Python 资源大全中文版

- 日理万妓 2022-01-17 07:07 315阅读 0赞

[为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ][80_]  ![hot3.png][]

我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。[awesome-python][] 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。

Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍，如果有更详细的中文介绍，对相应开发者的帮助会更大。这也是我们发起这个开源项目的初衷。

### 环境管理 ###

管理 Python 版本和环境的工具

*  p：非常简单的交互式 python 版本管理工具。[官网][Link 1]
 *  pyenv：简单的 Python 版本管理工具。[官网][Link 2]
 *  Vex：可以在虚拟环境中执行命令。[官网][Link 3]
 *  virtualenv：创建独立 Python 环境的工具。[官网][Link 4]
 *  virtualenvwrapper：virtualenv 的一组扩展。[官网][Link 5]

### 包管理 ###

管理包和依赖的工具。

*  pip：Python 包和依赖关系管理工具。[官网][Link 6]
 *  pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。[官网][Link 7]
 *  pipenv：Pyhton 官方推荐的新一代包管理工具。[官网][Link 8]
 *  conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。[官网][Link 9]
 *  Curdling：管理 Python 包的命令行工具。[官网][Link 10]
 *  wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。[官网][Link 11]

### 包仓库 ###

本地 PyPI 仓库服务和代理。

*  [warehouse][]：下一代 PyPI。[官网][Link 12]
 *  bandersnatch：PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。[官网][Link 13]
 *  devpi：PyPI 服务和打包/测试/分发工具。[官网][Link 14]
 *  localshop：本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。[官网][Link 15]

### 分发 ###

打包为可执行文件以便分发。

*  PyInstaller：将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。[官网][Link 16]
 *  dh-virtualenv：构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。[官网][Link 17]
 *  Nuitka：将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。[官网][Link 18]
 *  py2app：将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。[官网][Link 19]
 *  py2exe：将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。[官网][Link 20]
 *  pynsist：一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python 本身。[官网][Link 21]

### 构建工具 ###

将源码编译成软件。

*  buildout：一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。[官网][Link 22]
 *  BitBake：针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。[官网][Link 23]
 *  fabricate：对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。[官网][Link 24]
 *  PlatformIO：多平台命令行构建工具。[官网][Link 25]
 *  PyBuilder：纯 Python 实现的持续化构建工具。[官网][Link 26]
 *  SCons：软件构建工具。[官网][Link 27]

### 交互式解析器 ###

交互式 Python 解析器。

*  IPython：功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。[官网][Link 28]
 *  [bpython][]：界面丰富的 Python 解析器。[官网][Link 29]
 *  ptpython：高级交互式 Python 解析器， 构建于 [python-prompt-toolkit][] 之上。[官网][Link 30]

### 文件 ###

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

*  aiofiles：基于 asyncio，提供文件异步操作。[官网][Link 31]
 *  imghdr：（Python 标准库）检测图片类型。[官网][Link 32]
 *  mimetypes：（Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。[官网][Link 33]
 *  path.py：对 os.path 进行封装的模块。[官网][Link 34]
 *  pathlib：（Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。[官网][Link 35]
 *  python-magic：文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。[官网][Link 36]
 *  Unipath：用面向对象的方式操作文件和目录。[官网][Link 37]
 *  watchdog：管理文件系统事件的 API 和 shell 工具。[官网][Link 38]

### 日期和时间 ###

操作日期和时间的类库。

*  arrow：更好的 Python 日期时间操作类库。[官网][Link 39]
 *  Chronyk：Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。[官网][Link 40]
 *  dateutil：Python datetime 模块的扩展。[官网][Link 41]
 *  delorean：解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。[官网][Link 42]
 *  maya：人性化的时间处理库。[官网][Link 43]
 *  moment：一个用来处理时间和日期的 Python 库。灵感来自于 Moment.js。[官网][Link 44]
 *  pendulum：一个比 arrow 更具有明确的，可预测的行为的时间操作库。[官网][Link 45]
 *  PyTime：一个简单易用的 Python 模块，用于通过字符串来操作日期/时间。[官网][Link 46]
 *  pytz：现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入 Python。[官网][Link 47]
 *  when.py：提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。[官网][Link 48]

### 文本处理 ###

用于解析和操作文本的库。

*  通用
    
     *  [chardet][]：字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。[官网][Link 49]
     *  difflib：(Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。[官网][Link 50]
     *  ftfy：让 Unicode 文本更完整更连贯。[官网][Link 51]
     *  fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。[官网][Link 52]
     *  Levenshtein：快速计算编辑距离以及字符串的相似度。[官网][Link 53]
     *  pangu.py：在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。[官网][Link 54]
     *  pypinyin：汉字拼音转换工具 Python 版。[官网][Link 55]
     *  shortuuid：一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。[官网][Link 56]
     *  [simplejson][]：Python 的 JSON 编码、解码器。[官网][Link 57]
     *  unidecode：Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。[官网][Link 58]
     *  uniout：打印可读的字符，而不是转义的字符串。[官网][Link 59]
     *  xpinyin：一个用于把汉字转换为拼音的库。[官网][Link 60]
     *  yfiglet-figlet：[pyfiglet -figlet][] 的 Python 实现。
 *  Slug 化
    
     *  awesome-slugify：一个 Python slug 化库，可以保持 Unicode。[官网][Link 61]
     *  python-slugify：Python slug 化库，可以把 unicode 转化为 ASCII。[官网][Link 62]
     *  unicode-slugify：一个 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依赖 Django 。[官网][Link 63]
 *  解析器
    
     *  phonenumbers：解析，格式化，储存，验证电话号码。[官网][Link 64]
     *  PLY：lex 和 yacc 解析工具的 Python 实现。[官网][Link 65]
     *  Pygments：通用语法高亮工具。[官网][Link 66]
     *  pyparsing：生成通用解析器的框架。[官网][Link 67]
     *  python-nameparser：把一个人名分解为几个独立的部分。[官网][Link 68]
     *  python-user-agents：浏览器 user agent 解析器。[官网][Link 69]
     *  sqlparse：一个无验证的 SQL 解析器。[官网][Link 70]

### 特殊文本格式处理 ###

一些用来解析和操作特殊文本格式的库。

*  通用
    
     *  tablib：一个用来处理中表格数据的模块。[官网][Link 71]
 *  Office
    
     *  Marmir：把输入的 Python 数据结构转换为电子表单。[官网][Link 72]
     *  openpyxl：一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。[官网][Link 73]
     *  pyexcel：一个提供统一 API，用来读写，操作 Excel 文件的库。[官网][Link 74]
     *  python-docx：读取，查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。[官网][Link 75]
     *  relatorio：模板化 OpenDocument 文件。[官网][Link 76]
     *  unoconv：在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之间进行转换。[官网][Link 77]
     *  XlsxWriter：一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。[官网][Link 78]
     *  xlwings：一个使得在 Excel 中方便调用 Python 的库（反之亦然），基于 BSD 协议。[官网][Link 79]
     *  [xlwt][]：读写 Excel 文件的数据和格式信息。[官网][Link 80] / [xlrd][]
 *  PDF
    
     *  PDFMiner：一个用于从 PDF 文档中抽取信息的工具。[官网][Link 81]
     *  PyPDF2：一个可以分割，合并和转换 PDF 页面的库。[官网][Link 82]
     *  ReportLab：快速创建富文本 PDF 文档。[官网][Link 83]
 *  Markdown
    
     *  Mistune：快速并且功能齐全的纯 Python 实现的 Markdown 解析器。[官网][Link 84]
     *  Python-Markdown：John Gruber’s Markdown 的 Python 版实现。[官网][Link 85]
     *  Python-Markdown2：纯 Python 实现的 Markdown 解析器，比 Python-Markdown 更快，更准确，可扩展。[官网][Link 86]
 *  YAML
    
     *  PyYAML：Python 版本的 YAML 解析器。[官网][Link 87]
 *  CSV
    
     *  csvkit：用于转换和操作 CSV 的工具。[官网][Link 88]
 *  Archive
    
     *  unp：一个用来方便解包归档文件的命令行工具。[官网][Link 89]

