Python实现算法和设计模式
algorithms - Python的一个算法模块. |
PyPattyrn - 一个用于实现常见设计模式的简单而有效的库. |
python-patterns - Python中设计模式的集合. |
sortedcontainers - 快速,纯Python的SortedList,SortedDict和SortedSet类型的实现. |
从源代码编译软件
BitBake - 一个嵌入Linux的类似make的构建工具. |
buildout - 用于从多个部分创建、组装和部署应用程序的构建系统. |
PlatformIO - 对不同开发平台的代码进行构建的控制台工具. |
PyBuilder - 用不同开发平台构建代码的控制台工具. |
SCons - 软件构建工具. |
用于缓存数据的库
Beaker - 用于web应用和独立python脚本使用的缓存库. |
DiskCache - SQLite和文件支持的缓存后端,具有比memcached和redis更快的查找功能. |
django-cache-machine - Django模型的自动缓存. |
django-cacheops - 支持自动或手动查询缓存,并且具有自动粒度事件驱动的ORM缓存. |
django-viewlet - 使用扩展的缓存来控制渲染的模板部分. |
dogpile.cache - dogpile.cache是一个缓存API,它提供了一个通用接口来缓存任何种类的后端. |
HermesCache - 具有基于标签的无效和预防效果的Python缓存库. |
johnny-cache - django应用程序的缓存框架. |
pylibmc - 围绕libmemcached接口的Python包装器. |
用于分析、解析和操作代码的库和工具
coala - 语言独立、易于扩展的代码分析应用程序. |
code2flow - 将你的Python和JavaScript代码转换为DOT流程图. |
pycallgraph - 可视化你的Python应用程序的流程(调用图)的库. |
pysonar2 - Python的类型参考和索引器. |
用于构建命令行应用程序的库
asciimatics - 跨平台的全屏终端软件包(即鼠标/键盘输入和彩色定位的文本输出),具有复杂动画和特效的高级API. |
cement - Python的CLI应用程序框架. |
click - 用组合的方式创建美观的命令行界面的包. |
cliff - 用多层次命令创建命令行程序的框架. |
clint - Python命令行应用工具. |
colorama - 跨平台彩色终端文本. |
docopt - Pythonic命令行参数解析器. |
Gooey - 将命令行程序转换成一行完整的GUI应用程序 |
Python-Fire - 用于从任何Python对象创建命令行界面(CLI)的库. |
python-prompt-toolkit - 用于构建强大的交互式命令行的库. |
aws-cli - Amazon Web Services的通用命令行界面. |
bashplotlib - 在终端中制作基本图. |
caniusepython3 - 确定哪些项目阻止你移植到Python 3. |
cookiecutter - 从cookiecuters(项目模板)创建项目的命令行实用程序. |
doitlive - 终端中现场演示的工具. |
howdoi - 通过命令行即时编码. |
httpie - 命令行HTTP客户端,是一个用户友好的cURL替换工具. |
mycli - 具有自动完成和语法突出显示的MySQL的终端客户端. |
PathPicker - 从bash输出选择文件. |
percol - percol在UNIX上为传统的管道概念增添了交互式选择的风格. |
pgcli - 具有自动完成和语法高亮的Postgres CLI. |
SAWS - 增加的AWS命令行界面(CLI). |
thefuck - 更正你之前的控制台命令. |
try - 令人敬畏的cli工具. |
从Python 2迁移到3的库
Python-Future - Python 2和Python 3之间缺少的兼容性层. |
Python-Modernize - 使Python代码现代化,实现最终的Python 3迁移. |
Six - Python 2和3兼容性实用程序. |
计算机视觉相关的库
OpenCV - 比较知名的计算机视觉的库. |
pyocr - Tesseract和Cuneiform的包装. |
pytesseract - Google Tesseract OCR的另一个包装. |
SimpleCV - 构建计算机视觉应用程序的开源框架. |
数据分析包
Blaze - NumPy和Pandas与Big Data接口. |
Open Mining - 面向Pandas的商业智能(BI)界面. |
Orange - 通过视觉编程或脚本进行数据挖掘、数据可视化、分析和机器学习. |
Pandas - 量化领域数据分析最常用的一个包. |
用于验证数据的库。在许多情况下用于表格
Cerberus - 轻量级和可扩展的数据验证库. |
colander - 通过XML、JSON、HTML表单文档获取和反序列化数据. |
jsonschema - Python 的JSON Schema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应库. |
voluptuous - 一个Python数据验证库. |
用于可视化数据的库
Altair - 使用Altair,您可以花费更多时间了解您的数据及其含义。Altair的API简单,友好和一致,建立在强大的 Vega-Lite JSON规范之上。这种优雅的简洁性以最少的代码产生了美丽而有效的可视化. |
Bokeh - Python的交互式网络绘图. |
ggplot - 与ggplot2相同的API. |
Matplotlib - 一个Python 2D绘图库. |
Pygal - 一个Python SVG图表创建者. |
PyGraphviz - Graphviz的 Python接口. |
PyQtGraph - 交互式和实时2D / 3D /图像绘图和科学/工程小部件. |
Seaborn - 使用Matplotlib的统计数据可视化. |
VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化. |
用于连接和操作数据库的库
|
在Python中实现的数据库
pickleDB - 一个用于Python的简单轻便的键值存储. |
PipelineDB - 流式SQL数据库,一个开源关系数据库,可以连续地在流上运行SQL查询,并将结果逐个存储在表中. |
TinyDB - 一个微小的、面向文档的数据库. |
ZODB - Python的本机对象数据库. |
处理日期和时间的库
arrow - Python功能强大的日期和时间库. |
Chronyk -用于解析人为时间和日期的Python 3库. |
dateutil - 扩展到标准的Python datetime模块. |
delorean - Delorean建立在pytz和dateutil之上,Delorean将为处理时间提供自然语言改进,并提供易于使用的日期时间抽象 |
moment - 处理日期/时间的Python库。灵感来自Moment.js. |
Pendulum - Python datetimes变得容易. |
PyTime - 一个易于使用的Python模块,旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间. |
pytz - 处理时区的一个库. |
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. |
代码调试工具的包
|
下载方面的库
s3cmd - 用于管理Amazon S3和CloudFront的命令行工具. |
s4cmd - 超级S3命令行工具,有利于更高的性能. |
you-get -一个用Python 3编写的YouTube /优酷/ Niconico视频下载. |
youtube-dl - 从YouTube下载视频的小型命令行程序. |
电子商务和付款框架的库.
