代码收藏家技术教程 2024-09-06

Python开发者必备：100个最常用库的介绍和使用指南

以下是100个最常用的Python库，按照使用流行度排列：

数据处理与分析

NumPy – 数值计算库，提供了支持高性能操作的大规模多维数组对象。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 数据处理与分析 – NumPy
Pandas – 数据分析和操作库，提供了数据结构和数据分析工具。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 数据处理与分析 – Pandas
SciPy – 科学计算库，包含统计、优化、积分和线性代数等模块。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 数据处理与分析 – SciPy
Dask – 并行计算库，适用于大数据分析。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 数据处理与分析 – Dask
Vaex – 快速的数据帧处理和可视化库，处理超大数据集。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 数据处理与分析 – Vaex

数据可视化

Matplotlib – 用于创建静态、动画和交互式可视化的绘图库。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 数据可视化 – Matplotlib
Seaborn – 基于Matplotlib的统计数据可视化库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 数据可视化 – Seaborn
Plotly – 交互式图表和仪表板库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 数据可视化 – Plotly
Bokeh – 用于创建交互式图表的可视化库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 数据可视化 – Bokeh
Altair – 声明式可视化库，基于Vega和Vega-Lite。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 数据可视化 – Altair

机器学习与深度学习

Scikit-learn – 机器学习库，提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 机器学习与深度学习 – Scikit-learn
TensorFlow – 开源的深度学习框架，广泛用于机器学习和人工智能研究。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 机器学习与深度学习 – TensorFlow
Keras – 基于TensorFlow构建的高层神经网络API，简化了深度学习模型的构建。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 机器学习与深度学习 – Keras
PyTorch – 提供了张量计算和基于动态计算图的深度学习框架。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 机器学习与深度学习 – PyTorch
XGBoost – 优化的分布式梯度提升库，用于回归和分类任务。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – XGBoost
LightGBM – 高效的梯度提升框架，适用于大规模数据。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – LightGBM
CatBoost – 基于决策树的梯度提升库，处理分类和回归任务。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – CatBoost
Hugging Face Transformers – NLP库，提供了预训练的变换模型。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – Transformers
Gensim – 专注于主题建模和文档相似性的NLP库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – Gensim
spaCy – 工业级的NLP库，处理自然语言任务。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 机器学习与深度学习 – spaCy

网络爬虫

Requests – 简化了HTTP请求的发送，适用于与网络资源交互。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 网络爬虫 – Requests
Beautiful Soup – 从HTML和XML文件中提取数据的库，适用于网页抓取。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 网络爬虫 – Beautiful Soup
Scrapy – 强大的网络抓取和网络爬虫框架。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 网络爬虫 – Scrapy
Selenium – 自动化Web浏览器操作的工具，适用于网页抓取和测试。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 网络爬虫 – Selenium
PyQuery – 类似于jQuery的库，用于解析HTML文档。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络爬虫 – PyQuery

Web开发

Flask – 轻量级的Web框架，适用于快速开发Web应用程序。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: Web开发 – Flask
Django – 高级Web框架，鼓励快速开发和简单、实用的设计。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: Web开发 – Django
FastAPI – 高性能的API框架，基于Starlette和Pydantic。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: Web开发 – FastAPI
Bottle – 轻量级的微框架，适用于小型Web应用。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: Web开发 – Bottle
Tornado – 可扩展的非阻塞Web服务器和Web应用框架。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: Web开发 – Tornado

数据库

SQLAlchemy – SQL工具包和对象关系映射器（ORM）。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 数据库 – SQLAlchemy
Peewee – 轻量级的Python ORM。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 数据库 – Peewee
PyMongo – MongoDB的Python驱动程序。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 数据库 – PyMongo
redis-py – Redis的Python客户端。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 数据库 – redis-py
Django ORM – Django框架自带的ORM。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 数据库 – Django ORM

测试

pytest – 功能强大的测试框架。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 测试 – pytest
unittest – 内置的测试框架。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 测试 – unittest
nose2 – 继承自nose的测试框架。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 测试 – nose2
hypothesis – 基于属性的测试库。 –

