2023 年值得推荐的24个顶级 Python 库

Python 通常被称为 “自带电池的编程语言”。这仅仅意味着它附带了许多预打包的库，开发人员可以使用它们来使工作变得更加轻松。正如所料，有大量库可用于这种解释性、高级、通用编程语言。

毫无疑问，Python 如此受欢迎的最大原因之一是有超过十万个库可供选择。编程语言拥有的库和软件包越多，它的用例就越多样化。在成千上万个可用的 Python 库中，很难判断哪些是好的，哪些是容易被遗忘的。我们在本文中列出了一些最佳 Python 库，供大家学习和参考。

什么是 Python 库？

在回答这个问题之前，首先我们必须谈谈什么是库，至少在编程方面是这样。库由类、实用方法和模块组成，当编写应用程序时，这些组件会非常方便。可以使用库组件在代码中执行某些任务，而不必从头开始编写代码。因此，可节省大量时间和精力。另外，库使代码可重用，同时也在开发人员之间建立了标准。

那么Python中的库到底是什么？作为近年来使用最广泛的编程语言之一，Python 的用途和应用范围非常广泛。Python 如此受欢迎的最大原因之一是它附带了大量的开源库，这些库不仅免费，而且易于使用。

Python 库是有用的模块、函数、类等的集合。这些库可以帮助开发人员通过使用预先存在的代码来加快流程，不用说，库允许开发人员专注于应用程序的重要部分，因为他们不再需要从头开始编写所有代码。值得注意的是，由于 Python 应用于如此广泛的行业，因此顶级 Python 库几乎可以满足能想到的任何用途。

1.Requests

主要目的：使 HTTP 请求更简单

次要意图：无

最流行的通用 Python 库之一是 Requests，它的目标是使 HTTP 请求更简单、更人性化。Requests 获得 Apache2 许可并用 Python 编写，是开发人员在 Python 中发出 HTTP 请求的事实上的标准。

除了使用 Requests 库向服务器发送 HTTP 请求之外，它还允许添加表单数据、内容、标头、多部分文件等。使用该库，开发人员无需向 URL 添加查询或手动对 POST 数据进行表单编码。

Requests 库抽象了在一个简单的 API 中发出 HTTP 请求的众多复杂性，以便开发人员可以更加专注于与服务交互。该库提供对 Python 2.7、3.4 及更高版本的官方支持，并且在 PyPy 上也能很好地工作。

亮点：

• 允许分段文件上传和流式下载
• 自动内容解码和自动解压
• 浏览器式 SSL 验证
• 可根据需求定制和优化功能
• 保持活动状态和连接池
• 支持国际域名和 URL

2.Pillow

主要目的：图像处理

次要目的：图像存档、图像显示

Python 图像库或 PIL 是一个免费的 Python 库，它为 Python 解释器添加了图像处理功能。简单来说，PIL 允许在 Python 中操作、打开和保存各种图像文件格式。Pillow 由 Alex Clark 和其他贡献者创建，是 PIL 库的一个分支。

除了提供强大的图像处理功能外，Pillow 还提供有效的内部表示和广泛的文件格式支持。核心 Python 库旨在提供对以几种基本像素格式存储的数据的快速访问。

亮点：

• 使用 show() 方法提供有效的调试支持；
• 批处理应用的理想选择；
• 识别并读取多种图像文件格式；
• 提供 BitmapImage、PhotoImage 和 Window DIB 接口；
• 支持任意仿射变换、色彩空间转换、使用一组内置卷积核进行过滤、图像调整大小和旋转以及点操作；
• 直方图方法允许从图像中提取一些统计数据，可用于自动对比度增强和全局统计分析。

3.Scrapy

主要目的：网络抓取

次要目的：自动化测试、数据挖掘、网络爬行

Scrapy 是一个免费的开源 Python 框架，广泛用于网络抓取和许多其他任务，包括自动化测试和数据挖掘。

最初，Scrapy 是为网页抓取而开发的，但多年来已经发展到满足其他目的。该库提供了一种快速且高级的方法来爬行网站并从网页中提取结构化数据。

Scrapy 用 Python 编写，围绕 spider 构建，spider 基本上是独立的爬虫，提供了一组指令。遵循 DRY（不要重复自己）原则，Scrapy 使构建和扩展成熟的网络爬虫项目变得更加容易。

