Django等常用库总括

By admin in 天文学 on 2019年3月29日

# Python 能源大全中文版

自作者想许多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX
种类的财富整理。[awesome-python](https://github.com/vinta/awesome-python)
是 vinta 发起维护的 Python
财富列表,内容囊括:Web框架、互连网爬虫、互连网内容提取、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。由伯乐在线持续更新。

Awesome
连串即使挺全,但中央只对录用的财富做了极为简略的介绍,尽管有更详实的中文介绍,对相应开发者的提携会更大。那也是大家提倡这几个开源项目标初衷。

* * *

### 大家要做怎么着?

– 基于 awesome-python
列表,我们将对内部的相继财富项实行编写翻译整理。其余还将从别的来源补充好能源。


整理后的始末,将收音和录音在[伯乐在线财富频道](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:三个运用Python编写的轻量级Web应用框架](http://hao.jobbole.com/flask/)》

### 环境管理

管制 Python 版本和条件的工具

*   p:分外不难的交互式 python
版本管理工科具。[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:能够在虚拟环境中执行命令。[官网](https://github.com/sashahart/vex)

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

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

### 包管理

管理包和依赖的工具。

*   pip:Python 包和凭借关系管理工科具。[官网](https://pip.pypa.io/)

*   pip-tools:保险 Python
包正视关系更新的一组织工作具。[官网](https://github.com/nvie/pip-tools)

*   conda:跨平台,Python
二进制包管理工科具。[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 分发的新专业,意在代表
eggs。[官网](http://pythonwheels.com/)

### 包仓库

本土 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
服务和包裹/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
程序转换来单身的执行文书(跨平台)。[官网](https://github.com/pyinstaller/pyinstaller)

*   dh-virtualenv:营造并将 virtualenv 虚拟环境作为二个 Debian
包来发布。[官网](http://dh-virtualenv.readthedocs.org/)


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

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

*   py2exe:将 Python
脚本变为单独软件包(Windows)。[官网](http://www.py2exe.org/)

*   pynsist:多少个用来创立 Windows 安装程序的工具,能够在安装程序中封装
Python本人。[官网](http://pynsist.readthedocs.org/)

### 塑造工具

将源码编写翻译成软件。


 buildout:三个创设系统,从五个零部件来创制,组装和布署应用。[官网](http://www.buildout.org/)

*   BitBake:针对嵌入式 Linux 的接近 make
的营造筑工程具。[官网](http://www.yoctoproject.org/docs/1.6/bitbake-user-manual/bitbake-user-manual.html)


 fabricate:对别的语言自动找到依赖关系的营造筑工程具。[官网](https://code.google.com/archive/p/fabricate)


 PlatformIO:多平台命令行塑造筑工程具。[官网](https://github.com/platformio/platformio)

*   PyBuilder:纯 Python
实现的持续化营造筑工程具。[官网](https://github.com/pybuilder/pybuilder)

*   SCons:软件创设筑工程具。[官网](http://www.scons.org/)

### 交互式解析器

交互式 Python 解析器。

*   IPython:功能丰裕的工具,格外有效的选用交互式
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,
营造于[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展协议)类型检查和测试。

*   imghdr:(Python
标准库)检查和测试图片类型。[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
举办打包的模块。[官网](https://github.com/jaraco/path.py)

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

*   python-magic:文件类型检测的第贰方库 libmagic 的 Python
接口。[官网](https://github.com/ahupp/python-magic)


 Unipath:用面向对象的不二法门操作文件和目录。[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
模块的恢宏。[官网](https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil)

*   delorean:解决 Python
中有关日期处理的困难难题的库。[官网](https://github.com/myusuf3/delorean/)


 moment:八个用来处理时间和日期的Python库。灵感源于于Moment.js。[官网](https://github.com/zachwill/moment)


 PyTime:三个简便易用的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:提供用户本人的函数来补助用户实行常用的日子和岁月操作。[官网](https://github.com/dirn/When.py)

### 文本处理

用来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)帮衬我们开始展览差异化比较。[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:快速总结编辑距离以及字符串的相似度。[官网](https://github.com/ztane/python-Levenshtein/)


 pangu.py:在中国和东瀛保加利亚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:贰个生成器库,用以生成简洁的,掌握的,UXC60L 安全的
UUID。[官网](https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid)

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


 uniout:打字与印刷可读的字符,而不是转义的字符串。[官网](https://github.com/moskytw/uniout)


 xpinyin:3个用以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:贰个 Python slug 化库,能够有限支撑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:3个 slug 工具,能够生成 unicode slugs ,需求借助
Django 。[官网](https://github.com/mozilla/unicode-slugify)

*   解析器


 phonenumbers:解析,格式化,储存,验证电话号码。[官网](https://github.com/daviddrysdale/python-phonenumbers)

*   PLY:lex 和 yacc 解析工具的 Python
达成。[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1个人名分解为多少个单身的一部分。[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:三个无验证的 SQL
解析器。[官网](https://sqlparse.readthedocs.org/en/latest/)

### 特殊文本格式处理

部分用来分析和操作万分文本格式的库。

*   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:二个用来读写 Excel 二〇〇八 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 二〇〇五/二〇一〇 docx
文件。[官网](https://github.com/python-openxml/python-docx)

*   unoconv:在 LibreOffice/OpenOffice
帮助的肆意文件格式之间举行更换。[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:三个驱动在 Excel 中有益调用 Python 的库(反之亦然),基于
BSD 商业事务。[官网](http://xlwings.org/)

*   [xlwt](http://hao.jobbole.com/xlwt/):读写 Excel
文件的数额和格式音信。[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:1个用于从PDF文书档案中抽取音信的工具。[官网](https://github.com/euske/pdfminer)

*   PyPDF2:1个足以分开,合并和转换 PDF
页面包车型地铁库。[官网](https://github.com/mstamy2/PyPDF2)

*   ReportLab:神速成立富文本 PDF
文书档案。[官网](http://www.reportlab.com/opensource/)

*   Markdown

*   Mistune:火速并且功效齐全的纯 Python 完结的 马克down
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:用于转移和操作 CSV
的工具。[官网](https://github.com/wireservice/csvkit)

*   Archive


 unp:3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:汉语分词工具。[官网](https://github.com/fxsjy/jieba)


 langid.py:独立的言语识别系统。[官网](https://github.com/saffsd/langid.py)

*   Pattern:Python
网络音讯挖掘模块。[官网](http://www.clips.ua.ac.be/pattern)


 SnowNLP:贰个用来拍卖中文文本的库。[官网](https://github.com/isnowfy/snownlp)

*   TextBlob:为举办通常自然语言处理职分提供相同的
API。[官网](http://textblob.readthedocs.org/en/latest/)

*   TextGrocery:一归纳火速的短文本分类工具,基于 LibLinear 和
Jieba。[官网](https://github.com/2shou/TextGrocery)

### 文档

用于生成项目文书档案的库。

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


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

*   MkDocs:对 马克down
友好的文书档案生成器。[官网](http://www.mkdocs.org/)

*   pdoc:三个足以轮换Epydoc 的库,能够自动生成 Python 库的 API
文书档案。[官网](https://github.com/BurntSushi/pdoc)


 Pycco:管管理学编程(literate-programming)风格的文书档案生成器。[官网](https://github.com/pycco-docs/pycco)

### 配置

用来保存和分析配置的库。

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

*   ConfigObj:INI
文件解析器,带验证效用。[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:通过两种格式实行陈设,具有数值转换职能。[官网](http://profig.readthedocs.org/en/default/)


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

### 命令行工具

用于创立命令行程序的库。

*   命令行程序开发


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

*   cement:Python
的授命行程序框架。[官网](http://builtoncement.com/)


 click:叁个经过整合的点子来创立美好命令行界面包车型客车包。[官网](http://click.pocoo.org/dev/)


 cliff:3个用来制造命令行程序的框架,可以创立具有多层命令的吩咐行程序。[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,将下令行程序变成1个 GUI
程序。[官网](https://github.com/chriskiehl/Gooey)


 python-prompt-toolkit:五个用于营造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:亚马逊(Amazon) Web Services
的通用命令行界面。[官网](https://github.com/aws/aws-cli)


 bashplotlib:在终点中开始展览基本绘图。[官网](https://github.com/glamp/bashplotlib)

*   caniusepython3:判断是哪位品种妨碍你你移植到 Python
3。[官网](https://github.com/brettcannon/caniusepython3)

*   cookiecutter:从
cookiecutters(项目模板)创立项指标八个命令行工具。[官网](https://github.com/audreyr/cookiecutter)


 doitlive:三个用来在顶峰中展开现场示范的工具。[官网](https://github.com/sloria/doitlive)


 howdoi:通过命令行获取即时的编制程序难点解答。[官网](https://github.com/gleitz/howdoi)

*   httpie:2个指令行HTTP 客户端,cU本田UR-VL
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
守旧一管理道概念中参预交互式选拔作用。[官网](https://github.com/mooz/percol)

*   SAWS:七个抓牢版的 AWS
命令行。[官网](https://github.com/donnemartin/saws)


 thefuck:订正你前面包车型客车命令行指令。[官网](https://github.com/nvbn/thefuck)

*   mycli:三个 MySQL
命令行客户端,具有电动补全和语法高亮功用。[官网](https://github.com/dbcli/mycli)

*   pgcli:Postgres
命令行工具,具有活动补全和语法高亮作用。[官网](https://github.com/dbcli/pgcli)


 try:二个常有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

用来开始展览下载的库.