### 自然语言处理 ###

用来处理人类语言的库。

*  [NLTK][]：一个先进的平台，用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。[官网][Link 90]
 *  jieba：中文分词工具。[官网][Link 91]
 *  langid.py：独立的语言识别系统。[官网][Link 92]
 *  Pattern：Python 网络信息挖掘模块。[官网][Link 93]
 *  SnowNLP：一个用来处理中文文本的库。[官网][Link 94]
 *  TextBlob：为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。[官网][Link 95]
 *  TextGrocery：一简单高效的短文本分类工具，基于 LibLinear 和 Jieba。[官网][Link 96]
 *    thulac:清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包[官网][Link 97]

### 文档 ###

用以生成项目文档的库。

*  [Sphinx][]：Python 文档生成器。[官网][Link 98]
 *  awesome-sphinxdoc：[官网][Link 99]
 *  MkDocs：对 Markdown 友好的文档生成器。[官网][Link 100]
 *  pdoc：一个可以替换 Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。[官网][Link 101]
 *  Pycco：文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。[官网][Link 102]
 *  readthedocs：一个基于 Sphinx/MkDocs 的在线文档托管系统，对开源项目免费开放使用。[官网][Link 103]

### 配置 ###

用来保存和解析配置的库。

*  config：[logging][] 模块作者写的分级配置模块。[官网][Link 104]
 *  ConfigObj：INI 文件解析器，带验证功能。[官网][Link 105]
 *  ConfigParser：(Python 标准库) INI 文件解析器。[官网][Link 106]
 *  profig：通过多种格式进行配置，具有数值转换功能。[官网][Link 107]
 *  python-decouple：将设置和代码完全隔离。[官网][Link 108]

### 命令行工具 ###

用于创建命令行程序的库。

*  命令行程序开发
    
     *  asciimatics：跨平台，全屏终端包（即鼠标/键盘输入和彩色，定位文本输出），完整的复杂动画和特殊效果的高级 API。[官网][Link 109]
     *  cement：Python 的命令行程序框架。[官网][Link 110]
     *  click：一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。[官网][Link 111]
     *  cliff：一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。[官网][Link 112]
     *  clint：Python 命令行程序工具。[官网][Link 113]
     *  colorama：跨平台彩色终端文本。[官网][Link 114]
     *  docopt：Python 风格的命令行参数解析器。[官网][Link 115]
     *  Gooey：一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。[官网][Link 116]
     *  python-prompt-toolkit：一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。[官网][python-prompt-toolkit]
     *  python-fire：Google 出品的一个基于 Python 类的构建命令行界面的库。[官网][Link 117]
     *  [Pythonpy][]：在命令行中直接执行任何 Python 指令。[官网][Link 118]
 *  生产力工具
    
     *  aws-cli：Amazon Web Services 的通用命令行界面。[官网][Link 119]
     *  bashplotlib：在终端中进行基本绘图。[官网][Link 120]
     *  caniusepython3：判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python3。[官网][Link 121]
     *  cookiecutter：从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。[官网][Link 122]
     *  doitlive：一个用来在终端中进行现场演示的工具。[官网][Link 123]
     *  pyftpdlib：一个速度极快和可扩展的 Python FTP 服务库。[官网][Link 124]
     *  howdoi：通过命令行获取即时的编程问题解答。[官网][Link 125]
     *  httpie：一个命令行 HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。[官网][Link 126]
     *  PathPicker：从 bash 输出中选出文件。[官网][Link 127]
     *  percol：向 UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。[官网][Link 128]
     *  SAWS：一个加强版的 AWS 命令行。[官网][Link 129]
     *  thefuck：修正你之前的命令行指令。[官网][Link 130]
     *  mycli：一个 MySQL 命令行客户端，具有自动补全和语法高亮功能。[官网][Link 131]
     *  pgcli：Postgres 命令行工具，具有自动补全和语法高亮功能。[官网][Link 132]
     *  try：一个从来没有更简单的命令行工具，用来试用 python 库。[官网][Link 133]

### 下载器 ###

用来进行下载的库.

*  s3cmd：一个用来管理 Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。[官网][Link 134]
 *  s4cmd：超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。[官网][Link 135]
 *  you-get：一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python3 编写。[官网][Link 136]
 *  youtube-dl：一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。[官网][Link 137]

### 图像处理 ###

用来操作图像的库.

*  [pillow][]：Pillow 是一个更加易用版的 [PIL][]。[官网][Link 138]
 *  hmap：图像直方图映射。[官网][Link 139]
 *  imgSeek：一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。[官网][Link 140]
 *  nude.py：裸体检测。[官网][Link 141]
 *  pyBarcode：不借助 PIL 库在 Python 程序中生成条形码。[官网][Link 142]
 *  pygram：类似 Instagram 的图像滤镜。[官网][Link 143]
 *  python-qrcode：一个纯 Python 实现的二维码生成器。[官网][Link 144]
 *  Quads：基于四叉树的计算机艺术。[官网][Link 145]
 *  scikit-image：一个用于（科学）图像处理的 Python 库。[官网][Link 146]
 *  thumbor：一个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。[官网][Link 147]
 *  wand：[MagickWand][]的 Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick 的 C API 。[官网][Link 148]
 *  face\_recognition：简单易用的 python 人脸识别库。[官网][Link 149]

### OCR ###

光学字符识别库。

*  pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的一个封装(wrapper)。[官网][Link 150]
 *  [pytesseract][]：[Google Tesseract OCR][] 的另一个封装(wrapper)。[官网][Link 151]
 *  python-tesseract：[Google Tesseract OCR][] 的一个包装类。

### 音频 ###

用来操作音频的库

*  audiolazy：Python 的数字信号处理包。[官网][Link 152]
 *  audioread：交叉库 (GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg) 音频解码。[官网][Link 153]
 *  beets：一个音乐库管理工具及 [MusicBrainz][] 标签添加工具。[官网][Link 154]
 *  dejavu：音频指纹提取和识别。[官网][Link 155]
 *  [django-elastic-transcoder][]：Django + [Amazon Elastic Transcoder][]。[官网][Link 156]
 *  eyeD3：一个用来操作音频文件的工具，具体来讲就是包含 ID3 元信息的 MP3 文件。[官网][Link 157]
 *  id3reader：一个用来读取 MP3 元数据的 Python 模块。[官网][Link 158]
 *  m3u8：一个用来解析 m3u8 文件的模块。[官网][Link 159]
 *  mutagen：一个用来处理音频元数据的 Python 模块。[官网][Link 160]
 *  pydub：通过简单、简洁的高层接口来操作音频文件。[官网][Link 161]
 *  pyechonest：[Echo Nest][] API 的 Python 客户端。[官网][Link 162]
 *  talkbox：一个用来处理演讲/信号的 Python 库。[官网][Link 163]
 *  TimeSide：开源 web 音频处理框架。[官网][Link 164]
 *  tinytag：一个用来读取 MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。[官网][Link 165]
 *  mingus：一个高级音乐理论和曲谱包，支持 MIDI 文件和回放功能。[官网][Link 166]

### Video ###

用来操作视频和 GIF 的库。

*  moviepy：一个用来进行基于脚本的视频编辑模块，适用于多种格式，包括动图 GIFs。[官网][Link 167]
 *  scikit-video：SciPy 视频处理常用程序。[官网][Link 168]

### 地理位置 ###

地理编码地址以及用来处理经纬度的库。

*  GeoDjango：世界级地理图形 web 框架。[官网][Link 169]
 *  GeoIP：MaxMind GeoIP Legacy 数据库的 Python API。[官网][Link 170]
 *  geojson：GeoJSON 的 Python 绑定及工具。[官网][Link 171]
 *  geopy：Python 地址编码工具箱。[官网][Link 172]
 *  pygeoip：纯 Python GeoIP API。[官网][Link 173]
 *  django-countries：一个 Django 应用程序，提供用于表格的国家选择功能，国旗图标静态文件以及模型中的国家字段。[官网][Link 174]

