Python的高效开发建立在大量常用库基础上，因此掌握常用的Python库十分必要。下面简单介绍Python的各类常用库。
常用标准库
- os： 访问操作系统功能模块
- sys： 访问一些环境变量和与 Python 解释器交互
- datetime： 日期时间处理
- collections： 高级数据结构，有序字典，队列等等
- uuid： 生成 UUID 模块
- random： 随机数生成模块
- re： 正则表达式模块
- json： JSON 处理模块
- pdb： 单步调试模块
科学计算
- scipy：基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。包含Numpy、Ipython、Pandas、Matplotlib、Sympy等常用库
- numpy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案
- pandas： 支持表格等多维数据
- matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形
命令交互
- ipython： 交互命令行，适合科学计算
- jupyter： ipython notebook 的延伸，可以直接放在github上
- argparse：(Python 标准库)用于命令项选项与参数解析的模块
爬虫相关
- urllib: (Python 标准库)，接受URL请求的相关模块
- http: (Python 标准库)，处理所有客户端–服务器http请求的具体细节
- requests: 第三方库，人性化的HTTP请求库，比urllib更好用
- pillow: 处理验证码
- rsa: 处理加密问题
- BeautifulSoup：解析html文档为用户提供需要抓取的数据
- lxml: 是基于 libxml2 这一 XML 解析库的 Python 封装,解析速度比 Beautiful Soup 更快
环境管理
- virtualenv：创建独立 Python 环境的工具
- virtualenvwrapper：virtualenv 的一组扩展
包管理
- pip：Python 包和依赖关系管理工具
- conda：跨平台，Python 二进制包管理工具
并发和并行
- threading：(Python 标准库)更高层的线程接口
- multiprocessing：(Python 标准库) 基于进程的“线程”接口
日志
- logging：(Python 标准库) 为 Python 提供日志功能。
兼容性
- six：Python 2 和 3 的兼容性工具
计算机视觉
- opencv
机器学习
- tensorflow
参考文献
- Python 笔记四：Python的常用库收集, by brandonxiang