Python--Flask Django等常用库总结鹏越·学霸专区

Posted 2021-04-13 鹏越网络空间安全研究院

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python--Flask Django等常用库总结鹏越·学霸专区相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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我们要做什么？

- 基于 awesome-python 列表，我们将对其中的各个资源项进行编译整理。此外还将从其他来源补充好资源。

- 整理后的内容，将收录在[伯乐在线资源频道](http://hao.jobbole.com/)。可参考已整理的内容：

- 《[Scrapy：Python的爬虫框架](http://hao.jobbole.com/python-scrapy/)》

- 《[Flask：一个使用Python编写的轻量级Web应用框架](http://hao.jobbole.com/flask/)》

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具

* p：非常简单的交互式 python 版本管理工具。[官网](https://github.com/qw3rtman/p)

* pyenv：简单的 Python 版本管理工具。[官网](https://github.com/yyuu/pyenv)

* Vex：可以在虚拟环境中执行命令。[官网](https://github.com/sashahart/vex)

* virtualenv：创建独立 Python 环境的工具。[官网](https://pypi.python.org/pypi/virtualenv)

* virtualenvwrapper：virtualenv 的一组扩展。[官网](https://pypi.python.org/pypi/virtualenvwrapper)

包管理

管理包和依赖的工具。

* pip：Python 包和依赖关系管理工具。[官网](https://pip.pypa.io/)

* pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。[官网](https://github.com/nvie/pip-tools)

* conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。[官网](https://github.com/conda/conda/)

* Curdling：管理 Python 包的命令行工具。[官网](http://clarete.li/curdling/)

* wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。[官网](http://pythonwheels.com/)

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代{过}{滤}理。

* warehouse：下一代 PyPI。[官网](https://github.com/pypa/warehouse)

* Warehouse：PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。[官网](https://warehouse.python.org/) [bandersnatch](https://bitbucket.org/pypa/bandersnatch)

* devpi：PyPI 服务和打包/测试/分发工具。[官网](http://doc.devpi.net/)

* localshop：本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。[官网](https://github.com/mvantellingen/localshop)

分发

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）。[官网](https://github.com/pyinstaller/pyinstaller)

* dh-virtualenv：构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。[官网](http://dh-virtualenv.readthedocs.org/)

* Nuitka：将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。[官网](http://nuitka.net/)

* py2app：将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。[官网](http://pythonhosted.org/py2app/)

* py2exe：将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。[官网](http://www.py2exe.org/)

* 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。[官网](http://pynsist.readthedocs.org/)

构建工具

将源码编译成软件。

* buildout：一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。[官网](http://www.buildout.org/)

* BitBake：针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。[官网](http://www.yoctoproject.org/docs/1.6/bitbake-user-manual/bitbake-user-manual.html)

* fabricate：对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。[官网](https://code.google.com/archive/p/fabricate)

* PlatformIO：多平台命令行构建工具。[官网](https://github.com/platformio/platformio)

* PyBuilder：纯 Python 实现的持续化构建工具。[官网](https://github.com/pybuilder/pybuilder)

* SCons：软件构建工具。[官网](http://www.scons.org/)

交互式解析器

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。[官网](https://github.com/ipython/ipython)

* [bpython](http://hao.jobbole.com/bpython/)：界面丰富的 Python 解析器。[官网](http://bpython-interpreter.org/)

* ptpython：高级交互式Python解析器，构建于[python-prompt-toolkit](https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit) 之上。[官网](https://github.com/jonathanslenders/ptpython)

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

* imghdr：（Python 标准库）检测图片类型。[官网](https://docs.python.org/2/library/imghdr.html)

* mimetypes：（Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。[官网](https://docs.python.org/2/library/mimetypes.html)

* path.py：对 os.path 进行封装的模块。[官网](https://github.com/jaraco/path.py)

* pathlib：（Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。[官网](https://pathlib.readthedocs.org/en/pep428/)

* python-magic：文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。[官网](https://github.com/ahupp/python-magic)

* Unipath：用面向对象的方式操作文件和目录。[官网](https://github.com/mikeorr/Unipath)

* watchdog：管理文件系统事件的 API 和 shell 工具[官网](https://github.com/gorakhargosh/watchdog)

日期和时间

操作日期和时间的类库。

* arrow：更好的 Python 日期时间操作类库。[官网](https://github.com/crsmithdev/arrow)