*   s3cmd:三个用来管理亚马逊 S3 和 CloudFront
的命令行工具。[官网](https://github.com/s3tools/s3cmd)

*   s4cmd:一流 S3
命令行工具,品质尤其有力。[官网](https://github.com/bloomreach/s4cmd)

*   you-get:1个 YouTube/Youku/Niconico 录像下载器,使用 Python3
编写。[官网](https://www.soimort.org/you-get/)

*   youtube-dl:四个迷你的命令行程序,用来下载 YouTube
摄像。[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
是八个特别易用版的
[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:三个应用视觉相似性搜索一组图片集合的品类。[官网](https://sourceforge.net/projects/imgseek/)

*   nude.py:裸体检查和测试。[官网](https://github.com/hhatto/nude.py)

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

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

*   python-qrcode:2个纯 Python
达成的二维码生成器。[官网](https://github.com/lincolnloop/python-qrcode)


 Quads:基于四叉树的微型总计机艺术。[官网](https://github.com/fogleman/Quads)

*   scikit-image:3个用以(科学)图像处理的 Python
库。[官网](http://scikit-image.org/)


 thumbor:1个袖珍图像服务,具有剪裁,尺寸重设和扭转功效。[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
的五个包装(wrapper)。[官网](https://github.com/jflesch/pyocr)

*   [pytesseract](http://hao.jobbole.com/pytesseract/):\[Google
Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr)
的另叁个打包(wrapper)。[官网](https://github.com/madmaze/pytesseract)

*   python-tesseract – [Google Tesseract
OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的1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 奥迪(Audi)o + MAD + FFmpeg)
音频解码。[官网](https://github.com/beetbox/audioread)

*   beets:二个音乐库管理工科具及
[MusicBrainz](https://musicbrainz.org/)
标签添加工具[官网](http://beets.io/)


 dejavu:音频指纹提取和辨识[官网](https://github.com/worldveil/dejavu)


 [django-elastic-transcoder](http://hao.jobbole.com/django-elastic-transcoder/):Django

*   eyeD3:贰个用来操作音频文件的工具,具体来讲就是包括 ID3 元消息的
mp3 文件。[官网](http://eyed3.nicfit.net/)

*   id3reader:1个用来读取 mp3 元数据的 Python
模块。[官网](http://nedbatchelder.com/code/modules/id3reader.py)

*   m3u8:八个用来分析 m3u8
文件的模块。[官网](https://github.com/globocom/m3u8)

*   mutagen:三个用来拍卖音频元数据的 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:一个用来拍卖阐述/信号的 Python
库[官网](http://scikits.appspot.com/talkbox)

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

*   tinytag:二个用来读取MP4, OGG, FLAC 以及 Wave
文件音乐元数据的库。[官网](https://github.com/devsnd/tinytag)

*   mingus:三个高等音乐理论和曲谱包,扶助 MIDI
文件和回看功效。[官网](http://bspaans.github.io/python-mingus/)

### Video

用来操作录像和GIF的库。


 moviepy:二个用来开始展览基于脚本的摄像编辑模块,适用于三种格式,包涵动图
GIFs。[官网](http://zulko.github.io/moviepy/)

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

### 地理位置

地理编码地址以及用于处理经纬度的库。

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

*   GeoIP:马克斯Mind 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)

*   geopy:Python
地址编码工具箱。[官网](https://github.com/geopy/geopy)

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

*   django-countries:二个 Django
应用程序,提供用于表格的国家接纳成效,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:全面包车型客车 HTTP
客户端库。[官网](https://github.com/jcgregorio/httplib2)

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

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

### 数据库

Python达成的数据库。


 pickleDB:2个简短,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:二个袖珍的,面向文书档案型数据库。[官网](https://github.com/msiemens/tinydb)

*   ZODB:贰个 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

用来再而三和操作数据库的库。


 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,援救原生预编写翻译指令和
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 库的包裹,用来和 PostgreSQL
举行交互。[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/)

*   别的关系型数据库

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

*   dataset:在数据库中储存Python字典

*   pymssql:叁个简单的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:1个为 Apache HBase
设计的,对开发者友好的库。[官网](http://happybase.readthedocs.org/en/latest/)

*   Plyvel:3个飞跃且作用丰富的 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)

### ORM

兑现指标关系映射或数量映射技术的库。

*   关系型数据库

*   Django Models:Django
的一有个别。[官网](https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/models/)

*   SQLAlchemy:Python SQL
工具以及对象关联映射工具。[官网](http://www.sqlalchemy.org/)


 [awesome-sqlalchemy](https://github.com/dahlia/awesome-sqlalchemy)系列

*   [Peewee](http://hao.jobbole.com/peewee/):一个小巧,富有表达力的
ORM。[官网](https://github.com/coleifer/peewee)

*   PonyOLX570M:提供面向生成器的 SQL 接口的
O汉兰达M。[官网](https://ponyorm.com/)

*   python-sql:编写 Python 风格的 SQL
查询。[官网](https://pypi.python.org/pypi/python-sql)

*   NoSQL 数据库

*   django-mongodb-engine:Django MongoDB
后端。[官网](https://github.com/django-nonrel/mongodb-engine)

*   PynamoDB:[Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/)
的三个 Python 风格接口。[官网](https://github.com/jlafon/PynamoDB)

*   flywheel:亚马逊 DynamoDB
的对象映射工具。[官网](https://github.com/mathcamp/flywheel)

*   MongoEngine:1个Python 对象文书档案映射工具,用于
MongoDB。[官网](http://mongoengine.org/)

*   hot-redis:为 Redis 提供 Python
丰盛的数据类型。[官网](https://github.com/stephenmcd/hot-redis)

*   redisco:三个 Python 库,提供能够不断存在在 Redis
中的不难模型和容器。[官网](https://github.com/kiddouk/redisco)

*   其他

*   butterdb:谷歌 Drive 电子表格的 Python
OLacrosseM。[官网](https://github.com/Widdershin/butterdb)

### Web 框架

全栈 Web 框架。

*   [Django](http://hao.jobbole.com/django/):Python 界最盛行的 web
框架。[官网](https://www.djangoproject.com/)

*   [awesome-django](https://github.com/rosarior/awesome-django)系列

*   [Flask](http://hao.jobbole.com/flask/):一个 Python
微型框架。[官网](http://flask.pocoo.org/)

*   [awesome-flask](https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask)系列

*   pyramid:1个娇小,神速,接地气的开源Python web 框架。


 [awesome-pyramid](https://github.com/uralbash/awesome-pyramid)系列

*   [Bottle](http://hao.jobbole.com/bottle/):一个快速小巧,轻量级的
WSGI 微型 web 框架。[官网](http://bottlepy.org/docs/dev/index.html)

*   CherryPy:三个极简的 Python web 框架,服从 HTTP/1.1 协议且具有WSGI
线程池。[官网](http://www.cherrypy.org/)


 TurboGears:1个得以扩张为全栈消除方案的微型框架。[官网](http://www.turbogears.org/)

*   [web.py](http://hao.jobbole.com/python-webpy/):一个 Python 的
web 框架,既简单,又强大。[官网](http://webpy.org/)

*   web2py:贰个全栈 web
框架和平台,专注于简单易用。[官网](http://www.web2py.com/)

*   [Tornado](http://hao.jobbole.com/tornado/):一个web
框架和异步互连网库。[官网](http://www.tornadoweb.org/en/latest/)

### 权限

允许或拒绝用户访问数据或效益的库。

*   Carteblanche:Module to align code with thoughts of users and
designers. Also magically handles navigation and
permissions.[官网](https://github.com/neuman/python-carteblanche/)

*   django-guardian:Django 1.2+
实现了单个对象权限。[官网](https://github.com/django-guardian/django-guardian)


 django-rules:一个精致不过强大的接纳,提供对象级别的权限管理,且不必要动用数据库。[官网](https://github.com/dfunckt/django-rules)

### CMS

内容管理类别

*   odoo-cms: 三个开源的,集团级
CMS,基于odoo。[官网](http://www.odoo.com)

*   django-cms:1个开源的,集团级 CMS,基于
Django。[官网](http://www.django-cms.org/en/)

*   djedi-cms:2个轻量级但却不行强大的 Django CMS
,考虑到了插件,内联编辑以及质量。[官网](http://djedi-cms.org/)

*   FeinCMS:基于 Django
创设的伊始进的剧情管理种类之一。[官网](http://www.feincms.org/)

