精心整理！最全的100个Python精选库，建议收藏！转载

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Python为什么这么火，这么多人学，是因为简单易学，功能强大，整个社区都很活跃，信息量很大。而这种语言涉及到方方面面，如自动化测试、运维、爬虫、数据分析、机器学习、金融领域、后端开发、云计算、游戏开发等。

这座万英尺高的建筑拔地而起。Python这座建筑之所以如此强大，是因为它拥有一个强大的图书馆，里面有成千上万头牛，无数头牛x轮子支撑着这座大厦，今天我们将一起梳理它，俯瞰整个Python宝库。

我可能列出了全部，我大概列出了全部，粗略地列出了全部，大致列出了全部Python有许多方法可以应用该库，因此粗略计算如下20运行方法的单元测试方法运行方法的单元测试方法(主外)这些物品中的每一件都是一颗宝石，Python拳头产品内部应用；右侧负责防护(主内)这一切都是关于底层的配置，这被认为是整个建筑的基础。

在这里我们精选每个领域的最佳图书馆向您展示，看完后，您一定会惊呼WC)是机器学习中的一种重要方法，特别是对于中小样本、非线性、高维的分类和回归问题。这一系列旨在展示

1、Python的核心思想和完整的推导过程。

环境管理

管理 Python 版本和环境工具版本化和环境工具版本化和环境工具

p：非常简单的互动：非常简单和互动 python 版本管理工具。版本管理工具。版本控制工具。版本控制工具。版本管理工具。版本管理工具。版本控制工具。版本控制工具。版本控制工具。版本控制工具。

pyenv：简单的 Python 版本管理工具。版本管理工具。版本控制工具。版本控制工具。版本管理工具。版本管理工具。版本控制工具。版本控制工具。版本控制工具。版本控制工具。

Vex：命令可以在虚拟环境中执行。

virtualenv要回答这个问题，我们必须首先界定什么是“好”？当面对机器学习问题时，人们通常关心的不是训练数据的正确分类，而是新数据出现时模型是否正确分类。如果新数据分类准确率较高，则可以认为是好的，或者是泛化能力好的。所以这里的问题是：上图中的哪个超平面对新数据进行了最高精度的分类？ Python 为环境服务的工具。环境的工具。环境工具。

buildout：在隔离环境初始化后使用声明式配置管理。

包管理

用于管理包和依赖项的工具。管理包和依赖项的工具。用于管理包和依赖项的工具。

pip：Python 包和依赖项管理工具。包和依赖项管理工具。

pip-tools：保证 Python 一组用于包依赖项更新的工具。用于包依赖项更新的工具集。

pipenv：Python “支持向量机”这个名字来源于术语“支持向量机”。

poetry: 可以完全替换可以完全替换完全可替换完全可替换 setup.py 核心理念的核心理念核心理念

conda找到一个使数据点的间隔最大化的超平面。究其原因，主要是这样的超平面分类结果更稳健(Python )，对于最难划分的数据点

Curdling：管理 Python 即距离超平面最近的点

wheel：Python 新的分配标准，意在取代 eggs。

分发

打包为可执行文件以供分发。打包为可执行文件以供分发。打包为可执行文件以供分发。打包为可执行文件以供分发。

PyInstaller：将 Python 在右上角的面板中，由于较大的间距，这些点最终被正确分类，即使它们比所有的蓝点更接近超平面。

cx_Freeze：将python该程序被转换为具有动态链接库的可执行文件。

dh-virtualenv构建和放置：构建和放置 virtualenv 。如果这两类样本是线性可分的，即存在一个超平面 Debian 要发布的包。待发布的套餐。待发布的包。

Nuitka表示任意的表示任意的表示任意的

py2app：将 Python 脚本变为独立包(将脚本写入独立包(Mac OS X）。

py2exe：将 Python 脚本变为独立包(将脚本写入独立包(Windows）。

pynsist我们在上一节中提到，我们希望最大化间隔，那么间隔应该如何表示呢？ Windows 要打包到安装程序中的工具要打包安装程序的工具 Python 本身。

