1、Requests. Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。 2、Scrapy. 如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。 3、Pillow. 它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。 4、NumPy. 我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。 5、SciPy. 既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。 6、matplotlib. 一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。 7、wxPython. Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。 8、SQLAlchemy. 一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。 9、BeautifulSoup. 我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。 10、Twisted. 对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。 11、Pygame. 哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。 12、Pyglet. 3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。 13、pyQT. Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。 14、pyGtk. 也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。 15、Scapy. 用Python写的数据包探测和分析库。 16、pywin32. 一个提供和windows交互的方法和类的Python库。 17、nltk. 自然语言工具包。我知道大多数人不会用它，但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话，它是非常好的库。但它的功能远远不止如此，自己摸索一下吧。 18、nose. Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发，那么它是必不可少的。 19、SymPy. SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。 20、IPython. 怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能，以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。 21.TensorFlow 该库是由Google与Brain Team合作开发的。如果您目前正在使用Python进行机器学习项目，那么您可能已经听说过这个流行的开源库，即TensorFlow。 22.NumPy. Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。该界面可用于将图像，声波和其他二进制原始流表达为N维中的实数数组。 23.Scikit-Learn 它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。 24.Keras. Keras被认为是Python中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更容易表达神经网络的机制。Keras还提供了一些用于编译模型，处理数据集，图形可视化等的最佳工具。 25.PyTorch PyTorch是最大的机器学习库，允许开发人员通过GPU加速执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch还提供丰富的API，用于解决与神经网络相关的应用问题。这个机器学习库基于Torch，它是一个用C语言实现的开源机器库，带有Lua中的包装器。