alipay - 非官方的Alipay API for Python. |
Cartridge - Cartridge是使用Django 框架构建的购物车应用程序. |
django-oscar - Django的开源电子商务框架. |
django-shop - 一个基于Django的商店系统. |
merchant - 一个Django应用程序接受来自各种支付处理器的付款. |
money - 具有可选CLDR支持的区域设置和可扩展的货币兑换解决方案的 |
python-currencies - 显示世界各国货币格式的Python包. |
forex-python - 外汇汇率,比特币价格指数和货币兑换. |
shoop - 基于Django的开源电子商务平台. |
编辑器插件和IDE
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用于发送和解析邮件的库
envelopes - 发送邮件的库. |
flanker - 用于发送和解析邮件的库. |
imbox - 用于人类的Python IMAP. |
inbox.py - 用于人类的Python SMTP服务器. |
lamson - Pythonic SMTP应用服务器. |
Marrow Mailer - 高性能可扩展邮件传递框架. |
modoboa -邮件托管和管理平台,包括现代和简化的Web UI. |
Nylas Sync Engine -在功能强大的电子邮件同步平台之上提供RESTful API. |
yagmail - 另一个Gmail / SMTP客户端. |
Python版本和环境管理库
Pipenv - Pipfile,Pip和Virtualenv的组合. |
p -交互式Python版本管理. |
pyenv -简单的Python版本管理. |
venv - Python 3.3+中的 Python标准库)创建轻量级的虚拟环境. |
virtualenv - 创建孤立的Python环境的工具. |
virtualenvwrapper - 一组对virtualenv的扩展. |
用于使用图形用户界面应用程序的库
curses - 用于创建终端GUI应用程序的ncurses的内置包装器. |
enaml - 使用声明式语法(如QML)创建漂亮的用户界面. |
Flexx - Flexx是一个纯Python工具包,用于创建GUI,它使用Web技术进行渲染. |
kivy - 用于创建在Windows,Linux,Mac OS X,Android和iOS上运行的NUI应用程序的库. |
pyglet - 一个用于Python的跨平台窗口和多媒体库. |
PyGObject - 用于GLib / GObject / GIO / GTK +(GTK + 3)的Python绑定 |
PyQt - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定,支持Qt v4和Qt v5框架. |
PySide - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定,支持Qt v4框架. |
pywebview - 围绕Webview组件的轻量级跨平台本机包装,允许在自己的本机专用窗口中显示HTML内容 |
Tkinter - Tkinter是Python的事实上的标准GUI包. |
Toga - 一个Python本机的OS本机GUI工具包. |
urwid - 用于创建终端GUI应用程序的库,具有对窗口小部件、事件、丰富颜色等的强大支持. |
wxPython - wxWidgets C ++类库与Python的混合. |
使用HTML和XML的库
BeautifulSoup - Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序. |
bleach - 理HTML(需要html5lib). |
cssutils - 个用于Python的CSS库. |
html5lib - 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上. |
lxml - 一个用于处理HTML和XML的非常快速、易于使用和通用的库. |
MarkupSafe - 为Python编写XML / HTML / XHTML标记安全字符串. |
pyquery - 解析DOM树和jQuery选择器. |
untangle - 轻松实现将XML文件转换为Python对象. |
WeasyPrint - 可以导出为PDF的HTML和CSS的视觉呈现引擎. |
xmldataset - 简单的XML解析. |
xmltodict - 使用XML感觉就像使用JSON一样. |
处理图像的库
hmap - 图像直方图的库. |
imgSeek - 使用视觉相似性搜索图像集合的项目. |
nude.py - 色情图片识别的库. |
pagan - 基于输入字符串和散列的复古识别(Avatar)生成. |
pillow - Pillow由PIL而来,是一个图像处理库. |
pyBarcode - 在Python中创建条形码而不需要PIL. |
pygram - 像Instagram的图像过滤器. |
python-qrcode - 一个纯Python QR码生成器. |
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 - 一个小型图像服务,具有剪裁,尺寸重设和翻转功能. |
wand - MagickWand的 Python绑定,ImageMagick的 C API. |
pytesseract - 一个很好用图像识别的工具,主要用于识别验证码。 |
交互式Python解释器(REPL)
bpython - 强大的交互式Python终端. |
Jupyter Notebook (IPython) - 一个丰富的工具包,可帮助您充分利用交互式使用Python. |
ptpython - 高级Python REPL构建在python-prompt-toolkit之上. |
机器学习相关的资源库.
