- matplotlib – 一个 Python 2D 绘图库。
- bokeh – 用 Python 进行交互式 web 绘图。
- ggplot – ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。
- plotly – 协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。
- pygal – 一个 Python SVG 图表创建工具。
- pygraphviz – Graphviz 的 Python 接口。
- PyQtGraph – 交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件。
- SnakeViz – 一个基于浏览器的 Python’s cProfile 模块输出结果查看工具。
- vincent – 把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。
- VisPy – 基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。
计算机视觉
计算机视觉库。
- OpenCV – 开源计算机视觉库。
- SimpleCV – 一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。
机器学习
机器学习库。 参见: awesome-machine-learning.
- Crab – 灵活、快速的推荐引擎。
- gensim – 人性化的话题建模库。
- hebel – GPU 加速的深度学习库。
- NuPIC – 智能计算 Numenta 平台。
- pattern – Python 网络挖掘模块。
- PyBrain – 另一个 Python 机器学习库。
- Pylearn2 – 一个基于 Theano 的机器学习库。
- python-recsys – 一个用来实现推荐系统的 Python 库。
- scikit-learn – 基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。
- pydeep – Python 深度学习库。
- vowpalporpoise – 轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。
- skflow – 一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。
MapReduce
MapReduce 框架和库。
- dpark – Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。
- dumbo – 这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。
- luigi – 这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。
- mrjob – 在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。
- PySpark – Spark 的 Python API 。
- streamparse – 运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了Apache Storm。
函数式编程
使用 Python 进行函数式编程。
- CyToolz – Toolz 的 Cython 实现 : 高性能函数式工具。
- fn.py – 在 Python 中进行函数式编程 : 实现了一些享受函数式编程缺失的功能。
- funcy – 炫酷又实用的函数式工具。
- Toolz – 一组用于迭代器，函数和字典的函数式编程工具。
第三方 API
用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。
- apache-libcloud – 一个为各种云设计的 Python 库。
- boto – Amazon Web Services 的 Python 接口。
- django-wordpress – WordPress models and views for Django.
- facebook-sdk – Facebook 平台的 Python SDK.
- facepy – Facepy 让和 Facebook’s Graph API 的交互变得更容易。
- gmail – Gmail 的 Python 接口。
- google-api-python-client – Python 用的 Google APIs 客户端库。
- gspread – Google 电子表格的 Python API.
- twython – Twitter API 的封装。
DevOps 工具
用于 DevOps 的软件和库。
- Ansible – 一个非常简单的 IT 自动化平台。
- SaltStack – 基础设施自动化和管理系统。
- OpenStack – 用于构建私有和公有云的开源软件。
- Docker Compose – 快速，分离的开发环境，使用 Docker。
- Fabric – 一个简单的，Python 风格的工具，用来进行远程执行和部署。
- cuisine – 为 Fabric 提供一系列高级函数。
- Fabtools – 一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。
- gitapi – Git 的纯 Python API。
- hgapi – Mercurial 的纯 Python API。
- honcho – Foreman的 Python 克隆版，用来管理基于Procfile的应用。
- pexpect – Controlling interactive programs in a pseudo-terminal like 在一个伪终端中控制交互程序，就像 GNU expect 一样。
- psutil – 一个跨平台进程和系统工具模块。
- supervisor – UNIX 的进程控制系统。
任务调度
任务调度库。
- APScheduler – 轻巧但强大的进程内任务调度，使你可以调度函数。
- django-schedule – 一个 Django 排程应用。
- doit – 一个任务执行和构建工具。
- gunnery – 分布式系统使用的多用途任务执行工具 ，具有 web 交互界面。
- Joblib – 一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。
- Plan – 如有神助地编写 crontab 文件。
- schedule – 人性化的 Python 任务调度库。
- Spiff – 使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。
- TaskFlow – 一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。