亮点：

• 轻松编写 spider 来抓取网站并提取数据；
• 遵循 DRY 原则；
• 提供网络爬虫外壳，允许开发人员测试网站的行为；
• 支持使用命令行导出抓取的数据。

4.Asyncio

主要目的：使用异步代码

次要意图：无

世界各地的许多 Python 开发人员都使用 asyncio 库来使用 async/await 语法编写并发代码。在大多数情况下，asyncio 库非常适合 IO 密集型和高级结构化网络代码。

asyncio 已用于构建各种 Python 异步框架，这些框架提供数据库连接库、分布式任务队列、高性能网络和 Web 服务器等等。该库附带了许多高级和低级 API。

亮点：

• 允许控制子进程、通过队列分配任务、执行网络 IO 和 IPC 以及同步并发代码；
• 使用低级 API 通过异步/等待语法桥接基于回调的库和代码；
• 附带一组高级 API，用于同时运行 Python 协程并完全控制其执行；
• 简化异步代码的使用；
• 支持事件循环的创建和管理，使用传输实现有效的协议。

5.Tkinter

主要目的： GUI 开发

次要意图：无

当与 Tkinter 一起使用时，Python 提供了一种简单快速的创建 GUI 应用程序的方法。Tkinter 是 Python 编程语言的标准 GUI 库。它为 Tk GUI 工具包提供了强大的面向对象的界面。

使用 Tkinter 创建 GUI 应用程序非常简单。所需要做的就是按照以下简单步骤操作：

• 导入 Tkinter
• 为正在开发的 GUI 应用程序创建主窗口
• 添加一个或多个 Tkinter 小部件
• 输入主事件循环，对每个用户触发的事件采取操作

Tkinter 提供超过 15 种类型的小部件，包括按钮、标签和文本框。他们每个人都可以访问一些特定的几何管理方法。

亮点：

• 附带一系列支持几何管理方法的小部件
• 简化 GUI 应用程序的开发
• 支持有效的面向对象接口

6.Six

主要目的：兼容性库（覆盖 Python 2 和 Python 3 之间的差异）

次要意图：无

虽然很简单，但 Six 是一个功能强大的 Python 库，旨在消除各种 Python 2 和 Python 3 版本之间的差异。Six 旨在支持无需修改即可在 Python 2 和 Python 3 上运行的代码库。

由于作为单个 Python 文件提供，Six 库非常易于使用。因此，将库复制到Python 项目中非常容易。名称 “Six” 表示 (Python) 2 x (Python) 3。

亮点：

• 使 Python 代码与 Python 2 和 Python 3 兼容的简单实用函数；
• 支持Python 2.6以来的所有版本；
• 由于包含在单个 Python 文件中，使用起来过于简单。

7.aiohttp

主要目的：充当异步 HTTP 客户端/服务器

次要意图：无

另一个简单但广泛使用的 Python 库是 aiohttp。它基本上是 Python 中的异步 HTTP 客户端或服务器。除此之外，并为客户端 WebSocket 和服务器 WebSocket 提供开箱即用的支持，这个 Python 库仅此而已。

亮点：

• 提供具有中间件、可插入路由和信号的 Web 服务器；
• 为客户端 WebSocket 和服务器 WebSocket 提供开箱即用的支持；
• 支持客户端和 HTTP 服务器。

8.Pygame

主要目的： 2D 游戏开发

次要目的：多媒体应用程序开发

Pygame 是一个免费的开源 Python 库，旨在用 Python 完成多媒体应用程序开发，尤其是二维游戏项目。因此，它被休闲和专业 Python 游戏开发人员广泛使用。

在底层，Pygame 使用SDL（简单 DirectMedia Layer）库。与 SDL 库一样，Pygame 库具有高度可移植性，因此为多种平台和操作系统提供支持。可将使用 Pygame 开发的应用程序移植到 Android 设备（例如智能手机和平板电脑）上。为此，需要使用 pgs4a（Android 的 Pygame 子集）。

亮点：

• 不需要 OpenGL
• 方便使用多核CPU
• 无需 GUI 即可使用所有可用功能
• 为广泛的平台和操作系统提供支持
• 简单易用
• 使用汇编代码和优化的 C 代码来实现核心功能

