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本文整理了50个可以迅速掌握的经典Python库，了解它们的用途，无论你是刚踏上编程之路，还是希望在Python的世界里更加深入，这50个库都能帮助你快速起飞。
1. Taipy
Taipy是一个开源Python库，用于轻松的端到端应用程序开发，主要是为数据科学和机器学习设计的，用于构建全栈应用程序，支持构建可用于生产的web应用程序，无需学习HTML、CSS或JavaScript等新语言或全栈框架，使开发人员专注于数据和人工智能算法，无需开发和部署复杂性。
https://github.com/Avaiga/taipy
2. Numpy
对于数值计算的操作来说，Numpy库非常重要，支持大型多维数组和矩阵运算。
https://github.com/numpy/numpy
3. Pandas
用于数据操作和分析，可以直观地操作数值表和时间序列，可以从文件中轻松读取数据，并提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构和处理方式。
https://github.com/pandas-dev/pandas
4. Matplotlib
一个多功能的可视化工具，在绘制ML和AI图时非常有用。
https://github.com/matplotlib/matplotlib
5. Scipy
专门用于科学计算，是一款面向数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE求解器等模块。
https://github.com/scipy/scipy
6. Scikit-learn
机器学习的入门库，提供广泛的监督和非监督学习算法。
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
7. TensorFlow
机器学习的综合框架提供了各种工具、库和社区资源。学习曲线可能有点陡峭，但在Python和ML环境中，TF是很重要的。
https://github.com/tensorflow/tensorflow
8.PyTorch
由于其灵活性，提供动态神经网络的创建和操作，深受学术研究和生产的青睐。
https://github.com/pytorch/pytorch
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。
https://github.com/keras-team/keras
10. Requests
简化了生成HTTP请求的过程，使web抓取和API更容易访问。
https://github.com/psf/requests
11. Beautiful Soup
一种用于web抓取的工具，有助于从HTML和XML文件中提取数据。
https://github.com/waylan/beautifulsoup
12. Flask
一个轻量级和可扩展的web框架，非常适合构建中小型web应用程序。
https://github.com/pallets/flask
13. Django
WEB开发的高级框架，为快速开发和简洁实用而设计的。
https://github.com/django/django
14. Selenium
该库自动化了web浏览器，能够模拟实际用户操作以测试web应用程序。
https://github.com/SeleniumHQ/selenium
15. Pygame
用于编写游戏的Python模块，包括图形库和声音库。
https://github.com/pygame/pygame
16. Pillow (PIL Fork)
扩展了Python图像库功能，支持各种图像文件格式。
https://github.com/python-pillow/Pillow
17. SQLAlchemy
这个库提供了一整套通过Python处理数据库的工具，提供了一个强大的ORM层和SQL表达式语言。
https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy
18. PySpark
从名称中可以看出，这个库将Apache Spark的强大功能带到了Python中，通过Python方法促进了大数据处理和分析。
https://github.com/apache/spark
19. Dash
允许直接在Python中创建分析web应用程序，而不需要深入了解web开发。
https://github.com/plotly/dash
20.Plotly
用于创建交互式和视觉吸引力的图形和图表，适用于web和移动应用程序。
https://github.com/plotly/plotly.py
21. Nltk
用于自然语言处理。
https://github.com/nltk/nltk
22. SpaCy
通过多种语言的预训练模型，提供工业级的自然语言处理能力。
https://github.com/explosion/spaCy
23. Gensim
专注于无监督学习建模和自然语言处理，可以使用此库来分析文档相似性。
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
24.PyTest
一个健壮的框架，用于编写小型到复杂的功能测试，增强测试的可读性和可维护性。
https://github.com/pytest-dev/pytest
25. unittest
用于构建和运行测试的内置框架反映了其他语言中的xUnit体系结构。Unitest是内置的。
26. Fabric
简化应用程序部署或系统管理任务的SSH，自动化执行远程shell命令。
https://github.com/fabric/fabric
27. Vizzu
Vizzu实现了动画数据可视化，是创建动态和交互式图表的首选库。
https://github.com/vizzuhq/vizzu-lib
28. Polars
DataFrame库针对性能和效率进行了优化，能够轻松处理大型数据集。
https://github.com/pola-rs/polars
29. Docker-Py
提供对Docker Remote API的Python访问，实现Docker容器管理的自动化。
https://github.com/docker/docker-py
30. OpenCV
是计算机视觉和图像处理领域的主要产品，提供一套全面的算法和工具。
https://github.com/opencv/opencv
31. Scikit-image
致力于图像处理，将SciPy和NumPy的功能扩展到视觉展示。
https://github.com/scikit-image/scikit-image
32. SymPy
这个库是为您的符号计算而设计的，提供从代数求解到微积分的各种功能。
https://github.com/sympy/sympy
33. Virtualenv
对于创建独立的Python虚拟环境，独立地管理项目依赖。
https://github.com/pypa/virtualenv
34. Click
简化了命令行接口，使代码易于组合和扩展。
https://github.com/pallets/click
35. Argparse
用于解析命令行参数，这对CLI应用程序开发至关重要。Argparse库也是内置的。
36. Logging
从简单的日志记录到复杂的模块配置，该库提供了灵活的日志记录系统。同样是内置的。
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。
https://github.com/yaml/pyyaml
38. xlrd/xlwt
用于读写Excel文件。
https://github.com/python-excel/xlrd
https://github.com/python-excel/xlwt
39. Pandas-Profiling
从Pandas生成全面的简介报告
https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling
40. TQDM
Tqdm包装在循环外面，可以显示进度条用于表示循环的进度。
https://github.com/tqdm/tqdm
41. Faker
用于生成看起来真实的假数据。
https://github.com/joke2k/faker
42. Flake8
可以轻松实现样式检查，从而保持代码的整洁。
https://github.com/PyCQA/flake8
43. Black
用于格式化代码，使代码看起来更加高级。
https://github.com/psf/black
44. Mypy
静态类型检查工具。
https://github.com/python/mypy
45. Pydantic
验证Python脚本所需的库。
https://github.com/samuelcolvin/pydantic
46. FastAPI
FastAPI是一个用于构建RESTful API的web框架。
https://github.com/tiangolo/fastapi
47. Catboost
为机器学习模型提供处理分类数据的方法。
https://github.com/catboost/catboost
48. Seaborn
数据可视化库。
https://github.com/mwaskom/seaborn
49. Turtle
制作酷炫的图形和动画，是Python内置的库。
50. Asciimatics
Ascimatics是一个允许您创建全屏文本UI的库。
https://github.com/peterbrittain/asciimatics