*   Kotti:叁个高档的,Python 范的 web 应用框架,基于 Pyramid
营造。[官网](http://kotti.pylonsproject.org/)


 Mezzanine:3个强劲的,持续的,灵活的始末管理平台。[官网](http://mezzanine.jupo.org/)

*   Opps:3个为杂志,报纸网站以及大流量门户网站设计的 CMS 平台,基于
Django。[官网](http://opps.github.io/opps/)

*   Plone:1个营造于开源应用服务器 Zope 之上的
CMS。[官网](https://plone.org/)

*   Quokka:灵活,可扩展的小型 CMS,基于 Flask 和
MongoDB。[官网](http://quokkaproject.org/)

*   [Wagtail](http://hao.jobbole.com/wagtail/):一个 Django
内容管理种类。[官网](https://wagtail.io/)

*   Widgy:最新的 CMS 框架,基于 Django。[官网](https://wid.gy/)

### 电子商务

用于电子商务以及支出的框架和库。

*   django-oscar:二个用于 Django
的开源的电子商务框架。[官网](http://oscarcommerce.com/)

*   django-shop:3个依据 Django
的商行系统。[官网](https://github.com/awesto/django-shop)

*   Cartridge:贰个基于 Mezzanine
构建的购物车应用。[官网](https://github.com/stephenmcd/cartridge)

*   shoop:二个依照 Django
的开源电子商务平台。[官网](https://www.shoop.io/en/)

*   alipay:非官方的 Python 支付宝
API。[官网](https://github.com/lxneng/alipay)

*   merchant:1个方可选用来自各个成本平台支付的 Django
应用。[官网](https://github.com/agiliq/merchant)

*   money:货币类库with optional CLDCRUISER-backed locale-aware formatting
and an extensible currency exchange
solution.[官网](https://github.com/carlospalol/money)


 python-currencies:呈现货币格式以及它的数值。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-currencies)

### RESTful API

用来开发RESTful APIs的库

*   Django


 [django-rest-framework](http://hao.jobbole.com/django-rest-framework/):一个强大灵活的工具,用来构建
web API。[官网](http://www.django-rest-framework.org/)

*   django-tastypie:为Django
应用开发API。[官网](http://tastypieapi.org/)

*   django-formapi:为 Django 的表单验证,创制 JSON APIs
。[官网](https://github.com/5monkeys/django-formapi)

*   Flask

*   flask-api:为 flask 开发的,可浏览 Web APIs
。[官网](http://www.flaskapi.org/)

*   flask-restful:为 flask 飞速创设REST APIs
。[官网](http://flask-restful.readthedocs.org/en/latest/)

*   flask-restless:为 SQLAlchemy 定义的数据库模型成立 RESTful APIs
。[官网](https://flask-restless.readthedocs.org/en/latest/)

*   flask-api-utils:为 Flask 处理 API
表示和认证。[官网](https://github.com/marselester/flask-api-utils)

*   eve:REST API 框架,由 Flask, MongoDB
等驱动。[官网](https://github.com/nicolaiarocci/eve)

*   Pyramid

*   cornice:一个Pyramid 的 REST 框架
。[官网](https://cornice.readthedocs.org/en/latest/)

*   与框架毫不相关的

*   falcon:三个用来确立云 API 和 web app
后端的高品质框架。[官网](http://falconframework.org/)

*   sandman:为现存的数据库驱动系统活动创设 REST APIs
。[官网](https://github.com/jeffknupp/sandman)

*   restless:框架无关的 REST 框架 ,基于从 Tastypie
学到的学识。[官网](http://restless.readthedocs.org/en/latest/)

*   ripozo:飞快创制 REST/HATEOAS/Hypermedia
APIs。[官网](https://github.com/vertical-knowledge/ripozo)

### 验证

兑现认证方案的库。

*   OAuth


 Authomatic:不难但是强大的框架,身份验证/授权客户端。[官网](http://peterhudec.github.io/authomatic/)

*   django-allauth:Django
的印证应用。[官网](https://github.com/pennersr/django-allauth)

*   django-oauth-toolkit:为 Django 用户准备的
OAuth2。[官网](https://github.com/evonove/django-oauth-toolkit)

*   django-oauth2-provider:为 Django 应用提供 OAuth2
衔接。[官网](https://github.com/caffeinehit/django-oauth2-provider)

*   Flask-OAuthlib:OAuth 1.0/a, 2.0 客户端完成,供 Flask
使用。[官网](https://github.com/lepture/flask-oauthlib)

*   OAuthLib:二个 OAuth 请求-签名逻辑通用、
完整的落到实处。[官网](https://github.com/[IDA](https://link.jianshu.com?t=http://www.52pojie.cn/thread-442702-1-1.html)n/oauthlib)

*   python-oauth2:三个全然测试的画个饼来解除饥饿接口。用来成立 OAuth
客户端和服务端。[官网](https://github.com/joestump/python-oauth2)


 python-social-auth:1个安装不难的社会化验证措施。[官网](https://github.com/omab/python-social-auth)

*   rauth:OAuth 1.0/a, 2.0, 和 Ofly 的 Python
库。[官网](https://github.com/litl/rauth)

*   sanction:3个超级简单的OAuth2
客户端完结。[官网](https://github.com/demianbrecht/sanction)

*   其他

*   jose:JavaScript
对象签名和加密草案的完结。[官网](https://github.com/demonware/jose)

*   PyJWT:JSON Web 令牌草案
01。[官网](https://github.com/jpadilla/pyjwt)

*   python-jws:JSON Web 签名草案 02
的兑现。[官网](https://github.com/brianloveswords/python-jws)

*   python-jwt:多个用来扭转和认证 JSON Web
令牌的模块。[官网](https://github.com/davedoesdev/python-jwt)

### 模板引擎

模板生成和词法解析的库和工具。


 [Jinja2](http://hao.jobbole.com/jinja2/):一个现代的,对设计师友好的模板引擎。\[官网\](https://github.com/pallets/jinja)

*   Chameleon:多少个 HTML/XML 模板引擎。 模仿了 ZPT(Zope Page
Templates),
实行了快慢上的优化。[官网](https://chameleon.readthedocs.org/en/latest/)

*   Genshi:Python 模板工具,用以生成 web
感知的结果。[官网](https://genshi.edgewall.org/)

*   Mako:Python
平台的超高速轻量级模板。[官网](http://www.makotemplates.org/)

### Queue

处监护人件以及职责队列的库。


 celery:三个异步义务队列/作业队列,基于分布式音信传递。[官网](http://www.celeryproject.org/)


 huey:小型多线程职分队列。[官网](https://github.com/coleifer/huey)

*   [mrq](http://hao.jobbole.com/mrq/):Mr. Queue -三个 Python
的分布式 worker 任务队列, 使用 Redis 和
gevent。[官网](https://github.com/pricingassistant/mrq)

*   rq:简单的 Python 作业队列。[官网](http://python-rq.org/)

*   simpleq:二个简便的,可无限扩大的,基于亚马逊(亚马逊) SQS
的队列。[官网](https://github.com/rdegges/simpleq)

### 搜索

对数据开始展览索引和推行搜索查询的库和软件。

*   django-haystack:Django
模块化搜索。[官网](https://github.com/django-haystack/django-haystack)

*   elasticsearch-py:Elasticsearch 的官方底层 Python
客户端。[官网](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/current/index.html)

*   elasticsearch-dsl-py:Elasticsearch 的官方高级 Python
客户端。[官网](https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py)

*   solrpy:[solr](http://lucene.apache.org/solr/)的 Python
客户端。[官网](https://github.com/edsu/solrpy)

*   Whoosh:一个飞跃的纯 Python
搜索引擎库。[官网](http://whoosh.readthedocs.org/en/latest/)

### 动态音讯

用来创立用户活动的库。


 django-activity-stream:从您的站点行为中生成通用活动新闻流。[官网](https://github.com/justquick/django-activity-stream)

*   Stream-Framework:使用 Cassandra 和 Redis
创立动态音讯和通报系统。[官网](https://github.com/tschellenbach/Stream-Framework)

### 财富管理

管制、压缩、减少网站财富的工具。

*   django-compressor:将链接和内联的 JavaScript 或 CSS
压缩到一个独自的缓存文件中。[官网](https://github.com/django-compressor/django-compressor)

*   django-storages:2个对准 Django
的自定义存款和储蓄后端的工具集合。[官网](http://django-storages.readthedocs.org/en/latest/)

*   fanstatic:打包、优化,并且把静态文件正视作为 Python
的包来提供。[官网](http://www.fanstatic.org/en/latest/)

*   File Conveyor:3个后台驻留的主次,用来发现和联合文件到 CDNs, S3 和
FTP。[官网](http://fileconveyor.org/)

*   Flask-Assets:帮您将 web 能源整合到您的 Flask app
中。[官网](http://flask-assets.readthedocs.org/en/latest/)

