Python 资源大全中文版<二>

接Python 资源大全中文版<一>

URL 处理

解析 URLs 的库

• furl：一个让处理 URL 更简单小型 Python 库。官网
• purl：一个简单的，不可变的 URL 类，具有简洁的 API 来进行询问和处理。官网
• pyshorteners：一个纯 Python URL 缩短库。官网
• shorturl：生成短小 URL 和类似 bit.ly 短链的 Python 实现。官网
• webargs：一个解析 HTTP 请求参数的库，内置对流行 web 框架的支持，包括 Flask, Django, Bottle, Tornado 和 Pyramid。官网

HTML 处理

处理 HTML 和 XML 的库。

• BeautifulSoup：以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改。官网
• bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。官网
• cssutils：一个 Python 的 CSS 库。官网
• html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。官网
• lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。官网
• MarkupSafe：为 Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。官网
• pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。官网
• requests-html：人性化的，Pythonic 的 HTML 解析库。官网
• untangle：将 XML 文档转换为 Python 对象，使其可以方便的访问。官网
• xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具。官网
• xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML。官网

爬取网络站点的库

• Scrapy：一个快速的屏幕爬取及网页采集框架。官网
• cola：一个分布式爬虫框架。官网
• Demiurge：基于 PyQuery 的爬虫微型框架。官网
• feedparser：通用 feed 解析器。官网
• Grab：站点爬取框架。官网
• MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的 Python 库。官网
• portia：Scrapy 可视化爬取。官网
• pyspider：一个强大的爬虫系统。官网
• RoboBrowser：一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。官网

网页内容提取

用于进行网页内容提取的库。

• Haul：一个可以扩展的图像爬取工具。官网
• html2text：将 HTML 转换为 Markdown 格式文本。官网
• lassie：人性化的网页内容检索库。官网
• micawber：一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。官网
• newspaper：使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。官网
• opengraph：一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python 模块。官网
• python-goose：HTML 内容/文章提取器。官网
• python-readability：arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口。官网
• sanitize：为杂乱的数据世界带来调理性。官网
• sumy：一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。官网
• textract：从任何格式的文档中提取文本，Word，PowerPoint，PDFs 等等。官网

表单

进行表单操作的库。

• Deform：Python HTML 表单生成库，受到了 formish 表单生成库的启发。官网
• django-bootstrap3：集成了 Bootstrap 3 的 Django。官网
• django-crispy-forms：一个 Django 应用，他可以让你以一种非常优雅且 DRY（Don't repeat yourself） 的方式来创建美观的表单。官网
• django-remote-forms：一个平台独立的 Django 表单序列化工具。官网
• WTForms：一个灵活的表单验证和呈现库。官网
• WTForms-JSON：一个 WTForms 扩展，用来处理 JSON 数据。官网

数据验证

数据验证库。多用于表单验证。

• Cerberus：一个映射验证器（mappings-validator）。支持多种规则，提供归一化功能，可以方便地定制为 Python 风格的 schema 定义。官网
• colander：一个用于对从 XML, JSON，HTML 表单获取的数据或其他同样简单的序列化数据进行验证和反序列化的系统。官网
• kmatch：一种用于匹配/验证/筛选 Python 字典的语言。官网
• schema：一个用于对 Python 数据结构进行验证的库。官网
• Schematics：数据结构验证。官网
• valideer：轻量级可扩展的数据验证和适配库。官网
• voluptuous：一个 Python 数据验证库。主要是为了验证传入 Python 的 JSON，YAML 等数据。官网
• jsonschema：JSON Schema的 python 实现，用于 JSON 数据的验证。官网

反垃圾技术

帮助你和电子垃圾进行战斗的库。

• django-simple-captcha：一个简单、高度可定制的 Django 应用，可以为任何 Django 表单添加验证码。官网
• django-simple-spam-blocker：一个用于 Django 的简单的电子垃圾屏蔽工具。官网

