qqtz社区，你们那边蔬菜价格怎么样？
疫情期间，我们这边的蔬菜涨价了，比平常贵二到三倍，而且有的蔬菜里面还有烂的，有些商家还明目张胆的短称。
小区门不让出，蔬菜和生活用品都是小区负责人联系的商家，打电话配送的。
第一次买菜的时候，在小区负责人那里要的电话号码，有好几个号码，也不知道哪家蔬菜好，就随便选了一个备注蔬菜配送的号码，早上我老公打电话让他送点土豆、胡萝卜和豆腐。下午定购的蔬菜就送到了小区门口，因为商家离我们小区特别近，也就四五百米的距离，所以速度还是挺快的。我老公去拿菜，明显感觉重量不够，经常买菜的人一眼就可以看出来。我儿子喜欢吃土豆，我家土豆经常都是几斤几斤的买，吃完就买，家里别的菜可以缺，这个菜很少没有。看着重量不够，我老公就问配送蔬菜的人，这个够不够重量。谁知道那个人直接来一句:“现在这个特殊情况，就是这样，你也知道的，够不够就是它了。”这话说的真让人生气，话都说到这个份上了，我老公也懒得和他争论，就提着菜直接回家了。
回到家里，我打开袋子看看。土豆上面全是泥，而且还是很厚的泥，胡萝卜还有一个是烂的，豆腐袋子里面好多水，有一个角还破了，缺了一大块，好多碎的豆腐渣在里面(晚上做豆腐的时候，都不敢碰，轻轻的洗，轻轻的切，豆腐块还是碎了好多，而且豆腐还是酸的)。
我们都明白疫情期间配送员很辛苦，商家去购买蔬菜的时候价钱也涨了，他们是一大袋子的购买，不能把袋子拆开去选购，里面有一些烂的也是在所难免的。但是你卖的蔬菜价钱是多少，现在这个特殊的时期，没有人去和你讨价还价，也知道你们很辛苦，最起码你要保证重量，不能短称，这个是最基本的职业道德。如果在这个时期，商家的蔬菜卖的好，能保证质量，不短称，也可以积累很多顾客源，落个好的口碑。疫情过后，大家都知道你的蔬菜质量好，都会去你家买，这也是一个很好的拉拢老顾客的机会，何乐而不为呢！
疫情期间，不能出门，不能去超市或菜市场选购。买的蔬菜有一些都不新鲜，白萝卜有老筋，青萝卜糠心，辣椒有烂的，白菜有烂叶，韭菜有烂叶，土豆有泥、还出芽了，豆腐破的酸的，对于这样的蔬菜，老百姓也很苦恼。如果可以出门自己去挑选，我宁愿多花点钱，也不去买不新鲜的蔬菜。
虽然说商家配送辛苦，但是他们卖东西的时候，可以不像以前去和买家浪费口舌，不好的蔬菜和好的蔬菜一样价格卖出，装在袋子里是什么样就要什么样。也没有过多的竞争对手，蔬菜卖的还比平常多，生意兴隆，好的坏的都卖了，不需要把差一点的蔬菜，像平常一样低价卖出。
疫情期间都不容易，老百姓出不了门，不能去工作。没工作，没收入，挣不到钱，还要天天花钱。物价贵的要命，普通家庭快撑不住了。
配送员每天要去各个小区送菜，忙忙碌碌的。志愿者每天风雨无阻，要在各个卡点，坚守岗位，风吹日晒，下雨天还要淋雨挨冻。
在这里说一声，大家都辛苦了，希望疫情快点过去，恢复正常的日常生活。学生上学，大人上班，高高兴兴的工作挣钱。街道超市公众场所，热热闹闹，谈笑风生。老人小孩，笑颜如花，我们的生活更加美好。
企业一般用JDK哪个版本？
现在企业开发一般都用的是jdk8。我的建议，当然也是我们公司目前的情况， 选择开发环境和部署环境，关键还要看是做项目还是做平台， 做项目的话，根据项目实际情况，从非功能性需求，（可靠性，稳定性，可扩展性，可移植性，性能，易用性，开发人员技术，可用性，可维护性等多方面考虑），选择开发环境和部署环境也就属于非功能性需求的一部分，其实已经可以决定了 做平台的话，当然就是长远来考虑，稳定性和可靠算是最主要的考虑因素，当然做平台就会考虑支持从1.5到最新版本都支持，这也就不存在选择的问题，而是通用性的问题。
JDK 11 目前出现了4个JEP，计划于 2018 年 9 月发布。
JEP 309: 动态类文件常量。JEP 318: 低开销垃圾收集器 Epsilon。JEP 320: 移除 Java EE 和 CORBA 模块。JEP 323: Lambda 参数的本地变量语法。JDK 10
JDK 10 按计划将于2018年3月20日发布。新特性有：
JEP 286: 局部变量的类型推导。该特性在社区讨论了很久并做了调查，可查看 JEP 286 调查结果。JEP 296: 将 JDK 的多个代码仓库合并到一个储存库中。JEP 304: 垃圾收集器接口。通过引入一个干净的垃圾收集器（GC）接口，改善不同垃圾收集器的源码隔离性。JEP 307: 向 G1 引入并行 Full GC。JEP 310: 应用类数据共享。为改善启动和占用空间，在现有的类数据共享（“CDS”）功能上再次拓展，以允许应用类放置在共享存档中。JEP 312: 线程局部管控。允许停止单个线程，而不是只能启用或停止所有线程。JEP 313: 移除 Native-Header Generation Tool (javah)JEP 314: 额外的 Unicode 语言标签扩展。包括：cu (货币类型)、fw (每周第一天为星期几)、rg (区域覆盖)、tz (时区) 等。JEP 316: 在备用内存设备上分配堆内存。允许 HotSpot 虚拟机在备用内存设备上分配 Java 对象堆。JEP 317: 基于 Java 的 JIT 编译器（试验版本）。JEP 319: 根证书。开源 Java SE Root CA 程序中的根证书。JEP 322: 基于时间的版本发布模式。“Feature releases” 版本将包含新特性，“Update releases” 版本仅修复 Bug 。JDK 9
JDK 9 于2017年9月21日发布。新特性有：
模块化 —— Jigsaw交互式命令行 —— JShell默认的垃圾回收器 —— G1进程操作改进竞争锁的性能优化分段代码缓存优化字符串占用空间这个版本中最引人注目的时候模块化，通过这个工作，可以构建更小的运行时环境，只需要包括Java平台中任务依赖的部分。这可以更好地适应云端的开发。
具体的特性包括：
JEP 102: 改善了控制和管理操作系统进程的 API。JEP 110: 定义了一个新的 Http 客户端 API，它实现了 和 ，并且可以替代遗留的 API。该 API 将会以一个 incubator 模块的形式进行交付。JEP 143: 提高竞争 Java 对象的监视性能。JEP 158: 统一 JVM 的日志。JEP 165: 通过支持运行时管理来增加对 JVM 编译器的管理。JEP 193: 对变量处理的改进。JEP 197: 将代码缓存划分成不同的段。JEP 200: 采用 Java 平台模块化系统（Java Platform Module System，JPMS）对JDK进行模块化。JEP 201: 源代码模块化。JEP 211: 在 import 语句中 省略 的警告。JEP 212: 解决 lint 和 doclint 警告。JEP 213: Project Coin 的改变JEP 214: 移除 JDK 8 中 GC 组合器的废弃说明。JEP 215: 在 javac 中实现了一个新的类型检测策略。JEP 216: 正确地处理导入声明。JEP 217: 注解流水线 2.0。JEP 219: 定义了数据传输层安全（Datagram Transport Layer Security, DTLS）API。JEP 220: 模块化运行时镜像。JEP 221: 简化 API。JEP 222: jshell - Java 中的交互式命令行。JEP 223: 新的版本字符串模式。JEP 224: 增强了 javadoc 工具来生成 HTML5 标记。JEP 225: 增加了 javadoc 搜索。JEP 226: UTF-8 属性文件资源的Bundle相关变化。JEP 227: Unicode 7.0。JEP 228: 增加更多可诊断的命令。JEP 229: 将默认的秘钥库从 JKS 替换为 PKCS12。JEP 231: 移除运行时 JRE 版本选择。JEP 232: 增强了安全相关应用的性能。JEP 233: 开发了一个工具来自动测试运行时编译器。JEP 235: 增加关于 javac 生成类文件属性的 测试。JEP 236: 定义了解析 API 来支持 Nashorn 的 ECMAScript 抽象语法树。JEP 237: Linux/AArch64 端口相关。JEP 238: 多版本 JAR 文件。JEP 240: 移除 JVM 的 TI hprof 客户端。JEP 241: 移除 jhat 工具。JEP 243: 提供 Java 语言级的 JVM 编译接口。JEP 244: TLS 应用层协议协商。JEP 245: 验证 JVM 命令行标志参数。JEP 246: 利用 CPU 指令提升 GHASH 和 RSAd 的性能。JEP 247: 对老平台版本的编译支持。JEP 248: G1 作为默认的垃圾回收器。JEP 249: 基于 TLS 实现 OCSP Stapling。JEP 250: 在类数据分享（CDS）归档中存储 interned 字符串。JEP 251: 多方案镜像。JEP 252: 默认使用 CLDR Locale Data。JEP 253: 为 JavaFX UI 控制 和 CSS API 的模块化做准备。JEP 254: 采用一个空间更加高效的 String 内部表示。JEP 255: 合并 Xerces 2.11.0 中的更新。JEP 256: BeanInfo 注解调整。JEP 257: 更新 JavaFX/Media 中 GStreamer 的版本。JEP 258: 使用 HarfBuzz 作为字体布局引擎。JEP 259: 定义了一个高效标准的 Stack-Walking API。JEP 260: 封装大部分的内部 API。JEP 261: 实现模块化系统。JEP 262: 支持 TIFF 图像 I/O。JEP 263: 实现 Windows 和 Linux 高分辨率图像接口。JEP 264: 平台日志 API 和 服务。JEP 265: Java 2D 使用 Marlin Graphics Renderer。JEP 266: 并发相关的一些更新。JEP 267: 支持 Unicode 8.0。JEP 268: 支持 XML 目录。JEP 269: 增加一些集合类创建的工厂方法。JEP 270: 为临界区预留栈的某些区域。JEP 271: 统一 GC 日志。JEP 272: 增加特定平台的桌面特性。JEP 273: Deterministic Random Bit Generator (DRBG) 的实现。JEP 274: 增强方法处理器。JEP 275: Java 应用模块化打包。JEP 276: 语言定义对象模型的动态链接。JEP 277: 改善 Deprecation。JEP 278: 为 G1 中的巨大对象增加测试。JEP 279: 改进测试故障排除。JEP 280: 指示字符串串联。JEP 281: HotSpot C++ 单元测试框架。JEP 282: Java连接器 jlink。JEP 283: 在 Linux 上支持 GTK 3。JEP 284: 新的 HotSpot 构建系统。JEP 285: 自旋等待提示。JEP 287: 实现 SHA-3 Hash 算法。JEP 288: 禁止 SHA-1 验证。JEP 289: 废弃 Applet API。JEP 290: 过滤输入的序列化数据。JEP 291: 废弃 Concurrent Mark Sweep (CMS) 垃圾收集器。JEP 292: 在 Nashorn 中支持 ECMAScript 6 特征。JEP 294: Linux/s390x 端口。JEP 295: 提前编译。JEP 297: 统一 arm32/arm64 端口。JEP 298: 移除过时的例子。JEP 299: 重新组织文档。JDK 8
