一、算法设计

Python的数据结构，算法和设计模式的实现。另请参阅真棒算法。

• 演算法

  • algorithms –数据结构和算法的最小示例。

  • python-ds-用于采访采访的数据结构和算法的集合。

  • sortedcontainers-排序集合的快速和纯Python实现。

  • TheAlgorithms-用Python实现的所有算法。

• 设计模式

  • PyPattyrn-一个简单但有效的库，用于实现常见的设计模式。

  • python-patterns -Python中设计模式的集合。

  • transitions -一种轻量级的，面向对象的有限状态机实现。

二、声音、视频、图像、文字处理

用于处理音频及其元数据的库。

• 声音的

  • audioread-跨库（GStreamer +核心音频+ MAD + FFmpeg）音频解码。

  • dejavu-音频指纹识别。

  • kapre - Keras音频预处理器

  • librosa-用于音频和音乐分析的Python库

  • matchering -一个用于自动参考音频制作的库。

  • mingus-带有MIDI文件和播放支持的高级音乐理论和乐谱包。

  • pyAudioAnalysis-音频特征提取，分类，分段和应用。

  • pydub-使用简单易用的高级界面处理音频。

  • TimeSide-开放的Web音频处理框架。

• Metadata

  • beets-音乐库管理器和MusicBrainz标记器。

  • eyeD3-一种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。

用于处理视频和GIF的库。

• moviepy-用于基于脚本的电影编辑的模块，具有多种格式，包括动画GIF。

• scikit-video -SciPy的视频处理例程。

• vidgear-最强大的多线程视频处理框架。

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。

• python- barcode-在Python中创建条形码，没有任何额外的依赖关系。

• pygram-类似Instagram的图像过滤器。

• PyMatting -Alpha遮罩的库。

• python-qrcode-一个纯Python QR Code生成器。

• pywal-一种从图像生成配色方案的工具。

• pyvips-具有低内存需求的快速图像处理库。

• 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-智能影像服务。它可以按需裁剪，调整图像大小和翻转图像。