*   jinja-assets-compressor:一个 Jinja
扩张,用来编写翻译和压缩你的财富。[官网](https://github.com/jaysonsantos/jinja-assets-compressor)

*   webassets:为您的静态能源打包、优化和管制生成独一无二的缓存
ULacrosseL。[官网](http://webassets.readthedocs.org/en/latest/)

### 缓存

缓存数据的库。

*   Beaker:一个缓存和会话库,能够用在 web 应用和独门
Python脚本和平运动用上。[官网](http://beaker.readthedocs.org/en/latest/)

*   django-cache-machine:Django
模型的全自动缓存和失灵。[官网](https://github.com/django-cache-machine/django-cache-machine)

*   django-cacheops:具有自动颗粒化事件驱动失效成效的
OEscortM。[官网](https://github.com/Suor/django-cacheops)


 django-viewlet:渲染模板,同时全体额外的缓存控制作用。[官网](https://github.com/5monkeys/django-viewlet)

*   dogpile.cache:dogpile.cache 是 Beaker
的下一代替代品,由同样小编开发。[官网](http://dogpilecache.readthedocs.org/en/latest/)

*   HermesCache:Python 缓存库,具有依照标签的失灵和 dogpile effect
珍视功能。[官网](https://pypi.python.org/pypi/HermesCache)


 johnny-cache:django应用缓存框架。[官网](https://github.com/jmoiron/johnny-cache)


 pylibmc:[libmemcached](http://libmemcached.org/libMemcached.html)
接口的 Python 封装。[官网](https://github.com/lericson/pylibmc)

### 电子邮件

用来发送和剖析电子邮件的库。

*   django-celery-ses:带有 AWS SES 和 Celery 的 Django email
后端。[官网](https://github.com/StreetVoice/django-celery-ses)


 envelopes:供人类采用的电子邮件库。[官网](http://tomekwojcik.github.io/envelopes/)

*   flanker:一个 email 地址和 Mime
解析库。[官网](https://github.com/mailgun/flanker)

*   imbox:Python IMAP 库[官网](https://github.com/martinrusev/imbox)

*   inbox.py:Python SMTP
服务器。[官网](https://github.com/kennethreitz/inbox.py)


 inbox:2个开源电子邮件工具箱。[官网](https://github.com/nylas/sync-engine)

*   lamson:Python 风格的 SMTP
应用服务器。[官网](https://github.com/zedshaw/lamson)

*   mailjet:Mailjet API
达成,用来提供批量发送邮件,总计等效果。[官网](https://github.com/WoLpH/mailjet)


 marrow.mailer:高质量可扩张邮件分发框架。[官网](https://github.com/marrow/mailer)

*   modoboa:二个邮件托管和管理平台,具有现代的、简约的 Web
UI。[官网](https://github.com/tonioo/modoboa)


 pyzmail:创立,发送和分析电子邮件。[官网](http://www.magiksys.net/pyzmail/)

*   Talon:Mailgun
库,用来抽取新闻和签字。[官网](https://github.com/mailgun/talon)

### 国际化

用来展开国际化的库。

*   Babel:三个Python
的国际化库。[官网](http://babel.pocoo.org/en/latest/)


 Korean:叁个希腊语词态库。[官网](https://korean.readthedocs.org/en/latest/)

### URL处理

解析URLs的库

*   furl:3个让拍卖 UPAJEROL 更简便小型 Python
库。[官网](https://github.com/gruns/furl)

*   purl:三个简练的,不可变的U福特ExplorerL类,具有简洁的 API
来拓展问询和处理。[官网](https://github.com/codeinthehole/purl)

*   pyshorteners:一个纯 Python URL
缩短库。[官网](https://github.com/ellisonleao/pyshorteners)

*   shorturl:生成短小 U景逸SUVL 和相近 bit.ly 短链的Python
完毕。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-shorturl)

*   webargs:三个剖析 HTTP 请求参数的库,内置对流行 web
框架的支撑,包蕴 Flask, Django, Bottle, Tornado和
Pyramid。[官网](https://github.com/sloria/webargs)

### HTML处理

处理 HTML和XML的库。

*   BeautifulSoup:以 Python 风格的方法来对 HTML 或 XML
进行迭代,搜索和修改。[官网](http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)

*   bleach:一个依照白名单的 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:贰个男才女貌标准的 HTML
文书档案和一部分解析及种类化库。[官网](https://github.com/html5lib/html5lib-python)

*   lxml:二个那三个火速,不难易用,成效齐全的库,用来拍卖 HTML 和
XML。[官网](http://lxml.de/)

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

*   pyquery:2个解析 HTML 的库,类似
jQuery。[官网](https://github.com/gawel/pyquery)


 untangle:将XML文书档案转换为Python对象,使其得以方便的拜访。[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:贰个飞快高级的显示器爬取及网页采集框架。[官网](http://scrapy.org/)


 cola:二个分布式爬虫框架。[官网](https://github.com/chineking/cola)

*   德姆iurge: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:用于机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:二个无敌的爬虫系统。[官网](https://github.com/binux/pyspider)

*   罗布oBrowser:1个简便的,Python
风格的库,用来浏览网站,而不要求叁个单独设置的浏览器。[官网](https://github.com/jmcarp/robobrowser)

### 网页内容提取

用来开展网页内容提取的库。


 Haul:2个能够扩充的图像爬取工具。[官网](https://github.com/vinta/Haul)

*   html2text:将 HTML 转换为 马克down
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:3个袖珍网页内容提取库,用来从 U普拉多Ls
提取富内容。[官网](https://github.com/coleifer/micawber)

*   [newspaper](http://hao.jobbole.com/python-newspaper/):使用
Python
实行消息提取,小说提取以及内容策展。[官网](https://github.com/codelucas/newspaper)

*   opengraph:1个用来分析开放内容协议(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:为杂乱的数量世界带来调理性。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-sanitize)

*   sumy:三个为文本文件和 HTML
页面进行自动摘要的模块。[官网](https://github.com/miso-belica/sumy)

*   textract:从别的格式的文书档案中领取文本,Word,PowerPoint,PDFs
等等。[官网](https://github.com/deanmalmgren/textract)

### 表单

进展表单操作的库。

*   德福尔m:Python HTML 表单生成库,受到了 formish
表单生成库的启迪。[官网](http://deform.readthedocs.org/en/latest/)

*   django-bootstrap3:集成了 Bootstrap 3 的
Django。[官网](https://github.com/dyve/django-bootstrap3)

*   django-crispy-forms:一个 Django 应用,他得以让您以一种卓殊优雅且
DOdysseyY(Don’t repeat yourself)
的方法来创立赏心悦目的表单。[官网](http://django-crispy-forms.readthedocs.org/en/latest/)

*   django-remote-forms:三个阳台独立的 Django
表单类别化工具。[官网](https://github.com/WiserTogether/django-remote-forms)


 WTForms:一个心灵手巧的表单验证和呈现库。[官网](http://wtforms.readthedocs.org/en/latest/)

*   WTForms-JSON:二个 WTForms 扩展,用来拍卖 JSON
数据。[官网](http://wtforms-json.readthedocs.org/en/latest/)

### 数据表明

数码验证库。多用来表单验证。

*   Cerberus:A mappings-validator with a variety of rules,
normalization-features and simple customization that uses a pythonic
schema-definition.[官网](http://docs.python-cerberus.org/en/stable/)

*   colander:1个用于对从 XML, JSON,HTML
表单获取的多寡或别的一律不难的类别化数据进行求证和反种类化的类别。[官网](http://docs.pylonsproject.org/projects/colander/en/latest/)

*   kmatch:一种用于匹配/验证/筛选 Python
字典的言语。[官网](https://github.com/ambitioninc/kmatch)

*   schema:3个用以对 Python
数据结构进行表达的库。[官网](https://github.com/keleshev/schema)


 Schematics:数据结构验证。[官网](https://github.com/schematics/schematics)


 valideer:轻量级可扩张的多少印证和适配库。[官网](https://github.com/podio/valideer)

*   voluptuous:3个 Python 数据验证库。首即便为了证实传入 Python的
JSON,YAML 等数码。[官网](https://github.com/alecthomas/voluptuous)

### 反垃圾技术

救助你和电子废物举行应战的库。

*   django-simple-captcha:二个简单易行、中度可定制的Django
应用,能够为别的Django表单添加验证码。[官网](https://github.com/mbi/django-simple-captcha)


 django-simple-spam-blocker:2个用来Django的简易的电子垃圾屏蔽工具。[官网](https://github.com/moqada/django-simple-spam-blocker)

### 标记

用来进展标记的库。

*   django-taggit:不难的 Django
标记工具。[官网](https://github.com/alex/django-taggit)

### 管理面板

管理界面库。


 Ajenti:二个您的服务器值得全体的管制面板。[官网](https://github.com/Eugeny/ajenti)

*   django-suit:Django 管理界面包车型的士二个替代品
(仅对于非商业用途是免费的)。[官网](http://djangosuit.com/)