标记

用来进行标记的库。

• django-taggit：简单的 Django 标记工具。官网

管理面板

管理界面库。

• Ajenti：一个你的服务器值得拥有的管理面板。官网
• django-suit：Django 管理界面的一个替代品 (仅对于非商业用途是免费的)。官网
• django-xadmin：Django admin 的一个替代品，具有很多不错的功能。官网
• flask-admin：一个用于 Flask 的简单可扩展的管理界面框架。官网
• flower：一个对 Celery 集群进行实时监控和提供 web 管理界面的工具。官网
• Grappelli：Django 管理界面的一个漂亮的皮肤。官网
• Wooey：一个 Django 应用，可以为 Python 脚本创建 web 用户界面。官网

静态站点生成器

静态站点生成器是一个软件，它把文本和模板作为输入，然后输出 HTML 文件。

• Pelican：使用 Markdown 或 ReST 来处理内容， Jinja 2 来制作主题。支持 DVCS, Disqus.。AGPL 许可。官网
• Cactus：为设计师设计的静态站点生成器。官网
• Hyde：基于 Jinja2 的静态站点生成器。官网
• Nikola：一个静态网站和博客生成器。官网
• Tinkerer：Tinkerer 是一个博客引擎/静态站点生成器，由 Sphinx 驱动。官网
• Lektor：一个简单易用的静态 CMS 和博客引擎。官网

进程

操作系统进程启动及通信库。

• envoy：比 Python subprocess 模块更人性化。官网
• sarge：另一 种 subprocess 模块的封装。官网
• sh：一个完备的 subprocess 替代库。官网

并发和并行

用以进行并发和并行操作的库。

• multiprocessing：(Python 标准库) 基于进程的“线程”接口。官网
• threading：(Python 标准库)更高层的线程接口。官网
• eventlet：支持 WSGI 的异步框架。官网
• gevent：一个基于协程的 Python 网络库，使用 greenlet。官网
• Tomorrow：用于产生异步代码的神奇的装饰器语法实现。官网
• uvloop：在 libuv 之上超快速实现 asyncio 事件循环。官网

网络

用于网络编程的库。

• asyncio：(Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环, 协程以及任务。官网
• Twisted：一个事件驱动的网络引擎。官网
• pulsar：事件驱动的并发框架。官网
• diesel：基于 Greenlet 的事件 I/O 框架。官网
• pyzmq：一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。官网
• Toapi：一个轻巧，简单，快速的 Flask 库，致力于为所有网站提供 API 服务。官网
• txZMQ：基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。官网

WebSocket

帮助使用 WebSocket 的库。

• AutobahnPython：给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 asyncio。官网
• Crossbar：开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn)。官网
• django-socketio：给 Django 用的 WebSockets。官网
• WebSocket-for-Python：为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。官网

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
• uwsgi：uwsgi 项目的目的是开发一组全栈工具，用来建立托管服务， 由 C 语言编写。官网
• bjoern：异步，非常快速，由 C 语言编写。官网
• fapws3：异步 (仅对于网络端)，由 C 语言编写。官网
• meinheld：异步，部分是由 C 语言编写的。官网
• netius：异步，非常快速。官网
• paste：多线程，稳定，久经考验。官网
• rocket：多线程。官网
• waitress：多线程, 是它驱动着 Pyramid 框架。官网
• Werkzeug：一个 WSGI 工具库，驱动着 Flask ，而且可以很方便大嵌入到你的项目中去。官网

RPC 服务器

兼容 RPC 的服务器。

• SimpleJSONRPCServer：这个库是 JSON-RPC 规范的一个实现。官网
• SimpleXMLRPCServer：(Python 标准库) 简单的 XML-RPC 服务器实现，单线程。官网
• zeroRPC：zerorpc 是一个灵活的 RPC 实现，基于 ZeroMQ 和 MessagePack。官网

