1. 机器学习和计算机视觉
Crab：灵活、快速的推荐引擎
gensim：人性化的话题建模库
hebel：GPU 加速的深度学习库
NuPIC：智能计算 Numenta 平台
pattern：Python 网络挖掘模块
PyBrain：另一个 Python 机器学习库
Pylearn2：一个基于 Theano 的机器学习库
python-recsys：一个用来实现推荐系统的 Python 库
scikit-learn：基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块
pydeep：Python 深度学习库
vowpalporpoise：轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装
skflow：一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)
Caffe: 一个 Caffe 的python接口
OpenCV：开源计算机视觉库
pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的包装库
pytesseract：Google Tesseract OCR 的另一包装库
SimpleCV：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架
2. 数据分析
blaze：NumPy 和 Pandas 的大数据接口
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由Cython 和 NumPy 的开发者开发
NumPy：使用 Python 进行科学计算的基础包
Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
Open Mining：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)
orange：通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的 Python 库
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由Cython 和 NumPy 的开发者开发
NumPy：使用 Python 进行科学计算的基础包
Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
Open Mining：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)
orange：通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的 Python 库
3. 数据可视化
matplotlib：一个 Python 2D 绘图库
bokeh：用 Python 进行交互式 web 绘图
ggplot：ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本
plotly：协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库
pyecharts：基于百度 Echarts 的数据可视化库
pygal：一个 Python SVG 图表创建工具
pygraphviz：Graphviz 的 Python 接口
PyQtGraph：交互式实时 2D/3D/ 图像绘制及科学/工程学组件
SnakeViz：一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具
vincent：把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具
VisPy：基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具
4. 数据API构建及服务
· Django
django-rest-framework：一个强大灵活的工具，用来构建 web API
django-tastypie：为Django 应用开发API
django-formapi：为 Django 的表单验证，创建 JSON APIs
· Flask
flask-api：为 flask 开发的，可浏览 Web APIs
flask-restful：为 flask 快速创建REST APIs
flask-restless：为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs
flask-api-utils：为 Flask 处理 API 表示和验证
eve：REST API 框架，由 Flask, MongoDB 等驱动
· Pyramid
cornice：一个Pyramid 的 REST 框架
· 与框架无关的
falcon：一个用来建立云 API 和 web app 后端的高性能框架
sandman：为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs
restless：框架无关的 REST 框架 ，基于从 Tastypie 学到的知识
ripozo：快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs
5. 爬虫及网页处理
Scrapy：一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架
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：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
BeautifulSoup：以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改
bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库
cssutils：一个 Python 的 CSS 库
html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库
lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML
MarkupSafe：为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串
pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery
untangle：将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问
xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具
xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML
6. 算法和设计模式
· Python 实现的算法和设计模式。
algorithms：一个 Python 算法模块
python-patterns：Python 设计模式的集合
sortedcontainers：快速，纯 Python 实现的SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型
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