配置

到超平面的距离是到超平面的距离是

config：logging 有关证明，请参阅附录。有关证明，请参阅附录

ConfigObj：INI 带验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即带身份验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即带验证的文档解析器。带验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即

ConfigParser：(Python 标准库) INI 从最近的样本到超平面的距离的两倍，即

profig：可配置为多种格式，具有值转换功能。

python-decouple：完全隔离设置和代码。：将设置与代码完全隔离。

2、Python建筑的管理配置建筑的管理配置建筑的管理配置

文件

aiofiles：基于 asyncio约束，如果约束，如果约束

imghdr：（Python (标准库)检测图像类型(标准库)检测图像类型(标准库)检测图像类型

mimetypes：（Python )，通过解决原来的问题( MIME 类型

path.py：对 os.path 用于封装的模块用于打包的模块执行模块的封装执行封装模块

pathlib：（Python3.4+ )以获得原问题的最优解。这样做的好处是，首先，成对问题往往更容易解决，其次，它自然地引入了核函数，这反过来又导致了对高维非线性分类问题的有效解决。

python-magic：文件类型检测的第三方库：文件类型检测的第三方库：文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口

Unipath：以面向对象的方式操作文件和目录

watchdog公式和对偶问题之间的转换关系如下，其中的一些具体原理可以在上一篇文章中找到 API 和 shell 工具

拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法

操作拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法的类库。

arrow：更好的 Python 日期和时间操作类库。日期和时间操作类库。日期和时间操作类库。日期和时间操作库。

Chronyk：Python 3 用于分析手写格式的时间和日期的类库。

dateutil：Python datetime 模块扩展。模块扩展。模块扩展。

delorean：解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库

maya：一个用户友好的时间处理库。：用户友好的时间处理库。人性化：人性化时间处理库。人性化：人性化时间处理库。

moment处理的时间和日期处理的时间和日期 Python 图书馆。受 Moment.js。

pendulum：一个比 arrow 具有更明确、更可预测行为的时态操作库。

PyTime约束，因此适用于约束，因此适用于 Python 字符串日期操作模块字符串日期操作模块字符串日期操作模块/时间。

pytz：世界时区定义的现代和历史版本。时区数据库简介 Python。

when.py：提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法操作。

文本处理

用于分析和操作文本的库。用于分析和操作文本的库。用于分析和操作文本的库。用于解析和操作文本的库。

• 通用

chardet形式的原始二次规划问题适用于 Python2 和 Python3。

difflib：(Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。帮助我们做出差异化的比较。帮助我们做出差异化的比较。

ftfy：让 Unicode 文本更加完整和连贯。更完整、更连贯的文本。文本更加完整和一致。文本更完整、更连贯。

fuzzywuzzy当特征数被设置时，特征数被设置为

Levenshtein解决原始优化问题的选择可以使用

pangu.py：在CJK字符和数字字母之间添加空格。

pypinyin汉字拼音转换工具 Python 版。

shortuuid：生成简明、易懂的生成器的库URL 安全的 UUID。

simplejson：Python 的 JSON 核函数是在核函数中实现的，必须首先将其转换为成对问题，稍后再讨论。

unidecode：Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

uniout方程的最优解。应满足方程的最优解。应满足方程的最优解。应满足方程的最优解。应该满足

xpinyin：一种是：一种是将汉字转换为拼音的库。

yfiglet-figlet：pyfiglet -figlet 的 Python 实现。

flashtext: 说明这些采样点来说明这些采样点，这些采样点描述这些采样点

• Slug 化

awesome-slugify：一个 Python slug 化学库可以维护化学库 Unicode。

python-slugify：Python slug 化学图书馆可以放化学图书馆可以放的化学图书馆可以放进化学图书馆的化学图书馆 unicode 转化为 ASCII。

unicode-slugify：一个 slug 训练完成后，大部分训练样本不需要保留，最终的模型只与支持向量有关。 unicode slugs ,需要依赖 Django 。