gensim - Gensim是用于主题建模、文档索引 和大型语料库的相似检索的Python库. |
Metrics - 一个Python实现的一些流行的推荐算法. |
NuPIC - Apache Spark的可扩展机器学习库. |
scikit-learn - 机器学习最流行的Python库. |
Spark ML - 是一个Python scikit构建和分析推荐系统. |
vowpal_porpoise - 一个轻量级的Python包装的Vowpal Wabbit. |
xgboost - 可扩展、便携式和分布式梯度提升(GBDT,GBRT或GBM)库,适用于Python、R、Java、Scala、C ++等。 |
科学计算的库
astropy - 一个用于天文学的社区Python库. |
bcbio-nextgen - 其目标是克服在快速变化的研究领域工作在复杂管道上的个体开发人员的生物、算法和计算挑战. |
bccb - 生物分析的库. |
Biopython - Biopython是一套免费提供的生物计算工具. |
cclib - 用于解析和解释计算化学包的结果的库. |
NetworkX - 复杂社会网络研究的Python库. |
NIPY - 神经成像工具包的集合. |
NumPy - 用Python进行科学计算的基础软件包. |
Open Babel - 一种化学工具箱,旨在呈现多种语言的化学数据. |
ObsPy - 地震学的Python工具箱. |
PyDy - Python Dynamics的缩写,用于协助动态运动建模中的工作流程. |
PyMC - Python Dynamics的缩写,用于协助动态运动建模中的工作流程. |
RDKit - 化学信息学和机器学习软件. |
SciPy - SciPy是另一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。. |
statsmodels - Python中的统计建模和计量经济学. |
SymPy - Python中的统计建模和计量经济学. |
Zipline - 一个Pythonic算法交易库. |
BigQuant - 首个人工智能量化投资平台,可直接使用机器学习、深度学习技术开发量化策略 |
Microsoft Windows上的Python编程
Python(x,y) - 基于Qt和Spyder的基于科学应用的Python分发. |
pythonlibs - 用于Python扩展程序包的非官方Windows二进制文件. |
PythonNet - 与.NET公共语言运行时(CLR)的Python集成. |
PyWin32 - 适用于Windows的Python扩展. |
WinPython - 适用于Windows 7/8的便携式开发环境. |
用于解析和操纵特定文本格式的库
|
用于操纵视频和GIF的库.
moviepy - 用于基于脚本的电影编辑的模块,包括动画GIF等多种格式. |
scikit-video - SciPy的视频处理模块. |
用来操作音频的库
audiolazy -Python 的数字信号处理包。 |
audioread – 交叉库 (GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg) 音频解码。 |
beets – 一个音乐库管理工具及 MusicBrainz 标签添加工具 |
dejavu – 音频指纹提取和识别 |
django-elastic-transcoder – Django + Amazon Elastic Transcoder。 |
eyeD3 – 一个用来操作音频文件的工具,具体来讲就是包含 ID3 元信息的 MP3 文件。 |
id3reader – 一个用来读取 MP3 元数据的 Python 模块。 |
m3u8 – 一个用来解析 m3u8 文件的模块。 |
mutagen – 一个用来处理音频元数据的 Python 模块。 |
pydub – 通过简单、简洁的高层接口来操作音频文件。 |
pyechonest – Echo Nest API 的 Python 客户端 |
talkbox – 一个用来处理演讲/信号的 Python 库 |
TimeSide – 开源 web 音频处理框架。 |
tinytag – 一个用来读取MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。 |
mingus – 一个高级音乐理论和曲谱包,支持 MIDI 文件和回放功能。 |
网络站点爬取的库.