* Chronyk：Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。[官网](https://github.com/KoffeinFlummi/Chronyk)

* dateutil：Python datetime 模块的扩展。[官网](https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil)

* delorean：解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。[官网](https://github.com/myusuf3/delorean/)

* moment：一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。[官网](https://github.com/zachwill/moment)

* PyTime：一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。[官网](https://github.com/shinux/PyTime)

* pytz：现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。[官网](https://launchpad.net/pytz)

* when.py：提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。[官网](https://github.com/dirn/When.py)

文本处理

用于解析和操作文本的库。

* 通用

* [chardet](http://hao.jobbole.com/chardet/)：字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。[官网](https://github.com/chardet/chardet)

* difflib：(Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。[官网](https://docs.python.org/2/library/difflib.html)

* ftfy：让Unicode文本更完整更连贯。[官网](https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy)

* fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。[官网](https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy)

* Levenshtein：快速计算编辑距离以及字符串的相似度。[官网](https://github.com/ztane/python-Levenshtein/)

* pangu.py：在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。[官网](https://github.com/vinta/pangu.py)

* yfiglet-figlet：[pyfiglet -figlet](https://github.com/pwaller/pyfiglet) 的 Python实现。

* shortuuid：一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。[官网](https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid)

* unidecode：Unicode 文本的 ASCII 转换形式。[官网](https://pypi.python.org/pypi/Unidecode)

* uniout：打印可读的字符，而不是转义的字符串。[官网](https://github.com/moskytw/uniout)

* xpinyin：一个用于把汉字转换为拼音的库。[官网](https://github.com/lxneng/xpinyin)

* simplejson：Python的JSON编码、解码器。[官网](https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/)、[GitHub](https://github.com/simplejson/simplejson)

* Slug化

* awesome-slugify：一个 Python slug 化库，可以保持 Unicode。[官网](https://github.com/dimka665/awesome-slugify)

* python-slugify：Python slug 化库，可以把 unicode 转化为 ASCII。[官网](https://github.com/un33k/python-slugify)

* unicode-slugify：一个 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依赖 Django 。[官网](https://github.com/mozilla/unicode-slugify)

* 解析器

* PLY：lex 和 yacc 解析工具的 Python 实现。[官网](http://www.dabeaz.com/ply/)

* Pygments：通用语法高亮工具。[官网](http://pygments.org/)

* pyparsing：生成通用解析器的框架。[官网](http://pyparsing.wikispaces.com/)

* python-nameparser：把一个人名分解为几个独立的部分。[官网](https://github.com/derek73/python-nameparser)

* python-user-agents：浏览器 user agent 解析器。[官网](https://github.com/selwin/python-user-agents)

* sqlparse：一个无验证的 SQL 解析器。[官网](https://sqlparse.readthedocs.org/en/latest/)

特殊文本格式处理

一些用来解析和操作特殊文本格式的库。

* 通用

* tablib：一个用来处理中表格数据的模块。[官网](https://github.com/kennethreitz/tablib)

* Office

* Marmir：把输入的Python 数据结构转换为电子表单。[官网](https://github.com/brianray/mm)

* openpyxl：一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。[官网](https://openpyxl.readthedocs.org/en/latest/)

* python-docx：读取，查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。[官网](https://github.com/python-openxml/python-docx)

* unoconv：在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之间进行转换。[官网](https://github.com/dagwieers/unoconv)

* XlsxWriter：一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。[官网](https://xlsxwriter.readthedocs.org/en/latest/)

* xlwings：一个使得在 Excel 中方便调用 Python 的库（反之亦然），基于 BSD 协议。[官网](http://xlwings.org/)

* [xlwt](http://hao.jobbole.com/xlwt/)：读写 Excel 文件的数据和格式信息。[官网](https://github.com/python-excel/xlwt) / [xlrd](https://github.com/python-excel/xlrd)

* relatorio：模板化OpenDocument 文件。[官网](http://relatorio.tryton.org/)

* PDF

* PDFMiner：一个用于从PDF文档中抽取信息的工具。[官网](https://github.com/euske/pdfminer)

* PyPDF2：一个可以分割，合并和转换 PDF 页面的库。[官网](https://github.com/mstamy2/PyPDF2)

* ReportLab：快速创建富文本 PDF 文档。[官网](http://www.reportlab.com/opensource/)