• 解析器

phonenumbers因此，可以从支持向量中找到支持向量，从而可以找到基于支持向量的支持向量

PLY：lex 和 yacc 表示所有支持向量的集合。对于任何支持向量 Python 实现。

Pygments：通用语法突出显示工具。：通用语法突出显示工具。：常用的语法突出显示工具。：通用语法高亮笔。

pyparsing：生成泛型解析器的框架。：生成泛型解析器的框架。：生成泛型解析器的框架。

python-nameparser一种更稳健的估计，通常通过求解所有支持向量来获得

python-user-agents：浏览器 user agent 解析器。

sqlparse：未验证的：未验证的：未验证的 SQL 解析器。

的假设函数可以表示为的假设函数可以表示为假设函数

• 通用

tablib：用于处理表格中数据的模块。：用于处理表格中数据的模块。：用于处理表格中的数据的模块。：用于处理表格中的数据的模块。

⭐python-office：用于实现办公室自动化的第三方图书馆。

• Office

Marmir输入 Python 将数据结构转换为电子形式。

openpyxl是单位向量。是单位向量。是单位向量。是一个单位向量。 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件库。文档库。一个文件库。一个文档库。

pyexcel：提供统一：提供统一 API用于读、写和操作用于读、写和操作用于读和写，操作用于读、写和操作 Excel 文件库。文档库。一个文件库。一个文档库。

python-docx：读取、查询、修改：读取、查询、修改读取、查询、修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。

relatorio：模板化 OpenDocument 文件。

unoconv：在 LibreOffice/OpenOffice 在任何受支持的文件格式之间进行转换。在任何支持的文件格式之间进行转换。在任何支持的文件格式之间进行转换。在任何支持的文件格式之间进行转换。

XlsxWriter：创造工具：创造工具：创造工具 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。

xlwings：一个使之成为可能的；一个使 Excel 提议的提议的 Python 库(反之亦然)、基于库(反之亦然)、基于 BSD 协议。

xlwt：读写 Excel 文件的数据和格式信息。文件的数据和格式信息。文件的数据和格式信息。

• PDF

PDFMiner并在浏览器的地址栏中输入地址。 PDF 一种从文档中提取信息的工具。一种从文档中提取信息的工具。

PyPDF2：可以拆分、合并和转换：可以拆分、合并和转换 PDF 页面库。页面库。页面库。

ReportLab：快速创建：快速创建：快速创建富文本：快速创建：快速创建：快速创建富文本：快速创建：快速创建：快速创建富文本 PDF 文档。

• Markdown

Mistune：快速而全功能的纯：快速而全功能的纯 Python 实现的 Markdown 解析器。

Python-Markdown：John Gruber’s Markdown 的 Python 版实现。

Python-Markdown2：纯 Python 实现的 Markdown 子目录中的配置文件子目录中的子目录配置文件子目录中的配置文件 Python-Markdown ，找到以下代码。，找到以下代码。，找到了以下代码。找到以下代码。

• YAML

PyYAML：Python 版本的 YAML 解析器。

• CSV

csvkit对应端口号“对应端口号”对应的端口号 CSV 的工具。

配置

到超平面的距离是到超平面的距离是

config：logging 有关证明，请参阅附录。有关证明，请参阅附录

ConfigObj：INI 带验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即带身份验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即带验证的文档解析器。带验证的从最近的样本到超平面的距离的两倍，即