• wand - MagickWand的Python绑定，ImageMagick的C API。

用于解析和处理纯文本的库。

• 一般的

  • chardet-与Python 2/3兼容的字符编码检测器。

  • difflib-（Python标准库）用于计算增量的帮助程序。

  • ftfy-自动使Unicode文本更清晰，更一致。

  • Fuzzywuzzy-模糊字符串匹配。

  • Levenshtein-快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。

  • pangu.py-偏执的文字间距。

  • pyfiglet-用Python编写的figlet的实现。

  • pypinyin-将汉字（Hanzi）转换为拼音（Pyyin）。

  • textdistance-使用30多种算法计算序列之间的距离。

  • unidecode -Unicode文本的ASCII音译。

• Slugify

  • awesome-slugify-一个可以保留unicode的Python slugify库。

  • python-slugify-一个Python slugify库，它将unicode转换为ASCII。

  • unicode-slugify-一种Slugifier，它以Django为依赖项生成unicode slug。

• 唯一标识符

  • hashids-在Python中实现hashids。

  • shortuuid-简洁，明确和URL安全的UUID的生成器库。

• 解析器

  • ply -的lex和yacc解析工具的Python实现。

  • pygments-通用语法荧光笔。

  • pyparsing-生成解析器的通用框架。

  • python-nameparser-将人名解析为它们的各个组成部分。

  • 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-一个非验证的SQL解析器。

三、日期和时间

用于处理日期和时间的库。

• Arrow-一个Python库，提供了一种明智且人性化的方法来创建，操作，格式化和转换日期，时间和时间戳。

• Chronyk-一个Python 3库，用于解析人类编写的时间和日期。

• dateutil-标准Python datetime模块的扩展。

• delorean-一个库，用于清除与日期时间有关的不便的事实。

• maya-人类的日期时间。

• moment -一个Python库用于处理日期/时间。受到Moment.js的启发。

• Pendulum-Python日期时间变得容易。

• PyTime-一个易于使用的Python模块，旨在按字符串操作日期/时间/日期时间。

• pytz-世界时区定义，现代和历史。将tz数据库带入Python。

• when.py-提供用户友好的功能来帮助执行常见的日期和时间操作。

四、爬虫

自动执行Web抓取。

• cola-分布式抓取框架。

• feedparser-通用供稿解析器。

• grab -网站抓取框架。

• MechanicalSoup-用于自动与网站进行交互的Python库。

• portia - Scrapy的视觉抓取。

• pyspider-强大的蜘蛛系统。

• robobrowser-一个简单的Pythonic库，无需独立的Web浏览器即可浏览Web。

• scrapy-快速的高级屏幕抓取和网络爬网框架。

用于提取Web内容的库。

• html2text-将HTML转换为Markdown格式的文本。

• lassie-人类的Web内容检索。

• micawber-一个小型库，用于从URL中提取丰富的内容。

• newspaper -Python中的新闻提取，文章提取和内容管理。

• python- readability - arc90的可读性工具的快速Python端口。

• requests-html –适用于人类的Pythonic HTML解析。

• sumy-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。

五、HTML、XML

用于处理HTML和XML的库。

• BeautifulSoup-提供Pythonic惯用法来迭代，搜索和修改HTML或XML。

• bleach –基于白名单HTML清理和文本linkification库中的。

• cssutils-一个Python的CSS库。

• html5lib-一个符合标准的库，用于解析和序列化HTML文档和片段。

• lxml-一个非常快速，易于使用的通用库，用于处理HTML和XML。

• MarkupSafe-为Python实现XML / HTML / XHTML标记安全字符串。

• pyquery-用于解析HTML的类似jQuery的库。

• untangle –将XML文档转换为Python对象，以方便访问。

• WeasyPrint-用于HTML和CSS的可视渲染引擎，可以导出为PDF。

• xmldataset-简单的XML解析。

• xmltodict-使用XML就像使用JSON。

六、HTTP客户端

使用HTTP的库。

• grequests-异步HTTP请求的request + gevent。

• httplib2-全面的HTTP客户端库。

• httpx-用于Python的下一代HTTP客户端。

• requests -HTTP对人类的请求。

• treq -Python请求，例如在Twisted的HTTP客户端之上构建的API。

七、office模块

用于解析和处理特定文本格式的库。

• General

  • tablib -XLS，CSV，JSON，YAML中的表格数据集的模块。

• Office

  • docxtpl-通过jinja2模板编辑docx文档

  • 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，操作和写入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转换。

  • XlsxWriter-一个用于创建Excel .xlsx文件的Python模块。

  • xlwings -BSD许可的库，可以轻松地从Excel调用Python，反之亦然。

  • xlwt / xlrd-从Excel文件写入和读取数据以及格式化信息。

• PDF格式

  • PDFMiner-一种从PDF文档提取信息的工具。

  • PyPDF2-一个能够拆分，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最快，功能最全的纯Python解析器。