* Markdown

* Mistune：快速并且功能齐全的纯 Python 实现的 Markdown 解析器。[官网](https://github.com/lepture/mistune)

* Python-Markdown：John Gruber’s Markdown 的 Python 版实现。[官网](https://github.com/waylan/Python-Markdown)

* Python-Markdiwn2：纯 Python 实现的 Markdown 解析器，比 Python-Markdown 更快，更准确，可扩展。[官网](https://github.com/trentm/python-markdown2)

* YAML

* PyYAML：Python 版本的 YAML 解析器。[官网](http://pyyaml.org/)

* CSV

* csvkit：用于转换和操作 CSV 的工具。[官网](https://github.com/wireservice/csvkit)

* Archive

* unp：一个用来方便解包归档文件的命令行工具。[官网](https://github.com/mitsuhiko/unp)

自然语言处理

用来处理人类语言的库。

* [NLTK](http://hao.jobbole.com/nltk/)：一个先进的平台，用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。[官网](http://www.nltk.org/)

* jieba：中文分词工具。[官网](https://github.com/fxsjy/jieba)

* langid.py：独立的语言识别系统。[官网](https://github.com/saffsd/langid.py)

* Pattern：Python 网络信息挖掘模块。[官网](http://www.clips.ua.ac.be/pattern)

* SnowNLP：一个用来处理中文文本的库。[官网](https://github.com/isnowfy/snownlp)

* TextBlob：为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。[官网](http://textblob.readthedocs.org/en/latest/)

* TextGrocery：一简单高效的短文本分类工具，基于 LibLinear 和 Jieba。[官网](https://github.com/2shou/TextGrocery)

文档

用以生成项目文档的库。

* [Sphinx](http://hao.jobbole.com/sphinx/)：Python 文档生成器。[官网](http://www.sphinx-doc.org/en/latest/)

* awesome-sphinxdoc：[官网](https://github.com/yoloseem/awesome-sphinxdoc)

* MkDocs：对 Markdown 友好的文档生成器。[官网](http://www.mkdocs.org/)

* pdoc：一个可以替换Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。[官网](https://github.com/BurntSushi/pdoc)

* Pycco：文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。[官网](https://github.com/pycco-docs/pycco)

配置

用来保存和解析配置的库。

* config：[logging](https://docs.python.org/2/library/logging.html) 模块作者写的分级配置模块。[官网](https://www.red-dove.com/config-doc/)

* ConfigObj：INI 文件解析器，带验证功能。[官网](http://www.voidspace.org.uk/python/configobj.html)

* ConfigParser：(Python 标准库) INI 文件解析器。[官网](https://docs.python.org/2/library/configparser.html)

* profig：通过多种格式进行配置，具有数值转换功能。[官网](http://profig.readthedocs.org/en/default/)

* python-decouple：将设置和代码完全隔离。[官网](https://github.com/henriquebastos/python-decouple)

命令行工具

用于创建命令行程序的库。

* 命令行程序开发

* asciimatics：跨平台，全屏终端包（即鼠标/键盘输入和彩色，定位文本输出），完整的复杂动画和特殊效果的高级API。[官网](https://github.com/peterbrittain/asciimatics)

* cement：Python 的命令行程序框架。[官网](http://builtoncement.com/)

* click：一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。[官网](http://click.pocoo.org/dev/)

* cliff：一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。[官网](http://docs.openstack.org/developer/cliff/)

* clint：Python 命令行程序工具。[官网](https://github.com/kennethreitz/clint)

* colorama：跨平台彩色终端文本。[官网](https://pypi.python.org/pypi/colorama)

* docopt：Python 风格的命令行参数解析器。[官网](http://docopt.org/)

* Gooey：一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。[官网](https://github.com/chriskiehl/Gooey)

* python-prompt-toolkit：一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。[官网](https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit)

* [Pythonpy](http://hao.jobbole.com/pythonpy/)：在命令行中直接执行任何Python指令。[官网](https://github.com/Russell91/pythonpy/wiki)

* 生产力工具

* aws-cli：Amazon Web Services 的通用命令行界面。[官网](https://github.com/aws/aws-cli)

* bashplotlib：在终端中进行基本绘图。[官网](https://github.com/glamp/bashplotlib)

* caniusepython3：判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python 3。[官网](https://github.com/brettcannon/caniusepython3)