*   django-xadmin:Django admin
的1个替代品,具有许多科学的机能。[官网](https://github.com/sshwsfc/django-xadmin)

*   flask-admin:二个用于 Flask
的简便可扩张的治本界面框架。[官网](https://github.com/flask-admin/flask-admin)

*   flower:多少个对 Celery 集群进行实时监督检查和提供 web
管理界面包车型地铁工具。[官网](https://github.com/mher/flower)

*   Grappelli:Django
管理界面的一个美丽的肌肤。[官网](http://grappelliproject.com/)

*   Wooey:一个 Django 应用,能够为 Python 脚本创立 web
用户界面。[官网](https://github.com/wooey/wooey)

### 静态站点生成器

静态站点生成器是三个软件,它把文件和模板作为输入,然后输出HTML文件。

*   Pelican:使用 马克down 或 ReST 来拍卖内容, Jinja 2
来塑造主旨。帮忙 DVCS, Disqus.。AGPL
许可。[官网](http://blog.getpelican.com/)


 Cactus:为设计师设计的静态站点生成器。[官网](https://github.com/koenbok/Cactus/)

*   Hyde:基于 Jinja2
的静态站点生成器。[官网](http://hyde.github.io/)


 Nikola:一个静态网站和博客生成器。[官网](https://www.getnikola.com/)

*   Tinkerer:Tinkerer
是三个博客引擎/静态站点生成器,由Sphinx驱动。[官网](http://tinkerer.me/)

*   Lektor:二个大约易用的静态 CMS
和博客引擎。[官网](https://www.getlektor.com/)

### 进程

操作系统进度运维及通讯库。

*   envoy:比 Python
[subprocess](https://docs.python.org/2/library/subprocess.html)
模块更人性化。[官网](https://github.com/kennethreitz/envoy)

*   sarge:另一 种 subprocess
模块的卷入。[官网](http://sarge.readthedocs.org/en/latest/)

*   sh:2个完备的 subprocess
替代库。[官网](https://github.com/amoffat/sh)

### 并发和交互

用来举办并发和并行操作的库。

*   multiprocessing:(Python 标准库)
基于经过的“线程”接口。[官网](https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html)

*   threading:(Python
标准库)更高层的线程接口。[官网](https://docs.python.org/2/library/threading.html)

*   eventlet:协助 WSGI 的异步框架。[官网](http://eventlet.net/)

*   gevent:2个根据协程的 Python
互连网库,使用[greenlet](https://github.com/python-greenlet/greenlet)。\[官网\](http://www.gevent.org/)


 汤姆orrow:用于发生异步代码的神奇的装饰器语法完成。[官网](https://github.com/madisonmay/Tomorrow)


 uvloop:在libuv之上超火速落成asyncio事件循环。[官网](https://github.com/MagicStack/uvloop)

### 网络

用来互连网编制程序的库。

*   asyncio:(Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环,
协程以及职责。[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:事件驱动的产出框架。[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:三个 ZeroMQ 新闻库的 Python
封装。[官网](http://zeromq.github.io/pyzmq/)

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

### WebSocket

协理使用WebSocket的库。

*   AutobahnPython:给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和
[asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)。\[官网\](https://github.com/crossbario/autobahn-python)

*   克罗斯bar:开源统一使用路由(Websocket & WAMP for Python on
Autobahn).[官网](https://github.com/crossbario/crossbar/)

*   django-socketio:给 Django 用的
WebSockets。[官网](https://github.com/stephenmcd/django-socketio)

*   WebSocket-for-Python:为Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket
客户端和劳务器库。[官网](https://github.com/Lawouach/WebSocket-for-Python)

### WSGI 服务器

兼容 WSGI 的 web 服务器

*   gunicorn:Pre-forked, 部分是由 C
语言编写的。[官网](https://pypi.python.org/pypi/gunicorn)

*   uwsgi:uwsgi 项目标指标是支付一组全栈工具,用来建立托管服务, 由 C
语言编写。[官网](https://uwsgi-docs.readthedocs.org/en/latest/)

*   [bjoern](http://hao.jobbole.com/bjoern/):异步,非常快速,由 C
语言编写。[官网](https://pypi.python.org/pypi/bjoern)

*   fapws3:异步 (仅对于网络端),由 C
语言编写。[官网](http://www.fapws.org/)

*   meinheld:异步,部分是由 C
语言编写的。[官网](https://pypi.python.org/pypi/meinheld)


 netius:异步,相当迅猛。[官网](https://github.com/hivesolutions/netius)

*   paste:二十多线程,稳定,久经考验。[官网](http://pythonpaste.org/)

*   rocket:多线程。[官网](https://pypi.python.org/pypi/rocket)

*   waitress:二十多线程, 是它使得着 Pyramid
框架。[官网](https://waitress.readthedocs.org/en/latest/)

*   Werkzeug:四个 WSGI 工具库,驱动着 Flask
,而且能够很有益于大嵌入到您的档次中去。[官网](http://werkzeug.pocoo.org/)

### RPC 服务器

同盟 CRUISERPC 的服务器。

*   SimpleJSON奥迪Q5PCServer:那一个库是 JSON-奥德赛PC
规范的3个实现。[官网](https://github.com/joshmarshall/jsonrpclib/)

*   SimpleXMLHavalPCServer:(Python 标准库) 不难的 XML-PRADOPC
服务器完结,单线程。[官网](https://docs.python.org/2/library/simplexmlrpcserver.html)

*   zeroLANDPC:zerorpc 是叁个灵活的 君越PC 落成,基于 ZeroMQ 和
MessagePack。[官网](https://github.com/0rpc/zerorpc-python)

### 密码学

*   cryptography:那个软件包目的在于提供密码学基本内容和章程提要求 Python
开发者。[官网](https://cryptography.io/en/latest/)

*   hashids:在 Python 中实现 [hashids](http://hashids.org/)
。[官网](https://github.com/davidaurelio/hashids-python)

*   Paramiko:SSHv2 切磋的 Python (2.6+, 3.3+)
,提供客户端和服务端的作用。[官网](http://www.paramiko.org/)


 Passlib:安全密码存储/哈希库,[官网](https://pythonhosted.org/passlib/)

*   PyCrypto:Python
密码学工具箱。[官网](https://www.dlitz.net/software/pycrypto/)

*   PyNacl:网络和密码学(NaCl) 库的 Python
绑定。[官网](https://github.com/pyca/pynacl)

### 图形用户界面

用来创建图形用户界面程序的库。

*   curses:内建的 [ncurses](http://www.gnu.org/software/ncurses/)
封装,用来创立终端图形用户界面。[官网](https://docs.python.org/2/library/curses.html\#module-curses)

*   enaml:使用类似 QML
的Declaratic语法来创设美观的用户界面。[官网](https://github.com/nucleic/enaml)


 [kivy](http://hao.jobbole.com/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。[官网](https://kivy.org/)

*   pyglet:七个Python
的跨平台窗口及多媒体库。[官网](https://bitbucket.org/pyglet/pyglet/wiki/Home)

*   PyQt:跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python 绑定
,支持Qt v4 和 Qt
v5。[官网](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro)

*   PySide:P跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python
绑定 ,支持Qt v4。[官网](https://wiki.qt.io/PySide)

*   Tkinter:Tkinter 是 Python GUI
的贰个实际标准库。[官网](https://wiki.python.org/moin/TkInter)

*   Toga:1个 Python 原生的, 操作系统原生的
GUI工具包。[官网](https://github.com/pybee/toga)

*   urwid:叁个用来成立终端 GUI
应用的库,援助组件,事件和拉长的色彩等。[官网](http://urwid.org/)

*   wxPython:wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python
语言混合的产物。[官网](http://wxpython.org/)

*   PyGObject:GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python
绑定[官网](https://wiki.gnome.org/Projects/PyGObject)

*   Flexx:Flexx 是贰个纯 Python 语言编写的用来成立 GUI
程序的工具集,它利用 web
技术拓展界面包车型客车显示。[官网](https://github.com/zoofIO/flexx)

### 游戏开发

超赞的十五日游开发库。

*   Cocos2d:cocos2d 是1个用来支付 2D 游戏,
示例和其余图形/交互使用的框架。基于
pyglet。[官网](http://cocos2d.org/)

*   Panda3D:由迪士尼开发的 3D
游戏引擎,并由Carnegie梅陇娱乐技术核心顶住维护。使用C++编写, 针对 Python
实行了完全的包装。[官网](https://www.panda3d.org/)

*   Pygame:Pygame 是一组 Python
模块,用来编排游戏。[官网](http://www.pygame.org/news.html)

*   PyOgre:Ogre 3D 渲染引擎的 Python
绑定,能够用来支付娱乐和虚假程序等任何 3D
应用。[官网](http://www.ogre3d.org/tikiwiki/PyOgre)

*   PyOpenGL:OpenGL 的 Python 绑定及其有关
APIs。[官网](http://pyopengl.sourceforge.net/)

