Manipulation）

处理 HTML 和 XML 的库。

• BeautifulSoup：以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改。
• bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。
• cssutils：一个 Python 的 CSS 库。
• html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。
• lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。
• MarkupSafe：为 Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。
• pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。
• requests-html：人性化的，Pythonic 的 HTML 解析库。
• untangle：将 XML 文档转换为 Python 对象，使其可以方便的访问。
• xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具。
• xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML。
• WeasyPrint：用于HTML和CSS的可视化呈现引擎，并可以导出为 PDF。
• xmldataset：简单 XML 解析。

47.HTTP

使用 HTTP 的库。

• aiohttp：基于 asyncio 的异步 HTTP 网络库。
• requests：人性化的 HTTP 请求库。
• grequests：requests 库 + gevent ，用于异步 HTTP 请求。
• httplib2：全面的 HTTP 客户端库。
• treq：类似 requests 的 Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。
• urllib3：一个具有线程安全连接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 库。
• httpx：下一代 Python HTTP 客户端。

48.硬件（Hardware）

用来对硬件进行编程的库。

• ino：操作 Arduino 的命令行工具。
• Pyro：Python 机器人编程库。
• PyUserInput：跨平台的，控制鼠标和键盘的模块。
• scapy：一个非常棒的操作数据包的库。
• wifi：一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作 WiFi。
• Pingo：Pingo 为类似 Raspberry Pi，pcDuino， Intel Galileo 等设备提供统一的 API 用以编程。
• 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。

49.图像处理（Image Processing）

用来操作图像的库.

• pillow：Pillow 是一个更加易用版的 PIL。
• hmap：图像直方图映射。
• imgSeek：一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。
• nude.py：裸体检测。
• python-barcode：不借助其他库在 Python 程序中生成条形码。
• pygram：类似 Instagram 的图像滤镜。
• python-qrcode：一个纯 Python 实现的二维码生成器。
• Quads：基于四叉树的计算机艺术。
• scikit-image：一个用于（科学）图像处理的 Python 库。
• thumbor：一个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。
• wand：MagickWand 的 Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick 的 C API 。
• face_recognition：简单易用的 Python 人脸识别库。
• pagan：基于输入和哈希的复古风图标（头像）生成工具。
• PyMatting：支持 alpha matting 的库。
• pywal：由图像生成配色方案的工具。
• pyvips：低内存消耗且快速的图像处理库。

50.高性能（Implementations）

让 Python 更快的库。

• Cython：优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。
• CLPython：用 Common Lisp 编写的 Python 编程语言的实现。
• Grumpy：编译器比解释器更强大的 cpython2.7 替代品（alpha）。
• IronPython：用 C＃ 编写的 Python 编程语言的实现。
• Jython：为 JVM 用 Java 编写的 Python 编程语言的实现。
• MicroPython：精简高效的 Python 编程语言实现。
• Pyjion：基于 CoreCLR 的 Python JIT。
• 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。
• PeachPy：嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器，用于 Windows，Linux，OS X，Native Client 或者 Go 。
• PyPy：使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。
• Pyston：使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现，目标是为了获得很好的性能。
• Stackless Python：一个强化版的 Python。

51.交互式解析器（Interactive Interpreter）

交互式 Python 解析器。

• IPython：功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
• bpython：界面丰富的 Python 解析器。
• ptpython：高级交互式 Python 解析器， 构建于 python-prompt-toolkit 之上。
• Jupyter Notebook (IPython)：一个能够让你最大限度地以交互式方式使用 Python 的丰富工具包。
  • awesome-jupyter

52.国际化（Internationalization）

用来进行国际化的库。

• Babel：一个 Python 的国际化库。
• PyICU：一个封装了 ICU C++ 库的 Python 扩展。

53.任务调度（Job Scheduler）

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。
• django-schedule：一个 Django 排程应用。
• doit：一个任务执行和构建工具。
• 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。
• Joblib：一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。
• Plan：如有神助地编写 crontab 文件。
• schedule：人性化的 Python 任务调度库。
• Spiff：使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。
• TaskFlow：一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。
• Airflow ：是一个工作流分配管理系统，通过有向非循环图的方式管理任务流程，设置任务依赖关系和时间调度。
• Prefect：一个现代的工作流程编排框架，使构建、计划和监视健壮的数据管道变得容易。

54.日志（Logging）

用来生成和操作日志的库。

• logging：(Python 标准库) 为 Python 提供日志功能。
• logbook：Logging 库的替代品。
• Eliot：为复杂的和分布式系统创建日志。
• Raven：Sentry 的 Python 客户端。
• Sentry：实时记录和收集日志的服务器。
• sentry-python：Python 版 Sentry SDK。
• loguru：旨在带来愉悦体验的 Python 日志库。
• structlog：结构化日志，让日志变得简单。