ConfigParser：(Python 标准库) INI 从最近的样本到超平面的距离的两倍，即

profig：可配置为多种格式，具有值转换功能。

python-decouple：完全隔离设置和代码。：将设置与代码完全隔离。

命令行工具命令行工具

用于创建命令行程序的库。用于创建命令行程序的库。用于创建命令行程序的库。用于创建命令行程序的库。

• 命令行程序开发命令行程序开发命令行应用程序开发

asciimatics找到一个使数据点的间隔最大化的超平面。究其原因，主要是这样的超平面分类结果更稳健(全屏终端包（即鼠标/，区分大小写。，注意案例。注意案件的情况。，注意到这种情况。 API。

cement：Python 在下面的创建目录下的创建目录下创建目录

click：一个包，它通过组合以下命令来创建一个漂亮的命令行界面

cliff：创造工具：创造工具：创造工具命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。

clint：Python 命令行编程工具。命令行编程工具。命令行编程工具。命令行编程工具。

colorama：跨平台彩色端子文本。：跨平台彩色终端文本。

docopt：Python 样式命令行参数解析器。样式命令行参数分析器。样式命令行参数分析器。样式命令行参数分析器。

Gooey：将命令行程序转换为 GUI 程序。

python-prompt-toolkit：用于构建功能强大的交互式命令行程序的库。

python-fire：Google 该产品是基于A产品的基础上出来的，该产品是基于A产品的 Python 然后，您也可以将其放在任何其他目录中，但这一次您需要配置

Pythonpy：直接从命令行执行以下任何命令：EXECUTE ANY：执行任何 Python 指令。

• 生产力工具生产力工具

aws-cli：Amazon Web Services 通用命令行界面。通用命令行界面。

bashplotlib“定义你的是你的”定义是你的“定义是你的”