JDK 8 于2014年3月14号发布。从 Java 8 开始开发代号已经弃用了。新特性有:
Lambda 表达式Pipelines 和 StreamsDate 和 Time APIDefault 方法Type 注解Nashhorn JavaScript 引擎并发计数器Parallel 操作移除 PermGen ErrorTLS SNI第三个有里程碑意义的 Java 版本。其中最引人注目的便是 Lambda 表达式了，从此 Java 语言原生提供了函数式编程能力。Java 8 更加适应海量云计算的需要。
具体的特性包括：
JEP 117: 移除注解处理工具（Annotation-Processing Tool，apt）。JEP 124: 增强证书撤销检查 API。JEP 130: 实现 SHA-224 消息摘要算法。JEP 131: 在 64-bit Windows 中支持 PKCS#11。JEP 112: Charset 实现改善。JEP 129: 实现 NSA Suite B 加密算法。JEP 105: DocTree API。JEP 106: 扩展 API 来支持 javadoc 的访问。JEP 113: 在 JDK 的 Kerberos 5 中添加 MS-SFU 扩展。JEP 114: TLS Server Name Indication (SNI) 扩展。JEP 121: 提供更强的 Password-Based-Encryption (PBE) 算法实现。JEP 122: 移除永久带（Permanent Generation）。JEP 127: 改善 Locale Data Packaging，并且采用 Unicode CLDR Data。JEP 128: Unicode BCP 47 本地匹配。JEP 133: 支持 Unicode 6.2。JEP 136: 增强错误验证。JEP 153: 启动 JavaFX 应用。JEP 177: 优化 。JEP 103: 并行数组排序。JEP 135: Base64 编码和解码。JEP 138: 基于 Autoconf 的自动构建系统。JEP 139: 增强 javac 来提高构建速度。JEP 142: 减少对于特定域的高速缓存的争夺。JEP 147: 减少类元数据占用。JEP 148: 支持小虚拟机（不超过3M）的创建。JEP 149: 减少核心库的内存使用。JEP 150: 新的 Date 和 Time API。JEP 160: lambda 函数表达式。JEP 164: 利用 CPU 指令进行 AES 加密。JEP 166: 针对JKS、JCEKS、PKCS12秘钥存储的修改。JEP 170: JDBC 4.2。JEP 172: DocLint。JEP 173: 放弃一些很少使用的 GC 组合。JEP 101: 泛华目标类型接口。JEP 104: 在 Java 类型上加注解。JEP 107: 增加集合的批量数据操作。JEP 109: 在核心库中增加 Lambda 表达式。JEP 115: 认证加密的密码套件。JEP 118: 在运行时访问参数名称。JEP 119: 通过反射实现 API。JEP 120: 重复注解。JEP 123: 可配置的安全随机数生成。JEP 126: lambda 表达式和虚拟扩展方法。JEP 140: 限制的 doPrivileged。JEP 155: 并发库更新。JEP 161: 紧凑版本。JEP 162: 为模块化做准备。JEP 171: 在 中增加三个内存排序相关的指令。JEP 174: Nashorn JavaScript 引擎。JEP 176: 提供调用者敏感的检测机制。JEP 178: 静态链接的 jni 库。JEP 179: JDK API 的文档的支持和稳定。JEP 180: 对于频繁冲突的 HashMap 使用平衡树。JEP 184: HTTP URL的权限。JEP 185: 限制外部 XML 资源的获取。JDK 7
开发代号是 Dolphin（海豚），于2011年7月28日发行。新特性有：
语句块中允许以字符串作为分支条件；在创建泛型对象时应用类型推断；在一个语句块中捕获多种异常；支持动态语言；支持 ；引入 Java NIO.2 开发包；数值类型可以用2进制字符串表示，并且可以在字符串表示中添加下划线；钻石型语法； 值的自动处理。这个版本中的主要的特性是 NIO2 和 Fork/Join 并发包，Java 虚拟机的稳定性真正做到的工业级，成为一个计算平台而服务于全世界。
JDK 6
开发代号为 Mustang（野马），于2006年12月11日发行。新特性有：
支持脚本语言；引入 JDBC 4.0 API；引入 Java Compiler API；可插拔注解；增加对 Native PKI(Public Key Infrastructure)、Java GSS(Generic Security Service)、Kerberos 和 LDAP(Lightweight Directory Access Protocol) 的支持；继承 Web Services；做了很多优化。这个语言语法改进不多，但在虚拟机内部做了大量的改进，成为一个相当成熟稳定的版本，时至今日国内的很多公司依然以 Java6 作为主要 Java 开发版本来使用。
同年 Sun 公司做出一个伟大的决定，将 Java 开源。OpenJDK 从 Sun JDK 1.7 版本分支出去，成为今天 OpenJDK 的基础。
JDK 5
开发代号为Tiger（老虎），于2004年9月30日发行。新特性包有:
引入泛型；增强循环，可以使用迭代方式；自动装箱与自动拆箱；类型安全的枚举；可变参数；静态引入；元数据（注解）；引入 Instrumentation。Sun 不再采用 J2SE, J2EE 这种命名方式，而使用 Java SE 5, Java EE 5 这样的名称。
Java 5 是第二个里程碑式的版本。Java 语言语法发生很大的变化，如注解 (Annotation)，装箱 (Autoboxing)，泛型 (Generic)，枚举 (Enum)，foreach 等被加入，提供了 java.util.concurrent 并发包。
Java 5 对于 Java 语言的推动是巨大的，特别是注解的加入，使得语言定义灵活了很多，程序员可以写出更加符合领域定义的描述性程序。
JDK 1.4
开发代号为 Merlin（隼），于2004年2月06日发行（首次在JCP下发行）。新特性有:
XML 处理；Java 打印服务；引入 Logging API；引入 Java Web Start；引入 JDBC 3.0 API；引入断言；引入 Preferences API；引入链式异常处理；支持 IPv6；支持正则表达式；引入 Image I/O slot machine API。Java 语言真正走向成熟，提供了非常完备的语言特性，如 NIO，正则表达式，XML 处理器等。
同年微软的.NET 框架发布，两者开始了为期十几年的暗自竞争。从语言特性上来说，.NET 后发先至，一直处于优势。但 Java 依赖良好的开发者生态，绝大多数大型软件公司的使用者众多和不断贡献，以及对 Linux 操作系统良好的支持，渐渐的在服务器端获得优势地位。
JDK 1.3
开发代号为 Kestrel（红隼），于2000年5月08日发行。新特性有：
引入Java Sound API；jar 文件索引；对 Java 的各个方面都做了大量优化和增强。J2EE 中的 Servlet 规范获得了极大的成功，伴随着互联网的兴起，和浏览器直接通过 HTTP 协议交互的 Servlet，和众多的 MVC 框架，成为 Web1.0 的网红。
JDK 1.2
开发代号为 Playground（操场），于1998年12月8日发行。新特性有：
引入集合（Collection）框架；对字符串常量做内存映射；引入 JIT（Just In Time） 编译器；引入对打包的 Java 文件进行数字签名；引入控制授权访问系统资源的策略工具；引入 JFC（Java Foundation Classes），包括 Swing 1.0、拖放和 Java 2D 类库；引入 Java 插件；在 JDBC 中引入可滚动结果集、BLOB、CLOB、批量更新和用户自定义类型；在 Applet 中添加声音支持。Java 第一个里程碑式的版本。JIT（Just in time）编译器技术，使得语言的可迁移性和执行效率达到最优的平衡，同时 Collections 集合类设计优良，在企业应用开发中迅速得到了广泛使用。
Sun 公司把 Java 技术体系分成三个方向，分别是 J2SE（面向桌面和通用应用开发），J2EE（面向企业级应用开发），J2ME（面向移动终端开发）。这个分类影响非常久远，体现出主流语言设计者的思想：针对于不同的应用领域，在形态，API 集合等进行划分。
JDK 1.1
于 1997年2月19日发行，新特性有：
引入JDBC（Java Database Connectivity）；支持内部类；引入Java Bean；引入RMI（Remote Method Invocation）；引入反射（仅用于内省）。Java 语言的基本形态基本确定了，比如反射 (reflection), JavaBean, 接口和类的关系等等，一直到今天都保持一致。然而，Java 最初的一些目标，如在浏览器中执行 Applet，以及跨平台的图形界面 Awt 很快遭遇到负面的评价。
JDK 1.0
开发代号为Oak（橡树），于1996年1月23发行。特点有：
提供了一个解释执行的 Java 虚拟机；Applet 能在 Mozilla 浏览器中运行。Java 的 Applet 能在 Mozilla 浏览器中运行，被看作是未来的互联网语言。
起源
Java 语言源于 1991 年 Sun 公司 James Gosling 领导的的 Ork 项目，1995 年 Sun 公司正式起名为 Java，并提出“Write once, Run anywhere"的口号。
Python里面有什么好用且有趣的模块？
在github 里面找到的python框架，库，软件和资源的精选列表
管理面板管理界面的库。
ajenti - 您的服务器应得的管理面板。
django-grappelli - Django Admin-Interface的皮肤。
django-suit - 替代Django管理界面（仅限非商业用途）。
django-xadmin - 直接替换Django管理员有很多好东西。
flask-admin - Flask的简单且可扩展的管理界面框架。
flower - Celery的实时监控和Web管理员。
wooey - 一个为Python脚本创建自动Web UI的Django应用程序。
算法和设计模式Python实现算法和设计模式。
algorithms - Python中数据结构和算法的最小示例。
PyPattyrn - 一个简单而有效的库，用于实现常见的设计模式。