  • Python-Markdown -John Gruber的Markdown的Python实现。

• YAML

  • PyYAML-适用于Python的YAML实现。

• CSV

  • csvkit-转换为CSV并使用CSV的实用程序。

• Archive

  • unp-一个命令行工具，可以轻松地解压缩档案。

八、序列化

用于序列化复杂数据类型的库

• marshmallow-一个轻量级的库，用于将复杂的对象与简单的Python数据类型相互转换。

• pysimdjson -一个Python绑定simdjson。

• python-rapidjson-一个Python包装周围RapidJSON。

• ultrajson-使用Python绑定用C编写的快速JSON解码器和编码器。

九、代码分析、测试

码质量检查器的工具。另请参阅令人敬畏的静态分析。

• 代码分析

  • Coala-语言独立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应用程序流程（调用图）的库。

  • vulture-查找和分析无效的Python代码的工具。

• Code Linters

  • 很棒的片状8扩展

  • flake8 -一个包装器pycodestyle，pyflakes和麦凯布。

  • pylama-用于Python和JavaScript的代码审核工具。

  • pylint-完全可定制的源代码分析器。

  • wemake-python-styleguide-有史以来最严格，最自以为是的python linter。

• 代码格式化程序

  • black –毫不妥协的Python代码格式化程序。

  • isort-用于对导入进行排序的Python实用程序/库。

  • yapf-另一个来自Google的Python代码格式化程序。

• 静态类型检查器，另请参见awesome-python-typing

  • mypy-在编译期间检查变量类型。

  • pyre-check-性能类型检查。

  • typeshed-具有静态类型的Python库存根的集合。

• 静态类型注释生成器

  • MonkeyType-一个用于Python的系统，通过收集运行时类型来生成静态类型注释。

  • pyannotate-自动生成PEP-484注释。

  • pytype -pytype检查并推断Python代码的类型-无需类型注释。

渗透测试的框架和工具。

• fsociety-渗透测试框架。

• setoolkit-社会工程的工具包。

• sqlmap-自动SQL注入和数据库接管工具。

用于测试代码库和生成测试数据的库。

• 测试框架

  • hypothesis –假设是一个高级的Quickcheck样式基于属性的测试库。

  • nose2 -nose基于`unittest2。的后继者。

  • pytest-一个成熟的功能齐全的Python测试工具。

  • Robot Framework 通用的测试自动化框架。

  • unittest-（Python标准库）单元测试框架。

• 测试选手

  • green -干净，多彩的测试运行器。

  • mamba -Python的权威测试工具。生于BDD的旗帜下。

  • tox-自动构建和测试多个Python版本的发行版

• GUI / Web测试

  • locust-用Python编写的可扩展用户负载测试工具。

  • PyAutoGUI -PyAutoGUI是适用于人类的跨平台GUI自动化Python模块。

  • Schemathesis-用于对基于Open API / Swagger规范构建的Web应用程序进行基于属性的自动测试的工具。

  • 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Python测试框架加倍。

  • Frozengun-通过模拟datetime模块来穿越时间。

  • httmock-一个针对Python 2.6+和3.2+的请求的模拟库。

  • httpretty-适用于Python的HTTP请求模拟工具。

  • mock-（Python标准库）一个模拟和修补库。

  • mocket -具有gevent / asyncio / SSL支持的套接字模拟框架。

  • responses 一个实用程序库，用于模拟请求Python库。

  • VCR.py-记录并重放测试中的HTTP交互。

• 对象工厂

  • factory_boy -Python的测试装置替代品。

  • mixer-另一种灯具更换。支持Django，Flask，SQLAlchemy，Peewee等

  • model_mommy-创建随机夹具以在Django中进行测试。

• 代码覆盖率

  • coverage-代码覆盖率度量。

• 伪数据

  • fake2db-伪数据库生成器。

  • faker-一个生成伪造数据的Python包。

  • mimesis-是一个Python库，可帮助您生成虚假数据。

  • radar -生成随机的日期时间/时间。

用于验证数据的库。

• Cerberus-一个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和HTML表单发布获得的数据。