9.Kivy

主要目的：应用程序开发（具有创新的用户界面）

次要意图：无

为了构建具有 NUI（自然用户界面）的移动应用程序和多点触控应用程序软件，Python 开发人员依赖 Kivy 库。免费开源 Python 库根据 MIT 许可证分发，可在 Android、iOS、Linux、macOS 和 Windows 上运行。

事实上，Kivy 是 PyMT 项目的演变。它包含构建直观的多点触控应用程序所需的所有元素，即图形库、各种支持多点触控的小部件、中间语言 (Kv) 和广泛的输入支持。

Kv，即 Kivy 语言，是一种致力于描述用户交互和界面的中间语言。它使得创建完整的 UI 并向其添加交互变得非常容易。Kivy 还提供对Raspberry Pi的支持。

亮点：

• 能够本地使用大多数设备、输入和协议
• 跨平台
• 提供 20 多个高度可扩展的小部件
• 支持基于 OpenGL ES 2 构建的图形引擎

10.Bokeh

主要目的：开发基于可视化的应用程序

次要目的：数据可视化、数据科学

Bokeh 是 Python 编程语言的交互式可视化库，允许在当代 Web 浏览器中以美观且有意义的方式可视化数据。数据可视化库简化了仪表板、数据应用程序和交互式图表的创建。

除了提供简洁、优雅的多功能图形结构外，Bokeh 库还通过流媒体或超大型数据集的高性能交互性扩展了其功能。

亮点：

• 允许使用简单的命令构建复杂的统计图
• Bokeh 可视化可以轻松嵌入到两个最流行的 Python 框架Django 和 Flask中
• 能够生成优雅且交互式的数据可视化
• 多语言绑定（Julia、Lua、Python 和 R）
• 多种输出格式

11.NumPy

主要目的：科学和数值计算

次要目的：数据分析，形成其他 Python 库（如 SciPy）的基础

NumPy 是用于科学和数值计算以及数据分析的最佳开源 Python 模块之一。事实上，它甚至为其他一些 Python 库提供了基础，例如 SciPy 和 Sci-Kit Learn。NumPy 最常用于矩阵和数组的数学运算。由于其高效而快速的计算，NumPy 成为许多科学家执行数据分析的首选 Python 库。NumPy 还可以处理多维数组，这就是为什么如此多的开发人员和数据科学家将其用于 AI（人工智能）和 ML（机器学习）项目。

亮点：

• 得益于面向数组的计算，效率更高
• 使用矢量化进行紧凑但更快的计算
• 支持面向对象或 OO 方法
• 提供快速和预编译函数中的数值例程

12.SciPy

主要目的：数据可视化和操作

次要意图：线性代数、优化算法、图像运算（多维）

与 NumPy 一样，SciPy 是免费且开源的，因此每个人都可以使用它。SciPy 基于 NumPy，也可用于大数据集的技术和科学计算。它在工程和科学分析中发挥着至关重要的作用，这就是为什么它也被认为是 Python 中的一个重要库，有些人甚至称其为编程语言的基础库。

SciPy 非常适合图像处理。它具有常用于数据操作和可视化的高级命令。

亮点：

• 全部基于 NumPy 构建的函数和算法的集合
• 具有用于求解微分方程的内置函数
• 用于图像处理的 SciPy ndimage 子模块（多维）

13.Sci-Kit Learn

主要目的：机器学习应用

次要目的：统计建模

Sci-Kit Learn 基于 NumPy 和 SciPy，以前称为 Sklearn，该免费的 Python 库通常被许多人视为 SciPy 扩展。Sci-Kit Learn 专为开发机器学习和数据建模算法而设计。

许多人认为 Sci-Kit Learn 是顶级 Python 库之一，因为它具有一致、简单且直观的界面。由于这个库的用户友好性，许多人认为它是初学者的绝佳选择。

亮点：

• 机器学习库
• 几乎提供机器学习所需的所有算法
• 基于 SciPy、NumPy 和 Matplotlib 构建

14.Theano

主要目的：机器和深度学习

次要意图：评估、分析和操作数学表达式

名为 Theano 的数值计算库是为了在机器学习中明确使用而创建的。由于 Theano 库的功能，许多开发人员使用 Theano 创建深度学习模型。Theano 的绝大多数用户都是深度学习和机器学习开发人员。

