Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 新手入門必學的20個開源庫，今天好學編程全部整理出來了，有需要的小伙伴可以參考一下！
1.requests
主要功能：發起http請求
做過爬蟲的程序員一定知道Python的requests庫，它使HTTP請求更簡單方便。
除了使用requests請求庫向服務器發送HTTP請求外，它還可以添加表單數據、內容、表頭、多種協議文件等。使用requests庫，開發人員無需向URL添加查詢或手動對POST數據進行表單編碼。
2.Pillow
主要功能：圖像處理，圖像存檔，圖像顯示
Python Imaging Library，即PIL，具有強大的圖像處理能力。簡而言之，PIL允許在Python中操作、打開和保存各種圖像文件格式。Pillow由Alex Clark和其他貢獻者創建，是PIL的fork分支。
除了提供強大的圖像處理能力外，Pillow還提供廣泛的文件格式支持。Python核心庫僅僅提供對以幾種基本像素格式存儲的數據的快速訪問。
- Pillow很適合批量處理圖片Pillow支持任意仿射變換、色彩空間轉換、使用一組內置卷積內核進行過濾、圖像大小和旋轉以及點操作Pillow的直方圖方法允許從圖像中提取一些統計數據，可用于自動對比度增強和全局統計分析
3.Scrapy
主要功能：抓取網頁，自動測試、數據挖掘、網絡抓取
Scrapy是一個免費和開源的Python爬蟲框架，廣泛用于網頁抓取和許多其他任務，包括自動測試和數據挖掘。
Scrapy使構建和擴展成熟的網絡抓取項目變得更加容易。Scrapy還支持使用命令行導出抓取的數據。
4.Asyncio
主要功能：異步工作
python asyncio庫主要使用async/awAIt語法編寫并發代碼。在大多數情況下，asyncio庫是IO綁定和高級結構化網絡代碼的理想選擇。
asyncio已用于構建各種Python異步框架，這些框架提供數據庫連接庫、分布式任務隊列、高性能網絡和Web服務器等。asyncio庫附帶許多高級和低級API。
5.Tkinter/PyQt
主要功能：GUI開發
Python提供了一種簡單快速的創建GUI應用程序的方法。Tkinter是Python編程語言的標準GUI庫。不過目前來說，PyQt更適合大眾。
6. aiohttp
主要功能：作為異步HTTP客戶端/服務器
aiohttp庫是Python中的異步HTTP客戶端或服務器。除此之外，它為客戶端WebSockets和Server WebSockets提供開箱即用的支持，提供具有中間件、可插拔路由和信號的網絡服務器。
7.Pygame
主要功能：2D游戲開發，多媒體應用程序開發
Pygame庫主要用于在Python中完成多媒體應用程序開發，特別是二維游戲項目。
Pygame使用了SDL（Simple DirectMedia Layer）庫。與SDL庫一樣，Pygame庫具有高度便攜性，因此為大量平臺和操作系統提供支持。
我們還可以在智能手機和平板電腦等Android設備上移植使用Pygame開發的應用程序。不過，你需要使用pgs4a（Android版Pygame子集）。
8.Kivy
主要功能：應用程序開發（具有新奇的用戶界面）
為使用NUI（自然用戶界面）構建移動應用程序和多點觸控應用程序軟件，開發人員就需要使用Kivy庫。Kivy庫可以在Android、IOS、linux、macOS和windows上運行。
實際上，Kivy是PyMT項目的演變。它包含直觀的支持多點觸控的所有必要元素，即圖形庫、具有多點觸控支持的廣泛小部件、中間語言（Kv）和廣泛的輸入支持。
Kv，或Kivy語言，是一種專門用于描述用戶交互和界面的中間語言。它使創建完整的用戶界面并添加交互變得非常容易。Kivy還為Raspberry Pi提供支持。
Kivy支持在OpenGL ES 2上構建的圖形引擎
9.NumPy
主要功能：科學和數值計算
NumPy是用于科學和數值計算以及數據分析的最佳開源Python模塊之一。NumPy最常用于矩陣和數組的數學運算。由于其高效而快速的計算，NumPy是許多科學家進行數據分析的首選Python庫。
NumPy還可以處理多維數組，這就是為什么這么多開發人員和數據科學家將其用于AI（人工智能）和ML（機器學習）項目。
10.SciPy
主要功能：數據可視化和操作，線性代數、優化算法、圖像運算（多維）
像NumPy一樣，SciPy是免費和開源的，SciPy基于NumPy，也可用于具有大型數據集的技術和科學計算。它在工程和科學分析中起著關鍵作用。
SciPy在圖像處理方面效果很好。它具有高級命令，通常用于數據操作和可視化。
Scipy的函數和算法的集合都建立在NumPy上，具有用于求解微分方程的內置函數
11.Sci-Kit Learn
主要功能：機器學習應用，統計建模