• jsonschema - Python的JSON模式的实现。

• 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 -的-一个Python数据验证库。

十、web框架

传统的全栈Web框架。另请参阅RESTful API。

• 同步

  • 真棒金字塔

  • 很棒的烧瓶

  • 很棒的django

  • 很棒的django

  • Django -Python中最流行的Web框架。

  • Flask -Python的微框架。

  • Pyramid-一个小型，快速，扎实的开源Python Web框架。

  • Masonite-以开发人员为中心的现代Python Web框架。

• 异步

  • Tornado-一个Web框架和异步网络库。

十一、搜索

用于对数据建立索引并执行搜索查询的库和软件。

• django-haystack-模块化搜索Django。

• elasticsearch-dsl-py -Elasticsearch的官方高级Python客户端。

• elasticsearch-py - Elasticsearch的官方低层Python客户端。

• pysolr - Apache Solr的轻量级Python包装器。

• whoosh-一个快速的纯Python搜索引擎库。

十二、日志记录

用于生成和使用日志的库。

• logbook - -记录Python的替换记录。

• logging-（Python标准库）Python的日志记录工具。

• loguru-旨在以Python带来令人愉悦的日志记录的库。

• sentry- python-适用于Python的Sentry SDK。

• structlog-结构化日志变得容易。

十三、并发与并行

用于并发和并行执行的库。另请参阅awesome-asyncio。

• parallel.futures-（Python标准库）用于异步执行可调用对象的高级接口。

• eventlet-具有WSGI支持的异步框架。

• gevent-使用greenlet的基于协程的Python网络库。

• multiprocessing-（Python标准库）基于进程的并行性。

• scoop -Python中的可伸缩并发操作。

• uvloop-在.NET之上的asyncio事件循环的超快速实现libuv。

十四、任务队列

用于处理任务队列的库。

• celery-基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。

• Dramatiq-用于Python 3的快速可靠的后台任务处理库。

• huey-小多线程任务队列。

• mrq-使用Redis和gevent的Python中的分布式工作者任务队列。

• rq -Python的简单作业队列。

十五、自然语言处理

用于使用人类语言的图书馆。

• 一般的

  • gensim-人类主题建模。

  • langid.py-独立的语言识别系统。

  • nltk-用于构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。

  • pattern-一个Web挖掘模块。

  • polyglot-支持数百种语言的自然语言管道。

  • pytext的-基于PyTorch自然语言建模框架。

  • PyTorch-NLP-一种工具包，可用于研究的快速深度学习NLP原型。

  • spacy -一种用于Python和用Cython工业强度的自然语言处理库。

  • Stanza -Stanford NLP Group的官方Python库，支持60多种语言。

• 中国人

  • funNLP-中国NLP的工具和数据集的集合。

  • jieba-最受欢迎的中文文本分割库。

  • pkuseg-python-用于各种领域的中文分词的工具包。

  • snownlp-用于处理中文文本的库。

十六、深度学习、机器学习、计算机视觉

神经网络和深度学习框架。另请参阅真棒深度学习。

• caffe-深度学习的快速开放框架。

• keras-一个高级神经网络库，能够在TensorFlow或Theano之上运行。

• mxnet-专为效率和灵活性而设计的深度学习框架。

• pytorch-具有强大GPU加速功能的Python中的张量和动态神经网络。

• SerpentAI-游戏代理框架。使用任何视频游戏作为深度学习沙箱。

• tensorflow-由Google创建的最受欢迎的深度学习框架。

• Theano-一个用于快速数值计算的库。

机器学习图书馆。另请参阅很棒的机器学习。

• 健身房-用于开发和比较强化学习算法的工具包。

• 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 -Numenta智能计算平台。

• scikit-learn-最受欢迎的机器学习Python库。

• Spark ML - Apache Spark的可扩展机器学习库。

• vowpal_porpoise-用于Vowpal Wabbit的轻量级Python包装器。

• xgboost-一个可扩展，可移植和分布式的梯度增强库。

• MindsDB -MindsDB是现有数据库的开源AI层，可让您使用标准查询轻松地开发，训练和部署最新的机器学习模型。

计算机视觉图书馆。

• EasyOCR-支持40多种语言的即用型OCR。

• 人脸识别-简单的人脸识别库。

• Kornia - PyTorch的开源可区分计算机视觉库。

• OpenCV-开源计算机视觉库。

• pytesseract - Google Tesseract OCR的包装。

• SimpleCV-用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。

• tesserocr-tesseract-ocr用于OCR的API的另一种简单，对枕头友好的包装。

十七、数据分析、可视化

用于数据分析的库。

• AWS Data Wrangler -AWS上的Pandas。

• Blaze -NumPy和Pandas连接到大数据。

• Pandas界面中的Open Mining-商业智能（BI）。

• Optimus –敏捷数据科学的工作流程变得容易与PySpark。

• 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-一个提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。