如有需要，Theano 还提供与 NumPy 集成的功能。当 Theano 与 GPU（图形处理单元，例如显卡）而不是 CPU（中央处理单元，例如 Intel Core i5 或 i7 或 AMD Ryzen 同等产品）一起使用时，它可以执行密集的数据计算快 140 倍。

亮点：

• 与 NumPy 集成
• 与 CPU 配合使用，但与 GPU 配合使用效率更高， 可以使用 GPU 更快地执行密集型操作
• 针对稳定性和速度进行了优化
• 使用多维数组创建深度学习模型

15.TensorFlow

主要意图：深度学习和传统机器学习，大型数值计算

次要目的：基于文本的应用程序、视频检测、语音/图像识别、时间序列分析

TensorFlow 是一个开源库，最初由 Google 的研究人员开发。 其专业似乎是可微分编程，但其主要目的是机器和深度学习以及预测和统计分析中的其他工作负载。TensorFlow 的资源集合和内置工具可帮助开发人员更轻松地构建机器学习和深度学习模型。TensorFlow 还有助于让开发人员更加简单地构建神经网络，无论他们是初学者还是专业人士。

TensorFlow 的框架和架构非常灵活，允许该库同时与 CPU 和 GPU 一起使用。然而如果希望释放 TensorFlow 的全部功能，则需要使用TPU（张量处理单元）。该库也不限于桌面设备还可以在智能手机和服务器上使用它。

亮点：

• 频繁的更新和新版本保证了新的功能和干净的代码
• 由谷歌支持
• 更好的计算图可视化

16.PyTorch

主要目的：数据科学

次要目的：深度学习研究

PyTorch 是另一个经常用于数据科学的开源库。该库基于 Torch（C 编程语言框架），还可以与 NumPy 等其他 Python 库集成。PyTorch 能够无缝创建计算图，只要 Python 程序当前正在运行，这些计算图就可以更改。

PyTorch 最常用于 DL 和 ML 应用程序，包括 NLP（自然语言处理）和计算机视觉。该库以即使在处理重负载时也能够快速执行而闻名。PyTorch 还很灵活，可以在 CPU、GPU 甚至简化的处理器上工作。用户可以使用其 API 集合来扩展 PyTorch。

亮点：

• 使用 GPU 加速进行张量计算，以实现更快、更高效的处理
• 简单易用的 API
• 使用动态计算图
• 背后有强大的社区

17.Keras

主要目的：深度学习和机器学习

次要目的：数据可视化

开源 Python 库 Keras 主要用于开发和评估机器学习和深度学习模型中的神经网络。该库可以在 TensorFlow 和 Theano 之上运行，这意味着开发人员可以用很少的代码开始训练他们的神经网络。

Keras 灵活且可扩展，同时也是模块化的，这就是为什么它对于初学者来说也是一个不错的选择。该库也是可移植的，这意味着可在各种环境以及 GPU 和 CPU 上使用。

开发人员还经常使用 Keras 进行数据可视化或建模。

亮点：

• 支持 Theano 和 TensorFlow 后端
• 提供预先标记的数据集，开发人员可以直接使用来加载/导入
• 提供简单且一致的 API
• 易学易用，学习曲线更小

18.Pandas

主要目的：数据科学

次要目的：数据分析和机器学习

Pandas 是当今最流行的 Python 库之一，至少在数据科学领域是如此。Pandas 是另一个构建在 NumPy 之上的库。该库允许用户构建无缝且直观的高级数据结构，Pandas 用于多种行业，从统计到工程，甚至金融。

Pandas 的一大优点是它的灵活性以及与其他数值和科学 Python 库一起使用的能力。

亮点：

• 用于许多商业领域，包括金融、神经科学和统计学
• 也用于学术领域
• 具有雄辩的语法
• 构建于 NumPy 之上
• 帮助处理许多与数据相关的繁琐且耗时的任务

19.Matplotlib

主要目的：数据可视化

次要目的：机器学习

Matplotlib 是一个开源 Python 库，经常被誉为付费解决方案 MATLAB 的替代品。Matplotlib 是 SciPy 的扩展，旨在数据可视化，因为它用于创建图形和绘图。Matplotlib 还可以处理 Pandas 输出的复杂数据模型以及 NumPy 创建的数据结构。