密码学

• cryptography：这个软件包意在提供密码学基本内容和方法提供给 Python 开发者。官网
• hashids：在 Python 中实现 hashids 。官网
• Paramiko：SSHv2 协议的 Python (2.6+, 3.3+) ，提供客户端和服务端的功能。官网
• Passlib：安全密码存储／哈希库，官网
• PyCrypto：Python 密码学工具箱。官网
• PyNacl：网络和密码学(NaCl) 库的 Python 绑定。官网

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 封装，用来创建终端图形用户界面。官网
• enaml：使用类似 QML 的 Declaratic 语法来创建美观的用户界面。官网
• 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
• pyglet：一个 Python 的跨平台窗口及多媒体库。官网
• PyQt：跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4 和 Qt v5。官网
• PySide：跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4。官网
• Tkinter：Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。官网
• Toga：一个 Python 原生的, 操作系统原生的 GUI 工具包。官网
• urwid：一个用来创建终端 GUI 应用的库，支持组件，事件和丰富的色彩等。官网
• wxPython：wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python 语言混合的产物。官网
• PyGObject：GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python 绑定。官网
• Flexx：Flexx 是一个纯 Python 语言编写的用来创建 GUI 程序的工具集，它使用 web 技术进行界面的展示。官网

游戏开发

超赞的游戏开发库。

• Cocos2d：cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。官网
• Panda3D：由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用 C++ 编写, 针对 Python 进行了完全的封装。官网
• Pygame：Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。官网
• PyOgre：Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。官网
• PyOpenGL：OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。官网
• PySDL2：SDL2 库的封装，基于 c*。官网
• RenPy：一个视觉小说（visual novel）引擎。官网

日志

用来生成和操作日志的库。

• logging：(Python 标准库) 为 Python 提供日志功能。官网
• logbook：Logging 库的替代品。官网
• Eliot：为复杂的和分布式系统创建日志。官网
• Raven：Sentry 的 Python 客户端。官网
• Sentry：实时记录和收集日志的服务器。官网

测试

进行代码库测试和生成测试数据的库。

• 测试框架
• unittest：(Python 标准库) 单元测试框架。官网
• nose：nose 扩展了 unittest 的功能。官网
• contexts：一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到 C# – Machine.Specifications 的启发。官网
• hypothesis：Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。官网
• mamba：Python 的终极测试工具， 拥护 BDD。官网
• PyAutoGUI：PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GUI 自动测试模块。官网
• pyshould：Should 风格的断言，基于 PyHamcrest。官网
• pytest：一个成熟的全功能 Python 测试工具。官网
• green：干净，多彩的测试工具。官网
• pyvows：BDD 风格的测试工具，受 Vows.js 的启发。官网
• Robot Framework：一个通用的自动化测试框架。官网

• Web 测试
• Selenium：Selenium WebDriver 的 Python 绑定。官网
• locust：使用 Python 编写的，可扩展的用户加载测试工具。官网
• sixpack：一个和语言无关的 A/B 测试框架。官网
• splinter：开源的 web 应用测试工具。官网

• Mock 测试
• mock：(Python 标准库) 一个用于伪造测试的库。官网
• doublex：Python 的一个功能强大的 doubles 测试框架。官网
• freezegun：通过伪造日期模块来生成不同的时间。官网
• httmock：针对 Python 2.6+ 和 3.2+ 生成 伪造请求的库。官网
• httpretty：Python 的 HTTP 请求 mock 工具。官网
• responses：伪造 Python 中的 requests 库的一个通用库。官网
• VCR.py：在你的测试中记录和重放 HTTP 交互。官网

• 对象工厂
• factoryboy：一个 Python 用的测试固件 (test fixtures) 替代库。官网
• mixer：另外一个测试固件 (test fixtures) 替代库，支持 Django, Flask, SQLAlchemy, Peewee 等。官网
• modelmommy：为 Django 测试创建随机固件。官网