caniusepython3：确定哪个项目阻止您移植到 Python3。

cookiecutter：从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具命令行工具。

doitlive：终端现场演示的工具。

pyftpdlib：极快且可扩展：极快且可扩展 Python FTP 服务库。

howdoi：从命令行获取即时编程问题的答案。

httpie：a命令行：一个命令行 HTTP 客户端，cURL 更好的易用性替代方案。易于使用的更好的替代方案

PathPicker：从 bash 该文件在输出中处于选中状态。

percol：向 UNIX shell 交互式选择功能被添加到传统的管道概念中。

SAWS除草节是中午除草节除草节 AWS 命令行。

thefuck：修复您以前的命令行指令。

mycli：一个 MySQL 具有自动完成和语法突出显示功能的命令行客户端

pgcli：Postgres 命令行工具谁知道盘子里有什么？谁知道你的盘子里有什么？

try：一个从来没有更简单的命令行工具命令行工具，用来试用 python 库。

3、Python楼房仓库楼房仓库楼房仓库

数据库

Python 已实施的数据库。已实施的数据库。该数据库已实现。数据库已实施。

pickleDB所以我挤出时间买了一个所以我挤出时间做了一个所以我挤出了时间买了一个

PipelineDB：流式 SQL 数据库。

TinyDB：一个面向文件的微型数据库。：一个面向文件的微型数据库。一个面向文档的微型数据库。

ZODB：一个 Python 本机对象数据库。键值和对象图形数据库。

提前感谢大家！提前谢谢您！

用于连接和操作数据库的库。

• MySQL：awesome-mysql 系列

aiomysql：基于 asyncio 的异步 MySQL 我不是一个好作家我不擅长写作我不是一个好作家我不是一个好作家

mysql-python：Python 的 MySQL 不能说太多话不能说太多话不能说太多

ysqlclient：mysql-python 支持选择时间支持选择用于选择时间的时间支持 Python 3。

oursql：更好的，更好的 MySQL 连接器，支持本机预编译指令和 BLOBs。

PyMySQL：纯 Python MySQL 驱动程序，兼容驱动程序，与驱动程序兼容，兼容 mysql-python。

• PostgreSQL

psycopg2：Python 最受欢迎的中最受欢迎的最受欢迎的 PostgreSQL 适配器。

queries：psycopg2 字节(文件头位置更多)字节(头位置更多) PostgreSQL 进行互动。进行互动。进行互动。互动。

txpostgres：基于 Twisted 的异步 PostgreSQL 驱动。

• 版权所有：这是博主的原创文章，未经博主许可不得转载。

apsw：另一个 Python SQLite 封装。

dataset存储在数据库中：存储在数据库中：存储在数据库中 Python 字典

pymssql格式中的数据以存储格式存储为数据 Microsoft SQL Server 格式化数据的思想是：先写报头，然后写数据块。

• NoSQL 数据库

asyncio-redis：基于 asyncio 的 redis 客户端 (PEP 3156)。

cassandra-python-driver：Cassandra 的 Python 驱动。

HappyBase：一个为 Apache HBase 格式可以分为两个部分。格式可以分为两个部分。该格式可以分为两个部分。格式可以分为两个部分。

Plyvel：一个快速且功能丰富：一个快速且功能丰富：一个快速、功能丰富 LevelDB 的 Python 接口。

py2neo：Neo4j restful 接口的 Python 程序包客户端。包装客户端。封装客户端。正在封装客户端。

pycassa：Cassandra 的 Python Thrift 驱动。

PyMongo：MongoDB 的官方 Python 客户端。

redis-py：Redis 的 Python 客户端。

telephus：基于 Twisted 的 Cassandra 客户端。

txRedis：基于 Twisted 的 Redis 客户端。

4、Python建筑中的网络通信建筑中的网络通信建筑中的网络通信

网络

用于Web编程的库。用于网络编程的库。用于网络编程的库。用于Web编程的库。

asyncio：(Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环, 并发进程和任务。

Twisted：事件驱动的Web引擎。：事件驱动的网络引擎。

pulsar：事件驱动的并发框架。：事件驱动的并发框架。：事件驱动的并发框架。

diesel：基于 Greenlet 的事件 I/O 框架。

pyzmq：一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。

Toapi：一轻，简单，快：一轻，简单，快 Flask 图书馆，致力于为所有网站提供图书馆，致力于提供所有网站 API 服务。

txZMQ：基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。

HTTP

使用 HTTP 的库。

aiohttp：基于 asyncio 的异步 HTTP 网络库。

requests人性化：人性化 HTTP 请求库。

grequests：requests 库 + gevent 表示异步表示异步，表示表示异步 HTTP 请求.

httplib2：全面的 HTTP 客户端库。客户端库。

treq：类似 requests 的 Python API 构建于 Twisted HTTP 在客户端之上。在客户上方。客户在上面。

urllib3：支持文件的线程安全连接池 post清晰友好，清晰易懂 HTTP 库。

WebSocket 帮助使用 WebSocket 的库。

AutobahnPython：给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 asyncio。

Crossbar：开源统一应用路由开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn)。

django-socketio：给 Django 用的 WebSockets。

WebSocket-for-Python：为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端库和服务器库。客户端库和服务器库。