* cookiecutter：从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。[官网](https://github.com/audreyr/cookiecutter)

* doitlive：一个用来在终端中进行现场演示的工具。[官网](https://github.com/sloria/doitlive)

* howdoi：通过命令行获取即时的编程问题解答。[官网](https://github.com/gleitz/howdoi)

* httpie：一个命令行HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。[官网](https://github.com/jkbrzt/httpie)

* PathPicker：从bash输出中选出文件。[官网](https://github.com/facebook/PathPicker)

* percol：向UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。[官网](https://github.com/mooz/percol)

* SAWS：一个加强版的 AWS 命令行。[官网](https://github.com/donnemartin/saws)

* thefuck：修正你之前的命令行指令。[官网](https://github.com/nvbn/thefuck)

* mycli：一个 mysql 命令行客户端，具有自动补全和语法高亮功能。[官网](https://github.com/dbcli/mycli)

* pgcli：Postgres 命令行工具，具有自动补全和语法高亮功能。[官网](https://github.com/dbcli/pgcli)

* try：一个从来没有更简单的命令行工具，用来试用python库。[官网](https://github.com/timofurrer/try)

下载器

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。[官网](https://github.com/s3tools/s3cmd)

* s4cmd：超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。[官网](https://github.com/bloomreach/s4cmd)

* you-get：一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python3 编写。[官网](https://www.soimort.org/you-get/)

* youtube-dl：一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。[官网](http://rg3.github.io/youtube-dl/)

图像处理

用来操作图像的库.

* [pillow](http://hao.jobbole.com/pillow/)：Pillow 是一个更加易用版的 [PIL](http://www.pythonware.com/products/pil/)。[官网](http://pillow.readthedocs.org/en/latest/)

* hmap：图像直方图映射。[官网](https://github.com/rossgoodwin/hmap)

* imgSeek：一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。[官网](https://sourceforge.net/projects/imgseek/)

* nude.py：裸体检测。[官网](https://github.com/hhatto/nude.py)

* pyBarcode：不借助 PIL 库在 Python 程序中生成条形码。[官网](https://pythonhosted.org/pyBarcode/)

* pygram：类似 Instagram 的图像滤镜。[官网](https://github.com/ajkumar25/pygram)

* python-qrcode：一个纯 Python 实现的二维码生成器。[官网](https://github.com/lincolnloop/python-qrcode)

* Quads：基于四叉树的计算机艺术。[官网](https://github.com/fogleman/Quads)

* scikit-image：一个用于（科学）图像处理的 Python 库。[官网](http://scikit-image.org/)

* thumbor：一个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。[官网](https://github.com/thumbor/thumbor)

* wand：[MagickWand](http://www.imagemagick.org/script/magick-wand.php)的Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。[官网](https://github.com/dahlia/wand)

OCR

光学字符识别库。

* pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的一个封装(wrapper)。[官网](https://github.com/jflesch/pyocr)

* [pytesseract](http://hao.jobbole.com/pytesseract/)：[Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的另一个封装(wrapper)。[官网](https://github.com/madmaze/pytesseract)

* python-tesseract - [Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的一个包装类。

音频

用来操作音频的库

* audiolazy：Python 的数字信号处理包。[官网](https://github.com/danilobellini/audiolazy)

* audioread：交叉库 (GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg) 音频解码。[官网](https://github.com/beetbox/audioread)

* beets：一个音乐库管理工具及 [MusicBrainz](https://musicbrainz.org/) 标签添加工具[官网](http://beets.io/)

* dejavu：音频指纹提取和识别[官网](https://github.com/worldveil/dejavu)

* [django-elastic-transcoder](http://hao.jobbole.com/django-elastic-transcoder/)：Django + [Amazon Elastic Transcoder](http://aws.amazon.com/elastictranscoder/)。[官网](https://github.com/StreetVoice/django-elastic-transcoder)

* eyeD3：一个用来操作音频文件的工具，具体来讲就是包含 ID3 元信息的 MP3 文件。[官网](http://eyed3.nicfit.net/)

* id3reader：一个用来读取 MP3 元数据的 Python 模块。[官网](http://nedbatchelder.com/code/modules/id3reader.py)

* m3u8：一个用来解析 m3u8 文件的模块。[官网](https://github.com/globocom/m3u8)