### HTTP ###

使用 HTTP 的库。

*  aiohttp：基于 asyncio 的异步 HTTP 网络库。[官网][Link 175]
 *  requests：人性化的 HTTP 请求库。[官网][Link 176]
 *  grequests：requests 库 + gevent ，用于异步 HTTP 请求.[官网][Link 177]
 *  httplib2：全面的 HTTP 客户端库。[官网][Link 178]
 *  treq：类似 requests 的 Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。[官网][Link 179]
 *  urllib3：一个具有线程安全连接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 库。[官网][Link 180]

### 数据库 ###

Python 实现的数据库。

*  pickleDB：一个简单，轻量级键值储存数据库。[官网][Link 181]
 *  PipelineDB：流式 SQL 数据库。[官网][Link 182]
 *  TinyDB：一个微型的，面向文档型数据库。[官网][Link 183]
 *  ZODB：一个 Python 原生对象数据库。一个键值和对象图数据库。[官网][Link 184]

### 数据库驱动 ###

用来连接和操作数据库的库。

*  MySQL：[awesome-mysql][] 系列
    
     *  aiomysql：基于 asyncio 的异步 MySQL 数据库操作库。[官网][Link 185]
     *  mysql-python：Python 的 MySQL 数据库连接器。[官网][Link 186]
     *  ysqlclient：[mysql-python][] 分支，支持 Python 3。
     *  oursql：一个更好的 MySQL 连接器，支持原生预编译指令和 BLOBs。[官网][Link 187]
     *  PyMySQL：纯 Python MySQL 驱动，兼容 mysql-python。[官网][Link 188]
 *  PostgreSQL
    
     *  psycopg2：Python 中最流行的 PostgreSQL 适配器。[官网][Link 189]
     *  queries：psycopg2 库的封装，用来和 PostgreSQL 进行交互。[官网][Link 190]
     *  txpostgres：基于 Twisted 的异步 PostgreSQL 驱动。[官网][Link 191]
 *  其他关系型数据库
    
     *  apsw：另一个 Python SQLite 封装。[官网][Link 192]
     *  dataset：在数据库中存储 Python 字典
     *  pymssql：一个简单的 Microsoft SQL Server 数据库接口。[官网][Link 193]
 *  NoSQL 数据库
    
     *  cassandra-python-driver：Cassandra 的 Python 驱动。[官网][Link 194]
     *  HappyBase：一个为 Apache HBase 设计的，对开发者友好的库。[官网][Link 195]
     *  Plyvel：一个快速且功能丰富的 LevelDB 的 Python 接口。[官网][Link 196]
     *  py2neo：Neo4j restful 接口的 Python 封装客户端。[官网][Link 197]
     *  pycassa：Cassandra 的 Python Thrift 驱动。[官网][Link 198]
     *  PyMongo：MongoDB 的官方 Python 客户端。[官网][Link 199]
     *  redis-py：Redis 的 Python 客户端。[官网][Link 200]
     *  telephus：基于 Twisted 的 Cassandra 客户端。[官网][Link 201]
     *  txRedis：基于 Twisted 的 Redis 客户端。[官网][Link 202]

### ORM ###

实现对象关系映射或数据映射技术的库。

*  关系型数据库
    
     *  [awesome-sqlalchemy][] 系列
     *  Django Models：Django 的一部分。[官网][Link 203]
     *  SQLAlchemy：Python SQL 工具以及对象关系映射工具。[官网][Link 204]
     *  [Peewee][]：一个小巧，富有表达力的 ORM。[官网][Link 205]
     *  PonyORM：提供面向生成器的 SQL 接口的 ORM。[官网][Link 206]
     *  python-sql：编写 Python 风格的 SQL 查询。[官网][Link 207]
 *  NoSQL 数据库
    
     *  django-mongodb-engine：Django MongoDB 后端。[官网][Link 208]
     *  PynamoDB：[Amazon DynamoDB][] 的一个 Python 风格接口。[官网][Link 209]
     *  flywheel：Amazon DynamoDB 的对象映射工具。[官网][Link 210]
     *  MongoEngine：一个 Python 对象文档映射工具，用于 MongoDB。[官网][Link 211]
     *  hot-redis：为 Redis 提供 Python 丰富的数据类型。[官网][Link 212]
     *  redisco：一个 Python 库，提供可以持续存在在 Redis 中的简单模型和容器。[官网][Link 213]
 *  其他
    
     *  butterdb：Google Drive 电子表格的 Python ORM。[官网][Link 214]

### Web 框架 ###

全栈 Web 框架。

*  [Django][]：Python 界最流行的 web 框架。[官网][Link 215]
    
     *  [awesome-django][] 系列
 *  [Flask][]：一个 Python 微型框架。[官网][Link 216]
    
     *  [awesome-flask][] 系列
 *  pyramid：一个小巧，快速，接地气的开源 Python web 框架。
    
     *  [awesome-pyramid][] 系列
 *  [Bottle][]：一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型 web 框架。[官网][Link 217]
 *  CherryPy：一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有 WSGI 线程池。[官网][Link 218]
 *  TurboGears：一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。[官网][Link 219]
 *  [web.py][]：一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。[官网][Link 220]
 *  web2py：一个全栈 web 框架和平台，专注于简单易用。[官网][Link 221]
 *  [Tornado][]：一个 web 框架和异步网络库。[官网][Link 222]
 *  sanic：基于 Python3.5+ 的异步网络框架。[官网][Link 223]

### 权限 ###

允许或拒绝用户访问数据或功能的库。

*  Carteblanche：站在用户和设计者角度开发的一个代码对齐模块，很好地处理了代码导航及权限。[官网][Link 224]
 *  django-guardian：Django 1.2+ 实现了单个对象权限。[官网][Link 225]
 *  django-rules：一个小巧但是强大的应用，提供对象级别的权限管理，且不需要使用数据库。[官网][Link 226]

### CMS ###

内容管理系统

*  odoo-cms: 一个开源的，企业级 CMS，基于 odoo。[官网][Link 227]
 *  django-cms：一个开源的，企业级 CMS，基于 Django。[官网][Link 228]
 *  djedi-cms：一个轻量级但却非常强大的 Django CMS ，考虑到了插件，内联编辑以及性能。[官网][Link 229]
 *  FeinCMS：基于 Django 构建的最先进的内容管理系统之一。[官网][Link 230]
 *  Kotti：一个高级的，Python 范的 web 应用框架，基于 Pyramid 构建。[官网][Link 231]
 *  Mezzanine：一个强大的，持续的，灵活的内容管理平台。[官网][Link 232]
 *  Opps：一个为杂志，报纸网站以及大流量门户网站设计的 CMS 平台，基于 Django。[官网][Link 233]
 *  Plone：一个构建于开源应用服务器 Zope 之上的 CMS。[官网][Link 234]
 *  Quokka：灵活，可扩展的小型 CMS，基于 Flask 和 MongoDB。[官网][Link 235]
 *  [Wagtail][]：一个 Django 内容管理系统。[官网][Link 236]
 *  Widgy：最新的 CMS 框架，基于 Django。[官网][Link 237]

### 电子商务 ###

用于电子商务以及支付的框架和库。

*  django-oscar：一个用于 Django 的开源的电子商务框架。[官网][Link 238]
 *  django-shop：一个基于 Django 的店铺系统。[官网][Link 239]
 *  Cartridge：一个基于 Mezzanine 构建的购物车应用。[官网][Link 240]
 *  shoop：一个基于 Django 的开源电子商务平台。[官网][Link 241]
 *  alipay：非官方的 Python 支付宝 API。[官网][Link 242]
 *  merchant：一个可以接收来自多种支付平台支付的 Django 应用。[官网][Link 243]
 *  money：一个货币类库。带有可选的 CLDR 后端本地化格式，提供可扩展的货币兑换解决方案。[官网][Link 244]
 *  python-currencies：显示货币格式以及它的数值。[官网][Link 245]