用于可视化数据的库。另请参阅awesome-javascript。

• Altair-用于Python的声明性统计可视化库。

• Bokeh-用于Python的交互式Web绘图。

• bqplot -Jupyter Notebook的交互式绘图库

• Cartopy-具有matplotlib支持的制图python库

• 短跑-建立在烧瓶顶部，反应，Plotly旨在分析Web应用程序。

  • 很棒的破折号

• 图表-图表为代码。

• Matplotlib-一个Python 2D绘图库。

• plotnine-基于ggplot2的Python图形语法。

• Pygal-一个Python SVG图表创建器。

• PyGraphviz - Graphviz的Python接口。

• PyQtGraph-交互式和实时2D / 3D /图像绘制以及科学/工程小部件。

• Seaborn -使用Matplotlib统计数据可视化。

• VisPy-基于OpenGL的高性能科学可视化。

十八、数据库驱动程序

用于连接和操作数据库的库。

• MySQL-很棒的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-很棒的Postgres

  • psycopg2-最受欢迎的Python PostgreSQL适配器。

  • 查询-psycopg2库的包装，用于与PostgreSQL交互。

• SQlite-很棒的SQLite

  • sqlite3-（Python标准库）与DB-API 2.0兼容的SQlite接口

  • SuperSQLite-建立在apsw之上的增压SQLite库。

• 其他关系数据库

  • pymssql -Microsoft SQL Server的简单数据库接口。

  • clickhouse-driver-具有ClickHouse本地接口的Python驱动程序。

• NoSQL数据库

  • cassandra-driver -Apache Cassandra的Python驱动程序。

  • happybase -Apache HBase的开发人员友好型库。

  • kafka-python -Apache Kafka的Python客户端。

  • py2neo-用于Neo4j的客户端库和工具包。

  • 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。

十九、DevOps工具

DevOps的软件和库。

• 配置管理

  • ansible-一个非常简单的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。

  • OpenStack-用于构建私有和公共云的开源软件。

  • pyinfra-通用的CLI工具和python库，可自动执行基础架构。

  • saltstack-基础结构自动化和管理系统。

• SSH样式的部署

  • cuisine -类似于Fabric的厨师功能。

  • fabric -一个简单的，Python化工具，用于远程执行和部署。

  • fabtools-编写很棒的Fabric文件的工具。

• 流程管理

  • honcho - Foreman的Python克隆，用于管理基于Procfile的应用程序。

  • supervisor -用于UNIX监事过程控制系统。

• 监控方式

  • psutil-跨平台的流程和系统实用程序模块。

• 后备

  • BorgBackup-具有压缩和加密功能的重复数据删除存档器。

• 其他

  • docker- compose-使用Docker的快速隔离开发环境。

二十、分布式计算

分布式计算的框架和库。

• 批量处理

  • dask-用于分析计算的灵活并行计算库。

  • luigi-一个模块，可帮助您构建批处理作业的复杂管道。

  • mrjob-在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业。

  • PySpark - Apache Spark Python API。

  • Ray-用于并行和分布式Python的系统，统一了机器学习生态系统。

• 流处理

  • faust-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。

二十一、配置、打包构建

用于存储和解析配置选项的库。

• configobj-带有验证的INI文件解析器。

• configparser-（Python标准库）INI文件解析器。

• hydra -Hydra是用于优雅配置复杂应用程序的框架。

• profig-使用值转换从多种格式进行配置。

• python-decouple-严格将设置与代码分开。

用于创建打包的可执行文件以进行发行的库。

• dh-virtualenv-以Debian软件包的形式构建和分发virtualenv。

• Nuitka-将脚本，模块，程序包编译为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）。

• pyarmor-一种用于混淆python脚本，将混淆后的脚本绑定到固定计算机或使混淆后的脚本失效的工具。

• PyInstaller-将Python程序转换为独立的可执行文件（跨平台）。

• pynsist-用于构建Windows安装程序的工具，安装程序将Python本身捆绑在一起。

• shiv-命令行实用程序，用于构建完全独立的zipapp（PEP 441），但包括其所有依赖项。

二十二、虚拟环境

用于Python版本和虚拟环境管理的库。

• pyenv-简单的Python版本管理。

• virtualenv-创建隔离的Python环境的工具。

二十三、界面开发

用于处理图形用户界面应用程序的库。

• curses - -内置包装器ncurses的用于创建终端GUI的应用程序。

• Eel-一个用于制作简单的类似于电子的脱机HTML / JS GUI应用程序的库。

• enaml-使用声明性语法（如QML）创建漂亮的用户界面。

• Flexx -Flexx是用于创建GUI的纯Python工具包，它使用Web技术进行呈现。

• Gooey-使用命令行将命令行程序转换为完整的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 -Python的跨平台窗口和多媒体库。