• 代码覆盖率
• coverage：代码覆盖率测量。官网
• Codecov：一个代码覆盖率测试工具，为开源项目提供免费代码覆盖率测试服务。官网

• 伪数据
• faker：一个 Python 库，用来生成伪数据。官网
• fake2db：伪数据库生成器。官网
• radar：生成随机的日期/时间。官网

• 错误处理
• FuckIt.py：FuckIt.py 使用先进的技术来保证你的 Python 代码无论对错都能继续运行。官网

代码分析和 Lint 工具

进行代码分析，解析和操作代码库的库和工具。

• 代码分析
• coala：语言独立和易于扩展的代码分析应用程序。官网
• code2flow：把你的 Python 和 JavaScript 代码转换为流程图。官网
• pycallgraph：这个库可以把你的 Python 应用的流程(调用图)进行可视化。官网
• pysonar2：Python 类型推断和检索工具。官网

• Lint 工具
• Flake8：模块化源码检查工具: pep8, pyflakes 以及 co。官网
• Pylint：一个完全可定制的源码分析器。官网
• YAPF: Google 的 Python 代码格式化工具。官网
• pylama：Python 和 JavaScript 的代码审查工具。官网

• 代码格式化
• autopep8：自动格式化 Python 代码，以使其符合 PEP8 规范。官网
• black：一个坚定的 Python 代码格式化工具。官网

调试工具

用来进行代码调试的库。

• 调试器
• ipdb：IPython 启用的 pdb。官网
• pudb：全屏，基于控制台的 Python 调试器。官网
• pyringe：可以在 Python 进程中附加和注入代码的调试器。官网
• wdb：一个奇异的 web 调试器，通过 WebSockets 工作。官网
• winpdb：一个具有图形用户界面的 Python 调试器，可以进行远程调试，基于 rpdb2。官网
• django-debug-toolbar：为 Django 显示各种调试信息。官网
• django-devserver：一个 Django 运行服务器的替代品。官网
• flask-debugtoolbar：django-debug-toolbar 的 flask 版。官网

• 性能分析器
• lineprofiler：逐行性能分析。官网
• Memory Profiler：监控 Python 代码的内存使用。官网、内存
• profiling：一个交互式 Python 性能分析工具。官网

• 其他
• pyelftools：解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。官网
• python-statsd：statsd 服务器的 Python 客户端。官网

科学计算和数据分析

用来进行科学计算和数据分析的库。

• astropy：一个天文学 Python 库。官网
• bcbio-nextgen：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合佳实践的处理流程。官网
• bccb：生物分析相关代码集合。官网
• Biopython：Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。官网
• blaze：NumPy 和 Pandas 的大数据接口。官网
• 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
• NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件。官网
• Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法。官网
• Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由 Cython 和 NumPy 的开发者开发。官网
• NumPy：使用 Python 进行科学计算的基础包。官网
• Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。官网
• Open Mining：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。官网
• orange：通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。官网
• Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。官网
• PyDy：PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。官网
• PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。官网
• RDKit：化学信息学和机器学习软件。官网
• 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
• statsmodels：统计建模和计量经济学。官网
• SymPy：一个用于符号数学的 Python 库。官网
• zipline：一个 Python 算法交易库。官网
• Bayesian-belief-networks：优雅的贝叶斯信念网络框架。官网

数据可视化

进行数据可视化的库。 参见: awesome-javascript。

• matplotlib：一个 Python 2D 绘图库。官网
• bokeh：用 Python 进行交互式 web 绘图。官网
• ggplot：ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。官网
• plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。官网
• pyecharts：基于百度 Echarts 的数据可视化库。官网
• pygal：一个 Python SVG 图表创建工具。官网
• pygraphviz：Graphviz 的 Python 接口。官网
• PyQtGraph：交互式实时 2D/3D/ 图像绘制及科学/工程学组件。官网
• SnakeViz：一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具。官网
• vincent：把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。官网
• VisPy：基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。官网

计算机视觉

计算机视觉库。

• OpenCV：开源计算机视觉库。官网
• pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的包装库。官网
• pytesseract：Google Tesseract OCR 的另一包装库。官网
• SimpleCV：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。官网

机器学习

机器学习库。 参见: awesome-machine-learning.