python-patterns - Python中的一组设计模式。
sortedcontainers - SortedList，SortedDict和SortedSet类型的快速，纯Python实现。
音频用于处理音频及其元数据的库。
音频
audioread - 跨库（GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg）音频解码。
dejavu - 音频指纹识别和识别。
mingus - 具有MIDI文件和播放支持的高级音乐理论和乐谱包。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库：特征提取，分类，分割和应用
pydub - 使用简单易用的高级界面处理音频。
TimeSide - 开放式网络音频处理框架。
元数据
beets - 音乐库管理器和MusicBrainz标记器。
eyeD3 - 用于处理音频文件的工具，特别是包含ID3元数据的MP3文件。
mutagen - 处理音频元数据的Python模块。
tinytag - 用于读取MP3，OGG，FLAC和Wave文件的音乐元数据的库。
认证用于实现身份验证方案的库。
OAuth
authlib - JavaScript对象签名和加密草案实现。
django-allauth - Django的认证应用程序“正常工作”。
django-oauth-toolkit - 用于Django的OAuth 2好东西。
oauthlib - OAuth请求签名逻辑的通用且全面的实现。
python-oauth2 - 一个经过全面测试的抽象界面，用于创建OAuth客户端和服务器。
python-social-auth - 一种易于设置的社交认证机制。
JWT
pyjwt - Python中的JSON Web Token实现。
python-jose - Python中的JOSE实现。
python-jwt - 用于生成和验证JSON Web令牌的模块。
构建工具从源代码编译软件。
BitBake - 嵌入式Linux的类似make的构建工具。
buildout - 用于从多个部分创建，组装和部署应用程序的构建系统。
PlatformIO - 用于构建具有不同开发平台的代码的控制台工具。
pybuilder - 用纯Python编写的连续构建工具。
SCons - 一种软件构建工具。
内置类增强功能用于增强Python内置类的库。
dataclasses - （Python标准库）数据类。
ATTRS -置换__init__，__eq__，__repr__等样板中的类定义。
bidict - 高效，Pythonic双向地图数据结构和相关功能..
Box - 具有高级点表示法访问权限的Python词典。
DottedDict - 一个库，它提供了一种使用虚线路径表示法访问列表和dicts的方法。
CMS内容管理系统。
wagtail - 一个Django内容管理系统。
django-cms - 基于Django的开源企业CMS。
feincms - 基于Django构建的最先进的内容管理系统之一。
Kotti - 基于Pyramid构建的高级Pythonic Web应用程序框架。
mezzanine - 一个功能强大，一致且灵活的内容管理平台。
plone - 构建在开源应用服务器Zope之上的CMS。
quokka - 灵活，可扩展，小型CMS，由Flask和MongoDB提供支持。
高速缓存用于缓存数据的库。
beaker - 用于会话和缓存的WSGI中间件。
django-cache-machine - Django模型的自动缓存和失效。
django-cacheops - 一个灵活的ORM缓存，具有自动粒度事件驱动的失效。
dogpile.cache - dogpile.cache是同一作者制作的Beaker的下一代替代品。
HermesCache - 基于标记的失效和防狗效应预防的Python缓存库。
pylibmc - 围绕libmemcached接口的Python包装器。
python-diskcache - SQLite和文件支持的缓存后端，其查找速度比memcached和redis快。
ChatOps工具用于聊天机器人开发的库。
errbot - 实现ChatOps的最简单，最流行的聊天机器人。
代码分析静态分析工具，linters和代码质量检查器。请参阅：awesome-static-analysis。
代码分析
coala - 独立于语言且易于扩展的代码分析应用程序。
code2flow - 将您的Python和JavaScript代码转换为DOT流程图。
prospector - 分析Python代码的工具。
pycallgraph - 一个可视化Python应用程序的流（调用图）的库。
Code Linters
flake8 - 一pycodestyle，pyflakes和McCabe。
pylint - 完全可定制的源代码分析器。
pylama - Python和JavaScript的代码审计工具。代码格式化程序
black - Python代码格式化程序。
yapf - 谷歌的又一个Python代码格式化程序。
静态类型检查
mypy - 在编译期间检查变量类型。
pyre-check - 高性能类型检查。
静态类型注释生成器
MonkeyType - Python系统，通过收集运行时类型生成静态类型注释
命令行工具用于构建命令行应用程序的库。
命令行应用程序开发
cement - Python的CLI应用程序框架。
click - 用于以可组合方式创建漂亮命令行界面的包。
cliff - 使用多级命令创建命令行程序的框架。
clint - Python命令行应用程序工具。
docopt - Pythonic命令行参数解析器。
python-fire - 用于从绝对任何Python对象创建命令行界面的库。
python-prompt-toolkit - 用于构建强大的交互式命令行的库。
终端渲染
asciimatics - 用于创建全屏文本UI的包（从交互式表单到ASCII动画）。
bashplotlib - 在终端中制作基本图。
colorama - 跨平台彩色终端文本。
生产力工具
cookiecutter - 一个命令行实用程序，用于从cookiecutters（项目模板）创建项目。
doitlive - 终端中现场演示的工具。
howdoi - 即时编码通过命令行回答。
PathPicker - 从bash输出中选择文件。
percol - 在UNIX上为传统的管道概念添加交互式选择的风格。
thefuck - 更正以前的控制台命令。
tmuxp - 一个tmux会话管理器。
try - 一个简单的试用python包的简单CLI - 它从未如此简单。
CLI增强功能
httpie - 命令行HTTP客户端，用户友好的cURL替换。
kube-shell - 用于与Kubernetes CLI一起使用的集成shell。
mycli - 具有AutoCompletion和语法突出显示功能的MySQL终端客户端。
pgcli - Postgres CLI具有自动完成和语法突出显示功能。
saws - 增压的aws-cli。
兼容性用于从Python 2迁移到3的库。
python-future - Python 2和Python 3之间缺少的兼容层。
python-modernize - 为最终的Python 3迁移实现 Python代码的现代化。
six - Python 2和3兼容性实用程序。
计算机视觉计算机视觉图书馆。
OpenCV - 开源计算机视觉库。
pytesseract - Google Tesseract OCR的另一个包装器。
SimpleCV - 用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。
并发和并行用于并发和并行执行的库。看到awesome-asyncio。
concurrent.futures - （Python标准库）用于异步执行callables的高级接口。
multiprocessing - （Python标准库）基于进程的并行性。
eventlet - 支持WSGI的异步框架。
gevent - 一个使用greenlet的基于协程的Python网络库。
uvloop - 超快速实现asyncio事件循环libuv。
scoop - Python中的可扩展并发操作。
结构设计用于存储和解析配置选项的库。
configobj - 带验证的INI文件解析器。
configparser - （Python标准库）INI文件解析器。
profig - 具有价值转换的多种格式的配置。
python-decouple - 严格地将设置与代码分离。
加密cryptography - 一种旨在向Python开发人员公开加密原语和配方的包。
paramiko - SSHv2协议的Python（2.6 +，3.3 +）实现，提供客户端和服务器功能。
passlib - 安全密码存储/散列库，非常高级别。
pynacl - Python绑定到网络和加密（NaCl）库。
数据分析用于数据分析的库。
Blaze - NumPy和Pandas与大数据的接口。
Open Mining - Pandas界面中的商业智能（BI）。
Orange - 通过可视化编程或脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。
Pandas - 提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。
Optimus - 使用PySpark后端进行清理，预处理，功能工程，探索性数据分析和简单的机器学习。
数据验证用于验证数据的库。在许多情况下用于表单。
Cerberus - 轻量级和可扩展的数据验证库。
colander - 验证和反序列化通过XML，JSON，HTML表单帖子获得的数据。
Dash - 建立在Flask之上，React和Plotly针对分析Web应用程序。
真棒破折号
jsonschema - Python 的JSON Schema实现。
schema - 用于验证Python数据结构的库。
schematics - 数据结构验证。
valideer - 轻量级可扩展数据验证和适配库。
voluptuous - 一个Python数据验证库。
数据可视化用于可视化数据的库。请参阅：awesome-javascript。
Altair - Python的声明性统计可视化库。
Bokeh - Python的交互式Web绘图。
bqplot - Jupyter笔记本的交互式绘图库
ggplot - 与g的ggplot2相同的API
Matplotlib - Python 2D绘图库。
Pygal - Python SVG图表创建者。
PyGraphviz - Graphviz的 Python接口。
PyQtGraph - 交互式和实时2D / 3D /图像绘图和科学/工程小部件。
Seaborn - 使用Matplotlib进行统计数据可视化。
VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化。