*   PySDL2:SDL2 库的卷入,基于
ctypes。[官网](http://pysdl2.readthedocs.org/en/latest/)

*   RenPy:一个视觉小说(visual
novel)引擎。[官网](https://www.renpy.org/)

### 日志

用来扭转和操作日志的库。

*   logging:(Python 标准库) 为 Python
提供日志成效。[官网](https://docs.python.org/2/library/logging.html)

*   logbook:Logging
库的替代品。[官网](http://pythonhosted.org/Logbook/)


 埃利ot:为复杂性的和分布式系统成立日志。[官网](https://eliot.readthedocs.org/en/latest/)

*   Raven:Sentry的 Python
客户端。[官网](http://raven.readthedocs.org/en/latest/)


 Sentry:实时记录和综合机械化采煤日志的服务器。[官网](https://pypi.python.org/pypi/sentry)

### Testing

开始展览代码库测试和转变测试数据的库。

*   测试框架

*   unittest:(Python 标准库)
单元测试框架。[官网](https://docs.python.org/2/library/unittest.html)

*   nose:nose 扩展了 unittest
的功能。[官网](https://nose.readthedocs.org/en/latest/)

*   contexts:一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# –
Machine.Specifications的启发。[官网](https://github.com/benjamin-hodgson/Contexts)

*   hypothesis:Hypothesis 是二个根据先进的 Quickcheck
风格特点的测试库。[官网](https://github.com/DRMacIver/hypothesis)

*   mamba:Python 的顶峰测试工具,
拥护BDD。[官网](http://nestorsalceda.github.io/mamba/)

*   PyAutoGUI:PyAutoGUI 是一人性化的跨平台 GUI
自动测试模块。[官网](https://github.com/asweigart/pyautogui)

*   pyshould:Should 风格的断言,基于
[PyHamcrest](https://github.com/hamcrest/PyHamcrest)。\[官网\](https://github.com/drslump/pyshould)

*   pytest:叁个成熟的全职能 Python
测试工具。[官网](http://pytest.org/latest/)


 green:干净,多彩的测试工具。[官网](https://github.com/CleanCut/green)

*   pyvows:BDD
风格的测试工具,受Vows.js的开导。[官网](http://heynemann.github.io/pyvows/)-

*   罗布ot
Framework:一个通用的自动化测试框架。[官网](https://github.com/robotframework/robotframework)

*   Web 测试

*   Selenium:[Selenium](http://www.seleniumhq.org/) WebDriver 的
Python 绑定。[官网](https://pypi.python.org/pypi/selenium)

*   locust:使用 Python
编写的,可扩张的用户加载测试工具。[官网](https://github.com/locustio/locust)

*   sixpack:贰个和语言无关的 A/B
测试框架。[官网](https://github.com/seatgeek/sixpack)

*   splinter:开源的 web
应用测试工具。[官网](https://splinter.readthedocs.org/en/latest/)

*   Mock测试

*   mock:(Python 标准库)
一个用来伪造测试的库。[官网](https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html)

*   doublex:Python 的1个功用强大的
doubles  测试框架。[官网](https://pypi.python.org/pypi/doublex)


 freezegun:通过伪造日期模块来扭转区别的时日。[官网](https://github.com/spulec/freezegun)

*   httmock:针对 Python 2.6+ 和 3.2+ 生成
伪造请求的库。[官网](https://github.com/patrys/httmock)

*   httpretty:Python 的 HTTP 请求 mock
工具。[官网](http://falcao.it/HTTPretty/)

*   responses:伪造 Python 中的 requests
库的一个通用库。[官网](https://github.com/getsentry/responses)

*   VC奥迪Q3.py:在你的测试中记录和重放 HTTP
交互。[官网](https://github.com/kevin1024/vcrpy)

*   对象工厂

*   factoryboy:一个 Python 用的测试固件 (test fixtures)
替代库。[官网](https://github.com/rbarrois/factoryboy)

*   mixer:别的2个测试固件 (test fixtures) 替代库,协理 Django, Flask,
SQLAlchemy, Peewee 等。[官网](https://github.com/klen/mixer)

*   modelmommy:为 Django
测试创设随机固件[官网](https://github.com/vandersonmota/modelmommy)

*   代码覆盖率


 coverage:代码覆盖率衡量。[官网](https://pypi.python.org/pypi/coverage)

*   伪数据

*   faker:二个 Python
库,用来生成伪数据。[官网](http://www.joke2k.net/faker/)


 fake2db:伪数据库生成器。[官网](https://github.com/emirozer/fake2db)


 radar:生成随机的日期/时间。[官网](https://pypi.python.org/pypi/radar)

*   错误处理

*   FuckIt.py:FuckIt.py 使用早先进的技术来保障你的 Python
代码无论好坏都能接二连三运营。[官网](https://github.com/ajalt/fuckitpy)

### 代码分析和Lint工具

举行代码分析,解析和操作代码库的库和工具。

*   代码分析


 coala:语言独立和不难扩张的代码分析应用程序。[官网](http://coala-analyzer.org/)

*   code2flow:把你的 Python 和 JavaScript
代码转换为流程图。[官网](https://github.com/scottrogowski/code2flow)

*   pycallgraph:那么些库能够把您的Python
应用的流水生产线(调用图)实行可视化。[官网](https://github.com/gak/pycallgraph)

*   pysonar2:Python
类型估计和摸索工具。[官网](https://github.com/yinwang0/pysonar2)

*   Lint工具

*   Flake8:模块化源码检查工具: pep8, pyflakes 以及
co。[官网](https://pypi.python.org/pypi/flake8)


 Pylint:三个完全可定制的源码分析器。[官网](https://www.pylint.org/)

*   pylama:Python 和 JavaScript
的代码审查工具。[官网](https://pylama.readthedocs.org/en/latest/)

*   代码格式化

*   autopep8:自动格式化 Python 代码,以使其符合 PEP8
规范。[官网](https://github.com/hhatto/autopep8)

### Debugging Tools

用来拓展代码调节和测试的库。

*   调试器

*   ipdb:IPython 启用的
[pdb](https://docs.python.org/2/library/pdb.html)。\[官网\](https://pypi.python.org/pypi/ipdb)

*   pudb:全屏,基于控制台的 Python
调试器。[官网](https://pypi.python.org/pypi/pudb)

*   pyringe:能够在 Python
进度中附加和注入代码的调节和测试器。[官网](https://github.com/google/pyringe)

*   wdb:几个惊叹的 web 调节和测试器,通过 WebSockets
工作。[官网](https://github.com/Kozea/wdb)

*   winpdb:二个享有图形用户界面包车型客车 Python
调节和测试器,可以拓展长距离调节和测试,基于 rpdb2。[官网](http://winpdb.org/)

*   django-debug-toolbar:为 Django
展现各个调试音信。[官网](https://github.com/django-debug-toolbar/django-debug-toolbar)

*   django-devserver:一个 Django
运转服务器的替代品。[官网](https://github.com/dcramer/django-devserver)

*   flask-debugtoolbar:django-debug-toolbar 的 flask
版。[官网](https://github.com/mgood/flask-debugtoolbar)

*   质量分析器


 lineprofiler:逐行质量分析。[官网](https://github.com/rkern/lineprofiler)

*   [Memory Profiler](http://hao.jobbole.com/memory\_profiler/):监控
Python
代码的内部存款和储蓄器使用。[官网](http://pypi.python.org/pypi/memory\_profiler)、\[内存\](https://github.com/fabianp/memoryprofiler)

*   profiling:一个交互式 Python
品质分析工具。[官网](https://github.com/what-studio/profiling)

*   其他

*   pyelftools:解析和剖析 ELF 文件以及 DWA凯雷德F
调节和测试消息。[官网](https://github.com/eliben/pyelftools)

*   python-statsd:[statsd](https://github.com/etsy/statsd/) 服务器的
Python 客户端。[官网](https://github.com/WoLpH/python-statsd)

### Science and Data Analysis

用来进展科学总计和数目解析的库。

*   astropy:1个天医学 Python 库。[官网](http://www.astropy.org/)


 [bcbio-nextgen](http://hao.jobbole.com/bcbio-nextgen/):这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。\[官网\](https://github.com/chapmanb/bcbio-nextgen)


 bccb:生物分析相关代码集合[官网](https://github.com/chapmanb/bcbb)

*   Biopython:Biopython
是一组可避防费应用的用来拓展生物总计的工具。[官网](http://biopython.org/wiki/MainPage)

*   [blaze](http://hao.jobbole.com/blaze/):NumPy 和 Pandas
的大数额接口。[官网](http://blaze.readthedocs.org/en/latest/index.html)


 [cclib](http://hao.jobbole.com/cclib/):一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库。\[官网\](http://cclib.github.io/)


 NetworkX:2个为复杂性网络布置的高品质软件。[官网](https://networkx.github.io/)


 Neupy:执行和测试各个分化的人工神经网络算法。[官网](http://neupy.com/pages/home.html)

