网络相关

• 通用
• urllib – 网络库(标准库)
• requests – 网络库
• grab – 网络库(基于pycurl)
• pycurl – 网络库 (与 libcurl 绑定)
• urllib3 – 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库
• httplib2 – 网络库
• RoboBrowser – 一个无需独立浏览器即可访问网页的简单、pythonic的库
• MechanicalSoup – 能完成自动网站交互的Python库
• mechanize – 有状态、可编程的网页浏览库。
• socket – 底层网络接口(标准库)
• Unirest for Python – 一套支持多种语言的轻量级HTTP库
• hyper – Python HTTP/2客户端
• PySocks – SocksiPy持续更新并维护的版本，指出bug修复和一些其他功能，可以作为socket模块的替代品
• 异步
• treq – 基于twisted、与requests类似的API
• aiohttp – asyncio的HTTP客户端/服务器 (PEP-3156)

网络爬虫框架

• 全能型爬虫
• grab – 网络爬虫框架(基于pycurl/multicurl)
• scrapy – 网络爬虫框架(基于twisted)
• pyspider – 一个强力的爬虫系统
• cola – 一个分布式爬虫框架
• 其他
• portia – 基于Scrapy的可视化爬虫
• restkit – Python的HTTP资源库。允许影虎简单的访问HTTP资源并用来创建项目
• demiurge – 基于PyQuery的微型爬虫框架

html/XML解析

• 通用
• lxml – 高效的HTML/XML处理库。支持XPATH，用C语言写成
• cssselect – 解析DOM树和css选择器
• pyquery – 解析DOM树和jQuery选择器
• BeautifulSoup – Python写成的低效HTML/XMl处理库
• html5lib – 根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。WHATWG规范是现在浏览器的通行规范
• feedparser – 解析RSS/ATOM信息流
• MarkupSafe – Python的XML/HTML/XHTML安全转义字符串工具
• xmltodict – 让你处理XML如同处理JSON一样
• xhtml2pdf – HTML/CSS to PDF转化器
• untangle – 将XML文档转化为Python项目以简化处理难度
• hodor – 支持lxml and cssselect的配置驱动包装工具
• 清理
• Bleach – 清理HTML (需求html5lib)
• sanitize – 将混乱的数据世界恢复清楚

文本处理

解析及操作文本的库

• 通用
• difflib – 差异化计算工具(Python标准库)
• Levenshtein – 快速计算编辑距离及字符串相似度
• fuzzywuzzy – 模糊字符串比匹配
• esmre – 正则表达式加速器.
• ftfy – 将Unicode文本自动整理减少碎片化
• 转换
• unidecode – Unicode转化为ASCII文本
• 字符编码
• uniout – 将转移字符串输出为可读形式
• chardet – Python 2/3兼容字符编码检测器
• xpinyin – 讲汉字转为拼音的库
• pangu.py – CJK及字母数字文本间距格式化
• Slug化
• awesome-slugify – 可保留Unicode的Python slugify库
• python-slugify – 讲Unicode转为ASCII的Python slugify库
• unicode-slugify – unicode slugs生成工具
• pytils – 处理俄语字符串的小工具(包含pytils.translit.slugify)
• 通用解析器
• PLY – Python lex和yacc解析工具
• pyparsing – 用于生成解析器的通用框架
• 人名
• python-nameparser – 姓名解析组件
• 电话号码
• phonenumbers – 处理、格式化、存储、验证全球电话号码
• 用户代理字符串
• python-user-agents – 浏览器用户代理解析器
• HTTP Agent Parser – Python HTTP代理解析器
• fake-useragent – 基于全球浏览器统计的Python用户代理欺骗器
• user_agent – 用户代理数据生成器

特殊格式处理

处理特编辑特殊字符格式的库

• 通用
• tablib – 处理XLS, CSV, JSON, YAML等表格数据的库
• textract – 从任何文档中提取文本，支持word, PowerPoint, PDF等
• messytables – 杂乱的表格数据解析
• rows – 支持多种格式的通用且美观的表格数据处理器(现有CSV, HTML, XLS, TXT — 即将支持更多)
• office
• python-docx – 阅读，查询和修改Microsoft Word 2007/2008 docx文件
• xlwt / xlrd – 从Excel读取及写入数据和格式化信息
• XlsxWriter – 用于穿件Excel .xlsx文件的Python模块
• xlwings – 一个BSD许可的库，是Excel与Python互相调用更加简单
• openpyxl – 可读取、编辑Excel 2010xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库
• Marmir – 提取Python数据结构并将其转化为表格的库
• PDF
• PDFMiner – 从PDF文档中提取信息的工具
• PyPDF2 – 一个分割、合并、转换PDF文件的库
• ReportLab – 可以快速创建大量PDF文档
• pdftables – 从PDF文件中精准提取表格
• Markdown
• Python-Markdown – 一个用Python实现的John Gruber的Markdown
• Mistune – 速度最快，功能全面的Markdown纯Python解析器
• markdown2 – 一个完全用Python实现的快速的Markdown
• YAML
• PyYAML – 一个Python的YAML解析器
• CSS
• cssutils – 一个Python的CSS库
• ATOM/RSS
• feedparser – 通用的feed解析器
• SQL
• sqlparse – 一个无验证的SQL语句分析器
• HTTP
• http-parser – C语言实现的HTTP请求/响应消息解析器
• Microformats
• opengraph – 一个用来解析Open Graph协议标签的Python模块
• 可移植的执行体
• pefile – 一个多平台的用于解析和处理可移植执行体（即PE）文件的模块
• PSD
• psd-tools – 将Adobe Photoshop PSD（即PE）文件读取到Python数据结构

