您需要了解的 100 个最常用 Python 库
当然！以下是您可能会发现有用的 100 个常用 Python 库的列表，这些库涵盖了各种应用领域，例如数据处理、机器学习、Web 开发、自动化等：
数据科学与分析
- NumPy - 数值计算的基础库。
- Pandas - 数据操作与分析。
- Matplotlib - 数据可视化。
- Seaborn - 基于 Matplotlib 的统计数据可视化。
- SciPy - 科学计算库。
- Statsmodels - 统计建模与计量经济学。
- Scikit-learn - 机器学习库。
- Plotly - 交互式图表和可视化。
- Bokeh - 创建交互式网络可视化。
- Dask - 并行计算与数据处理。
机器学习与深度学习
- TensorFlow - 开源机器学习框架。
- Keras - 简化深度学习建模的高级 API。
- PyTorch - 开源机器学习库，支持 GPU 加速。
- XGBoost - 增强学习算法。
- LightGBM - 高效的梯度提升框架。
- CatBoost - 高效的机器学习库，适用于分类问题。
数据库与数据处理
- SQLAlchemy - SQL 工具包和对象关系映射（ORM）。
- PyMongo - 使用 MongoDB 的库。
- psycopg2 - PostgreSQL 数据库适配器。
- Peewee - 小巧的 ORM。
- SQLObject - ORM 方案，支持多数据库。
网络与互联网
- Requests - 人性化的 HTTP 请求库。
- urllib3 - 强健的 HTTP 库，支持连接池。
- Scrapy - 爬虫框架，用于从网站提取数据。
- Beautiful Soup - HTML 和 XML 解析库。
- Selenium - 自动化测试工具。
Web 开发
- Django - 高级 Web 框架。
- Flask - 轻量级 Web 框架。
- FastAPI - 快速 Web 框架，用于构建 API。
- Tornado - 支持长轮询和 WebSockets 的框架。
- Pyramid - 灵活的 Web 应用开发框架。
自动化与系统工具
- Click - 用于创建命令行界面。
- Celery - 分布式任务队列。
- APScheduler - 任务调度库。
- Fabric - 远程服务器管理。
- Paramiko - SSH 协议的实现，用于远程控制。
图像与多媒体处理
- Pillow - 图像处理库。
- OpenCV - 计算机视觉库。
- MoviePy - 视频编辑库。
- PyDub - 音频处理库。
自然语言处理
- NLTK - 自然语言处理工具包。
- spaCy - 快速 NLP 处理库。
- TextBlob - 简化文本处理。
协同与并行计算
- multiprocessing - 并行处理模块。
- concurrent.futures - 并行执行库。
- joblib - 提供轻量级并行计算。
科学计算与工程
- SymPy - 符号数学。
- NetworkX - 复杂网络研究工具。
- PyOpenGL - OpenGL 接口。
- PyBrain - 机器学习库。
其他常用库
- pytest - 测试工具。
- unittest - 内置测试框架。
- tox - 自动化测试工具。
- Twisted - 网络引擎。
- gevent - 异步网络库。
- Gradio - 构建机器学习模型 UI 的库。
- Jinja2 - 模板引擎。
- scikit-image - 图像处理工具。
- pyTesseract - OCR 工具。
- PuLP - 线性优化库。
- pytz - 提供跨时区计算。
- filetype - 文件类型检查。
- Whoosh - 全文本搜索引擎。
- dash - 用于构建分析型 Web 应用。
- Sphinx - 文档生成工具。
- pytorch-lightning - 轻量的 PyTorch 封装。
- rasa - 聊天机器人框架。
- transformers - 自然语言处理库。
- Hugging Face Datasets - 处理和获取NLP数据集的工具。
- pandas-profiling - 自动生成数据分析报告。
- gym - 强化学习环境。
- vega - 轻量级数据可视化库。
- numba - JIT 加速计算库。
- pytest-cov - 覆盖测试插件。
- pyinstaller - 将 Python 脚本打包为可执行文件。
- virtualenv - 虚拟环境管理工具。
- Zappa - 部署无服务器应用。
- Behave - 行为驱动开发工具。
- pbr - Python 构建工具。
- detox - 并行化测试。
- Pymunk - 物理引擎。
- simplejson - JSON解析与序列化。
- pyodbc - 数据库访问接口。
- deap - 遗传算法框架。
- geopy - 地理编码服务。
- sh - 简化系统命令执行。
- dateutil - 日期和时间实用工具。
- cryptography - 加密库。
- fbprophet - 时间序列预测。
- pycryptodome - 加密库。
- dash-core-components - Dash 的 UI 组件库。
- kivy - 开源跨平台应用开发工具。
- pyqt5 - Python GUI 库。
- wxPython - GUI 库。
- PySide2 - Qt 的另一个 Python 绑定。
- watchdog - 监控文件系统变化。
- pikepdf - PDF 操作库。
- qrcode - 生成二维码。
- lmfit - 曲线拟合库。
- Pydantic - 数据验证与设置管理。
这些库广泛用于各种 Python 项目中，每个库都有其特定的用例。选择最适合具体需求的库，将大大提高开发效率和代码性能。