• Caffe: 一个 Caffe 的 python 接口。官网
• Caffe2：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。官网
• Crab：灵活、快速的推荐引擎。官网
• gensim：人性化的话题建模库。官网
• hebel：GPU 加速的深度学习库。官网
• keras: 以 tensorflow/theano/CNTK 为后端的深度学习封装库，快速上手神经网络。官网
• MXNet：一个高效和灵活的深度学习框架。官网
• NuPIC：智能计算 Numenta 平台。官网
• pattern：Python 网络挖掘模块。官网
• PyBrain：另一个 Python 机器学习库。官网
• pydeep：Python 深度学习库。官网
• Pylearn2：一个基于 Theano 的机器学习库。官网
• python-recsys：一个用来实现推荐系统的 Python 库。官网
• Pytorch：一个具有张量和动态神经网络，并有强大 GPU 加速能力的深度学习框架。官网
• scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。官网
• skflow：一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。官网
• TensorFlow：谷歌开源的受欢迎的深度学习框架。官网
• Theano：一个快速数值计算库。官网
• vowpalporpoise：轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。官网

MapReduce

MapReduce 框架和库。

• dpark：Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。官网
• dumbo：这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。官网
• luigi：这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。官网
• mrjob：在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。官网
• PySpark：Spark 的 Python API 。官网
• streamparse：运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了 Apache Storm。官网

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。官网
• 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。官网
• funcy：炫酷又实用的函数式工具。官网
• Toolz：一组用于迭代器，函数和字典的函数式编程工具。官网

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。官网
• boto：Amazon Web Services 的 Python 接口。官网
• django-wordpress：WordPress models and views for Django.官网
• facebook-sdk：Facebook 平台的 Python SDK.官网
• facepy：Facepy 让和 Facebook's Graph API 的交互变得更容易。官网
• gmail：Gmail 的 Python 接口。官网
• google-api-python-client：Python 用的 Google APIs 客户端库。官网
• gspread：Google 电子表格的 Python API.官网
• twython：Twitter API 的封装。官网

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。官网
• SaltStack：基础设施自动化和管理系统。官网
• OpenStack：用于构建私有和公有云的开源软件。官网
• Docker Compose：快速，分离的开发环境，使用 Docker。官网
• Fabric：一个简单的，Python 风格的工具，用来进行远程执行和部署。官网
• cuisine：为 Fabric 提供一系列函数。官网
• Fabtools：一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。官网
• gitapi：Git 的纯 Python API。官网
• hgapi：Mercurial 的纯 Python API。官网
• honcho：Foreman 的 Python 克隆版，用来管理基于 Procfile 的应用。官网
• 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。官网
• psutil：一个跨平台进程和系统工具模块。官网
• supervisor：UNIX 的进程控制系统。官网

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。官网
• django-schedule：一个 Django 排程应用。官网
• doit：一个任务执行和构建工具。官网
• 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。官网
• Joblib：一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。官网
• Plan：如有神助地编写 crontab 文件。官网
• schedule：人性化的 Python 任务调度库。官网
• Spiff：使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。官网
• TaskFlow：一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。官网 * AirFlow：Airflow 是Airbnb公司开源的，是一个工作流分配管理系统，通过有向非循环图的方式管理任务流程，设置任务依赖关系和时间调度。官方

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。官网
• c*：(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。官网
• PyCUDA：Nvidia CUDA API 的封装。官网
• SWIG：简化的封装和接口生成器。官网

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。官网
• 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 。官网
• 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。官网
• 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。官网
• Stackless Python：一个强化版的 Python。官网