### RESTful API ###

用来开发 RESTful APIs 的库

*  Django
    
     *  [django-rest-framework][]：一个强大灵活的工具，用来构建 web API。[官网][Link 246]
     *  django-tastypie：为 Django 应用开发 API。[官网][Link 247]
     *  django-formapi：为 Django 的表单验证，创建 JSON APIs 。[官网][Link 248]
 *  Flask
    
     *  flask-api：为 flask 开发的，可浏览 Web APIs 。[官网][Link 249]
     *  flask-restful：为 flask 快速创建 REST APIs 。[官网][Link 250]
     *  flask-restless：为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs 。[官网][Link 251]
     *  flask-api-utils：为 Flask 处理 API 表示和验证。[官网][Link 252]
     *  eve：REST API 框架，由 Flask, MongoDB 等驱动。[官网][Link 253]
 *  Pyramid
    
     *  cornice：一个 Pyramid 的 REST 框架 。[官网][Link 254]
 *  与框架无关的
    
     *  falcon：一个用来建立云 API 和 web app 后端的高性能框架。[官网][Link 255]
     *  sandman：为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs 。[官网][Link 256]
     *  restless：框架无关的 REST 框架 ，基于从 Tastypie 学到的知识。[官网][Link 257]
     *  ripozo：快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs。[官网][Link 258]

### 验证 ###

实现验证方案的库。

*  OAuth
    
     *  Authomatic：简单但是强大的框架，身份验证/授权客户端。[官网][Link 259]
     *  django-allauth：Django 的验证应用。[官网][Link 260]
     *  django-oauth-toolkit：为 Django 用户准备的 OAuth2。[官网][Link 261]
     *  django-oauth2-provider：为 Django 应用提供 OAuth2 接入。[官网][Link 262]
     *  Flask-OAuthlib：OAuth 1.0/a, 2.0 客户端实现，供 Flask 使用。[官网][Link 263]
     *  OAuthLib：一个 OAuth 请求-签名逻辑通用、 完整的实现。[官网][Link 264]
     *  python-oauth2：一个完全测试的抽象接口。用来创建 OAuth 客户端和服务端。[官网][Link 265]
     *  python-social-auth：一个设置简单的社会化验证方式。[官网][Link 266]
     *  rauth：OAuth 1.0/a, 2.0, 和 Ofly 的 Python 库。[官网][Link 267]
     *  sanction：一个超级简单的 OAuth2 客户端实现。[官网][Link 268]
 *  其他
    
     *  jose：JavaScript 对象签名和加密草案的实现。[官网][Link 269]
     *  PyJWT：JSON Web 令牌草案 01。[官网][Link 270]
     *  python-jws：JSON Web 签名草案 02 的实现。[官网][Link 271]
     *  python-jwt：一个用来生成和验证 JSON Web 令牌的模块。[官网][Link 272]

### 模板引擎 ###

模板生成和词法解析的库和工具。

*  [Jinja2][]：一个现代的，对设计师友好的模板引擎。[官网][Link 273]
 *  Chameleon：一个 HTML/XML 模板引擎。 模仿了 ZPT（Zope Page Templates）, 进行了速度上的优化。[官网][Link 274]
 *  Genshi：Python 模板工具，用以生成 web 感知的结果。[官网][Link 275]
 *  Mako：Python 平台的超高速轻量级模板。[官网][Link 276]

### 队列 ###

处理事件以及任务队列的库。

*  celery：一个异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递。[官网][Link 277]
 *  huey：小型多线程任务队列。[官网][Link 278]
 *  [mrq][]：Mr. Queue -一个 Python 的分布式 worker 任务队列， 使用 Redis 和 gevent。[官网][Link 279]
 *  rq：简单的 Python 作业队列。[官网][Link 280]
 *  simpleq：一个简单的，可无限扩张的，基于亚马逊 SQS 的队列。[官网][Link 281]

### 搜索 ###

对数据进行索引和执行搜索查询的库和软件。

*  django-haystack：Django 模块化搜索。[官网][Link 282]
 *  elasticsearch-py：Elasticsearch 的官方底层 Python 客户端。[官网][Link 283]
 *  elasticsearch-dsl-py：Elasticsearch 的官方高级 Python 客户端。[官网][Link 284]
 *  solrpy：[solr][] 的 Python 客户端。[官网][Link 285]
 *  Whoosh：一个快速的纯 Python 搜索引擎库。[官网][Link 286]

### 动态消息 ###

用来创建用户活动的库。

*  django-activity-stream：从你的站点行为中生成通用活动信息流。[官网][Link 287]
 *  Stream-Framework：使用 Cassandra 和 Redis 创建动态消息和通知系统。[官网][Link 288]

### 资源管理 ###

管理、压缩、缩小网站资源的工具。

*  django-compressor：将链接和内联的 JavaScript 或 CSS 压缩到一个单独的缓存文件中。[官网][Link 289]
 *  django-storages：一个针对 Django 的自定义存储后端的工具集合。[官网][Link 290]
 *  fanstatic：打包、优化，并且把静态文件依赖作为 Python 的包来提供。[官网][Link 291]
 *  File Conveyor：一个后台驻留的程序，用来发现和同步文件到 CDNs, S3 和 FTP。[官网][Link 292]
 *  Flask-Assets：帮你将 web 资源整合到你的 Flask app 中。[官网][Link 293]
 *  jinja-assets-compressor：一个 Jinja 扩展，用来编译和压缩你的资源。[官网][Link 294]
 *  webassets：为你的静态资源打包、优化和管理生成独一无二的缓存 URL。[官网][Link 295]

### 缓存 ###

缓存数据的库。

*  Beaker：一个缓存和会话库，可以用在 web 应用和独立 Python 脚本和应用上。[官网][Link 296]
 *  django-cache-machine：Django 模型的自动缓存和失效。[官网][Link 297]
 *  django-cacheops：具有自动颗粒化事件驱动失效功能的 ORM。[官网][Link 298]
 *  django-viewlet：渲染模板，同时具有额外的缓存控制功能。[官网][Link 299]
 *  dogpile.cache：dogpile.cache 是 Beaker 的下一代替代品，由同一作者开发。[官网][Link 300]
 *  HermesCache：Python 缓存库，具有基于标签的失效和 dogpile effect 保护功能。[官网][Link 301]
 *  johnny-cache：django 应用缓存框架。[官网][Link 302]
 *  pylibmc：[libmemcached][] 接口的 Python 封装。[官网][Link 303]

### 电子邮件 ###

用来发送和解析电子邮件的库。

*  django-celery-ses：带有 AWS SES 和 Celery 的 Django email 后端。[官网][Link 304]
 *  envelopes：供人类使用的电子邮件库。[官网][Link 305]
 *  flanker：一个 email 地址和 Mime 解析库。[官网][Link 306]
 *  imbox：Python IMAP 库。[官网][Link 307]
 *  inbox.py：Python SMTP 服务器。[官网][Link 308]
 *  inbox：一个开源电子邮件工具箱。[官网][Link 309]
 *  lamson：Python 风格的 SMTP 应用服务器。[官网][Link 310]
 *  mailjet：Mailjet API 实现，用来提供批量发送邮件，统计等功能。[官网][Link 311]
 *  marrow.mailer：高性能可扩展邮件分发框架。[官网][Link 312]
 *  modoboa：一个邮件托管和管理平台，具有现代的、简约的 Web UI。[官网][Link 313]
 *  pyzmail：创建，发送和解析电子邮件。[官网][Link 314]
 *  Talon：Mailgun 库，用来抽取信息和签名。[官网][Link 315]

### 国际化 ###

用来进行国际化的库。

*  Babel：一个 Python 的国际化库。[官网][Link 316]
 *  Korean：一个韩语词态库。[官网][Link 317]

### URL 处理 ###

解析 URLs 的库

*  furl：一个让处理 URL 更简单小型 Python 库。[官网][Link 318]
 *  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][Link 319]
 *  pyshorteners：一个纯 Python URL 缩短库。[官网][Link 320]
 *  shorturl：生成短小 URL 和类似 bit.ly 短链的 Python 实现。[官网][Link 321]
 *  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][Link 322]