数据库
用Python实现的数据库。
pickleDB - Python的简单轻量级键值存储。
tinydb - 一个面向文档的小型数据库。
ZODB - Python的本机对象数据库。键值和对象图数据库。
数据库驱动用于连接和操作数据库的库。
MySQL - awesome-mysql
mysqlclient - 支持Python 3的MySQL连接器（mysql-python fork）。
PyMySQL - 与mysql-python兼容的纯Python MySQL驱动程序。
PostgreSQL - 真棒 - postgres
psycopg2 - 最受欢迎的Python PostgreSQL适配器。
queries - psycopg2库的包装器，用于与PostgreSQL交互。
其他关系数据库
pymssql - Microsoft SQL Server的简单数据库接口。
NoSQL数据库
cassandra-driver - Apache Cassandra的Python驱动程序。
happybase - 适用于Apache HBase的开发人员友好库。
kafka-python - Apache Kafka的Python客户端。
py2neo - Neo4j的restful接口的Python包装器客户端。
pymongo - MongoDB的官方Python客户端。
redis-py - Redis的Python客户端。
异步客户端
motor - MongoDB的异步Python驱动程序。
Telephus - 基于Twisted的Cassandra客户端。
txpostgres - PostgreSQL的基于Twisted的异步驱动程序。
txRedis - Redis的基于Twisted的客户端。
日期和时间处理日期和时间的图书馆。
Chronyk - 一个Python 3库，用于解析人类编写的时间和日期。
dateutil - 标准Python 日期时间模块的扩展。
delorean - 用于清除处理日期时间的不便事实的库。
moment - 用于处理日期/时间的Python库。受到Moment.js的启发。
Pendulum - Python日期时间变得简单。
PyTime - 一个易于使用的Python模块，旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间。
pytz - 世界时区定义，现代和历史。将tz数据库引入Python。
when.py - 提供用户友好的功能，以帮助执行常见的日期和时间操作。
maya -日期时间对于人类来说，玛雅主要分析datetime数据网站。
调试工具用于调试代码的库。
类似pdb的调试器
ipdb - 启用IPython的pdb。
pdb ++ - pdb的另一个替代品。
pudb - 一个基于控制台的全屏Python调试器。
wdb - 通过WebSockets实现的不可能的Web调试器。
追踪
lptrace - 用于Python程序的strace。
manhole - 调试服务，它将接受unix域套接字连接并显示所有线程的堆栈跟踪和交互式提示。
pyringe - 能够附加到Python进程并将代码注入Python进程的调试器。
python-hunter - 灵活的代码跟踪工具包。
探查
line_profiler - 逐行分析。
memory_profiler - 监视Python代码的内存使用情况。
profiling - 交互式Python分析器。
py-spy - Python程序的采样分析器。写在Rust。
pyflame - 用于Python的ptracing profiler。
vprof - Visual Python探查器。
其他
icecream - 通过一个简单的函数调用检查变量，表达式和程序执行。
django-debug-toolbar - 显示Django的各种调试信息。
django-devserver - Django的runserver的替代品。
flask-debugtoolbar - 烧瓶的django-debug-toolbar的一个端口。
pyelftools - 解析和分析ELF文件和DWARF调试信息。
深度学习神经网络和深度学习的框架。请参阅：令人敬畏的深度学习。
caffe - 一个快速开放的深度学习框架..
keras - 一个高级神经网络库，能够在TensorFlow或Theano之上运行。
mxnet - 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
pytorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能。
SerpentAI - 游戏代理框架。将任何视频游戏用作深度学习沙箱。
tensorflow - Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
Theano - 快速数值计算的库。
DevOps工具
DevOps的软件和库。
ansible - 一个极其简单的IT自动化平台。
cloudinit - 一个多分发包，用于处理云实例的早期初始化。
cuisine - Fabric的厨师般的功能。
docker-compose - 使用Docker的快速，隔离的开发环境。
fabric - 一种用于远程执行和部署的简单Pythonic工具。
fabtools - 用于编写令人敬畏的Fabric文件的工具。
honcho - Foreman的Python克隆，用于管理基于Procfile的应用程序。
OpenStack - 用于构建私有云和公共云的开源软件。
pexpect - 在GNU期望的伪终端中控制交互式程序。
psutil - 跨平台流程和系统实用程序模块。
saltstack - 基础设施自动化和管理系统。
supervisor - UNIX的supervisor过程控制系统。
分布式计算
分布式计算的框架和库。
批量处理
PySpark - Apache Spark Python API。
dask - 用于分析计算的灵活并行计算库。
luigi - 一个帮助您构建批处理作业的复杂管道的模块。
mrjob - 在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业。
Ray - 用于并行和分布式Python的系统，它统一了机器学习生态系统。
流处理
faust - 一个流处理库，将想法从Kafka Streams移植到Python。
streamparse - 通过Apache Storm针对实时数据流运行Python代码。
分配用于创建发布分发的打包可执行文件的库。
dh-virtualenv - 构建和分发virtualenv作为Debian包。
Nuitka - 将脚本，模块，包编译到可执行文件或扩展模块。
py2app - 冻结Python脚本（Mac OS X）。
py2exe - 冻结Python脚本（Windows）。
PyInstaller - 将Python程序转换为独立的可执行文件（跨平台）。
pynsist - 构建Windows安装程序的工具，安装程序将Python本身捆绑在一起。
文档用于生成项目文档的库。
sphinx - Python文档生成器。
awesome-sphinxdoc
pdoc - Epydoc替换为自动生成Python库的API文档。
pycco - 文字编程风格的文档生成器。
下载图书馆供下载。
s3cmd - 用于管理Amazon S3和CloudFront的命令行工具。
s4cmd - 超级S3命令行工具，有利于提高性能。
you-get - 用Python 3编写的YouTube / Youku / Niconico视频下载器。
youtube-dl - 从YouTube下载视频的小型命令行程序。
电子商务用于电子商务和支付的框架和库。
alipay - 用于Python的非官方支付宝API。
Cartridge - 使用Mezzanine构建的购物车应用程序。
django-oscar - Django的开源电子商务框架。
django-shop - 基于Django的商店系统。
merchant - 一个Django应用程序，接受来自各种支付处理器的付款。
money - 具有可选CLDR支持的区域设置感知格式和可扩展货币交换解决方案的Money类。
python-currency - 显示货币格式及其污秽货币。
forex-python - 外汇汇率，比特币价格指数和货币转换。
saleor - Django的电子商务店面。
shoop - 基于Django的开源电子商务平台。
编辑器插件和IDEEmacs
elpy - Emacs Python开发环境。
Sublime文本
anaconda - Anaconda将你的Sublime Text 3变成一个全功能的Python开发IDE。
SublimeJEDI - 一个令人敬畏的自动完成库Jedi的Sublime Text插件。
VIM
jedi-vim - 用于Python的Jedi自动完成库的Vim绑定。
python-mode - 用于将Vim转换为Python IDE的一体化插件。
YouCompleteMe - 包括基于Jedi的Python完成引擎。
Visual Studio
PTVS - Visual Studio的Python工具。
Visual Studio代码
Python - 一种支持Python语言的扩展，具有linting，IntelliSense，格式化，重构，调试，单元测试和jupyter支持等功能。
IDE
PyCharm - JetBrains的商业Python IDE。有免费的社区版。
spyder - 开源Python IDE。
电子邮件用于发送和解析电子邮件的库。
envelopes - 为人类邮寄。
flanker - 电子邮件地址和Mime解析库。
imbox - 人类的Python IMAP。
inbox.py - 人类的Python SMTP服务器。
lamson - Pythonic SMTP应用服务器。
Marrow Mailer - 高性能可扩展邮件传递框架。
modoboa - 邮件托管和管理平台，包括现代和简化的Web UI。
Nylas Sync Engine - 在强大的电子邮件同步平台上提供RESTful API。
yagmail - 又一个Gmail / SMTP客户端。
环境管理用于Python版本和环境管理的库。
pipenv - Pipfile，Pip和Virtualenv的神圣婚姻。
poetry - Python依赖管理和包装变得简单。
pyenv - 简单的Python版本管理。
venv - （Python 3.3+中的 Python标准库）创建轻量级虚拟环境。
virtualenv - 创建独立Python环境的工具。
文档用于文件操作和MIME类型检测的库。
mimetypes - （Python标准库）将文件名映射到MIME类型。
path.py - os.path的模块包装器。