* mutagen：一个用来处理音频元数据的 Python 模块。[官网](https://bitbucket.org/lazka/mutagen)

* pydub：通过简单、简洁的高层接口来操作音频文件。[官网](https://github.com/jiaaro/pydub)

* pyechonest：[Echo Nest](http://developer.echonest.com/) API 的 Python 客户端[官网](https://github.com/echonest/pyechonest)

* talkbox：一个用来处理演讲/信号的 Python 库[官网](http://scikits.appspot.com/talkbox)

* TimeSide：开源 web 音频处理框架。[官网](https://github.com/Parisson/TimeSide)

* tinytag：一个用来读取MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。[官网](https://github.com/devsnd/tinytag)

* mingus：一个高级音乐理论和曲谱包，支持 MIDI 文件和回放功能。[官网](http://bspaans.github.io/python-mingus/)

Video

用来操作视频和GIF的库。

* moviepy：一个用来进行基于脚本的视频编辑模块，适用于多种格式，包括动图 GIFs。[官网](http://zulko.github.io/moviepy/)

* scikit-video：SciPy 视频处理常用程序。[官网](https://github.com/aizvorski/scikit-video)

地理位置

* GeoDjango：世界级地理图形 web 框架。[官网](https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/contrib/gis/)

* GeoIP：MaxMind GeoIP Legacy 数据库的 Python API。[官网](https://github.com/maxmind/geoip-api-python)

* geojson：GeoJSON 的 Python 绑定及工具。[官网](https://github.com/frewsxcv/python-geojson)

* pygeoip：纯 Python GeoIP API。[官网](https://github.com/appliedsec/pygeoip)

* 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。[官网](https://github.com/SmileyChris/django-countries)

HTTP

使用HTTP的库。

* requests：人性化的HTTP请求库。[官网](http://docs.python-requests.org/en/latest/)

* grequests：requests 库 + gevent ，用于异步 HTTP 请求.[官网](https://github.com/kennethreitz/grequests)

* httplib2：全面的 HTTP 客户端库。[官网](https://github.com/jcgregorio/httplib2)

* treq：类似 requests 的Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。[官网](https://github.com/twisted/treq)

* urllib3：一个具有线程安全连接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 库。[官网](https://github.com/shazow/urllib3)

数据库

Python实现的数据库。

* pickleDB：一个简单，轻量级键值储存数据库。[官网](https://pythonhosted.org/pickleDB/)

* PipelineDB：流式 SQL 数据库。[官网](https://www.pipelinedb.com/)

* TinyDB：一个微型的，面向文档型数据库。[官网](https://github.com/msiemens/tinydb)

* ZODB：一个 Python 原生对象数据库。一个键值和对象图数据库。[官网](http://www.zodb.org/en/latest/)

数据库驱动

用来连接和操作数据库的库。

* MySQL：[awesome-mysql](http://shlomi-noach.github.io/awesome-mysql/)系列

* mysql-python：Python 的 MySQL 数据库连接器。[官网](https://sourceforge.net/projects/mysql-python/)

* ysqlclient：[mysql-python](https://github.com/PyMySQL/mysqlclient-python) 分支，支持 Python 3。

* oursql：一个更好的 MySQL 连接器，支持原生预编译指令和 BLOBs.[官网](https://pythonhosted.org/oursql/)

* PyMySQL：纯 Python MySQL 驱动，兼容 mysql-python。[官网](https://github.com/PyMySQL/PyMySQL)

* PostgreSQL

* psycopg2：Python 中最流行的 PostgreSQL 适配器。[官网](http://initd.org/psycopg/)

* queries：psycopg2 库的封装，用来和 PostgreSQL 进行交互。[官网](https://github.com/gmr/queries)

* txpostgres：基于 Twisted 的异步 PostgreSQL 驱动。[官网](http://txpostgres.readthedocs.org/en/latest/)

* 其他关系型数据库

* apsw：另一个 Python SQLite封装。[官网](http://rogerbinns.github.io/apsw/)

* dataset：在数据库中存储Python字典

* pymssql：一个简单的Microsoft SQL Server数据库接口。[官网](http://www.pymssql.org/en/latest/)

* NoSQL 数据库

* cassandra-python-driver：Cassandra 的 Python 驱动。[官网](https://github.com/datastax/python-driver)