cola - 一个分布式爬虫框架. |
Demiurge - 基于PyQuery 的爬虫微型框架. |
feedparser - 通用 feed 解析器. |
Grab - 站点爬取框架. |
MechanicalSoup - 用于自动和网络站点交互的 Python 库. |
portia - Scrapy 可视化爬取. |
pyspider - 一个强大的爬虫系统. |
RoboBrowser - A simple, Pythonic library for browsing the web without a standalone web browser. |
Scrapy - 一个简单的Python 风格的库,用来浏览网站,而不需要一个独立安装的浏览器. |
代码质量
Codacy - 自动代码审查,以更快的速度运送更好的代码。免费开源. |
Codecov - 代码覆盖仪表板. |
Landscape - 托管连续的Python代码指标. |
QuantifiedCode - 数据驱动、自动化、连续的代码审查工具. |
测试与代码分析审核
|
测试与代码分析审核
splinter - Python自动化测试工具Splinter,不仅可以当web自动化测试工具 同时也可以当抓取交互式网站的爬虫程序来用的,不用去分析ajax请求数据了,可以模拟登录,用Python开发自动化测试脚本-splinter。 |
swarm - 是一个简单的使用 gevent 开发的支持自定义协议的长连接压测框架。 |
PySonar2 - PySonar2王垠开发的,针对 Python 的代码静态分析工具。 |
Behave - BDD自动化测试框架。 |
Nose - Nose是最流行的针对Python的测试库之一。简单实例 |
locust - 一个开源负载测试工具。使用 Python 代码定义用户行为,也可以仿真百万个用户。 |
ReviewBoard - Review Board:在线代码审核工具,它所提供的应用程序可以支持代码审查流程。 |
Infer - Infer是Facebook最新开源的静态程序分析工具,用于在发布移动应用之前对代码进行分析,找出潜在的问题,包括 Android 、iOS等等。 |
voltron - Python 实现的黑客调试器前端。 |
Pympler - Pympler一个很棒的内存统计调试模块,实时监控Python web 应用的内存使用量,能walk你的进程堆,并报告所有Python分配对象的类型,个数和以bytes单位的大小.使用介绍。 |
Brakeman - 一个开源静态分析工具,负责检查Ruby on Rails应用程序的安全漏洞。 |
colorama - 为Python终端输出增加颜色,可以向文本增加颜色或者背景颜色。 |
Blessings - 一个轻量级的文本终端输入颜色改变库。 |
termcolor - 一个python的终端输出文本颜色改变的模块。 |
pytest - py.test 是一个轻量级的测试框架,它压根就没写自己的断言系统,但是它对Python自带的断言做了强化处理,如果断言失败,那么框架本身会尽可能多地提供断言失败的原因。 |
unittest - Python自带的单元测试框架,有自己的断言方法self.assertXXX(),而且不推荐使用assert XXX语句。 |
ptest - Karl大神写的一个测试框架。ptest中的断言可读性很好,而且智能提示也很方便你通过IDE轻松完成各种断言语句。 |
assertpy - 异常强大且好评如潮的assert断言包,它支持了几乎能想到的所有测试场景。文档 |
vprof - 一个为不同Python 程序特性提供丰富和交互可视化的包,对程序的运行时和内存使用进行可视化。 |
line_profiler - 用来测量我的脚本里每一行代码运行的有多快和运行频率。 |
memory_profiler - 是监控python进程的神器,它可以分析出每一行代码所增减的内存状况。 |
pyautogui - 实现鼠标键盘自动化。 |
pyheat - pprofile + matplotlib = Python程序的热力图描述! |
Behold - 一款强大的支持 print-style 的调试工具。 |
cProfile - 一款应用python的性能测量工具。 |
Locust - 一个开源性能测试工具,使用Python代码来定义用户行为,用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。 |
Pylint - 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准和有潜在问题的代码,Pylint默认使用的代码风格是PEP 8。入门指南 |
测试与代码分析审核
splinter - Python自动化测试工具Splinter,不仅可以当web自动化测试工具 同时也可以当抓取交互式网站的爬虫程序来用的,不用去分析ajax请求数据了,可以模拟登录,用Python开发自动化测试脚本-splinter。 |
swarm - 是一个简单的使用 gevent 开发的支持自定义协议的长连接压测框架。 |
PySonar2 - PySonar2王垠开发的,针对 Python 的代码静态分析工具。 |
Behave - BDD自动化测试框架。 |
Nose - Nose是最流行的针对Python的测试库之一。简单实例 |
locust - 一个开源负载测试工具。使用 Python 代码定义用户行为,也可以仿真百万个用户。 |
ReviewBoard - Review Board:在线代码审核工具,它所提供的应用程序可以支持代码审查流程。 |
Infer - Infer是Facebook最新开源的静态程序分析工具,用于在发布移动应用之前对代码进行分析,找出潜在的问题,包括 Android 、iOS等等。 |
voltron - Python 实现的黑客调试器前端。 |
Pympler - Pympler一个很棒的内存统计调试模块,实时监控Python web 应用的内存使用量,能walk你的进程堆,并报告所有Python分配对象的类型,个数和以bytes单位的大小.使用介绍。 |
Brakeman - 一个开源静态分析工具,负责检查Ruby on Rails应用程序的安全漏洞。 |
colorama - 为Python终端输出增加颜色,可以向文本增加颜色或者背景颜色。 |
Blessings - 一个轻量级的文本终端输入颜色改变库。 |
termcolor - 一个python的终端输出文本颜色改变的模块。 |
pytest - py.test 是一个轻量级的测试框架,它压根就没写自己的断言系统,但是它对Python自带的断言做了强化处理,如果断言失败,那么框架本身会尽可能多地提供断言失败的原因。 |