### 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][Link 323]
 *  bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。[官网][Link 324]
 *  cssutils：一个 Python 的 CSS 库。[官网][Link 325]
 *  html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。[官网][Link 326]
 *  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][Link 327]
 *  MarkupSafe：为 Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。[官网][Link 328]
 *  pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。[官网][Link 329]
 *  requests-html：人性化的，Pythonic 的 HTML 解析库。[官网][Link 330]
 *  untangle：将 XML 文档转换为 Python 对象，使其可以方便的访问。[官网][Link 331]
 *  xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具。[官网][Link 332]
 *  xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML。[官网][Link 333]

爬取网络站点的库

*  Scrapy：一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架。[官网][Link 334]
 *  cola：一个分布式爬虫框架。[官网][Link 335]
 *  Demiurge：基于 PyQuery 的爬虫微型框架。[官网][Link 336]
 *  feedparser：通用 feed 解析器。[官网][Link 337]
 *  Grab：站点爬取框架。[官网][Link 338]
 *  MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的 Python 库。[官网][Link 339]
 *  portia：Scrapy 可视化爬取。[官网][Link 340]
 *  pyspider：一个强大的爬虫系统。[官网][Link 341]
 *  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][Link 342]

### 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][Link 343]
 *  html2text：将 HTML 转换为 Markdown 格式文本。[官网][Link 344]
 *  lassie：人性化的网页内容检索库。[官网][Link 345]
 *  micawber：一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。[官网][Link 346]
 *  [newspaper][]：使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。[官网][Link 347]
 *  opengraph：一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python 模块。[官网][Link 348]
 *  [python-goose][]：HTML 内容/文章提取器。[官网][Link 349]
 *  python-readability：arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口。[官网][Link 350]
 *  sanitize：为杂乱的数据世界带来调理性。[官网][Link 351]
 *  sumy：一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。[官网][Link 352]
 *  textract：从任何格式的文档中提取文本，Word，PowerPoint，PDFs 等等。[官网][Link 353]

### 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][Link 354]
 *  django-bootstrap3：集成了 Bootstrap 3 的 Django。[官网][Link 355]
 *  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][Link 356]
 *  django-remote-forms：一个平台独立的 Django 表单序列化工具。[官网][Link 357]
 *  WTForms：一个灵活的表单验证和呈现库。[官网][Link 358]
 *  WTForms-JSON：一个 WTForms 扩展，用来处理 JSON 数据。[官网][Link 359]

### 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][Link 360]
 *  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][Link 361]
 *  kmatch：一种用于匹配/验证/筛选 Python 字典的语言。[官网][Link 362]
 *  schema：一个用于对 Python 数据结构进行验证的库。[官网][Link 363]
 *  Schematics：数据结构验证。[官网][Link 364]
 *  valideer：轻量级可扩展的数据验证和适配库。[官网][Link 365]
 *  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][Link 366]

### 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][Link 367]
 *  django-simple-spam-blocker：一个用于 Django 的简单的电子垃圾屏蔽工具。[官网][Link 368]

### 标记 ###

用来进行标记的库。

*  django-taggit：简单的 Django 标记工具。[官网][Link 369]

### 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][Link 370]
 *  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][Link 371]
 *  django-xadmin：Django admin 的一个替代品，具有很多不错的功能。[官网][Link 372]
 *  flask-admin：一个用于 Flask 的简单可扩展的管理界面框架。[官网][Link 373]
 *  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][Link 374]
 *  Grappelli：Django 管理界面的一个漂亮的皮肤。[官网][Link 375]
 *  Wooey：一个 Django 应用，可以为 Python 脚本创建 web 用户界面。[官网][Link 376]

### 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][Link 377]
 *  Cactus：为设计师设计的静态站点生成器。[官网][Link 378]
 *  Hyde：基于 Jinja2 的静态站点生成器。[官网][Link 379]
 *  Nikola：一个静态网站和博客生成器。[官网][Link 380]
 *  Tinkerer：Tinkerer 是一个博客引擎/静态站点生成器，由 Sphinx 驱动。[官网][Link 381]
 *  Lektor：一个简单易用的静态 CMS 和博客引擎。[官网][Link 382]

### 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][Link 383]
 *  sarge：另一 种 subprocess 模块的封装。[官网][Link 384]
 *  sh：一个完备的 subprocess 替代库。[官网][Link 385]

### 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][Link 386]
 *  threading：(Python 标准库)更高层的线程接口。[官网][Link 387]
 *  eventlet：支持 WSGI 的异步框架。[官网][Link 388]
 *  gevent：一个基于协程的 Python 网络库，使用 [greenlet][]。[官网][Link 389]
 *  Tomorrow：用于产生异步代码的神奇的装饰器语法实现。[官网][Link 390]
 *  uvloop：在 libuv 之上超快速实现 asyncio 事件循环。[官网][Link 391]

### 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][Link 392]
 *  [Twisted][]：一个事件驱动的网络引擎。[官网][Link 393]
 *  pulsar：事件驱动的并发框架。[官网][Link 394]
 *  diesel：基于 Greenlet 的事件 I/O 框架。[官网][Link 395]
 *  pyzmq：一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网][Link 396]
 *  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][Link 397]
 *  txZMQ：基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网][Link 398]

### WebSocket ###

帮助使用 WebSocket 的库。

*  AutobahnPython：给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 [asyncio][Link 392]。[官网][Link 399]
 *  Crossbar：开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn)。[官网][Link 400]
 *  django-socketio：给 Django 用的 WebSockets。[官网][Link 401]
 *  WebSocket-for-Python：为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。[官网][Link 402]

### 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][Link 403]
 *  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][Link 404]
 *  [bjoern][]：异步，非常快速，由 C 语言编写。[官网][Link 405]
 *  fapws3：异步 (仅对于网络端)，由 C 语言编写。[官网][Link 406]
 *  meinheld：异步，部分是由 C 语言编写的。[官网][Link 407]
 *  netius：异步，非常快速。[官网][Link 408]
 *  paste：多线程，稳定，久经考验。[官网][Link 409]
 *  rocket：多线程。[官网][Link 410]
 *  waitress：多线程, 是它驱动着 Pyramid 框架。[官网][Link 411]
 *  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][Link 412]

### 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][Link 413]
 *  SimpleXMLRPCServer：(Python 标准库) 简单的 XML-RPC 服务器实现，单线程。[官网][Link 414]
 *  zeroRPC：zerorpc 是一个灵活的 RPC 实现，基于 ZeroMQ 和 MessagePack。[官网][Link 415]

### 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][Link 416]
 *  hashids：在 Python 中实现 [hashids][] 。[官网][Link 417]
 *  Paramiko：SSHv2 协议的 Python (2.6+, 3.3+) ，提供客户端和服务端的功能。[官网][Link 418]
 *  Passlib：安全密码存储／哈希库，[官网][Link 419]
 *  PyCrypto：Python 密码学工具箱。[官网][Link 420]
 *  PyNacl：网络和密码学(NaCl) 库的 Python 绑定。[官网][Link 421]

### 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][Link 422]
 *  enaml：使用类似 QML 的 Declaratic 语法来创建美观的用户界面。[官网][Link 423]
 *  [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][Link 424]
 *  pyglet：一个 Python 的跨平台窗口及多媒体库。[官网][Link 425]
 *  PyQt：跨平台用户界面框架 [Qt][] 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4 和 Qt v5。[官网][Link 426]
 *  PySide：跨平台用户界面框架 [Qt][] 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4。[官网][Link 427]
 *  Tkinter：Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。[官网][Link 428]
 *  Toga：一个 Python 原生的, 操作系统原生的 GUI 工具包。[官网][Link 429]
 *  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][Link 430]
 *  wxPython：wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python 语言混合的产物。[官网][Link 431]
 *  PyGObject：GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python 绑定。[官网][Link 432]
 *  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][Link 433]