Sci-Kit Learn基于NumPy和SciPy、Matplotlib的機器學習庫，以前稱為Sklearn。Sci-Kit Learn是專門為開發機器學習和數據建模算法而設計的。Sci-Kit Learn提供幾乎所有您需要的機器學習算法
12.Theano
主要功能：機器學習和深度學習，評估、分析和操作數學表達式
Theano數值計算庫是為了在機器學習中的快速使用而創建的。許多開發人員使用Theano來創建深度學習模型。
Theano還提供了與NumPy集成的能力。當Theano與GPU（圖形處理單元，如顯卡）而不是CPU（中央處理單元，如英特爾酷睿i5或i7或AMD Ryzen等設備）一起使用時，它可以以高達140倍的速度執行其密集的數據計算。
13.TensorFlow
主要功能：深度學習和傳統機器學習；大型數值計算，基于文本的應用程序、視頻檢測、語音/圖像識別、時間序列分析
TensorFlow主要目的是機器學習和深度學習以及預測和統計分析中的其他工作負載。TensorFlow的資源集合和內置工具幫助開發人員更輕松地構建他們的機器學習和深度學習模型。TensorFlow還有助于使開發人員構建神經網絡更加簡單。
TensorFlow的框架和架構非常靈活，允許庫與CPU和GPU一起使用。但是，如果您想解鎖TensorFlow的全部功能，則需要使用TPU（Tensor處理單元）。這個庫也不僅限于桌面設備——您也可以在智能手機和服務器上使用它。
14.PyTorch
主要功能：數據科學，深度學習研究
PyTorch是另一個經常用于數據科學的開源庫。這個庫基于Torch（C編程語言的框架），也可以與NumPy等其他Python庫集成。PyTorch能夠無縫創建計算圖，只要Python程序當前運行，這些圖形就可以更改。
PyTorch最常用于DL和ML應用程序，包括NLP（自然語言處理）和計算機視覺。該庫以能夠快速執行而聞名，即使在處理重負載時也是如此。
15.Keras
主要功能：深度學習和機器學習，數據可視化
Keras主要用于開發和評估機器學習和深度學習模型中的神經網絡。該庫可以在TensorFlow和Theano之上運行，這意味著開發人員可以在沒有太多代碼的情況下開始訓練他們的神經網絡。
Keras是靈活和可擴展的，同時也是模塊化的，這就是為什么它即使是初學者也是一個不錯的選擇。這個庫也是便攜式的，這意味著您可以在各種環境中以及GPU和CPU上使用它。
開發人員還經常使用Keras進行數據可視化或建模。
Keras支持Theano和TensorFlow后端，提供預標記的數據集，開發人員可以直接用于加載/導入，Keras易于學習和使用，學習曲線更小。
16.Pandas
主要功能：數據科學，數據分析和機器學習
Pandas庫允許用戶構建無縫但直觀的高級數據結構。Pandas用于各種行業，從統計到工程，甚至金融。
17.Matplotlib
主要功能：數據可視化，機器學習
Matplotlib經常被吹捧為付費解決方案MATLAB的替代品。
Matplotlib，一個SciPy擴展，用于數據可視化，因為它用于創建圖形和繪圖。Matplotlib還可以使用Pandas輸出的復雜數據模型以及NumPy創建的數據結構。
Matplotlib確實有一個限制——它只能進行二維繪圖。盡管如此，該庫仍然非常有能力以繪圖、圖表、直方圖、繪圖、散點圖、錯誤圖表，當然還有條形圖的形式生成發布就緒的數據可視化。
由于Matplotlib的簡單和直觀，許多初學者在開始數據可視化時選擇使用它。這也是許多已經擁有大量其他數據可視化工具經驗的開發人員的選擇。
18.Seaborn
主要功能：數據可視化,機器學習
與Matplotlib非常相似，Seaborn是一個用于繪圖和數據可視化的Python庫。事實上，這個開源庫基于Matplotlib本身，盡管Seaborn還包括Pandas的一些廣泛的數據結構。Seaborn有一個充滿功能的高級界面，允許用戶創建不僅準確而且信息豐富的統計圖。
Seaborn庫創建了一些漂亮的數據可視化，這就是為什么該庫非常適合用于營銷和發布應用程序。
用戶還喜歡Seaborn能夠用簡單的命令和最小的代碼創建這些繪圖和圖形，這對許多人來說節省了時間。
19.BeautifulSoup
主要功能：數據科學,網頁抓取
Beautiful Soup因其能夠解析html和XML文檔而得名。這個Python軟件包抓取網絡并收集數據.作為一個令人難以置信的多功能包裝，Beautiful Soup是許多數據分析師和科學家的首選工具之一。機器學習和深度學習開發人員還使用Beautiful Soup來獲取用于訓練ML/DL模型的數據。
20.OpenCV
主要功能：計算機視覺和圖像處理,機器學習
OpenCV庫是實時計算機視覺程序的絕佳工具。這個高效的庫可以處理各種視覺輸入，不僅來自圖像，還來自視頻數據。OpenCV可以識別面孔、筆跡和對象。
OpenCV庫執行異議跟蹤、人臉檢測、地標檢測等任務，為開發人員提供2500多種經典、最先進的算法，甚至被谷歌、IBM、豐田等科技巨頭廣泛使用，也用于圖像/視頻分析。