pathlib - （Python标准库）跨平台，面向对象的路径库。
PyFilesystem2 - Python的文件系统抽象层。
python-magic - libmagic文件类型标识库的Python接口。
Unipath - 面向对象的文件/目录操作方法。
watchdog - 用于监视文件系统事件的API和shell实用程序。
外部函数接口用于提供外部函数接口的库。
cffi - Python的外部函数接口，用于调用C代码。
ctypes - （Python标准库）Python的外部函数接口，用于调用C代码。
PyCUDA - Nvidia的CUDA API的Python包装器。
SWIG - 简化的包装器和接口生成器。
表单用于处理表单的库。
deform - 受形式表单生成库影响的Python HTML表单生成库。
django-bootstrap3 - 与Django的Bootstrap 3集成。
django-bootstrap4 - Bootstrap 4与Django的集成。
django-crispy-forms - 一款Django应用程序，可让您以非常优雅和干燥的方式创建漂亮的表单。
django-remote-forms - 独立于平台的Django表单序列化程序。
WTForms - 灵活的表单验证和呈现库。
函数程序设计使用Python进行函数程序设计。
coconut - 椰子是Python的变种，专为简单，优雅，Pythonic功能编程而打造。
CyToolz - Toolz的Cython实现：高性能功能实用程序。
fn.py - Python中的函数编程：实现丢失的功能以享受FP。
funcy - 一种奇特而实用的功能工具。
Toolz - 迭代器，函数和字典的函数实用程序的集合。
GUI用于处理图形用户界面应用程序的库。
curses - 用于创建终端GUI应用程序的ncurses的内置包装器。
Eel - 用于制作简单类似Electron的离线HTML / JS GUI应用程序的小型库，可以完全访问Python功能和库。
enaml - 使用像QML这样的声明语法创建漂亮的用户界面。
Flexx - Flexx是一个用于创建GUI的纯Python工具包，它使用Web技术进行渲染。
Gooey - 将命令行程序转换为一行完整的GUI应用程序。
kivy - 用于创建NUI应用程序的库，可在Windows，Linux，Mac OS X，Android和iOS上运行。
pyglet - 用于Python的跨平台窗口和多媒体库。
PyGObject - GLib / GObject / GIO / GTK +（GTK + 3）的Python绑定。
PyQt - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4和Qt v5框架。
PySide - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4框架。
PySimpleGUI - 用于tkinter，Qt，WxPython和Remi的包装器，为初学者和中级自定义GUI创建统一，易于理解和更类似Python的界面。
pywebview - 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器，允许在其自己的本机专用窗口中显示HTML内容。
Tkinter - Tkinter是Python的事实上的标准GUI包。
Toga - 一个Python原生的OS原生GUI工具包。
urwid - 用于创建终端GUI应用程序的库，强大支持小部件，事件，丰富的颜色等。
wxPython - wxWidgets C ++类库与Python的混合。
游戏开发游戏开发库。
Cocos2d - cocos2d是用于构建2D游戏，演示和其他图形/交互式应用程序的框架。它基于pyglet。
Harfang3D - 用于3D，VR和游戏开发的Python框架。管理和显示复杂的3D场景，包括物理，视频，声音和音乐，访问VR设备。全部用C ++编写。
Panda3D - 由迪士尼开发并由卡内基梅隆娱乐技术中心维护的3D游戏引擎。用C ++编写，完全用Python包装。
Pygame - Pygame是一组用于编写游戏的Python模块。
PyOgre - 用于Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于游戏，模拟，任何3D。
PyOpenGL - 用于OpenGL的Python ctypes绑定及其相关的API。
PySDL2 - 基于ctypes的SDL2库包装器。
RenPy - 一个视觉新颖的引擎。
地理位置用于地理编码地址和处理纬度和经度的图书馆。
django-countries - 一个Django应用程序，提供用于表单的国家选择，标志图标静态文件和模型的国家/地区字段。
GeoDjango - 世界级的地理网络框架。
GeoIP - MaxMind GeoIP遗留数据库的Python API。
geojson - GeoJSON的Python绑定和实用程序。
geopy - Python地理编码工具箱。
pygeoip - 纯Python GeoIP API。
HTML操作用于处理HTML和XML的库。
BeautifulSoup - 提供用于迭代，搜索和修改HTML或XML的Pythonic习语。
bleach - 基于白名单的HTML清理和文本链接库。
cssutils - Python的CSS库。
html5lib - 用于解析和序列化HTML文档和片段的标准兼容库。
lxml - 一个非常快速，易于使用且通用的库，用于处理HTML和XML。
MarkupSafe - 为Python实现XML / HTML / XHTML Markup安全字符串。
pyquery - 一个类似jQuery的库，用于解析HTML。
untangle - 将XML文档转换为Python对象以便于访问。
WeasyPrint - 可以导出为PDF的HTML和CSS的可视化渲染引擎。
xmldataset - 简单的XML解析。
xmltodict - 使用XML感觉就像使用JSON一样。
HTTP用于处理HTTP的库。
grequests - 针对异步HTTP请求的请求+ gevent。
httplib2 - 全面的HTTP客户端库。
requests - 对Humans™的HTTP请求。
treq - 像在Twisted的HTTP客户端之上构建的API之类的Python请求。
urllib3 - 具有线程安全连接池，文件发布支持，健全的HTTP库。
硬件用硬件编程的库。
ino - 用于处理Arduino的命令行工具包。
keyboard - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局键盘事件。
mouse - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局鼠标事件。
Pingo -Pingo为Raspberry Pi，pcDuino，Intel Galileo等程序设备提供统一的API。
PyUserInput - 用于鼠标和键盘的跨平台控制的模块。
scapy - 一个出色的数据包操作库。
wifi - 用于在Linux上使用WiFi的Python库和命令行工具。
图像处理用于处理图像的库。
hmap - 图像直方图重新映射。
imgSeek - 使用视觉相似性搜索图像集合的项目。
nude.py - 裸露检测。
pagan -复古identicon（阿凡达）根据输入的字符串和哈希生成。
pillow - 枕头是友好的PIL叉子。
pyBarcode - 在Python中创建条形码而无需PIL。
pygram - 类似Instagram的图像过滤器。
python-qrcode - 纯Python二维码生成器。
quads - 基于四叉树的计算机艺术。
scikit-image - 用于（科学）图像处理的Python库。
thumbor - 智能成像服务。它支持按需裁剪，重新调整大小和翻转图像。
wand - MagickWand的 Python绑定，ImageMagick的C API。
实现Python的实现。
CLPython - 用Common Lisp编写的Python编程语言的实现。
CPython - 用C编写的Python编程语言的默认，最广泛使用的实现。
Cython - 优化Python的静态编译器。使用类型mixins将Python编译为C或C ++模块，从而大大提高性能
Grumpy - 比解释器更多的编译器作为更强大的CPython2.7替换（alpha）。
IronPython - 用C＃编写的Python编程语言的实现，目标是.NET Framework和Mono。
Jython - 用Java编写的用于Java虚拟机（JVM）的Python编程语言的实现。
MicroPython - MicroPython - 一种针对微控制器和受约束系统的精简高效的Python编程语言实现
Numba - 用于LLVM的Python JIT编译器，旨在用于科学Python。
PeachPy - 嵌入在Python中的x86-64汇编程序。可用作Python的内联汇编程序，也可用作Windows，Linux，OS X，Native Client和Go的独立汇编程序。
Pyjion - 基于CoreCLR的Python JIT。
PyPy - 用RPython编写并转换成C. PyPy的Python编程语言的实现着重于速度，效率和与原始CPython解释器的兼容性。解释器使用黑魔法使Python非常快，而无需添加其他类型信息。
PySec - 经过强化的python版本，使安全专业人员和开发人员能够更轻松地编写应用程序，使其更能抵御攻击和操纵。
Pyston - 使用LLVM和现代JIT技术构建的Python实现，旨在实现良好的性能。
Stackless Python - Python编程语言的增强版本，它允许程序员从基于线程的编程中获益，而不会出现与传统线程相关的性能和复杂性问题。
互动口译员交互式Python解释器（REPL）。
bpython - Python解释器的一个奇特的接口。
Jupyter Notebook（IPython） - 一个丰富的工具包，可以帮助您以交互方式充分利用Python。
awesome-jupyter
ptpython - 基于python-prompt-toolkit构建的高级Python REPL 。
国际化i18n合作的图书馆。
Babel - Python的国际化库。
PyICU - 用于Unicode C ++库（ICU）的国际组件的包装器。
Job Scheduler用于安排工作的库。
APScheduler - 一个轻巧但功能强大的进程内任务调度程序，可让您安排功能。
django-schedule - Django的日历应用程序。
doit - 任务运行器和构建工具。
gunnery - 用于具有基于Web的界面的分布式系统的多用途任务执行工具。
Joblib - 一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。