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。官网
• pythonlibs：非官方的 Windows 平台 Python 扩展二进制包。官网
• PythonNet：Python 与 .NET 公共语言运行库 (CLR)的集成。官网
• PyWin32：针对 Windows 的 Python 扩展。官网
• WinPython：Windows 7/8 系统下便携式开发环境。官网

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。官网
• 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。官网
• 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。官网
• SDX Platform：基于 SDN 的 IXP 实现，影响了 Mininet, POX 和 Pyretic。官网
• NRU：一个基于组件的软件定义网络框架。官网

硬件

用来对硬件进行编程的库。

• ino：操作 Arduino 的命令行工具。官网
• Pyro：Python 机器人编程库。官网
• PyUserInput：跨平台的，控制鼠标和键盘的模块。官网
• scapy：一个非常棒的操作数据包的库。官网
• wifi：一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作 WiFi。官网
• Pingo：Pingo 为类似 Raspberry Pi，pcDuino， Intel Galileo 等设备提供统一的 API 用以编程。官网

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。官网
• Python-Modernize：使 Python 代码更加现代化以便终迁移到 Python 3。官网
• Six：Python 2 和 3 的兼容性工具。官网

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。官网
• itsdangerous：一系列辅助工具用来将可信的数据传入不可信的环境。官网
• pluginbase：一个简单但是非常灵活的 Python 插件系统。官网
• Pychievements：一个用来创建和追踪成就的 Python 框架。官网
• Tryton：一个通用商务框架。官网

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。官网
• python-patterns：Python 设计模式的集合。官网
• sortedcontainers：快速，纯 Python 实现的 SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型。官网

编辑器插件

编辑器和 IDE 的插件

• Emacs
• Elpy：Emacs Python 开发环境。官网

• Sublime Text
• SublimeJEDI：一个 Sublime Text 插件，用来使用超赞的自动补全库 Jedi。官网
• Anaconda：Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python IDE。官网

• Vim
• YouCompleteMe：引入基于 Jedi 的 Python 自动补全引擎。官网
• Jedi-vim：绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python 进行自动补全。官网
• Python-mode：将 Vim 变成 Python IDE 的一款多合一插件。官网

• Visual Studio
• PTVS：Visual Studio 的 Python 工具。官网

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。官网
• LiClipse：基于 Eclipse 的免费多语言 IDE 。使用 PyDev 来支持 Python 。官网
• Spyder：开源 Python IDE。官网

自动聊天工具

用于开发聊天机器人的库

• Errbot：简单和流行的聊天机器人用来实现自动聊天工具。官网

服务

在线工具和简化开发的 API 。

金融数据

• Tushare ：一个可以提供免费股票、基金、期货、港股等金融数据的 Python 开源数据。官网
• Ta-Lib ：金融数据技术分析库，可以依据原始金融数据计算各种技术指标,计算性能比较优异。官网

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)官网
• 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)官网
• Vexor CI：一个为私人 app 提供持续集成的工具，支持按分钟付费。官网
• Wercker：基于 Docker 平台，用来构建和部署微服务。官网

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。官网
• QuantifiedCode：一个数据驱动、自动、持续的代码审查工具。官网

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

Twitter

• @codetengu
• @getpy
• @planetpython
• @pycoders
• @pypi
• @pythontrending
• @PythonWeekly

学习指南

• Scipy-lecture-notes：如何用 Python 来做学术？官网
• SScientific-python-lectures：Python 科学计算的资料。官网
• Mario-Level-1：用 Python 和 Pygame 写的超级马里奥关。官网
• Python Koans：Python 的交互式学习工具。官网
• Minecraft：用 python 写的 Minecraft 游戏。官网
• pycrumbs：Python 资源大全。官网
• python-patterns：使用 python 实现设计模式。官网
• Projects：Python 项目大集合。官网
• The Hitchhiker’s Guide to Python：旅行者的 Python 学习指南。官网
• Code Like a Pythonista: Idiomatic Python：如何像 Python 高手(Pythonista)一样编程。官网

注：转载自jobbole github