### 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][Link 434]
 *  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][Link 435]
 *  Pygame：Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。[官网][Link 436]
 *  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][Link 437]
 *  PyOpenGL：OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。[官网][Link 438]
 *  PySDL2：SDL2 库的封装，基于 ctypes。[官网][Link 439]
 *  RenPy：一个视觉小说（visual novel）引擎。[官网][Link 440]

### 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][logging]
 *  logbook：Logging 库的替代品。[官网][Link 441]
 *  Eliot：为复杂的和分布式系统创建日志。[官网][Link 442]
 *  Raven：Sentry 的 Python 客户端。[官网][Link 443]
 *  Sentry：实时记录和收集日志的服务器。[官网][Link 444]

### 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][Link 445]
     *  nose：nose 扩展了 unittest 的功能。[官网][Link 446]
     *  contexts：一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到 C\# – Machine.Specifications 的启发。[官网][Link 447]
     *  hypothesis：Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。[官网][Link 448]
     *  mamba：Python 的终极测试工具， 拥护 BDD。[官网][Link 449]
     *  PyAutoGUI：PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GUI 自动测试模块。[官网][Link 450]
     *  pyshould：Should 风格的断言，基于 [PyHamcrest][]。[官网][Link 451]
     *  pytest：一个成熟的全功能 Python 测试工具。[官网][Link 452]
     *  green：干净，多彩的测试工具。[官网][Link 453]
     *  pyvows：BDD 风格的测试工具，受 Vows.js 的启发。[官网][Link 454]
     *  Robot Framework：一个通用的自动化测试框架。[官网][Link 455]
 *  Web 测试
    
     *  Selenium：[Selenium][] WebDriver 的 Python 绑定。[官网][Link 456]
     *  locust：使用 Python 编写的，可扩展的用户加载测试工具。[官网][Link 457]
     *  sixpack：一个和语言无关的 A/B 测试框架。[官网][Link 458]
     *  splinter：开源的 web 应用测试工具。[官网][Link 459]
 *  Mock 测试
    
     *  mock：(Python 标准库) 一个用于伪造测试的库。[官网][Link 460]
     *  doublex：Python 的一个功能强大的 doubles  测试框架。[官网][Link 461]
     *  freezegun：通过伪造日期模块来生成不同的时间。[官网][Link 462]
     *  httmock：针对 Python 2.6+ 和 3.2+ 生成 伪造请求的库。[官网][Link 463]
     *  httpretty：Python 的 HTTP 请求 mock 工具。[官网][Link 464]
     *  responses：伪造 Python 中的 requests 库的一个通用库。[官网][Link 465]
     *  VCR.py：在你的测试中记录和重放 HTTP 交互。[官网][Link 466]
 *  对象工厂
    
     *  factoryboy：一个 Python 用的测试固件 (test fixtures) 替代库。[官网][Link 467]
     *  mixer：另外一个测试固件 (test fixtures) 替代库，支持 Django, Flask, SQLAlchemy, Peewee 等。[官网][Link 468]
     *  modelmommy：为 Django 测试创建随机固件。[官网][Link 469]
 *  代码覆盖率
    
     *  coverage：代码覆盖率测量。[官网][Link 470]
     *  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][Link 471]
 *  伪数据
    
     *  faker：一个 Python 库，用来生成伪数据。[官网][Link 472]
     *  fake2db：伪数据库生成器。[官网][Link 473]
     *  radar：生成随机的日期/时间。[官网][Link 474]
 *  错误处理
    
     *  FuckIt.py：FuckIt.py 使用最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][Link 475]

### 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][Link 476]
     *  code2flow：把你的 Python 和 JavaScript 代码转换为流程图。[官网][Link 477]
     *  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][Link 478]
     *  pysonar2：Python 类型推断和检索工具。[官网][Link 479]
 *  Lint 工具
    
     *  Flake8：模块化源码检查工具: pep8, pyflakes 以及 co。[官网][Link 480]
     *  Pylint：一个完全可定制的源码分析器。[官网][Link 481]
     *  YAPF: Google 的 Python 代码格式化工具。[官网][Link 482]
     *  pylama：Python 和 JavaScript 的代码审查工具。[官网][Link 483]
 *  代码格式化
    
     *  autopep8：自动格式化 Python 代码，以使其符合 PEP8 规范。[官网][Link 484]
     *  black：一个坚定的 Python 代码格式化工具。[官网][Link 485]

### 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][Link 486]
     *  pudb：全屏，基于控制台的 Python 调试器。[官网][Link 487]
     *  pyringe：可以在 Python 进程中附加和注入代码的调试器。[官网][Link 488]
     *  wdb：一个奇异的 web 调试器，通过 WebSockets 工作。[官网][Link 489]
     *  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][Link 490]
     *  django-debug-toolbar：为 Django 显示各种调试信息。[官网][Link 491]
     *  django-devserver：一个 Django 运行服务器的替代品。[官网][Link 492]
     *  flask-debugtoolbar：django-debug-toolbar 的 flask 版。[官网][Link 493]
 *  性能分析器
    
     *  lineprofiler：逐行性能分析。[官网][Link 494]
     *  [Memory Profiler][]：监控 Python 代码的内存使用。[官网][Link 495]、[内存][Link 496]
     *  profiling：一个交互式 Python 性能分析工具。[官网][Link 497]
 *  其他
    
     *  pyelftools：解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。[官网][Link 498]
     *  python-statsd：[statsd][] 服务器的 Python 客户端。[官网][Link 499]

### 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][Link 500]
 *  [bcbio-nextgen][]：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。[官网][Link 501]
 *  bccb：生物分析相关代码集合。[官网][Link 502]
 *  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][Link 503]
 *  [blaze][]：NumPy 和 Pandas 的大数据接口。[官网][Link 504]
 *  [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][Link 505]
 *  NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件。[官网][Link 506]
 *  Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法。[官网][Link 507]
 *  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][Link 508]
 *  [NumPy][]：使用 Python 进行科学计算的基础包。[官网][Link 509]
 *  Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。[官网][Link 510]
 *  [Open Mining][]：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。[官网][Link 511]
 *  [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][Link 512]
 *  Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。[官网][Link 513]
 *  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][Link 514]
 *  [PyMC][]：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。[官网][Link 515]
 *  RDKit：化学信息学和机器学习软件。[官网][Link 516]
 *  [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][Link 517]
 *  [statsmodels][]：统计建模和计量经济学。[官网][Link 518]
 *  SymPy：一个用于符号数学的 Python 库。[官网][Link 519]
 *  zipline：一个 Python 算法交易库。[官网][Link 520]
 *  [Bayesian-belief-networks][]：优雅的贝叶斯信念网络框架。[官网][Link 521]

### 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][Link 522]
 *  bokeh：用 Python 进行交互式 web 绘图。[官网][Link 523]
 *  ggplot：ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。[官网][Link 524]
 *  plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。[官网][Link 525]
 *  pyecharts：基于百度 Echarts 的数据可视化库。[官网][Link 526]
 *  pygal：一个 Python SVG 图表创建工具。[官网][Link 527]
 *  pygraphviz：Graphviz 的 Python 接口。[官网][Link 528]
 *  PyQtGraph：交互式实时 2D/3D/ 图像绘制及科学/工程学组件。[官网][Link 529]
 *  SnakeViz：一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具。[官网][Link 530]
 *  vincent：把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。[官网][Link 531]
 *  VisPy：基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。[官网][Link 532]

### 计算机视觉 ###

计算机视觉库。

*  OpenCV：开源计算机视觉库。[官网][Link 533]
 *  pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的包装库。[官网][Link 150]
 *  pytesseract：[Google Tesseract OCR][] 的另一包装库。[官网][Link 151]
 *  [SimpleCV][]：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。[官网][Link 534]

### 机器学习 ###

机器学习库。 参见: [awesome-machine-learning][].