Plan - 在Python中编写crontab文件就像一个魅力。
schedule - Python作业调度。
Spiff - 用纯Python实现的强大工作流引擎。
TaskFlow - 一个Python库，有助于使任务执行变得简单，一致和可靠。
Airflow - Airflow是一个以编程方式创作，安排和监控工作流程的平台。
日志用于生成和使用日志的库。
Eliot - 针对复杂和分布式系统的日志记录。
logbook - Python的日志替换。
logging - （Python标准库）Python的日志记录工具。
raven - Sentry的Python客户端，用于Web应用程序的日志/错误跟踪，崩溃报告和聚合平台。
机器学习机器学习库。
通用机器学习
PyOD - > Python Outlier Detection，全面且可扩展的Python工具包，用于检测多变量数据中的外围对象。适用于高级模型，包括神经网络/深度学习和异常集合。
steppy - >轻量级Python库，用于快速，可重复的机器学习实验。介绍非常简单的界面，实现清洁机器学习管道设计。
steppy-toolkit - >神经网络，变换器和模型的精选集合，使您的机器学习更快，更有效。
CNTK - Microsoft认知工具包（CNTK），一种开源深度学习工具包。文档可以在这里找到。
auto_ml - 用于生产和分析的自动化机器学习。让您专注于ML的有趣部分，同时输出生产就绪代码，以及数据集和结果的详细分析。包括对NLP，XGBoost，CatBoost，LightGBM的支持，以及即将深入学习。
机器学习 - 自动构建，包括Web界面和一组程序界面 API，用于支持向量机。相应的数据集存储在SQL数据库中，然后生成用于预测的模型，存储到NoSQL数据存储区中。
XGBoost - 用于eXtreme Gradient Boosting（树）库的Python绑定。
Apache SINGA - 用于开发开源机器学习库的Apache Incubating项目。
用于黑客的贝叶斯方法 - 用于 Python中的概率编程的Book / iPython笔记本。
Featureforge一组用于创建和测试机器学习功能的工具，具有scikit-learn兼容API。
Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
Hydrosphere Mist - 用于部署Apache Spark MLLib机器学习模型的服务，作为实时，批量或反应式Web服务。
scikit-learn - 基于SciPy构建的用于机器学习的Python模块。
metric-learn - 用于度量学习的Python模块。
SimpleAI Python实现了许多人工智能算法，在“人工智能，现代方法”一书中描述。它着重于提供易于使用，记录良好且经过测试的库。
astroML - 用于天文学的机器学习和数据挖掘。
graphlab-create - 在磁盘支持的DataFrame之上实现的具有各种机器学习模型（回归，聚类，推荐系统，图形分析等）的库。
BigML - 与外部服务器联系的库。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
Pylearn2 - 基于Theano的机器学习库。
keras - TensorFlow，CNTK和Theano的高级神经网络前端。
烤宽面条 - 在Theano建立和训练神经网络的轻量级图书馆。
Chainer - 灵活的神经网络框架。
prophet - Facebook快速自动化的时间序列预测框架。
gensim - 人类的主题建模。
PyBrain - 另一个Python机器学习库。
brainstorm - 快速，灵活和有趣的神经网络。这是PyBrain的继承者。
surprise - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
python-recsys - 用于实现推荐系统的Python库。
Bolt - Bolt Online Learning Toolbox。[深入学习]
nilearn - Python中NeuroImaging的机器学习。
neuropredict - 针对新手机器学习者和非专业程序员，这个软件包提供简单（无需编码）和全面的机器学习（评估和预测性能的完整报告，无需您编写代码），用于神经错误的Python和任何其他类型的功能。这是为了吸收ML工作流程的大部分内容，不像其他软件包，如nilearn和pymvpa，它们要求您学习其API和代码以生成任何有用的内容。
imbalanced-learn - 使用各种技术在采样和过采样下执行的Python模块。
shogun - shogun学习工具箱。
Caffe - 一个深度学习框架，以清洁，可读性和速度为基础。
pyhsmm - 用于贝叶斯隐马尔可夫模型（HMM）和显式持续时间隐马尔可夫模型（HSMM）的近似无监督推理的库，侧重于贝叶斯非参数扩展，HDP-HMM和HDP-HSMM，主要具有弱极限近似。
mrjob - 允许Python程序在Hadoop上运行的库。
SKLL - 围绕scikit-learn的包装，使得进行实验变得更加简单。
neurolab
Theano - 优化GPU元编程代码，在Python中生成面向数组的优化数学编译器。
TensorFlow - 使用数据流图进行数值计算的开源软件库。
pomegranate - 用于Python的隐马尔可夫模型，在Cython中实现速度和效率。
python-timbl - 包含完整TiMBL C ++编程接口的Python扩展模块。Timbl是一个精心设计的k-Nearest Neighbors机器学习工具包。
deap - 进化算法框架。
mlxtend - 由数据科学和机器学习任务的有用工具组成的库。
neon - Nervana 基于Python 的高性能深度学习框架[DEEP LEARNING]。
Optunity - 一个专用于自动超参数优化的库，它具有简单，轻量级的API，便于直接替换网格搜索。
Neural Networks and Deep Learning- 我的书“神经网络和深度学习”[深度学习]的代码样本。
annoy - 近似最近邻居的实施。
TPOT - 使用遗传编程自动创建和优化机器学习管道的工具。将它视为您的个人数据科学助手，自动化机器学习的繁琐部分。
pgmpy用于处理概率图形模型的python库。
DIGITS - 深度学习GPU培训系统（DIGITS）是一个用于培训深度学习模型的Web应用程序。
Orange - 面向新手和专家的开源数据可视化和数据分析。
MXNet - 具有动态，突变感知数据流Dep Scheduler的轻量级，便携式，灵活的分布式/移动深度学习; 适用于Python，R，Julia，Go，Javascript等。
TFLearn - 深度学习库，为TensorFlow提供更高级别的API。
REP - 基于IPython的环境，以一致且可重复的方式进行数据驱动的研究。REP不是试图替代scikit-learn，而是扩展它并提供更好的用户体验。[已过时]
rgf_python - 规则化贪婪森林（树）库的Python绑定。
skbayes - 使用scikit-learn API进行贝叶斯机器学习的Python包。
fuku-ml - 简单的机器学习库，包括Perceptron，回归，支持向量机，决策树等，它易于使用，易于初学者学习。
Xcessiv - 基于Web的应用程序，用于快速，可扩展和自动化的超参数调整和堆叠集成。
PyTorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能
ML-From-Scratch - 在Python中从头开始实现机器学习模型，重点是透明度。旨在以无障碍的方式展示ML的螺母和螺栓。
xRBM - 限制玻尔兹曼机（RBM）的库及其在Tensorflow中的条件变体。
CatBoost - 决策树库上的通用梯度增强功能，支持开箱即用的分类功能。它易于安装，文档齐全，支持CPU和GPU（甚至是多GPU）计算。
stacked_generalization - 在Python中实现机器学习堆叠技术作为便利库。
modAL - 用于Python的模块化主动学习框架，构建于scikit-learn之上。
Cogitare：适用于Python的现代，快速，模块化的深度学习和机器学习框架。
Parris - Parris，用于机器学习算法的自动化基础设施设置工具。
neonrvm - neonrvm是一个基于RVM技术的开源机器学习库。它是用C编程语言编写的，并附带Python编程语言绑定。
Turi Create - 从Apple学习机器。Turi Create简化了定制机器学习模型的开发。您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似性或活动分类。
xLearn - 高性能，易于使用且可扩展的机器学习包，可用于解决大规模机器学习问题xLearn对于解决大规模稀疏数据的机器学习问题特别有用，这在互联网服务（如在线广告和推荐系统）中非常常见。
mlens - 高性能，内存高效，最大程度并行化的集成学习，与scikit-learn集成。
Netron - 用于机器学习模型的Visualizer。
Thampi - AWS Lambda上的机器学习预测系统
MindsDB - 开源框架，以简化神经网络的使用。
Gorgonia - Gorgonia是一个帮助促进Golang机器学习的图书馆。
Microsoft推荐人：作为Jupyter笔记本提供的构建推荐系统的示例和最佳实践。包含Microsoft Research以及其他公司和机构的一些最新技术。
StellarGraph：Graphs上的机器学习，一种用于机器学习图形结构（网络结构）数据的Python库。
BentoML：用于打包和部署机器学习模型的工具包，用于生产服务
n
H2O - 开源快速可扩展机器学习平台。
指标 - 机器学习评估指标。
NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
scikit-learn - 最受欢迎的机器学习Python库。
Spark ML - Apache Spark可扩展的机器学习库。
vowpal_porpoise -一个轻量级的Python包装的Vowpal Wabbit。
xgboost - 可扩展，可移植和分布式渐变增强库。
微软Windows：
Microsoft Windows上的Python编程。
Python（x，y） - 基于Qt和Spyder的面向科学应用程序的Python发行版。
pythonlibs - Python扩展包的非官方Windows二进制文件。
PythonNet - 与.NET公共语言运行时（CLR）的Python集成。
PyWin32 - 适用于Windows的Python扩展。
WinPython - 适用于Windows 7/8的便携式开发环境。