unittest - Python自带的单元测试框架,有自己的断言方法self.assertXXX(),而且不推荐使用assert XXX语句。 |
ptest - Karl大神写的一个测试框架。ptest中的断言可读性很好,而且智能提示也很方便你通过IDE轻松完成各种断言语句。 |
assertpy - 异常强大且好评如潮的assert断言包,它支持了几乎能想到的所有测试场景。文档 |
vprof - 一个为不同Python 程序特性提供丰富和交互可视化的包,对程序的运行时和内存使用进行可视化。 |
line_profiler - 用来测量我的脚本里每一行代码运行的有多快和运行频率。 |
memory_profiler - 是监控python进程的神器,它可以分析出每一行代码所增减的内存状况。 |
pyautogui - 实现鼠标键盘自动化。 |
pyheat - pprofile + matplotlib = Python程序的热力图描述! |
Behold - 一款强大的支持 print-style 的调试工具。 |
cProfile - 一款应用python的性能测量工具。 |
Locust - 一个开源性能测试工具,使用Python代码来定义用户行为,用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统。 |
Pylint - 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准和有潜在问题的代码,Pylint默认使用的代码风格是PEP 8。入门指南 |
系统运维
pywebsocketserver - 程序Log实时监控 – python + websocket。 |
pupy - Pupy是一个远程管理工具(Administration Tool),开源并且支持多个平台。Pupy还内置了一个Python解释器,可以从内存中加载Python包,访问远程Python对象。 |
Fabric - Fabric 一个通过SSH进行应用部署以及系统任务管理的命令行工具。 |
Invoke - Invoke让你通过一个Python库便捷地执行系统管理任务。如果你想使用稳定的工具(即使是不再积极开发),可以考虑Invoke的前身——Fabric。 |
DeployDjango - 不到一分钟安全部署Django应用的脚本,操作教程。 |
HealthChecks - HealthChecks基于 cron 的监控服务。在 cron 里配置好监控只需要几分钟时间,却能让你晚上睡得更好!2015年出现的十大流行Python库 。 |
dockerizing-django - 是realpython网站一篇相关教程的代码库,讲的是如何将Django应用Docker化。2015年出现的十大流行Python库 。 |
用Python脚本实现对Linux服务器的监控 - 用Python脚本实现对Linux服务器的监控。 |
plumbum控 - plumbum提供了非常易用的语法,可以轻松地以跨平台的方式执行本地或者远程命令,获取输出或者错误代码。还可以组合它们(shell 管道的方式),而且它还提供了创建命令行应用的接口。 |
virtualenv - virtualenv用来建立一个虚拟的python环境,一个专属于项目的python环境。用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用。 |
Gunicorn - Gunicorn 是一个Python WSGI UNIX的HTTP服务器。这是一个pre-fork worker的模型,Gunicorn服务器大致与各种Web框架兼容,只需非常简单的执行,轻量级的资源消耗,以及相当迅速,Nginx+Gunicorn+Django 部署小记。 |
mitmproxy - mitmproxy 是用 Python 和 C 开发的一个中间人代理软件(man-in-the-middle proxy),它可以用来拦截、修改、重放和保存 HTTP/HTTPS 请求。 |
Sentry - Sentry 是一个实时的事件日志和聚合平台,基于 Django 构建。Sentry 可以帮助你将 Python 程序的所有 exception 自动记录下来,然后在一个好用的 UI 上呈现和搜索。 |
newrelic - newrelic性能监控的好工具,国内有;云智慧、ONE APM。 |
ipapy - iOS项目自动打包脚本,并且上传到fir.im,然后发送邮件给测试人员。 |
ZStack - 开源IaaS软件,已经提供了大部分IaaS的基本功能,包括:虚拟机管理,存储卷管理,存储卷快照,各种网络服务(DHCP、DNS、SNAT、EIP、PortForward以及Security Group)。ZStack使用、OpenStack、CloudStack比较 |
Flocker - Flocker可轻松实现Docker容器及其数据的管理。这是一个数据卷管理器和多主机的 Docker 集群管理工具。 |
Fig - Fig 主要用来跟 Docker 一起来构建基于 Docker 的复杂应用,Fig 通过一个配置文件来管理多个Docker容器,非常适合组合使用多个容器进行开发的场景。 |
sh - sh是一个成熟的Python子进程接口,允许像调用函数一样调用任何程序。超级好用。 |
Watchdog - Watchdog是一个跨平台的Python库和shell工具,可以监视文件系统事件。超级好用,容易上手。 |
Structlog - Structlog是一个先进的日志处理器。他可以和任何现存的日志记录工具相集成,并包装了Python标准库。你可以构建定制的记录工具,根据你的需要增加上下文,保证你的日志一致、可读。 |
plan - 一个用Python编写的定时任务管理工具。 |
tox - 一个提供自动化打包,测试和发布的Python软件的工具,可以用于控制台或者基础到你的持续构建平台,也是一个通用的virtualenv管理和测试命令行工具。 |
Murder - Twitter Murder在BitTornado的基础上开发而成,由Python和Ruby两种编程语言混合而成,能够在大规模的服务器集群中快速部署代码更新。 |
git-webhook) - 使用 Python Flask + SQLAchemy + Celery + Redis + React 开发的用于迅速搭建并使用 WebHook 进行自动化部署和运维,支持 Github / GitLab / Gogs / GitOsc。 |
CheungSSH - Linux运维自动化管理服务器软件。 |
pyflame - Uber使用C++实现编写的python高性能分析器,分析Python代码极为有用的工具,并找到有效的代码进行优化。 |
