2025 年你需要了解的 Python 库

TL;DR

你开始接触 Python 了吗？它
简直就是个丛林！你能想到的任何东西都有库——从创建游戏到构建 Web 应用程序。

通过此列表，您可以快速了解 50 个标准 Python 库及其功能，无论您是刚刚开始还是希望深入学习 Python。

1. Taipy

Taipy 旨在加速应用程序开发，从初始原型到可用于生产环境的应用程序。
这个开源 Python 库旨在简化前端（GUI）和机器学习/数据管道的开发。
它采用低代码量设计，适合所有 Python 开发者。

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您的支持意义重大🌱，并在很多方面帮助我们，比如撰写文章！🙏

2. NumPy

数值计算必备库，支持大型多维数组和矩阵。该库是 Python Royalty 的一部分。

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3.熊猫

数据操作和分析的基石，提供直观的数据结构和操作，用于操作数值表和时间序列。另一个 Python 必备库，一个必知库。

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4. Matplotlib

这是一个多功能工具，可用于创建各种静态、极简和交互式可视化效果。该库拥有丰富的参数可供使用，在绘制机器学习和人工智能图表时非常有用。

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5. SciPy

专门从事技术和科学计算，使用 Scipy 您可以进行优化、集成、插值等。

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6. Scikit-learn

机器学习的必备库，提供丰富的监督学习和无监督学习算法。这是您学习机器学习入门时唯一需要了解的库。

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7. TensorFlow

一个全面的机器学习框架，提供各种工具、库和社区资源。学习难度可能有点高，但了解 TF 在 Python 和机器学习领域至关重要。

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8. PyTorch

由于其灵活性，提供动态神经网络的创建和操作，受到学术研究和生产的青睐。

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9. Keras

用于构建和训练深度学习模型的高级 API，旨在促进神经网络的构建和使用。

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10.请求

简化了发出 HTTP 请求的过程，使网络抓取和 API 使用更加便捷。

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11.美味汤

一种网页抓取工具，可帮助从 HTML 和 XML 文件中提取数据。

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12. Flask

轻量级且可扩展的 Web 框架，非常适合构建中小型 Web 应用程序。

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13. Django

该高级框架专为快速开发和干净、实用的设计而设计。

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14.硒

该库可以自动化网络浏览器，从而模拟实际用户操作来测试网络应用程序。

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15. Pygame

提供用于编写​​视频游戏的 Python 模块，包括图形和声音库。

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16.枕头（PIL Fork）

扩展 Python 图像库功能，支持各种图像文件格式。

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17. SQLAlchemy

该库提供了一整套通过 Python 处理数据库的工具，提供了强大的 ORM 层和 SQL 表达式语言。

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18. PySpark

从名字就可以看出，这个库将 Apache Spark 的强大功能引入 Python，以 Pythonic 方法促进大数据处理和分析。

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19. Dash

无需深入了解 Web 开发，即可直接使用 Python 创建分析型 Web 应用程序。

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20. Plotly

专门创建适用于网络和移动应用程序的交互式且具有视觉吸引力的图形和图表。

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21. Nltk

该库使自然语言处理变得易于访问和使用。

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22. SpaCy

提供工业强度的自然语言处理能力，并为多种语言提供预先训练的模型。

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23. Gensim

该库专注于无监督主题建模和自然语言处理，您可以使用它来分析文档相似性。

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24. PyTest

一个强大的框架，用于编写从小型到复杂的功能测试，增强测试的可读性和可维护性。

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25.单元测试

用于构建和运行测试的内置框架反映了其他语言中的 xUnit 架构。

Unitest 是内置的。

26.织物

简化应用程序部署或系统管理任务的 SSH，自动执行远程 shell 命令。

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27. Vizzu

Vizzu 旨在实现动画数据可视化和叙事，是创建动态和交互式图表的首选库。

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28.极地

针对性能和效率进行了优化的 DataFrame 库，能够轻松处理大型数据集。

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29. Docker-Py

提供对 Docker Remote API 的 Pythonic 访问，实现 Docker 容器管理的自动化。

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30. OpenCV

计算机视觉和图像处理领域的主要产品，提供全面的算法和工具。

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31. Scikit-图像

它专用于图像处理，将 SciPy 和 NumPy 的功能扩展到视觉领域。

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32. SymPy

该库专为符号计算而设计，提供从代数求解到微积分等功能。

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33.虚拟环境

对于创建独立的 Python 环境和干净地管理项目依赖关系至关重要。

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34.点击

简化命令行界面的创建，促进可组合且易于扩展的代码。

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35. Argparse

促进命令行参数的解析，这对于 CLI 应用程序开发至关重要。

Argparse 是内置的。

36.日志记录

提供灵活的日志系统，从简单的日志到复杂的每个模块配置。

日志记录是内置的。

37. PyYAML

处理 YAML 文件，支持 Python 对象与 YAML 之间的序列化和反序列化。

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38. xlrd/xlwt

非常适合读取和写入 Excel 文件，弥合 Python 和 Excel 文档之间的差距。

星号⭐ xlrd 仓库
星号⭐ xlwt 仓库

39. Pandas 分析

从熊猫生成全面的概况报告

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40.全面质量管理

Tqdm 是任何循环的包装器，它将使用进度条跟踪进度。

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41. Faker

需要看似真实的虚假数据吗？Faker 为你提供支持。

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42.Flake8​

一个必备的库，可以让您的代码更清洁，并轻松实现样式检查。

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43.黑色

将您的代码格式提升到一个新的水平。

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44. Mypy

这就像有一位语法老师来教你的代码，只不过是类型而已。

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45. Pydantic

验证 Python 脚本所需的库。

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46.快速API

FastAPI 是一个用于构建 RESTful API 的 Web 框架。

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47.猫助推

为您的机器学习模型提供处理分类数据的方法。

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48.Seaborn​

实现高级数据可视化。

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49.乌龟

通过精美的图形和动画，让编程变得生动有趣。这是学习和入门 Python 的绝佳方式。

乌龟是内置的。

50. Asciimatics

Asciimatics 是一个允许您创建全屏文本 UI 的库。

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最后的想法

就这样！
一窥 Python 丛林！了解这些库的大部分内容，就能轻松应对任何项目！所以，Pythonista，行动起来吧！