Matplotlib 确实有一个限制，它只能进行 2D 绘图。尽管如此，该库仍然能够以绘图、图表、直​​方图、图、散点图、误差图，当然还有条形图的形式生成可发布的数据可视化。

由于 Matplotlib 简单直观，许多初学者在开始数据可视化时选择使用它，这也是许多已经拥有丰富的其他数据可视化工具经验的开发人员的选择。

亮点：

• 开源，是 MATLAB 的良好替代品（付费解决方案）
• 内存使用率低
• 强大的社区支持
• 提供各种类型的数据可视化（箱线图、散点图、条形图、直方图、误差图等）

20.Seaborn

主要目的：数据可视化

次要目的：机器学习

与 Matplotlib 非常相似，Seaborn 是一个用于绘图和数据可视化的 Python 库。事实上，这个开源库是基于 Matplotlib 本身的，尽管 Seaborn 也包含了 Pandas 的一些广泛的数据结构。Seaborn 拥有一个功能齐全的高级界面，允许用户创建不仅准确而且信息丰富的统计图表。

许多开发人员和 Seaborn 用户都会同意该库创建了一些最美观的数据可视化，这就是为什么该库非常适合在营销和发布应用程序中使用。用户还喜欢 Seaborn，因为它能够使用简单的命令和最少的代码创建这些图表和图表，这使得它为许多人节省了时间。

亮点：

• 基于 Matplotlib 构建
• 允许开发人员使用高级界面创建有吸引力的、信息丰富的图表
• 创建一系列绘图，例如成对图、直方图、条形图、散点图等

21.BeautifulSoup

主要目的：数据科学

次要目的：网页抓取

Beautiful Soup 因其解析 HTML 和 XML 文档的能力而得名（即使带有称为“标签汤”的格式错误的标记）。这个 Python 包抓取网络并收集数据，为将来的操作做好准备。作为一个令人难以置信的多功能包，Beautiful Soup 是许多数据分析师和科学家的首选工具之一。机器学习和深度学习开发人员还使用 Beautiful Soup 获取数据来训练他们的 ML/DL 模型。

亮点：

• 允许从 HTML 和 XML 中提取数据， 甚至从具有格式错误或不完整标记（例如非闭合标签）的文档中提取数据；
• 最初是作为 HTML 解析器， 可以使 “BeautifulSoup”（格式错误的标记）变得可行甚至“美观”。

22.PyCaret

主要目的：机器学习

PyCaret 因其基于 Caret 的 Python 库而得名，Caret 是编程语言 R 中的机器学习库。该开源库也是为机器学习而创建的，因此，它提供了一些功能来帮助简化和自动化 ML 程序。

尽管有一点学习曲线，PyCaret 相对容易使用。

亮点：

• 高级和低代码库
• 致力于自动化机器学习中的工作流程
• 有助于加快实验周期，提高生产力
• 允许开发人员使用很少的代码来部署机器学习模型

23.OpenCV

主要目的：计算机视觉和图像处理

次要目的：机器学习

作为一个 Python 库，OpenCV 由各种函数组成，使其成为实时计算机视觉程序的绝佳工具。此高效的库不仅可以处理来自图像的各种视觉输入，还可以处理来自视频数据的各种视觉输入，OpenCV 可以识别人脸、笔迹和物体。

亮点：

• 执行物体跟踪、人脸检测、地标检测等任务
• 为开发人员提供超过 2,500 种经典、最先进的算法
• 甚至被谷歌、IBM、丰田等科技巨头广泛使用
• 也用于图像/视频分析

24.LightGBM

主要目的：机器学习

LightGBM 代表光梯度增强机。它是微软为机器学习目的而开发的免费梯度提升框架，它用户友好且直观，比其他一些深度学习库更容易学习。

亮点：

• 提供充足的内存效率和快速的计算能力
• 最初由微软开发
• 能够处理大量数据
• 提供高精度结果

在数十万个可用的 Python 库中，上面的列表包括一些最好的库。很高兴知道这些库经常得到升级和增强，以帮助它们跟上 Python 的增长和蓬勃发展的流行度。了解这些流行的库之一可以帮助您进一步学习该语言，同时还可以帮助您成为一名更好的 Python 开发人员。