其它：有用的库或工具不适合上述类别。
blinker - 一个快速的Python进程中信号/事件调度系统。
boltons - 一组纯Python实用程序。
itsdangerous - 将可信数据传递给不受信任的环境的各种帮助程序。
pluginbase - 一个简单但灵活的Python插件系统。
tryton - 通用业务框架。
自然语言处理：使用人类语言的图书馆。
一般
gensim - 人类的主题建模。
langid.py - 独立语言识别系统。
nltk - 构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
polyglot - 支持数百种语言的自然语言管道。
pytext - 基于PyTorch的自然语言建模框架。
PyTorch-NLP - 一个工具包，可以快速深入学习研究的NLP原型。
spacy - 用于Python和Cython的工业级自然语言处理库。
stanfordnlp - 斯坦福NLP集团的官方Python库，支持50多种语言。
中文
jieba - 最受欢迎的中文文本分割库。
pkuseg-python - 用于各种域中的中文分词的工具包。
snownlp - 用于处理中文文本的库。
funNLP - 中文NLP的工具和数据集的集合。
网络虚拟化
用于虚拟网络和SDN（软件定义网络）的工具和库。
mininet - 一种流行的网络模拟器和用Python编写的API。
pox - 基于Python的SDN控制应用程序，例如OpenFlow SDN控制器。
联网用于网络编程的库。
asyncio - （Python标准库）异步I / O，事件循环，协同程序和任务。
pulsar - Python的事件驱动并发框架。
pyzmq - ZeroMQ消息库的Python包装器。
Twisted - 事件驱动的网络引擎。
napalm - 用于操纵网络设备的跨供应商API。
新闻Feed用于构建用户活动的库。
django-activity-stream - 从您网站上的操作生成通用活动流。
Stream Framework - 使用Cassandra和Redis构建新闻源和通知系统。
ORM实现对象关系映射或数据映射技术的库。
关系数据库
Django模型 - Django的一部分。
SQLAlchemy - Python SQL工具包和对象关系映射器。
dataset - 将Python dicts存储在数据库中 - 与SQLite，MySQL和PostgreSQL一起使用orator - 演说者ORM提供了一个简单而美观的ActiveRecord实现。
peewee - 一种小型，富有表现力的ORM。
pony - 为SQL提供面向生成器的接口的ORM。
pydal - 纯Python数据库抽象层。
NoSQL数据库
hot-redis - Redis的丰富Python数据类型。
mongoengine - 用于处理MongoDB的Python Object-Document-Mapper。
PynamoDB - Amazon DynamoDB的 Pythonic界面。
redisco - Redis中保存的简单模型和容器的Python库。
包管理用于包和依赖关系管理的库。
pip - Python包和依赖项管理器。
pip-tools - 一组工具，可以保持固定的Python依赖关系。
conda - 跨平台，Python无关的二进制包管理器。
包存储库本地PyPI存储库服务器和代理。
warehouse - 下一代Python包存储库（PyPI）。
bandersnatch - Python Packaging Authority（PyPA）提供的PyPI镜像工具。
devpi - PyPI服务器和打包/测试/发布工具。
localshop - 本地PyPI服务器（自定义包和pypi的自动镜像）。
权限允许或拒绝用户访问数据或功能的库。
django-guardian - 实现Django 1.2+的每对象权限
django-rules - 一个小而强大的应用程序，为Django提供对象级权限，无需数据库。
流程用于启动和与OS进程通信的库。
delegator.py - Humans™2.0的子流程。
sarge - 另一个子进程包装器。
sh - Python的完整子进程替换。
队列用于处理事件和任务队列的库。
celery - 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
huey - 小型多线程任务队列。
mrq - Queue先生 - 使用Redis和gevent在Python中的分布式工作者任务队列。
rq - Python的简单作业队列。
推荐系统用于构建推荐系统的库。
annoy - C ++ / Python中近似最近的邻居，针对内存使用进行了优化。
fastFM - 分解机器的库。
implocit - 隐式数据集的协同过滤的快速Python实现。
libffm - 用于字段感知分解机器（FFM）的库。
lightfm - 许多流行推荐算法的Python实现。
spotlight - 使用PyTorch的深度推荐器模型。
Surprose - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
tensorrec - TensorFlow中的推荐引擎框架。
RESTful API用于开发RESTful API的库。
Django
django-rest-framework - 一个强大而灵活的工具包，用于构建Web API。
django-tastypie - 为Django应用程序创建美味的API。
Flask
eve - 由Flask，MongoDB和良好意图提供支持的REST API框架。
flask-api-utils - 负责Flask的API表示和身份验证。
flask-api - Flask的可浏览Web API。
flask-restful - 快速为Flask构建REST API。
flask-restless - 为使用SQLAlchemy定义的数据库模型生成RESTful API。
Pyramid
cornice - Pyramid的RESTful框架。
Framework agnostic
apistar - 专为Python 3设计的智能Web API框架。
falcon - 用于构建云API和Web应用程序后端的高性能框架。
hug - 一个Python3框架，用于通过HTTP和命令行干净地公开API以及自动文档和验证。
restless - 基于从Tastypie学到的经验教训的框架不可知的REST框架。
ripozo - 快速创建REST / HATEOAS /超媒体API。
sandman - 用于现有数据库驱动系统的自动REST API。
机器人机器人图书馆。
PythonRobotics - 这是可视化的各种机器人算法的汇编。
rospy - 这是ROS（机器人操作系统）的库。
RPC服务器RPC兼容的服务器。
SimpleJSONRPCServer - 此库是JSON-RPC规范的实现。
SimpleXMLRPCServer - （Python标准库）简单的XML-RPC服务器实现，单线程。
zeroRPC - zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack的灵活的RPC实现。
科学科学计算的图书馆。
astropy - 用于天文学的社区Python库。
bcbio-nextgen - 为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道。
bccb - 与生物分析相关的有用代码的集合。
Biopython - Biopython是一套免费提供的生物计算工具。
cclib - 用于解析和解释计算化学包结果的库。
Colour - 一种色彩科学包，实现了全面的色彩理论转换和算法。
NetworkX - 适用于复杂网络的高效软件。
NIPY - 神经影像工具包的集合。
NumPy - 使用Python进行科学计算的基础包。
Open Babel - 一种化学工具箱，设计用于说多种语言的化学数据。
ObsPy - 用于地震学的Python工具箱。
PyDy - Python Dynamics的缩写，用于协助动态建模动画中的工作流程。
PyMC - 马尔可夫链蒙特卡罗采样工具包。
QuTiP - Python中的Quantum工具箱。
RDKit - Cheminformatics和机器学习软件。
SciPy - 基于Python的数学，科学和工程开源软件生态系统。
statsmodels - Python中的统计建模和计量经济学。
SymPy - 用于符号数学的Python库。
Zipline - 一个Pythonic算法交易库。
SimPy - 基于流程的离散事件仿真框架。
搜索用于索引和执行数据搜索查询的库和软件。
elasticsearch-py - Elasticsearch的官方低级Python客户端。
elasticsearch-dsl-py - Elasticsearch的官方高级Python客户端。
django-haystack - 模块化搜索Django。
pysolr - Apache Solr的轻量级Python包装器。
whoosh - 一个快速，纯粹的Python搜索引擎库。
序列化用于序列化复杂数据类型的库
marshmallow - 一个轻量级库，用于将复杂对象转换为简单的Python数据类型。
pysimdjson - 用于simdjson的Python绑定。
python-rapidjson -围绕一个Python包装RapidJSON。
无服务器框架用于开发无服务器Python代码的框架。
python-lambda - 用于在AWS Lambda中开发和部署Python代码的工具包。
Zappa - 用于在AWS Lambda和API Gateway上部署WSGI应用程序的工具。
特定格式处理用于解析和操作特定文本格式的库。
一般
tablib - XLS，CSV，JSON，YAML中的表格数据集模块。
办公
openpyxl - 用于读取和写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件的库。
pyexcel - 提供一个用于读取，操作和编写csv，ods，xls，xlsx和xlsm文件的API。
python-docx - 读取，查询和修改Microsoft Word 2007/2008 docx文件。
python-pptx - 用于创建和更新PowerPoint（.pptx）文件的Python库。
unoconv - 在LibreOffice / OpenOffice支持的任何文档格式之间进行转换。
XlsxWriter - 用于创建Excel .xlsx文件的Python模块。
xlwings - 一个获得BSD许可的库，可以轻松地从Excel调用Python，反之亦然。
xlwt / xlrd - 从Excel文件中写入和读取数据和格式信息。
PDFMiner - 用于从PDF文档中提取信息的工具。