*   Numba:Python JIT (just in time) 编写翻译器,针对科学用的 Python
,由Cython 和 NumPy 的开发者开发。[官网](http://numba.pydata.org/)

*   [NumPy](http://hao.jobbole.com/numpy/):使用 Python
举办科学总括的基础包。[官网](http://www.numpy.org/)

*   Open
贝布el:八个化学工具箱,用来描述多样化学数据。[官网](http://openbabel.org/wiki/MainPage)

*   [Open Mining](http://hao.jobbole.com/open-mining/):使用 Python
挖掘商业情报 (BI) (Pandas web
接口)。[官网](https://github.com/mining/mining)

*   [orange](http://hao.jobbole.com/orange/):通过可视化编程或 Python
脚本实行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。[官网](http://orange.biolab.si/)


 Pandas:提供高质量,易用的数据结构和数目解析工具。[官网](http://pandas.pydata.org/)

*   PyDy:PyDy 是 Python Dynamics
的缩写,用来为重力学生运动动建立模型工作流程提供增派, 基于 NumPy, SciPy,
IPython 和 matplotlib。[官网](http://www.pydy.org/)


 [PyMC](http://hao.jobbole.com/pymc/):马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。\[官网\](https://github.com/pymc-devs/pymc3)

*   奥迪Q5DKit:化学音信学和机械和工具学习软件。[官网](http://www.rdkit.org/)

*   [SciPy](http://hao.jobbole.com/scipy/):由一些基于 Python
,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统。[官网](http://www.scipy.org/)


 [statsmodels](http://hao.jobbole.com/statsmodels/):统计建模和计量经济学。\[官网\](https://github.com/statsmodels/statsmodels)

*   SymPy:三个用以符号数学的 Python
库。[官网](https://github.com/sympy/sympy)

*   zipline:二个 Python
算法交易库。[官网](https://github.com/quantopian/zipline)


 [Bayesian-belief-networks](http://hao.jobbole.com/bayesian-belief-networks/):优雅的贝叶斯信念网络框架。\[官网\](https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks)

### 数据可视化

进展数据可视化的库。 参见:
[awesome-javascript](https://github.com/sorrycc/awesome-javascript\#data-visualization)。

*   matplotlib:一个 Python 2D 绘图库。[官网](http://matplotlib.org/)

*   bokeh:用 Python 进行交互式 web
绘图。[官网](https://github.com/bokeh/bokeh)

*   ggplot:ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python
版本。[官网](https://github.com/yhat/ggplot)

*   plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web
绘图库。[官网](https://plot.ly/python/)

*   pygal:1个 Python SVG
图表成立工具。[官网](http://www.pygal.org/en/latest/)

*   pygraphviz:Graphviz 的 Python
接口。[官网](https://pypi.python.org/pypi/pygraphviz)


 PyQtGraph:交互式实时2D/3D/图像绘制及正确/工程学组件。[官网](http://www.pyqtgraph.org/)

*   SnakeViz:一个基于浏览器的 Python’s cProfile
模块输出结果查看工具。[官网](http://jiffyclub.github.io/snakeviz/)

*   vincent:把 Python 转换为 Vega
语法的变换工具。[官网](https://github.com/wrobstory/vincent)

*   VisPy:基于 OpenGL
的高品质科学可视化学工业具。[官网](http://vispy.org/)

### 总结机视觉

处理器视觉库。

*   OpenCV:开源计算机视觉库。[官网](http://opencv.org/)


 pyocr:Tesseract和Cuneiform的包装库。[官网](https://github.com/jflesch/pyocr)

*   pytesseract:[Google Tesseract
OCR](https://github.com/tesseract-ocr)的另一包装库。\[官网\](https://github.com/madmaze/pytesseract)


 [SimpleCV](http://hao.jobbole.com/simplecv/):一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。\[官网\](http://simplecv.org/)

### 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、急速的推荐引擎。[官网](https://github.com/muricoca/crab)


 gensim:人性化的话题建立模型库。[官网](https://github.com/piskvorky/gensim)

*   hebel:GPU
加快的吃水学习库。[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)
的机械学习库。[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 营造的机械学习 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)

### MapReduce

MapReduce 框架和库。

*   [dpark](http://hao.jobbole.com/dpark/):Spark 的 Python
克隆版,3个接近 MapReduce
的框架。[官网](https://github.com/douban/dpark)

*   dumbo:那一个 Python 模块能够令人轻松的编辑和平运动转 Hadoop
程序。[官网](https://github.com/klbostee/dumbo)


 luigi:那几个模块帮您塑造批处理作业的错综复杂流水生产线。[官网](https://github.com/spotify/luigi)

*   mrjob:在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce
任务。[官网](https://github.com/Yelp/mrjob)

*   PySpark:Spark 的 Python API
。[官网](http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html)

*   streamparse:运转针对实际数据流的 Python 代码。集成了[Apache
Storm](http://storm.apache.org/)。\[官网\](https://github.com/Parsely/streamparse)

### 函数式编制程序

应用 Python 举行函数式编制程序。

*   CyToolz:Toolz 的 Cython 达成 :
高质量函数式工具。[官网](https://github.com/pytoolz/cytoolz/)

*   fn.py:在 Python 中实行函数式编制程序 :
完毕了部分享用函数式编制程序缺点和失误的效果。[官网](https://github.com/kachayev/fn.py)


 funcy:炫酷又实用的函数式工具。[官网](https://github.com/Suor/funcy)


 Toolz:一组用于迭代器,函数和字典的函数式编制程序工具。[官网](https://github.com/pytoolz/toolz)

### 第三方 API

用于访问第2方 API的库。 参见: [List of Python API Wrappers and
Libraries](https://github.com/realpython/list-of-python-api-wrappers)。

*   apache-libcloud:3个为各类云布署的 Python
库。[官网](https://libcloud.apache.org/)

*   boto:Amazon Web Services 的 Python
接口。[官网](https://github.com/boto/boto)

*   django-wordpress:WordPress models and views for
Django.[官网](https://github.com/sunlightlabs/django-wordpress/)

*   facebook-sdk:Facebook 平台的 Python
SDK.[官网](https://github.com/mobolic/facebook-sdk)

*   facepy:Facepy 让和 脸书’s Graph API
的互相变得更便于。[官网](https://github.com/jgorset/facepy)

*   gmail:Gmail 的 Python
接口。[官网](https://github.com/charlierguo/gmail)

*   google-api-python-client:Python 用的 谷歌 APIs
客户端库。[官网](https://github.com/google/google-api-python-client)

*   gspread:谷歌(Google) 电子表格的 Python
API.[官网](https://github.com/burnash/gspread)

*   twython:Twitter API
的封装。[官网](https://github.com/ryanmcgrath/twython)

### DevOps 工具

用来 DevOps 的软件和库。

*   Ansible:2个拾分不难的 IT
自动化平台。[官网](https://github.com/ansible/ansible)


 SaltStack:基础设备自动化和管制连串。[官网](https://github.com/saltstack/salt)


 OpenStack:用于营造私有和公有云的开源软件。[官网](http://www.openstack.org/)

*   Docker Compose:神速,分离的支付环境,使用
Docker。[官网](https://docs.docker.com/compose/)

*   法布里c:2个粗略的,Python
风格的工具,用来进展长途执行和配备。[官网](http://www.fabfile.org/)

*   cuisine:为 法布里c
提供一多元高级函数。[官网](https://github.com/sebastien/cuisine)

*   Fabtools:1个用来编排超赞的 法布里c
文件的工具。[官网](https://github.com/ronnix/fabtools)

*   gitapi:Git 的纯 Python
API。[官网](https://bitbucket.org/haard/gitapi)

*   hgapi:Mercurial 的纯 Python
API。[官网](https://bitbucket.org/haard/hgapi)

*   honcho:[Foreman](https://github.com/ddollar/foreman)的 Python
克隆版,用来保管基于[Procfile](https://devcenter.heroku.com/articles/procfile)的应用。\[官网\](https://github.com/nickstenning/honcho)

*   pexpect:Controlling interactive programs in a pseudo-terminal like
在2个伪终端中央控制制交互程序,就像 GNU expect
一样。[官网](https://github.com/pexpect/pexpect)


 psutil:一个跨平台进度和系统工具模块。[官网](https://github.com/giampaolo/psutil)

*   supervisor:UNIX
的历程序控制制连串。[官网](https://github.com/Supervisor/supervisor)

### 职分调度

职务调度库。


 APScheduler:轻巧但强硬的历程内职分调度,使您能够调度函数。[官网](http://apscheduler.readthedocs.org/en/latest/)

*   django-schedule:一个 Django
排程应用。[官网](https://github.com/thauber/django-schedule)

*   doit:三个任务执行和创设筑工程具。[官网](http://pydoit.org/)

*   gunnery:分布式系统使用的多用途职务执行工具 ,具有 web
交互界面。[官网](https://github.com/gunnery/gunnery)