sentry - 是一个实时的事件日志和聚合平台,基于 Django 构建。可以帮助你将 Python 程序的所有 exception 自动记录下来,然后在一个好用的 UI 上呈现和搜索。 |
CheungSSH - Linux运维自动化管理服务器软件。 |
Argparse、Docopt与Click 1Argparse、Docopt与Click 2 - Argparse、Docopt与Click:比较Python命令行解析库 |
Heroku - 一个支持多种编程语言的云平台。支持Ruby、Java、Node.js、Scala、Clojure、Python以及PHP和Perl。基于Ubuntu。提供免费的Django应用程序托管。 |
argparse - 一个用来解析命令行参数的Python库。基于python2.7的stdlib代码。 |
pythonanywhere - 一个免费的python空间,有2级域名,有控制台、web框架支持Django, web2py, Flask和Bottle。 |
monitor - 运维工作中自己开发的监控系统,功能强大灵活,系统安装简单,配置简单,相比zabbix, nagios,cacti,小米监控等都使用相当简单。只需要会写脚本,语言不限就可以实现任意监控需求。 |
saltstack - 一个服务器基础架构集中化管理平台,具备配置管理、远程执行、监控等功能,一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func。 |
ansible - 集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。官方文档 |
argcomplete - Bash使用tab自动补全。 |
Gooey - 一条命令,将命令行程序变成一个 GUI 程序。 |
subprocess - 用来生成子进程,并可以通过管道连接它们的输入/输出/错误,以及获得它们的返回值。 |
sh - 一个完备的 subprocess 替代库,能调用 subprocess 中的任意外部程序,并将结果返回到 Python 应用。 |
python-prompt-toolkit - 一款功能强大的python shell,交互式解释器ptpython。 |
pipenv - 用于简化Python项目中依赖项的管理。 它汇集了Pip,Pipfile和Virtualenv的功能,是一个强大的命令行工具。简易教程 |
第三方平台
wechat-python-sdk - wechat-python-sdk微信公众平台Python开发包 http://wechat-python-sdk.readthedocs.org/, 非官方微信公众平台 Python 开发包,包括官方接口和非官方接口。 |
wechatpy - wechatpy 是一个微信 (WeChat) 公众平台的第三方 Python SDK, 实现了普通公众平台和企业号公众平台的解析消息、生成回复和主动调用等 API。阅读文档:http://wechatpy.readthedocs.org/zh_CN/latest/ |
wechat-deleted-friends - wechat-deleted-friends查看被删的微信好友。 |
wxBot - wxBot为Python包装的网页微信API。可以很容易地实现微信机器人。参考文章:《挖掘微信Web版通信的全过程》、《微信协议简单调研笔记》。 |
WeixinBot - WeixinBot微信web协议分析和实现微信机器人(微信网页版 wx2.qq.com)。其他版本 |
WeRoBot - WeRoBot是一个面向公众号的微信机器人框架,文档 。 |
WxRobot - WxRobot:面向个人账户的微信机器人框架,文档 。 |
Wechat django - Wechat django一个基于django开发的微信公众平台,整体环境搭建在新浪SAE平台上,暂时实现的功能:查询天气情况、翻译。 |
gxgk-wechat-server - gxgk-wechat-server莞香广科微信公众号后端,使用 Python、Flask、Redis、MySQL、Celery ,为在校学生提供一系列信息查询与便民服务。 |
weChat-python-sdk - weChat-python-sdk微信公共平台非官方SDK,主要实现主动的消息推送和获取,该项目已经过期! |
wechat-admin - 基于Flask和MySQL能够帮助快速迁移微信服务号后台到自家服务器的框架(tag: Python, wechat, weixin, admin, Flask) 。 |
wechat-encrypt-python3 - 微信提供的官方python加解密代码 只能用于python2。这里重写了一个python3版本。 |
Python-SDK - 微信公众号Python-SDK,本SDK支持微信公众号以及企业号的上行消息及OAuth接口。 |
wego - WEGO微信公众号开发框架。 |
itchatmp - 一个开源的微信公众号、企业号接口,使用python调用微信公众号非常简单。基于tornado框架,轻松满足效率需求。支持普通使用、nginx反向代理与wsgi。官方文档 |
itchat - 微信个人号接口、微信机器人及命令行微信,三十行即可自定义个人号机器人。官方文档 |
Django相关
Django - Django。 |
Channels - Channels旨在增强Django的异步能力,同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型,能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 |
Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称,Django Baker就可以根据models.py文件中的models,自动生成视图、表单、URL、admin页面以及模板。2015年出现的十大流行Python库 。 |
Django-Q - Django Q是一个原生Django分布式任务队列处理应用,通过Python的mutliprocessing模块功能实现。2015年出现的十大流行Python库 。 |
django-webpack-loader - Django webpack loader对webpack-bundle-tracker的输出结果进行处理,让你可以在自己的Django应用中使用生成的bundles。2015年出现的十大流行Python库 。 |
django-hackathon-starter - django-hackathon-starter这是一个Django Web应用模板程序,可以帮助你快速生成应用。必定能够为你节省大量的开发时间,同时这个库也能用作开发者的学习指南。2015年出现的十大流行Python库 。 |