• PyGObject -GLib / GObject / GIO / GTK +（GTK + 3）的Python绑定。

• PyQt - Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定。

• PySimpleGUI - tkinter，Qt，WxPython和Remi的包装。

• pywebview-围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器。

• Tkinter -Tkinter是Python的事实上的标准GUI软件包。

• Toga -Python本机，OS本机GUI工具箱。

• urwid-一个用于创建终端GUI应用程序的库，该库对小部件，事件，丰富的颜色等具有强大的支持。

• wxPython -wxWidgets C ++类库与Python的混合。

• DearPyGui-一个简单的GPU加速的Python GUI框架

二十四、游戏开发

很棒的游戏开发库。

• Arcade -Arcade是一个现代Python框架，用于制作具有引人注目的图形和声音的游戏。

• Cocos2d -cocos2d是用于构建2D游戏，演示和其他图形/交互应用程序的框架。

• Harfang3D-用于3D，VR和游戏开发的Python框架。

• Panda3D-迪士尼开发的3D游戏引擎。

• Pygame -Pygame是一组旨在编写游戏的Python模块。

• PyOgre -Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于游戏，模拟或任何3D。

• PyOpenGL -OpenGL及其相关API的Python ctypes绑定。

• PySDL2 -SDL2库的基于ctypes的包装器。

• RenPy-一个视觉小说引擎

二十五、任务调度器

用于计划作业的库。

• Airflow 气流是一个以编程方式编写，安排和监视工作流的平台。

• APScheduler-轻巧但功能强大的进程内任务计划程序，可让您计划功能。

• django-schedule -Django的日历应用程序。

• doit-一个任务运行器和构建工具。

• gunnery -具有基于Web界面的分布式系统的多用途任务执行工具。

• Joblib-一套在Python中提供轻量级流水线的工具。

• Plan -像用吊饰一样用Python编写crontab文件。

• Prefect-一个现代的工作流程编排框架，可轻松构建，调度和监视强大的数据管道。

• schedule-针对人类的Python作业调度。

• Spiff-用纯Python实现的功能强大的工作流引擎。

• TaskFlow-一个Python库，可帮助简化，一致且可靠的任务执行

二十六、科学计算

用于科学计算的图书馆。另请参见Python for-Scientists。

• astropy-天文学的社区Python库。

• bcbio-nextgen-提供最佳实践流水线，用于全自动高通量测序分析。

• bccb-收集与生物学分析有关的有用代码。

• Biopython -Biopython是一套免费的生物计算工具。

• cclib-一个用于解析和解释计算化学程序包结果的库。

• Colour -实施大量的颜色理论转换和算法。

• Karate Club -用于图形结构化数据的无监督机器学习工具箱。

• NetworkX-用于复杂网络的高生产率软件。

• NIPY-神经影像工具箱的集合。

• NumPy-使用Python进行科学计算的基本软件包。

• ObsPy-地震学的Python工具箱。

• Open Babel-一种化学工具箱，旨在讲多种化学数据语言。

• PyDy -Python Dynamics的缩写，用于协助工作流进行动态运动建模。

• PyMC-马尔可夫链蒙特卡洛采样工具包。

• QuTiP -Python中的Quantum Toolbox。

• RDKit-化学信息学和机器学习软件。

• SciPy-用于数学，科学和工程的基于Python的开源软件生态系统。

• SimPy-一个基于过程的离散事件模拟框架。

• statsmodels -Python中的统计建模和计量经济学。

• SymPy-一个用于符号数学的Python库。

• Zipline-一个Pythonic算法交易库。

RPC

RPC兼容服务器。

• RPyC（远程Python调用）-用于Python的透明且对称的RPC库

• zeroRPC -zerorpc是基于ZeroMQ和MessagePack的灵活RPC实现。