*   Joblib:一组为 Python
提供轻量级作业流程的工具。[官网](http://pythonhosted.org/joblib/index.html)

*   Plan:如有神助地编写 crontab
文件。[官网](https://github.com/fengsp/plan)

*   schedule:人性化的 Python
任务调度库。[官网](https://github.com/dbader/schedule)

*   Spiff:使用纯 Python
完结的无敌的劳作流引擎。[官网](https://github.com/knipknap/SpiffWorkflow)

*   TaskFlow:二个得以让您方便执行职务的 Python
库,一致并且可信赖。[官网](http://docs.openstack.org/developer/taskflow/)

### 外来函数接口

行使外来函数接口的库。

*   cffi:用来调用 C
代码的外来函数接口。[官网](https://pypi.python.org/pypi/cffi)

*   [ctypes](http://hao.jobbole.com/ctypes/):(Python 标准库)
用来调用 C
代码的外来函数接口。[官网](https://docs.python.org/2/library/ctypes.html)

*   PyCUDA:Nvidia CUDA API
的封装。[官网](https://mathema.tician.de/software/pycuda/)


 SWIG:简化的包装和接口生成器。[官网](http://www.swig.org/Doc1.3/Python.html)

### 高性能

让 Python 更快的库。

*   Cython:优化的 Python 静态编写翻译器。使用项目混合使 Python 编写翻译成 C 或
C++ 模块来赢得属性的巨大进步。[官网](http://cython.org/)

*   PeachPy:嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被当做 Python
内联的汇编器大概是单独的汇编器,用于 Windows, Linux, OS X, Native Client
也许 Go 。[官网](https://github.com/Maratyszcza/PeachPy)

*   PyPy:使用 Python 完毕的 Python。解释器使用黑魔法加速 Python
运转速度且不必要进入额外的类型消息。[官网](http://pypy.org/)

*   [Pyston](http://hao.jobbole.com/pyston-llvm-jit/):使用 LLVM
和当代 JIT 技术营造的 Python
完毕,目标是为着赢得很好的性质。[官网](https://github.com/dropbox/pyston)

*   Stackless Python:三个强化版的
Python。[官网](https://bitbucket.org/stackless-dev/stackless/overview)

### 微软的 Windows平台

在 Windows 平台上拓展 Python 编制程序。

*   Python(x,y):面向科学使用的 Python 发行版,基于 Qt 和
Spyder。[官网](http://python-xy.github.io/)

*   pythonlibs:非官方的 Windows 平台 Python
增加二进制包。[官网](http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)

*   PythonNet:Python 与 .NET 公共语言运营库
(CL中华V)的集成。[官网](https://github.com/pythonnet/pythonnet)

*   PyWin32:针对 Windows 的Python
扩展。[官网](https://sourceforge.net/projects/pywin32/)

*   WinPython:Windows 7/8
系统下便携式开发环境。[官网](https://winpython.github.io/)

### 互连网可视化和SDN

用来进展互连网可视化和SDN(软件定义互联网)的工具和库。

*   Mininet:一款流行的网络模拟器以及用 Python 编写的
API。[官网](http://mininet.org/)

*   POX:多少个针对基于 Python 的软件定义互连网使用(例如 OpenFlow SDN
控制器)的开源开发平台。[官网](https://github.com/noxrepo/pox)

*   Pyretic:火热的 SDN
编制程序语言中的一员,为网络沟通机和模拟器提供强劲的肤浅能力。[官网](http://frenetic-lang.org/pyretic/)

*   SDX Platform:基于 SDN 的 IXP 实现,影响了 Mininet, POX 和
Pyretic。[官网](https://github.com/sdn-ixp/internet2award)

### 硬件

用来对硬件进行编制程序的库。


 ino:操作[Arduino](https://www.arduino.cc/)的命令行工具。\[官网\](http://inotool.org/)

*   Pyro:Python 机器人编制程序库。[官网](http://pyrorobotics.com/)


 PyUserInput:跨平台的,控制鼠标和键盘的模块。[官网](https://github.com/SavinaRoja/PyUserInput)


 scapy:贰个万分棒的操作数据包的库。[官网](https://github.com/secdev/scapy)

*   wifi:四个 Python 库和指令行工具用来在 Linux
平台上操作WiFi。[官网](https://wifi.readthedocs.org/en/latest/)

*   Pingo:Pingo 为接近Raspberry Pi,pcDuino, IntelGalileo等设备提供联合的API用以编制程序。[官网](http://www.pingo.io/)

### 兼容性

赞助从 Python 2 向 Python 3迁移的库。

*   Python-Future:那就是 Python 2 和 Python 3
之间不翼而飞的不行兼容性层。[官网](http://python-future.org/index.html)

*   Python-Modernize:使 Python 代码尤其现代化以便末了迁移到 Python
3。[官网](https://github.com/mitsuhiko/python-modernize)

*   Six:Python 2 和 3
的包容性工具。[官网](https://pypi.python.org/pypi/six)

### 杂项

不属于地点任何二个门类,不过丰硕管用的库。

*   blinker:四个极快的 Python
进度内信号/事件分发系统。[官网](https://github.com/jek/blinker)


 itsdangerous:一多级帮忙理工科程师具用来将可信赖的数据传入不可信的环境。[官网](https://github.com/pallets/itsdangerous)

*   pluginbase:1个简约不过相当灵活的 Python
插件系统。[官网](https://github.com/mitsuhiko/pluginbase)

*   Pychievements:1个用来创建和追踪到位的 Python
框架。[官网](https://github.com/PacketPerception/pychievements)


 [Tryton](http://hao.jobbole.com/tryton/):一个通用商务框架。\[官网\](http://www.tryton.org/)

### 算法和设计情势

Python 完结的算法和设计形式。

*   [algorithms](http://hao.jobbole.com/algorithms/):一个 Python
算法模块。[官网](https://github.com/nryoung/algorithms)

*   python-patterns:Python
设计格局的集聚。[官网](https://github.com/faif/python-patterns)

*   sortedcontainers:快速,纯 Python 实现的SortedList,SortedDict 和
SortedSet
类型。[官网](http://www.grantjenks.com/docs/sortedcontainers/)

### 编辑器插件

编辑器和 IDE 的插件

*   Emacs

*   Elpy:Emacs Python
开发环境。[官网](https://github.com/jorgenschaefer/elpy)

*   Sublime Text

*   SublimeJEDI:二个 Sublime Text 插件,用来利用超赞的机动补全库
Jedi。[官网](https://github.com/srusskih/SublimeJEDI)

*   Anaconda:Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python
IDE。[官网](https://github.com/DamnWidget/anaconda)

*   Vim

*   [YouCompleteMe](http://hao.jobbole.com/youcompleteme/):引入基于
[Jedi](https://github.com/davidhalter/jedi) 的 Python
自动补全引擎。[官网](https://github.com/Valloric/YouCompleteMe)

*   Jedi-vim:绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python
进行自动补全。[官网](https://github.com/davidhalter/jedi-vim)

*   Python-mode:将 Vim 变成 Python IDE
的一款多合一插件。[官网](https://github.com/klen/python-mode)

*   Visual Studio

*   PTVS:Visual Studio 的 Python
工具[官网](https://github.com/Microsoft/PTVS)

### 集成支付条件

流行的 Python 集成开发条件。

*   PyCharm:商业化的 Python IDE ,由 JetBrains
开发。也有免费的社区版提供。[官网](https://www.jetbrains.com/pycharm/)

*   LiClipse:基于 Eclipse 的免费多语言 IDE 。使用 PyDev 来协助 Python
。[官网](http://www.liclipse.com/)

*   Spyder:开源 Python
IDE。[官网](https://github.com/spyder-ide/spyder)

### 自动聊天工具

用于支付聊天机器人的库


 Errbot:最不难易行和最流行的闲聊机器人用来促成自动聊天工具。[官网](http://errbot.io/en/latest/)

## 服务

在线工具和简化开发的 API 。

### 持续集成

参见:
[awesome-CIandCD](https://github.com/ciandcd/awesome-ciandcd\#online-build-system).

*   Travis
CI:1个盛行的工具,为你的开源和[私人](https://travis-ci.com/)项目提供持续集成服务。(仅支持
GitHub)[官网](https://travis-ci.org/)

*   CircleCI:3个不休集成工具,能够丰硕迅猛的举办互动测试。 (仅辅助GitHub)[官网](https://circleci.com/)

*   Vexor CI:贰个为私人 app
提供源源集成的工具,支持按分钟付费。[官网](https://vexor.io/)

*   Wercker:基于 Docker
平台,用来创设和配备微服务。[官网](http://wercker.com/)

### 代码质量


 Codacy:自动化代码审查,特别高效的揭露高质量代码。对于开源项目是免费的。[官网](https://www.codacy.com/)


 QuantifiedCode:贰个数量驱动、自动、持续的代码审查工具。[官网](https://www.quantifiedcode.com/)

## 资源

在此处能够找到新的 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)

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