django-seed - Django-seed通过faker库,为Django模型生成测试数据。该库支持Python和Django的最新版本。2015年出现的十大流行Python库 。 |
django-tenants - django-tenants让django驱动的网站支持多个tenants,这个功能时通过PostgreSQL schemas实现的。这是每个SASS(软件即服务)网站的核心功能。2015年出现的十大流行Python库 。 |
Python+Django构建的Blog - 基于Python+Django构建的Blog http://xushvai.github.io/io/ |
LibraryManagement - LibraryManagement图书管理系统(Django1.9.1+Bootstrap3)。 |
CommunityManagement - 用Django基于组合模式开发的一个小型的社团管理系统。 |
django-shop - Django做的开源电子商务网站(商城) |
weixin_market - 基于mezzanine与django的web服务器——微信商城。 |
deisp - 开源PaaS系统Deis是一个 Django/Celery API 服务器、Python CLI 和一组 Chef cookbooks 合并起来提供一个类似 Heroku 的应用平台,用于公有云和私有云。 |
OSQA - 一款免费且开源的问答系统,采用Python的Django开发框架,基于中国优秀的问答系统CNProg,非常类似国外著名的技术问答网站http://stackoverflow.com。[官网](http://www.dzonesoftware.com/products/open-source-question-answer-software) |
ASKBOT-devel - 一款免费且开源的问答系统,采用Python的Django开发 |
taiga-back - Taiga功能非常强大的项目管理平台,用于初创企业和敏捷开发团队,采用Django 框架开发,前端基于 AngularJS 实现。 |
django-simple-captcha - 一个第三方django APP,用于为表单添加验证码图片。 |
django-pure-pagination - Django的分页插件。 |
DjangoUeditor - 本模块帮助在Django应用中集成百度Ueditor HTML编辑器。 |
Xadmin - xadmin是一个替代django admin的项目,使用了更加灵活的架构设计及Bootstrap UI框架。 官网 |
django-debug-toolbar - 查看某个页面中所有的context变量值,还可以看到HTTp头、模板、缓存等各种信息,总之很全面也很好用。 |
Django-ERP - Django-ERP是一款基于Django开发的ERP管理软件,包含常用的销售管理、采购管理、库存管理、组织管理等,支持按项目归集费用,支持工作流审批,支持采购单、报价单的批量导入。 |
pylint-django - Django的pylint插件,用于分析Django的代码。 |
大数据与人工智能相关
pandas - 为 Python 编程语言提供高性能,易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面,Python 早已名声显赫,但是在数据分析与建模方面,Python 是个短板。Pands 软件就填补了这个空白,能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理,而不用转而选择更主流的专业语言,例如 R 语言。12 个使效率倍增的 Pandas 技巧 上、 下 。 |
pulp - PuLP 是一个用 Python 编写的线性编程模型。它能产生线性文件,能调用高度优化的求解器,GLPK,COIN CLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,来求解这些线性问题。 |
Matplotlib - Matplotlib是基于 Python 的 2D(数据)绘图库,它产生(输出)出版级质量的图表,用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本, python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB® 或 Mathematica®),web 应用服务器,和6类 GUI 工具箱。matplotlib 尝试使容易事情变得更容易,使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码,就可以生成图表,直方图,能量光谱(power spectra),柱状图,errorcharts,散点图(scatterplots)等。 |
Scikit-Learn - Scikit-Learn是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是,它人人可用,重复用于多种语境。它基于 NumPy,SciPy 和 mathplotlib 等构建。 |
Spark -Spark 由一个驱动程序构成,它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark 最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD),那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合,它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop 文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop支持的文件系统的文件)来创建,或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合,把它进行变换。用户也许想要 Spark 在内存中永久保存 RDD,来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终,RDDs 无法从节点中自动复原。Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。 |
SciPy - SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号 处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。 |