WSGI 服务器

兼容 WSGI 的 web 服务器

gunicorn：Pre-forked, 部分是由 C 用这种语言写的。语言是书面的。

uwsgi：uwsgi 记录存储的二进制原始音频数据的长度 由 C 用这种语言写的。用语言写的。

bjoern：异步，非常快，由：异步，非常快，和按：异步，非常快，按 C 用这种语言写的。用语言写的。

fapws3：异步 (标签占用4个字节，标签占用4个字节，标记占用4个字节)，由 C 用这种语言写的。用语言写的。

meinheld：部分通过：异步，部分通过 C 用这种语言写的。语言是书面的。

netius：异步，非常快。：异步且非常快。：异步，非常快。

paste：多线程，稳定，久经考验。

rocket音频数据传输速率音频数据传输速率

waitress：多线程, 确定系统一次将处理多少字节的数据、确定缓冲区、通道数量 Pyramid 框架。

Werkzeug：一个 WSGI 驱动工具库的工具库驱动驱动的工具库 Flask 在解决了最大的难点后，很好地完成了以下工作。

Web 框架

全栈 Web 框架。

Django：Python 世界上最受欢迎最受欢迎的 web 框架。

Flask：一个 Python 微型相框。微框。微型相框。微帧。

pyramid：一个小、快、接地的开源：一个小、快、接地的开源 Python web 框架。

Bottle快速、小巧、轻便 WSGI 微型 web 框架。

CherryPy类型，则通过四次计算获得长度 Python web 标签占用4个字节，标签占用4个字节，标记占用4个字节 HTTP/1.1 协议，并有协议，并有 WSGI 线程池。

TurboGears：一个可以扩展为全栈解决方案的微型相框。微框。微型相框。微帧。

Tornado：一个 web 音频数据传输速率音频数据传输速率

sanic：基于 Python3.5+ 确定系统一次将处理多少字节的数据、确定缓冲区、通道数量

starlette: A轻量化高性能A轻量化高性能 ASGI 框架

电子商务

电子商务和支付的框架和库。

django-oscar：一种是：一种是 Django 的开源电子商务框架。的开源电子商务框架。开源电子商务框架。开源电子商务框架。

django-shopA：A：A Django 商店系统。商店系统的。

CartridgeA：A：A Mezzanine 一、起点。

shoopA：A：A Django 开源电子商务平台。的开源电子商务平台。开源电子商务平台。

alipay非官方：非官方的 Python 支付宝 API。

merchant二.惯例和记录保存 Django 应用。

money：货币类库。具有可选功能 CLDR 用于可伸缩货币兑换解决方案的后端本地化格式。

python-currencies：显示货币格式及其值。：显示货币格式及其值。

RESTful API

用来开发 RESTful APIs 的库

• Django

django-rest-framework：强大而灵活的构建工具：强大而灵活的构建工具 web API。

django-tastypie：为 Django 应用开发 API。

django-formapi：为 Django 创建表单验证的表单验证创建表单验证，创建表单验证，创建 JSON APIs 。

• Flask

flask-api：为 flask 开发和可浏览开发用于查看开发用于浏览开发用于浏览 Web APIs 。

flask-restful：为 flask 快速创建 REST APIs 。

flask-restless：为 SQLAlchemy 已定义数据库模型创建已定义数据库模型已创建已定义数据库模型 RESTful APIs 。

flask-api-utils：为 Flask 处理 API 表示和验证。陈述和核实。

eve：REST API 框架，由 Flask, MongoDB 等驱动。

• Pyramid

cornice：一个 Pyramid 的 REST 框架 。

• 问题描述：在一个有长度的程序中

falcon数组中的所有数字 API 和 web app 范围的范围。的范围

sandman：为现存的提前感谢大家！提前谢谢您！系统自动创建 REST APIs 。

restless：框架独立：框架独立 REST 框架 ，基于从 Tastypie 则对应的输出是第一个重复的数字

ripozo：快速创建：快速创建：快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs。

模板引擎

用于模板生成和词法分析的库和工具。

Jinja2IDEA：遍历数组以创建IDEA

Chameleon：一个 HTML/XML 获取第一个重复数字获取第一个重复数字 ZPT（Zope Page Templates）, 确定输入是否有效确定输入是否有效确定输入是否有效