PyPDF2 - 一个能够分割，合并和转换PDF页面的库。
ReportLab - 允许快速创建丰富的PDF文档。
Markdown
Mistune - Markdown的最快和全功能的纯Python解析器。
Python-Markdown - John Gruber的Markdown的Python实现。
YAML
PyYAML - Python的YAML实现。
CSV
csvkit - 用于转换为CSV并使用CSV的实用程序。
档案
unp - 一个可以轻松解压缩归档的命令行工具。
静态站点生成器静态站点生成器是一种软件，它将一些文本+模板作为输入，并在输出上生成HTML文件。
mkdocs - Markdown友好文档生成器。
pelican - 支持Markdown和reST语法的静态站点生成器。
lektor - 易于使用的静态CMS和博客引擎。
nikola - 静态网站和博客生成器。
标记用于标记项目的库。
django-taggit - Django的简单标记。
模板引擎用于模板和lexing的库和工具。
Jinja2 - 一种现代和设计师友好的模板语言。
Genshi - 用于生成Web感知输出的Python模板工具包。
Mako - 用于Python平台的超快速和轻量级模板。
测试用于测试代码库和生成测试数据的库。
测试框架
pytest - 一个成熟的全功能Python测试工具。
hypothesis - 假设是一种基于Quickcheck风格的高级属性测试库。
nose2 - nose基于`unittest2 的继承者。
Robot Framework - 通用测试自动化框架。
unittest - （Python标准库）单元测试框架。
运行测试
green - 干净，运行测试。
mamba - Python的权威测试工具。出生在BDD的旗帜下。
tox - 在多个Python版本中自动构建和测试发行版
GUI / Web测试
locust - 用Python编写的可扩展用户负载测试工具。
PyAutoGUI - PyAutoGUI是一个面向人类的跨平台GUI自动化Python模块。
Selenium - Selenium WebDriver的Python绑定。
sixpack - 与语言无关的A / B测试框架。
splinter - 用于测试Web应用程序的开源工具。
Mock
doublex - 强大的测试加倍Python的框架。
freezegun - 通过模拟日期时间模块来度过时间。
httmock - 一个用于Python 2.6+和3.2+请求的模拟库。
httpretty - Python的HTTP请求模拟工具。
mock - （Python标准库）一个模拟和修补库。
Mocket - Socket Mock Framework加上HTTP [S] / asyncio / gevent模拟库，具有录制/重放功能。
responser - 用于模拟请求Python库的实用程序库。
VCR.py - 在测试中记录和重放HTTP交互。
Object Factories
factory_boy - Python的测试夹具替代品。
mixer - 另一个夹具更换。支持Django，Flask，SQLAlchemy，Peewee等。
model_mommy - 在Django中创建用于测试的随机装置。
代码覆盖范围
coverage - 代码覆盖率测量。
Fake Data
mimesis - 是一个Python库，可以帮助您生成虚假数据。
fake2db - 假数据库生成器。
faker - 生成虚假数据的Python包。
radr - 生成随机日期时间/时间。
错误处理程序
FuckIt.py - FuckIt.py使用最先进的技术确保您的Python代码无论是否有权运行。
文字处理用于解析和操作纯文本的库。
一般
chardet - Python 2/3兼容字符编码检测器。
difflib - （Python标准库）用于计算增量的助手。
ftfy - 使Unicode文本更少破碎，更自然地更加一致。
fuzzywuzzy -模糊字符串匹配。
Levenshtein - Levenshtein距离和弦相似性的快速计算。
pangu.py - 偏执文本间距。
pyfiglet - 用Python编写的figlet实现。
pypinyin - 将汉语（汉字）转换为拼音（拼音）。
textdistance - 计算序列之间的距离。30多种算法，纯python实现，通用接口，可选的外部库使用。
unidecode - Unicode文本的ASCII音译。
Slugify
awesome-slugify - 一个可以保存unicode的Python slugify库。
python-slugify - 一个Python ungode库，可将unicode转换为ASCII。
unicode-slugify - 一个以Django为依赖关系生成unicode slug的slugifier。
唯一标识符
hashids - 在Python中实现hashids。
shortuuid - 用于简洁，明确且URL安全的UUID的生成器库。
分析器
ply - 为Python实现lex和yacc解析工具。
pygments - 通用语法荧光笔。
pyparsing - 用于生成解析器的通用框架。
python-nameparser - 将人名解析为各自的组件。
python-phonenumbers - 解析，格式化，存储和验证国际电话号码。
python-user-agents - 浏览器用户代理解析器。
sqlparse - 非验证SQL解析器。
第三方API用于访问第三方服务API的库。请参阅：Python API包装器和库列表。
apache-libcloud - 一个适用于所有云的Python库。
boto3 - Amazon Web Services的Python接口。
django-wordpress - Django的 WordPress模型和视图。
facebook-sdk - Facebook平台Python SDK。
google-api-python-client - 用于Python的Google API客户端库。
gspread - Google Spreadsheets Python API。
twython - Twitter API的Python包装器。
URL操作用于解析URL的库。
furl - 一个小型Python库，可以轻松解析和操作URL。
purl - 一个简单的，不可变的URL类，带有用于询问和操作的干净API。
pyshorteners - 一个纯Python的URL缩短库。
webargs - 一个用于解析HTTP请求参数的友好库，内置支持流行的Web框架，包括Flask，Django，Bottle，Tornado和Pyramid。
视频用于操纵视频和GIF的库。
moviepy - 基于脚本的电影编辑模块，具有多种格式，包括动画GIF。
scikit-video - SciPy的视频处理程序。
WSGI服务器兼容WSGI的Web服务器。
bjoern - 异步，非常快，用C语言编写。
gunicorn - 预分叉，部分用C语言写成。
uWSGI - 一个项目旨在开发一个用于构建托管服务的完整堆栈，用C语言编写。
waitress - 多线程，为金字塔提供动力。
werkzeug - 一个用于Python的WSGI实用程序库，可以为Flask提供支持，并且可以轻松嵌入到您自己的项目中。
网络资产管理用于管理，压缩和缩小网站资产的工具。
django-compressor - 将链接和内联JavaScript或CSS压缩到一个缓存文件中。
django-pipeline - Django的资产包装库。
django-storages - Django的自定义存储后端集合。
fanstatic - 作为Python包打包，优化和提供静态文件依赖性。
fileconveyor - 用于检测文件并将文件同步到CDN，S3和FTP的守护程序。
flask-assets - 帮助您将webassets集成到Flask应用程序中。
webassets - 捆绑，优化和管理静态资源的唯一缓存清除URL。
Web内容提取用于提取Web内容的库。
html2text - 将HTML转换为Markdown格式的文本。
lassie - 网页内容检索。
micawber - 一个用于从URL中提取丰富内容的小型库。
newspaper - Python中的新闻提取，文章提取和内容管理。
python- readability - arc90可读性工具的快速Python端口。
requests-html - 用于Pythonic HTML解析。
sumy - 用于自动汇总文本文档和HTML页面的模块。
textract - 从任何文档，Word，PowerPoint，PDF等中提取文本。
toapi - 每个网站都提供API。
网页抓取和网页抓取用于自动从网站提取数据的库。
cole - 分布式爬行框架。
feedparser - 通用饲料解析器。
grab - 网站抓取框架。
MechanicalSoup - 用于自动与网站交互的Python库。
portia - 视觉刮擦Scrapy。
pyspider - 一个强大的蜘蛛系统。
robobrowser - 一个简单的Pythonic库，用于在没有独立Web浏览器的情况下浏览网页。
scrapy - 快速高级屏幕抓取和网络爬行框架。
网络框架Django - Python中最流行的Web框架。
Flask - Python的微框架。
Pyramid- 一个小型，快速，脚踏实地的开源Python Web框架。
Sanic - 写得很快的Web服务器。
Vibora - 受Flask启发的快速，高效和异步Web框架。
WebSocket
用于WebSocket的库。
autobahn-python - Twisted和asyncio上用于Python的WebSocket和WAMP 。
crossbar - 开源统一应用程序路由器（Autobahn上用于Python的Websocket和WAMP）。
django-channels - Django的开发人员友好的异步。
django-socketio - Django的WebSockets。
WebSocket-for-Python - 用于Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。
服务用于简化开发的在线工具和API。
CircleCI - 可以运行非常快速的并行测试的CI服务。（仅限GitHub）
Travis CI - 适用于您的开源和私有项目的流行CI服务。（仅限GitHub）
Vexor CI - 针对私人应用程序的持续集成工具，具有按分钟付费的计费模式。
Wercker - 一个基于Docker的平台，用于构建和部署应用程序和微服务。
代码质量
Codacy - 自动代码审查，以更快的速度发送更好的代码。
Codecov - 代码覆盖率仪表板。
CodeFactor - Git的自动代码审查。
Landscape - 托管连续的Python代码指标。