NumPy - NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包,最常用的也许是它的N维数组对象,其他还包括一些成熟的函数库,用于整合C/C++和 Fortran代码的工具包,线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 |
ipython - iPython 是一个Python 的交互式Shell,比默认的Python Shell 好用得多,功能也更强大。 她支持语法高亮、自动完成、代码调试、对象自省,支持 Bash Shell命令,内置了许多很有用的功能和函式等,非常容易使用。默认开启了matploblib的绘图交互,用起来很方便。jupyter-notebook - jupyter官网。 |
PyML - PyML是一个Python机器学习工具包,为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 |
gensim - gensim是一种NLP(自然语言处理),它提供了一些常用算法,例如 tf-idf、word2vec、doc2vec、LSA 等的快速、可拓展(内存无关)实现,同时还提供了简单易用的接口和完善的文档。 |
Blaze - Blaze 是下一代的 NumPy。用于处理分布式的各种不同数据源的计算。 |
Dask - Dask是一款基于外存的Python 调度工具。它通过将数据集分块处理并根据所拥有的核数分配计算量,这有助于进行大数据并行计算。它主要针对单机的并行计算进程。 异 * GWPY - GWPY一个可以分析引力波数据的Python包。 |
nupic - 使用的机器学习算法叫做脑皮质学习算法。 |
RocAlphaGo - 一个模仿AlphaGo的项目,围棋和深层神经网络树搜索。 |
agagd - 美国围棋选手使用的自动评级系统,不发段位证。 |
mrjob - 用Python来写MapReduce任务时非常有用的库。它允许你实现自己的 Mapper 和 Reducer 。在本地环境运行/测试你的MapReduce任务,然后部署到EMR或者你自己的MapReduce集群。官网。 |
natsort - 默认sorted方法已经足够高效,并且能够满足你大多数时候的排序需求。 |
OpenAI universe - 是一个能在世界上所有的游戏、网站和其他应用中,衡量和训练AI通用智能的软件平台。 |
TensorFlow - 是一个开源软件库的AI引擎,用于使用数据流图进行数值计算。TensorFlow还包括TensorBoard,一个数据可视化工具包。 |
aiexperiments-ai-duet - 通过机器学习制作音乐。在许多MIDI例子上训练了一个神经网络,它学习有关音乐概念的知识、构建音符和节拍图谱。你只需弹奏几个音符,然后看看这个神经网如何回应。 |
Securitybot - 一个分布式告警聊天机器人的开源实现,如Ryan Huber的播客中所述。分布式告警改善了你的安全团队的监控效率,可以帮助你更快更有效地捕获安全事件。 |
Tweetfeels - 使用推特的streaming API的实时情感分析。它依赖于VADER情感分析,为用户定义的主题提供情感分数。它通过利用推特的streaming API来监听关于特定主题的实时推特,从而实现此目的。 |
scikit-plot - 一个直观的库,用于添加绘图功能到scikit-learn对象。 |
ChainerRL - ChainerRL是一个建立在Chainer之上的深度强化学习库。 |
mpi4py - Mpi4py是构建在mpi之上的python库,使得python的数据结构可以在进程(或者多个cpu)之间进行传递。 |
pylearn2 - 一个基于Theano的机器学习库,大部分功能是基于Theano顶层实现的。 |
PyMC - PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库。PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。除了包含核心采样功能,PyMC还包含了统计输出、绘图、拟合优度检验和收敛性诊断等方法。 |
安全与破解相关
ibrute - 一个攻击iCloud账户的Python脚本,2014年很多明星的账号就是被这个脚本攻破的,苹果已经修改这个漏洞了。 |
bruteforce_py - 暴力破解脚本,ssh bf, wordpress bf, cpanel bf, mysql bf, etc ... 可以说是暴力破解大全。 |
keychain-bruteforce - 暴力破解MAC OS X 的密码管理。 |
gamblerbfe - 路由器也可以暴力破解了。 |
AndroidPINCrack - android的pin密码破解。 |
rarPasswordCrackere - rar加密文件破解。 |
Python-ZIP-Cracker - zip加密文件破解。 |
enjarify - 可代替dex2jar的dex Android反编译工具。使用教程 |
featherduster - 使用Python编写的自动、模块化的密码分析工具。 |
python-nmap - 是一个用来帮助用户使用 nmap 端口扫描器的 Python 库,可让用户轻松操作 nmap 扫描结果、自动扫描和生成报告。 |
pyinstallerextractor - 使用pyinstxtractor.py 脚本可以用来提取pyinstall打包的exe文件的内容,脚本同时也可以提取出可执行文件中的pyz文件的内容。 |
cuckoosandbox - cuckoo sandbox:是一个自动动态恶意软件分析系统。你可以将任何可疑文件丢给它,Cuckoo会在几秒内为你反馈一个详细结果,概括此类文件在在孤立环境中执行时的活动。 |
BeEF - BeEF是The Browser Exploitation Framework的缩写,它是一个 专注网页浏览器的渗透测试工具。 |
dingtalk_crypto - Python的钉钉加密/解密工具。 |
Keylogger - 键盘敲击记录器。 |
evilpassr - 稍微邪恶的密码强度检查器。 |
errator - 为你的库和终端用户程序创建人类可读的异常叙述。 |
Mercure - 是为那些想要教会他们的合作者关于钓鱼的安全管理者提供的工具。 |
Privy - 是一个小而快的实用程序,用于密码保护,例如数字签名种子,或者Bitcoin钱包。 |
urh - Universal Radio Hacker是一个用于调查未知无线协议的软件。 |