自然语言处理

自然语言处理库

• NLTK – Python自然语言处理领先者
• Pattern – Python的网络挖掘模块。他有自然语言处理工具，机器学习以及其它
• TextBlob – 为深入处理自然语言的项目提供API，参考了NLTK及其他
• jieba – 中文分词
• SnowNLP – 汉字文本处理库
• loso – 中文分词库
• genius -基于条件随机域的中文分词
• langid.py – 独立的语言识别系统
• Korean – 韩文形态库
• pymorphy2 – 俄语形态分析器（词性标注+词形变化引擎）
• PyPLN – 用Python编写的分布式自然语言处理通道。这个项目的目标是创建一种简单的方法使用NLTK通过网络接口处理大语言库
• langdetect – Python的谷歌语言检测库端口

浏览器自动化与仿真

• 浏览器
• selenium – 自动化真实浏览器(Chrome, Firefox, Opera, IE)
• Ghost.py – QtWebKit封装(需求PyQT)
• Spynner – 具备AJAX支持的程序化网页浏览模块
• Splinter – 通用API浏览器模拟器（selenium web驱动，Django客户端，Zope）
• Headless工具
• xvfbwrApper – 用于在X虚拟帧缓冲区（Xvfb）中运行显示的Python包装器

多进程并发

• threading – Python标准库的多线程运行。因为python GIL限制，对于I/O密集型任务很有效，对于CPU绑定的任务没用
• multiprocessing – 多进程标准库
• celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列
• concurrent-futures – concurrent.futures模块提供用于异步执行callable的高级接口

异步

异步网络编程库

• asyncio – 异步I/O，时间循环，协同程序和任务(Python 3.4以上版本的Python标准库)
• Twisted – 基于事件驱动的网络引擎框架
• Tornado – 一个Web框架及异步网络库
• pulsar – Python事件驱动的并发框架
• diesel – Python的基于Greenlet的I/O框架
• gevent – 一个基于协同程序的Python网络库，使用greenlet
• eventlet – 有WSGI支持的异步框架
• Tomorrow – 异步代码的魔法

队列

• celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列
• huey – 小型多线程任务队列
• mrq – Mr. Queue – 使用redis & Gevent 的Python分布式工作任务队列
• RQ – 基于Redis的轻量级任务队列管理器
• simpleq – 一个简单的，可无限扩展，基于Amazon SQS的队列
• python-gearman – Gearman的Python API

云计算

• picloud – 在云端执行Python
• dominoup.com – 在云端执行R, Python及matlab代码

电子邮件

电子邮件处理库

• flanker – 电子邮件及MIME处理库
• Talon – Mailgun库用于提取消息的报价和签名

URL和网络地址操作

URL和网络地址操作 库

• URL
• furl – 一个小的Python库，使得操纵URL简单化
• purl – 一个简单的不可改变的URL以及一个干净的用于调试和操作的API
• urllib.parse – 用于打破统一资源定位器（URL）的字符串在组件（寻址方案，网络位置，路径等）之间的隔断，为了结合组件到一个URL字符串，并将“相对URL”转化为一个绝对URL，称之为“基本URL”（标准库）
• tldextract – 使用公共后缀列表从URL的注册域和子域中准确分离TLD
• 网络地址
• netaddr – 用于显示和操纵网络地址的Python库

网页内容提取

网页内容提取库

• HTML页面的文本和元数据
• newspaper – 用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展
• html2text – 将HTML转为Markdown格式文本
• python-goose – HTML内容/文章提取器
• lassie – 人性化的网页内容检索工具
• micawber – 一个从网址中提取丰富内容的小型库
• sumy -一个自动汇总文本文件和HTML网页的模块
• Haul – 一个可扩展的图像爬虫
• python-readability – arc90 readability工具的快速Python接口
• scrapely – 从HTML网页中提取结构化数据的库。给出了一些Web页面和数据提取的示例，scrapely为所有类似的网页构建一个分析器
• libextract – 从网站提取数据
• 视频
• youtube-dl – 一个从YouTube下载视频的小型命令行工具
• you-get – Python3写成的YouTube/Youku/Niconico视频下载工具
• Wiki
• WikiTeam – 下载并保存wkiks的工具

WebSocket

用于WebSocket的库

• Crossbar – 开源的应用消息传递路由器（Python实现的用于Autobahn的WebSocket和WAMP）
• AutobahnPython – 提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源
• WebSocket-for-Python – Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库

DNS解析

• dnsyo – 在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS
• pycares – ic-ares的接口。c-ares是进行DNS请求和异步名称决议的C语言库

计算机视觉

• OpenCV – 开源计算机视觉库
• SimpleCV – 用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介，可读性强的接口（基于OpenCV）
• mahotas – 快速计算机图像处理算法（完全使用 C++ 实现），完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型

代理服务器

• shadowsocks – 一个快速隧道代理，可帮你穿透防火墙（支持TCP和UDP，TFO，多用户和平滑重启，目的IP黑名单）
• tproxy – tproxy是一个简单的TCP路由代理（第7层），基于Gevent，用Python进行配置

杂项

• user_agent – 此模块用于生成随机，有效的Web导航器的配置和用户代理HTTP header

其他

• awesome-python
• pycrumbs
• python-github-projects
• python_reference
• pythonidae

注释：此文有自己写的，网络查找，同事一起共同汇总的

小编寄语

最后小编帮助大家整理了一套python教程，下面展示了部分，希望也能帮助对编程感兴趣，想做数据分析，人工智能、爬虫或者希望从事编程开发的小伙伴，毕竟python工资也还可以，如果能帮到你请点赞、点赞、点赞哦~~