外来函数接口
使用外来函数接口的库。
- cffi – 用来调用 C 代码的外来函数接口。
- ctypes – (Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。
- PyCUDA – Nvidia CUDA API 的封装。
- SWIG – 简化的封装和接口生成器。
高性能
让 Python 更快的库。
- Cython – 优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。
- PeachPy – 嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器，用于 Windows, Linux, OS X, Native Client 或者 Go 。
- PyPy – 使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。
- Pyston – 使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现，目标是为了获得很好的性能。
- Stackless Python – 一个强化版的 Python。
微软的 Windows平台
在 Windows 平台上进行 Python 编程。
- Python(x,y) – 面向科学应用的 Python 发行版，基于 Qt 和 Spyder。
- pythonlibs – 非官方的 Windows 平台 Python 扩展二进制包。
- PythonNet – Python 与 .NET 公共语言运行库 (CLR)的集成。
- PyWin32 – 针对 Windows 的Python 扩展。
- WinPython – Windows 7/8 系统下便携式开发环境。
网络可视化和SDN
用来进行网络可视化和SDN(软件定义网络)的工具和库。
- Mininet – 一款流行的网络模拟器以及用 Python 编写的 API。
- POX – 一个针对基于 Python 的软件定义网络应用（例如 OpenFlow SDN 控制器）的开源开发平台。
- Pyretic – 火热的 SDN 编程语言中的一员，为网络交换机和模拟器提供强大的抽象能力。
- SDX Platform – 基于 SDN 的 IXP 实现，影响了 Mininet, POX 和 Pyretic。
硬件
用来对硬件进行编程的库。
- ino -操作Arduino的命令行工具。
- Pyro – Python 机器人编程库。
- PyUserInput – 跨平台的，控制鼠标和键盘的模块。
- scapy – 一个非常棒的操作数据包的库。
- wifi – 一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作WiFi。
- Pingo – Pingo 为类似Raspberry Pi，pcDuino， Intel Galileo等设备提供统一的API用以编程。
兼容性
帮助从 Python 2 向 Python 3迁移的库。
- Python-Future – 这就是 Python 2 和 Python 3 之间丢失的那个兼容性层。
- Python-Modernize – 使 Python 代码更加现代化以便最终迁移到 Python 3。
- Six – Python 2 和 3 的兼容性工具。
杂项
不属于上面任何一个类别，但是非常有用的库。
- blinker – 一个快速的 Python 进程内信号/事件分发系统。
- itsdangerous – 一系列辅助工具用来将可信的数据传入不可信的环境。
- pluginbase – 一个简单但是非常灵活的 Python 插件系统。
- Pychievements – 一个用来创建和追踪成就的 Python 框架。
- Tryton – 一个通用商务框架。
算法和设计模式
Python 实现的算法和设计模式。
- algorithms -一个 Python 算法模块
- python-patterns – Python 设计模式的集合。
- sortedcontainers – 快速，纯 Python 实现的SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型。
- Emacs
- Elpy – Emacs Python 开发环境。
- Sublime Text
- SublimeJEDI – 一个 Sublime Text 插件，用来使用超赞的自动补全库 Jedi。
- Anaconda – Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python IDE。
- Vim
- YouCompleteMe – 引入基于 Jedi 的 Python 自动补全引擎。
- Jedi-vim – 绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python 进行自动补全。
- Python-mode – 将 Vim 变成 Python IDE 的一款多合一插件。
- Visual Studio
- PTVS – Visual Studio 的 Python 工具
集成开发环境
流行的 Python 集成开发环境。
- PyCharm – 商业化的 Python IDE ，由 JetBrains 开发。也有免费的社区版提供。
- LiClipse – 基于 Eclipse 的免费多语言 IDE 。使用 PyDev 来支持 Python 。
- Spyder – 开源 Python IDE。
服务
在线工具和简化开发的 API 。
持续集成
参见: awesome-CIandCD.
- Travis CI – 一个流行的工具，为你的开源和私人项目提供持续集成服务。(仅支持 GitHub)
- CircleCI – 一个持续集成工具，可以非常快速的进行并行测试。 (仅支持 GitHub)
- Vexor CI – 一个为私人 app 提供持续集成的工具，支持按分钟付费。
- Wercker – 基于 Docker 平台，用来构建和部署微服务。
代码质量
- Codacy – 自动化代码审查，更加快速的发布高质量代码。对于开源项目是免费的。
- QuantifiedCode – 一个数据驱动、自动、持续的代码审查工具。
资源
在这里可以找到新的 Python 库。
网站
- r/Python
- CoolGithubProjects
- Django Packages
- Full Stack Python
- Python 3 Wall of Superpowers
- Python Hackers
- Python ZEEF
- Trending Python repositories on GitHub today
- PyPI Ranking
周刊
- Import Python Newsletter
- Pycoder’s Weekly
- Python Weekly
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