* HappyBase：一个为 Apache HBase 设计的，对开发者友好的库。[官网](http://happybase.readthedocs.org/en/latest/)

* Plyvel：一个快速且功能丰富的 LevelDB 的 Python 接口。[官网](https://plyvel.readthedocs.org/en/latest/)

* py2neo：Neo4j restful 接口的Python 封装客户端。[官网](http://py2neo.org/2.0/)

* pycassa：Cassandra 的 Python Thrift 驱动。[官网](https://github.com/pycassa/pycassa)

* PyMongo：MongoDB 的官方 Python 客户端。[官网](https://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/python/)

* redis-py：Redis 的 Python 客户端。[官网](https://github.com/andymccurdy/redis-py)

* telephus：基于 Twisted 的 Cassandra 客户端。[官网](https://github.com/driftx/Telephus)

* txRedis：基于 Twisted 的 Redis 客户端。[官网](https://github.com/deldotdr/txRedis)

HTML处理

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。[官网](http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)

* bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。[官网](http://bleach.readthedocs.org/en/latest/)

* cssutils：一个 Python 的 CSS 库。[官网](https://pypi.python.org/pypi/cssutils/)

* html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。[官网](https://github.com/html5lib/html5lib-python)

* lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。[官网](http://lxml.de/)

* MarkupSafe：为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。[官网](https://github.com/pallets/markupsafe)

* pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。[官网](https://github.com/gawel/pyquery)

* untangle：将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问。[官网](https://github.com/stchris/untangle)

* xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具。[官网](https://github.com/xhtml2pdf/xhtml2pdf)

* xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML。[官网](https://github.com/martinblech/xmltodict)

爬取网络站点的库

* Scrapy：一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架。[官网](http://scrapy.org/)

* cola：一个分布式爬虫框架。[官网](https://github.com/chineking/cola)

* Demiurge：基于PyQuery 的爬虫微型框架。[官网](https://github.com/matiasb/demiurge)

* feedparser：通用 feed 解析器。[官网](http://pythonhosted.org/feedparser/)

* Grab：站点爬取框架。[官网](http://grablib.org/)

* MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的 Python 库。[官网](https://github.com/hickford/MechanicalSoup)

* portia：Scrapy 可视化爬取。[官网](https://github.com/scrapinghub/portia)

* pyspider：一个强大的爬虫系统。[官网](https://github.com/binux/pyspider)

* RoboBrowser：一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。[官网](https://github.com/jmcarp/robobrowser)

网页内容提取

用于进行网页内容提取的库。

* Haul：一个可以扩展的图像爬取工具。[官网](https://github.com/vinta/Haul)

* html2text：将 HTML 转换为 Markdown 格式文本[官网](https://github.com/Alir3z4/html2text)

* lassie：人性化的网页内容检索库。[官网](https://github.com/michaelhelmick/lassie)

* micawber：一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。[官网](https://github.com/coleifer/micawber)

* [newspaper](http://hao.jobbole.com/python-newspaper/)：使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。[官网](https://github.com/codelucas/newspaper)

* opengraph：一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python模块。[官网](https://github.com/erikriver/opengraph)

* [python-goose](http://hao.jobbole.com/python-goose/)：HTML内容/文章提取器。[官网](https://github.com/grangier/python-goose)

* python-readability：arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口。[官网](https://github.com/buriy/python-readability)

* sanitize：为杂乱的数据世界带来调理性。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-sanitize)

* sumy：一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。[官网](https://github.com/miso-belica/sumy)

* textract：从任何格式的文档中提取文本，Word，PowerPoint，PDFs 等等。[官网](https://github.com/deanmalmgren/textract)

网络

用于网络编程的库。

* asyncio：(Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环, 协程以及任务。[官网](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)

* [Twisted](http://hao.jobbole.com/twisted/)：一个事件驱动的网络引擎。[官网](https://twistedmatrix.com/trac/)

* pulsar：事件驱动的并发框架。[官网](https://github.com/quantmind/pulsar)

* diesel：基于Greenlet 的事件 I/O 框架。[官网](https://github.com/dieseldev/diesel)

* pyzmq：一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网](http://zeromq.github.io/pyzmq/)

* txZMQ：基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网](https://github.com/smira/txZMQ)

机器学习

机器学习库。参见: [awesome-machine-learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python).