流行度: ★★★☆☆ – 分类: 测试 – hypothesis
40. tox – 自动化测试和项目环境管理工具。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 测试 – tox

文件处理

Pillow – 图像处理库，是Python Imaging Library（PIL）的分支。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 文件处理 – Pillow
PyPDF2 – PDF文件操作库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 文件处理 – PyPDF2
ReportLab – PDF生成库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 文件处理 – ReportLab
python-docx – 处理Microsoft Word文档的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 文件处理 – python-docx
xlrd – 用于读取Excel文件的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 文件处理 – xlrd

并行与异步

asyncio – 支持异步I/O、事件循环、协程和任务的库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 并行与异步 – asyncio
concurrent.futures – 并行执行代码的库，支持线程和进程池。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 并行与异步 – concurrent.futures
multiprocessing – 多进程并行库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 并行与异步 – multiprocessing
threading – 多线程并行库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 并行与异步 – threading
Celery – 分布式任务队列。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 并行与异步 – Celery

网络与协议

socket – 内置的低级网络接口。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 网络与协议 – socket
Twisted – 事件驱动的网络编程框架。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与协议 – Twisted
urllib – 用于URL处理的标准库。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 网络与协议 – urllib
httpx – 支持异步的HTTP客户端。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与协议 – httpx
websocket-client – WebSocket客户端实现。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与协议 – websocket-client

自然语言处理

NLTK – 自然语言处理库，提供丰富的文本处理工具。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 自然语言处理 – NLTK
TextBlob – 简化了文本处理的NLP库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 自然语言处理 – TextBlob
polyglot – 多语言NLP库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 自然语言处理 – polyglot
sumy – 文本摘要库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 自然语言处理 – sumy
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 自然语言处理 – fuzzywuzzy

图像处理与计算机视觉

OpenCV – 计算机视觉库，支持多种图像处理和计算机视觉算法。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 图像处理与计算机视觉 – OpenCV
SimpleCV – 简化了计算机视觉任务的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 图像处理与计算机视觉 – SimpleCV
scikit-image – 提供了图像处理算法的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 图像处理与计算机视觉 – scikit-image
Mahotas – 计算机视觉和图像处理库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 图像处理与计算机视觉 – Mahotas
imgaug – 图像增强库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 图像处理与计算机视觉 – imgaug

音频处理

librosa – 音频和音乐分析库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 音频处理 – librosa
pydub – 简化音频处理任务的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 音频处理 – pydub
audioread – 统一的音频解码库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 音频处理 – audioread
soundfile – 读写音频文件的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 音频处理 – soundfile
wave – 处理WAV格式音频文件的内置库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 音频处理 – wave

游戏开发

pygame – 简化了游戏开发的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 游戏开发 – pygame
cocos2d – 适用于图形编程的框架。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 游戏开发 – cocos2d
panda3d – 游戏和实时3D应用开发的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 游戏开发 – panda3d
arcade – 现代化的2D游戏开发库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 游戏开发 – arcade
pyglet – 适用于跨平台应用和游戏开发的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 游戏开发 – pyglet

网络与Web开发

requests-html – 用于HTML解析和数据提取的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与Web开发 – requests-html
mechanize – 模拟用户浏览器操作的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与Web开发 – mechanize
lxml – 高性能的XML和HTML解析库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与Web开发 – lxml
feedparser – 解析RSS和Atom feeds的库。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与Web开发 – feedparser
httpie – 命令行HTTP客户端，适用于与Web服务交互。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 网络与Web开发 – httpie

开发工具
81. Jupyter – 交互式计算笔记本，支持实时代码、方程、可视化和解释文档的混合。 – 流行度: ★★★★★ – 分类: 开发工具 – Jupyter
82. pipenv – Python开发工作流的工具，结合了包管理和虚拟环境。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 开发工具 – pipenv
83. virtualenv – 创建独立Python环境的工具。 – 流行度: ★★★★☆ – 分类: 开发工具 – virtualenv
84. pylint – 代码分析和错误检测工具。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 开发工具 – pylint
85. black – 代码格式化工具。 – 流行度: ★★★☆☆ – 分类: 开发工具 – black