*  Caffe: 一个 [Caffe][] 的 python 接口。[官网][Link 535]
 *  [Caffe2][]：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。[官网][Link 536]
 *  Crab：灵活、快速的推荐引擎。[官网][Link 537]
 *  gensim：人性化的话题建模库。[官网][Link 538]
 *  hebel：GPU 加速的深度学习库。[官网][Link 539]
 *  [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][Link 540]
 *  [MXNet][]：一个高效和灵活的深度学习框架。[官网][Link 541]
 *  NuPIC：智能计算 Numenta 平台。[官网][Link 542]
 *  pattern：Python 网络挖掘模块。[官网][Link 543]
 *  [PyBrain][]：另一个 Python 机器学习库。[官网][Link 544]
 *  pydeep：Python 深度学习库。[官网][Link 545]
 *  [Pylearn2][]：一个基于 [Theano][] 的机器学习库。[官网][Link 546]
 *  [python-recsys][]：一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网][Link 547]
 *  [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][Link 548]
 *  scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。[官网][Link 549]
 *  skflow：一个 [TensorFlow][] 的简化接口(模仿 scikit-learn)。[官网][Link 550]
 *  [TensorFlow][]：谷歌开源的最受欢迎的深度学习框架。[官网][Link 551]
 *  Theano：一个快速数值计算库。[官网][Theano]
 *  vowpalporpoise：轻量级 [Vowpal Wabbit][] 的 Python 封装。[官网][Link 552]

### MapReduce ###

MapReduce 框架和库。

*  [dpark][]：Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。[官网][Link 553]
 *  dumbo：这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。[官网][Link 554]
 *  luigi：这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。[官网][Link 555]
 *  mrjob：在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。[官网][Link 556]
 *  PySpark：Spark 的 Python API 。[官网][Link 557]
 *  streamparse：运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了 [Apache Storm][]。[官网][Link 558]

### 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][Link 559]
 *  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][Link 560]
 *  funcy：炫酷又实用的函数式工具。[官网][Link 561]
 *  Toolz：一组用于迭代器，函数和字典的函数式编程工具。[官网][Link 562]

### 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][Link 563]
 *  boto：Amazon Web Services 的 Python 接口。[官网][Link 564]
 *  django-wordpress：WordPress models and views for Django.[官网][Link 565]
 *  facebook-sdk：Facebook 平台的 Python SDK.[官网][Link 566]
 *  facepy：Facepy 让和 Facebook's Graph API 的交互变得更容易。[官网][Link 567]
 *  gmail：Gmail 的 Python 接口。[官网][Link 568]
 *  google-api-python-client：Python 用的 Google APIs 客户端库。[官网][Link 569]
 *  gspread：Google 电子表格的 Python API.[官网][Link 570]
 *  twython：Twitter API 的封装。[官网][Link 571]

### 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][Link 572]
 *  SaltStack：基础设施自动化和管理系统。[官网][Link 573]
 *  OpenStack：用于构建私有和公有云的开源软件。[官网][Link 574]
 *  Docker Compose：快速，分离的开发环境，使用 Docker。[官网][Link 575]
 *  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][Link 576]
 *  cuisine：为 Fabric 提供一系列高级函数。[官网][Link 577]
 *  Fabtools：一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。[官网][Link 578]
 *  gitapi：Git 的纯 Python API。[官网][Link 579]
 *  hgapi：Mercurial 的纯 Python API。[官网][Link 580]
 *  honcho：[Foreman][] 的 Python 克隆版，用来管理基于 [Procfile][] 的应用。[官网][Link 581]
 *  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][Link 582]
 *  psutil：一个跨平台进程和系统工具模块。[官网][Link 583]
 *  supervisor：UNIX 的进程控制系统。[官网][Link 584]

### 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][Link 585]
 *  django-schedule：一个 Django 排程应用。[官网][Link 586]
 *  doit：一个任务执行和构建工具。[官网][Link 587]
 *  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][Link 588]
 *  Joblib：一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。[官网][Link 589]
 *  Plan：如有神助地编写 crontab 文件。[官网][Link 590]
 *  schedule：人性化的 Python 任务调度库。[官网][Link 591]
 *  Spiff：使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。[官网][Link 592]
 *    TaskFlow：一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。[官网][Link 593] \*  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][Link 594]

### 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][Link 595]
 *  [ctypes][]：(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。[官网][Link 596]
 *  PyCUDA：Nvidia CUDA API 的封装。[官网][Link 597]
 *  SWIG：简化的封装和接口生成器。[官网][Link 598]

### 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][Link 599]
 *  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][Link 600]
 *  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][Link 601]
 *  [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][Link 602]
 *  Stackless Python：一个强化版的 Python。[官网][Link 603]

### 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][Link 604]
 *  pythonlibs：非官方的 Windows 平台 Python 扩展二进制包。[官网][Link 605]
 *  PythonNet：Python 与 .NET 公共语言运行库 (CLR)的集成。[官网][Link 606]
 *  PyWin32：针对 Windows 的 Python 扩展。[官网][Link 607]
 *  WinPython：Windows 7/8 系统下便携式开发环境。[官网][Link 608]

### 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][Link 609]
 *  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][Link 610]
 *  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][Link 611]
 *    SDX Platform：基于 SDN 的 IXP 实现，影响了 Mininet, POX 和 Pyretic。[官网][Link 612]
 *    NRU：一个基于组件的软件定义网络框架。[官网][Link 613]

### 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][Link 614]
 *  Pyro：Python 机器人编程库。[官网][Link 615]
 *  PyUserInput：跨平台的，控制鼠标和键盘的模块。[官网][Link 616]
 *  scapy：一个非常棒的操作数据包的库。[官网][Link 617]
 *  wifi：一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作 WiFi。[官网][Link 618]
 *  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][Link 619]

### 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][Link 620]
 *  Python-Modernize：使 Python 代码更加现代化以便最终迁移到 Python 3。[官网][Link 621]
 *  Six：Python 2 和 3 的兼容性工具。[官网][Link 622]

### 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][Link 623]
 *  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][Link 624]
 *  pluginbase：一个简单但是非常灵活的 Python 插件系统。[官网][Link 625]
 *  Pychievements：一个用来创建和追踪成就的 Python 框架。[官网][Link 626]
 *  [Tryton][]：一个通用商务框架。[官网][Link 627]

### 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][Link 628]
 *  python-patterns：Python 设计模式的集合。[官网][Link 629]
 *  sortedcontainers：快速，纯 Python 实现的 SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型。[官网][Link 630]

### 编辑器插件 ###

编辑器和 IDE 的插件

*  Emacs
    
     *  Elpy：Emacs Python 开发环境。[官网][Link 631]
 *  Sublime Text
    
     *  SublimeJEDI：一个 Sublime Text 插件，用来使用超赞的自动补全库 Jedi。[官网][Link 632]
     *  Anaconda：Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python IDE。[官网][Link 633]
 *  Vim
    
     *  [YouCompleteMe][]：引入基于 [Jedi][] 的 Python 自动补全引擎。[官网][Link 634]
     *  Jedi-vim：绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python 进行自动补全。[官网][Link 635]
     *  Python-mode：将 Vim 变成 Python IDE 的一款多合一插件。[官网][Link 636]
 *  Visual Studio
    
     *  PTVS：Visual Studio 的 Python 工具。[官网][Link 637]

### 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][Link 638]
 *  LiClipse：基于 Eclipse 的免费多语言 IDE 。使用 PyDev 来支持 Python 。[官网][Link 639]
 *  Spyder：开源 Python IDE。[官网][Link 640]

### 自动聊天工具 ###

用于开发聊天机器人的库

*    Errbot：最简单和最流行的聊天机器人用来实现自动聊天工具。[官网][Link 641]

## 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][Link 642]
 *  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][Link 643]

### 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][Link 644] 项目提供持续集成服务。(仅支持 GitHub)[官网][Link 645]
 *  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][Link 646]
 *  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][Link 647]
 *  Wercker：基于 Docker 平台，用来构建和部署微服务。[官网][Link 648]

### 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][Link 649]
 *  QuantifiedCode：一个数据驱动、自动、持续的代码审查工具。[官网][Link 650]

原文地址： [Python 资源大全中文版][Python]  
标签： [python][]    [资源][Link 651]    [Python][Python 1]

