学习Python：你必须要知道的50个库！

如果你正在学习Python？必然会接触眼花缭乱的各种包！从开发游戏到搭建网络应用，你能想象的，Python应有尽有。

本文整理了50个可以迅速掌握的经典Python库，了解它们的用途，无论你是刚踏上编程之路，还是希望在Python的世界里更加深入，这50个库都能帮助你快速起飞。
1. Taipy：Taipy是一个开源Python库，用于轻松的端到端应用程序开发，主要是为数据科学和机器学习设计的，用于构建全栈应用程序，支持构建可用于生产的web应用程序，无需学习HTML、CSS或JavaScript等新语言或全栈框架，使开发人员专注于数据和人工智能算法，无需开发和部署复杂性。
2. Numpy：对于数值计算的操作来说，Numpy库非常重要，支持大型多维数组和矩阵运算。
3. Pandas：用于数据操作和分析，可以直观地操作数值表和时间序列，可以从文件中轻松读取数据，并提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构和处理方式。
4. Matplotlib：一个多功能的可视化工具，在绘制ML和AI图时非常有用。
5. Scipy：专门用于科学计算，是一款面向数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE求解器等模块。
6. Scikit-learn：机器学习的入门库，提供广泛的监督和非监督学习算法。
7. TensorFlow：机器学习的综合框架提供了各种工具、库和社区资源。学习曲线可能有点陡峭，但在Python和ML环境中，TF是很重要的。
8.PyTorch：由于其灵活性，提供动态神经网络的创建和操作，深受学术研究和生产的青睐。
9. Keras：用于构建和训练深度学习模型的高级API，旨在促进神经网络的构建和使用。
10. Requests：简化了生成HTTP请求的过程，使web抓取和API更容易访问。
11. Beautiful Soup：一种用于web抓取的工具，有助于从HTML和XML文件中提取数据。
12. Flask：一个轻量级和可扩展的web框架，非常适合构建中小型web应用程序。
13. Django：WEB开发的高级框架，为快速开发和简洁实用而设计的。
14. Selenium：该库自动化了web浏览器，能够模拟实际用户操作以测试web应用程序。
15. Pygame：用于编写游戏的Python模块，包括图形库和声音库。
16. Pillow (PIL Fork)：扩展了Python图像库功能，支持各种图像文件格式。
17. SQLAlchemy：这个库提供了一整套通过Python处理数据库的工具，提供了一个强大的ORM层和SQL表达式语言。
18. PySpark：从名称中可以看出，这个库将Apache Spark的强大功能带到了Python中，通过Python方法促进了大数据处理和分析。
19. Dash：允许直接在Python中创建分析web应用程序，而不需要深入了解web开发。
20.Plotly：用于创建交互式和视觉吸引力的图形和图表，适用于web和移动应用程序。
21. Nltk：用于自然语言处理。
22. SpaCy：通过多种语言的预训练模型，提供工业级的自然语言处理能力。
23. Gensim：专注于无监督学习建模和自然语言处理，可以使用此库来分析文档相似性。
24.PyTest：一个健壮的框架，用于编写小型到复杂的功能测试，增强测试的可读性和可维护性。
25. unittest：用于构建和运行测试的内置框架反映了其他语言中的xUnit体系结构。Unitest是内置的。
26. Fabric简化应用程序部署或系统管理任务的SSH，自动化执行远程shell命令。
27. Vizzu：Vizzu实现了动画数据可视化，是创建动态和交互式图表的首选库。
28. PolarsDataFrame库针对性能和效率进行了优化，能够轻松处理大型数据集。
29. Docker-Py提供对Docker Remote API的Python访问，实现Docker容器管理的自动化。
30. OpenCV是计算机视觉和图像处理领域的主要产品，提供一套全面的算法和工具。
31. Scikit-image致力于图像处理，将SciPy和NumPy的功能扩展到视觉展示。
32. SymPy这个库是为您的符号计算而设计的，提供从代数求解到微积分的各种功能。
33. Virtualenv对于创建独立的Python虚拟环境，独立地管理项目依赖。
34. Click简化了命令行接口，使代码易于组合和扩展。
35. Argparse用于解析命令行参数，这对CLI应用程序开发至关重要。Argparse库也是内置的。
36. Logging从简单的日志记录到复杂的模块配置，该库提供了灵活的日志记录系统。同样是内置的。
37. PyYAML处理YAML文件，支持Python对象与YAML之间的序列化和反序列化。
38. xlrd/xlwt用于读写Excel文件。
39. Pandas-Profiling从Pandas生成全面的简介报告
40. TQDMTqdm包装在循环外面，可以显示进度条用于表示循环的进度。
41. Faker用于生成看起来真实的假数据。
42. Flake8可以轻松实现样式检查，从而保持代码的整洁。
43. Black用于格式化代码，使代码看起来更加高级。
44. Mypy静态类型检查工具。
45. Pydantic验证Python脚本所需的库。
46. FastAPIFastAPI是一个用于构建RESTful API的web框架。
47. Catboost为机器学习模型提供处理分类数据的方法
48. Seaborn数据可视化库。
49. Turtle：制作酷炫的图形和动画，是Python内置的库。

50. Asciimatics：Ascimatics是一个允许您创建全屏文本UI的库。

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