* Crab：灵活、快速的推荐引擎。[官网](https://github.com/muricoca/crab)

* gensim：人性化的话题建模库。[官网](https://github.com/piskvorky/gensim)

* hebel：GPU 加速的深度学习库。[官网](https://github.com/hannes-brt/hebel)

* NuPIC：智能计算 Numenta 平台。[官网](https://github.com/numenta/nupic)

* pattern：Python 网络挖掘模块。[官网](https://github.com/clips/pattern)

* [PyBrain](http://hao.jobbole.com/pybrain/)：另一个 Python 机器学习库。[官网](https://github.com/pybrain/pybrain)

* [Pylearn2](http://hao.jobbole.com/pylearn2/)：一个基于 [Theano](https://github.com/Theano/Theano) 的机器学习库。[官网](https://github.com/lisa-lab/pylearn2)

* [python-recsys](http://hao.jobbole.com/python-recsys/)：一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网](https://github.com/ocelma/python-recsys)

* scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。[官网](http://scikit-learn.org/)

* pydeep：Python 深度学习库。[官网](https://github.com/andersbll/deeppy)

* vowpalporpoise：轻量级 [Vowpal Wabbit](https://github.com/JohnLangford/vowpalwabbit/) 的 Python 封装。[官网](https://github.com/josephreisinger/vowpalporpoise)

* skflow：一个 [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 的简化接口(模仿 scikit-learn)。[官网](https://github.com/tensorflow/skflow)

资源

在这里可以找到新的 Python 库。

网站

* [r/Python](https://www.reddit.com/r/python)

* [CoolGithubProjects](https://www.coolgithubprojects.com/)

* [Django Packages](https://www.djangopackages.com/)

* [Full Stack Python](http://www.fullstackpython.com/)

* [Python 3 Wall of Superpowers](http://python3wos.appspot.com/)

* [Python Hackers](http://pythonhackers.com/open-source/)

* [Python ZEEF](https://python.zeef.com/alan.richmond)

* [Trending Python repositories on GitHub today](https://github.com/trending?l=python)

* [PyPI Ranking](http://pypi-ranking.info/alltime)

周刊

* [Import Python Newsletter](http://importpython.com/newsletter/)

* [Pycoder's Weekly](http://pycoders.com/)

* [Python Weekly](http://www.pythonweekly.com/)

Twitter

* [@codetengu](https://twitter.com/codetengu)

* [@getpy](https://twitter.com/getpy)

* [@planetpython](https://twitter.com/planetpython)

* [@pycoders](https://twitter.com/pycoders)

* [@pypi](https://twitter.com/pypi)

* [@pythontrending](https://twitter.com/pythontrending)

* [@PythonWeekly](https://twitter.com/PythonWeekly)

学习指南

* [Scipy-lecture-notes](http://hao.jobbole.com/scipy-lecture-notes/)：如何用Python来做学术？[官网](https://github.com/scipy-lectures/scipy-lecture-notes)

* [SScientific-python-lectures](http://hao.jobbole.com/scientific-python-lectures/)：Python科学计算的资料。[官网](https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures)

* [Mario-Level-1](http://hao.jobbole.com/mario-level-1/)：用Python和Pygame写的超级马里奥第一关。[官网](https://github.com/justinmeister/Mario-Level-1)

* [Python Koans](http://hao.jobbole.com/python-koans/)：Python的交互式学习工具。[官网](https://github.com/gregmalcolm/python_koans)

* [Minecraft](http://hao.jobbole.com/minecraft-python/)：用python写的Minecraft游戏。[官网](https://github.com/fogleman/Minecraft)

* [pycrumbs](http://hao.jobbole.com/python-pycrumbs/)：Python资源大全。[官网](https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md)

* [python-patterns](http://hao.jobbole.com/python-patterns/)：使用python实现设计模式。[官网](https://github.com/faif/python-patterns)

* [Projects](http://hao.jobbole.com/python-projects/)：Python项目大集合。[官网](https://github.com/karan/Projects)

* [The Hitchhiker’s Guide to Python](http://hao.jobbole.com/the-hitchhikers-guide-to-python/)：旅行者的Python学习指南。[官网](http://docs.python-guide.org/en/latest/)

* [Code Like a Pythonista: Idiomatic Python](http://top.jobbole.com/18767/)：如何像Python高手(Pythonista)一样编程。[官网](http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html)