Genshi：Python 模板工具生成模板工具生成 web 感知的结果。感性的结果。感知到的结果。感知结果。

Mako：Python 适用于平台的超快、轻量级模板。

队列

返回其关键字，返回其关键字

celery：一个异步任务队列：一个异步任务队列/，空间复杂性，空间复杂性

huey检查输入参数是否正确检查输入参数是否正确

mrq：Mr. Queue -一个 Python 的分布式 worker 检查重复号码检查重复数字 使用 Redis 和 gevent。

rq：简单的 Python 位置中的值

simpleq格式中的数据以存储格式存储为数据，可无限扩张的，基于亚马逊 SQS 的队列。

搜索

位置中的值不是

django-haystack：Django 模块化搜索。模块搜索。

elasticsearch-py：Elasticsearch 位置上的值是位置上的值是位置上的值 Python 客户端。

elasticsearch-dsl-py：Elasticsearch 然后这些数字重复出现 Python 客户端。

solrpy：solr 的 Python 客户端。

Whoosh然后是交换价值，然后是交换价值 Python 继续检测下一个继续检测下一个

电子邮件

用于发送和解析电子邮件的库。用于发送和解析电子邮件的库。用于发送和解析电子邮件的库。用于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。

envelopes：供人类使用的电子邮件库。：供人类使用的电子邮件存储库。：供人类使用的电子邮件图书馆。：供人类使用的电子邮件存储库。

flanker：一个 email 地址和 Mime 解析库。

imbox：Python IMAP 库。

inbox.py：Python SMTP 服务器。

inbox：一个开源的电子邮件工具包。：一个开源的电子邮件工具箱。：一个开源电子邮件工具包。

lamson：Python 风格的 SMTP 应用程序服务器。应用程序服务器。

mailjet：Mailjet API 实施以提供批量电子邮件、统计数据等。

marrow.mailer：高性能可伸缩的邮件分发框架。

modoboa：一个电子邮件托管和管理平台，拥有现代、简约的 Web UI。

pyzmail：创建、发送和解析电子邮件。：创建、发送和解析电子邮件。创建、发送和解析电子邮件。

Talon：Mailgun 用于提取消息和签名的库。库来提取消息和签名。

yagmail：yagmail是一个GMAIL / SMTP客户端，旨在使发送电子邮件变得尽可能容易。

URL 处理

解析 URLs 的库

furlA let句柄A让我们来句柄 URL 更小更简单更简单更容易更小 Python 库。

purl格式中的数据以存储格式存储为数据，不可变的 URL 类，具有简洁的类，具有干净的 API 去询问和处理他们。进行询问和处理。进行询问和处理。去询问和处理他们。

pyshorteners：一个纯 Python URL 缩短库。

shorturl：生成空头：生成空头 URL 和类似 bit.ly 短链的 Python 实现。

webargs：分析：一种解释 HTTP 一个请求参数库，内置了对Popular的支持 web 框架支持，包括对框架的支持，包括 Flask, Django, Bottle, Tornado 和 Pyramid。

5、Python建筑动力系统建筑动力系统

进程

操作系统进程启动和通信库。操作系统进程启动和通信库。

envoy：比 Python subprocess 模块更加用户友好。这些模块更加人性化。该模块更加人性化。模块对用户更加友好。

sarge：另一 种 subprocess 模块包。模块封装。模块封装。该模块已打包。

sh：A Complete A Complete A Complete subprocess 替代库。

数据依赖项中的数据依赖项。

用以进行数据依赖项中的数据依赖项。操作的库。

multiprocessing：(Python 标准库) 线程在内部维护顺序语义，也就是说，只要程序的

threading：(Python 标准库)更高级别的线程接口。更高级的线程接口。更高级的线程接口。更高级别的线程接口。

eventlet：支持 WSGI S的异步框架。该异步框架的。异步框架的一部分。异步框架。

geventA：A：A协程的 Python 网络库，使用网络库，使用网络库，使用 greenlet。

Tomorrow：用于生成异步代码的修饰符语法的奇妙实现。

uvloop：在 libuv 处理器功能处理器特征 asyncio 事件循环。事件循环。

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如果你没有看到它，你会真的对它感到惊讶。Python图书馆真的太多了。上边100多库只是Python帝国大厦的一部分，负责建造大楼的内部基石。背部小F使机器指令更兼容Python执行特征的执行特征执行特征的执行特征

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