### 智能推荐 ###

*  [来看看这20个顶尖的开源项目！][20]
 *  [Python 虚拟环境Virtualenv][Python _Virtualenv]
 *  [【运维工具】Git代码发布系统][Git]
 *  [树莓派3 之 pi3Robot 控制系统配置][3 _ pi3Robot]
 *  [编程浪子我的个人知识树][Link 652]

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[80_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3051541
[hot3.png]: /images/20220117/347ae245850448d0b436365ea04de9e3.png
[awesome-python]: https://github.com/vinta/awesome-python
[Link 1]: https://github.com/qw3rtman/p
[Link 2]: https://github.com/yyuu/pyenv
[Link 3]: https://github.com/sashahart/vex
[Link 4]: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
[Link 5]: https://pypi.python.org/pypi/virtualenvwrapper
[Link 6]: https://pip.pypa.io/
[Link 7]: https://github.com/nvie/pip-tools
[Link 8]: https://github.com/pypa/pipenv
[Link 9]: https://github.com/conda/conda/
[Link 10]: http://clarete.li/curdling/
[Link 11]: http://pythonwheels.com/
[warehouse]: https://pypi.org/
[Link 12]: https://github.com/pypa/warehouse
[Link 13]: https://bitbucket.org/pypa/bandersnatch
[Link 14]: http://doc.devpi.net/
[Link 15]: https://github.com/mvantellingen/localshop
[Link 16]: https://github.com/pyinstaller/pyinstaller
[Link 17]: http://dh-virtualenv.readthedocs.org/
[Link 18]: http://nuitka.net/
[Link 19]: http://pythonhosted.org/py2app/
[Link 20]: http://www.py2exe.org/
[Link 21]: http://pynsist.readthedocs.org/
[Link 22]: http://www.buildout.org/
[Link 23]: http://www.yoctoproject.org/docs/1.6/bitbake-user-manual/bitbake-user-manual.html
[Link 24]: https://code.google.com/archive/p/fabricate
[Link 25]: https://github.com/platformio/platformio
[Link 26]: https://github.com/pybuilder/pybuilder
[Link 27]: http://www.scons.org/
[Link 28]: https://github.com/ipython/ipython
[bpython]: http://hao.jobbole.com/bpython/
[Link 29]: http://bpython-interpreter.org/
[python-prompt-toolkit]: https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit
[Link 30]: https://github.com/jonathanslenders/ptpython
[Link 31]: https://github.com/Tinche/aiofiles
[Link 32]: https://docs.python.org/2/library/imghdr.html
[Link 33]: https://docs.python.org/2/library/mimetypes.html
[Link 34]: https://github.com/jaraco/path.py
[Link 35]: https://pathlib.readthedocs.org/en/pep428/
[Link 36]: https://github.com/ahupp/python-magic
[Link 37]: https://github.com/mikeorr/Unipath
[Link 38]: https://github.com/gorakhargosh/watchdog
[Link 39]: https://github.com/crsmithdev/arrow
[Link 40]: https://github.com/KoffeinFlummi/Chronyk
[Link 41]: https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil
[Link 42]: https://github.com/myusuf3/delorean/
[Link 43]: https://github.com/kennethreitz/maya
[Link 44]: https://github.com/zachwill/moment
[Link 45]: https://github.com/sdispater/pendulum
[Link 46]: https://github.com/shinux/PyTime
[Link 47]: https://launchpad.net/pytz
[Link 48]: https://github.com/dirn/When.py
[chardet]: http://hao.jobbole.com/chardet/
[Link 49]: https://github.com/chardet/chardet
[Link 50]: https://docs.python.org/2/library/difflib.html
[Link 51]: https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy
[Link 52]: https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy
[Link 53]: https://github.com/ztane/python-Levenshtein/
[Link 54]: https://github.com/vinta/pangu.py
[Link 55]: https://github.com/mozillazg/python-pinyin
[Link 56]: https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid
[simplejson]: https://github.com/simplejson/simplejson
[Link 57]: https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/
[Link 58]: https://pypi.python.org/pypi/Unidecode
[Link 59]: https://github.com/moskytw/uniout
[Link 60]: https://github.com/lxneng/xpinyin
[pyfiglet -figlet]: https://github.com/pwaller/pyfiglet
[Link 61]: https://github.com/dimka665/awesome-slugify
[Link 62]: https://github.com/un33k/python-slugify
[Link 63]: https://github.com/mozilla/unicode-slugify
[Link 64]: https://github.com/daviddrysdale/python-phonenumbers
[Link 65]: http://www.dabeaz.com/ply/
[Link 66]: http://pygments.org/
[Link 67]: http://pyparsing.wikispaces.com/
[Link 68]: https://github.com/derek73/python-nameparser
[Link 69]: https://github.com/selwin/python-user-agents
[Link 70]: https://sqlparse.readthedocs.org/en/latest/
[Link 71]: https://github.com/kennethreitz/tablib
[Link 72]: https://github.com/brianray/mm
[Link 73]: https://openpyxl.readthedocs.org/en/latest/
[Link 74]: https://github.com/pyexcel/pyexcel
[Link 75]: https://github.com/python-openxml/python-docx
[Link 76]: http://relatorio.tryton.org/
[Link 77]: https://github.com/dagwieers/unoconv
[Link 78]: https://xlsxwriter.readthedocs.org/en/latest/
[Link 79]: http://xlwings.org/
[xlwt]: http://hao.jobbole.com/xlwt/
[Link 80]: https://github.com/python-excel/xlwt
[xlrd]: https://github.com/python-excel/xlrd
[Link 81]: https://github.com/euske/pdfminer
[Link 82]: https://github.com/mstamy2/PyPDF2
[Link 83]: http://www.reportlab.com/opensource/
[Link 84]: https://github.com/lepture/mistune
[Link 85]: https://github.com/waylan/Python-Markdown
[Link 86]: https://github.com/trentm/python-markdown2
[Link 87]: http://pyyaml.org/
[Link 88]: https://github.com/wireservice/csvkit
[Link 89]: https://github.com/mitsuhiko/unp
[NLTK]: http://hao.jobbole.com/nltk/
[Link 90]: http://www.nltk.org/
[Link 91]: https://github.com/fxsjy/jieba
[Link 92]: https://github.com/saffsd/langid.py
[Link 93]: http://www.clips.ua.ac.be/pattern
[Link 94]: https://github.com/isnowfy/snownlp
[Link 95]: http://textblob.readthedocs.org/en/latest/
[Link 96]: https://github.com/2shou/TextGrocery
[Link 97]: https://github.com/thunlp/THULAC-Python
[Sphinx]: http://hao.jobbole.com/sphinx/
[Link 98]: http://www.sphinx-doc.org/en/latest/
[Link 99]: https://github.com/yoloseem/awesome-sphinxdoc
[Link 100]: http://www.mkdocs.org/
[Link 101]: https://github.com/BurntSushi/pdoc
[Link 102]: https://github.com/pycco-docs/pycco
[Link 103]: https://github.com/rtfd/readthedocs.org/
[logging]: https://docs.python.org/2/library/logging.html
[Link 104]: https://www.red-dove.com/config-doc/
[Link 105]: http://www.voidspace.org.uk/python/configobj.html
[Link 106]: https://docs.python.org/2/library/configparser.html
[Link 107]: http://profig.readthedocs.org/en/default/
[Link 108]: https://github.com/henriquebastos/python-decouple
[Link 109]: https://github.com/peterbrittain/asciimatics
[Link 110]: http://builtoncement.com/
[Link 111]: http://click.pocoo.org/dev/
[Link 112]: http://docs.openstack.org/developer/cliff/
[Link 113]: https://github.com/kennethreitz/clint
[Link 114]: https://pypi.python.org/pypi/colorama
[Link 115]: http://docopt.org/
[Link 116]: https://github.com/chriskiehl/Gooey
[Link 117]: https://github.com/google/python-fire
[Pythonpy]: http://hao.jobbole.com/pythonpy/
[Link 118]: https://github.com/Russell91/pythonpy/wiki
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