Python介绍

作者：Lingfeng Ai
链接：https://www.zhihu.com/question/245****83/answer/924****71
来源：知乎

这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理，由 vinta 发起和维护。内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学**、日志、代码分析等。

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GitHub - jobbole/awesome-python-cn: Python资源大全中文版

环境管理

管理 Python 版本和环境的工具

• p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。

• pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。

• Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。

• virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。

• virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。

包管理

管理包和依赖的工具。

• pip – Python 包和依赖关系管理工具。

• pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。

• conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。

• Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。

• wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库

本地 PyPI 仓库服务和代理。

• warehouse – 下一代 PyPI。

  • Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。

• devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。

• localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。

分发

打包为可执行文件以便分发。

• PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。

• dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。

• Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。

• py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。

• py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。

• pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。

构建工具

将源码编译成软件。

• buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。

• BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。

• fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。

• PlatformIO – 多平台命令行构建工具。

• PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。

• SCons – 软件构建工具。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

• IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

• bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

• ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

文件

文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。

• imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。

• mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。

• path.py – 对 os.path 进行封装的模块。

• pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。

• python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。

• Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录

• watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具

日期和时间

操作日期和时间的类库。

• arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。

• Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

• dateutil – Python datetime 模块的扩展。

• delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。

• moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。

• PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。

• pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。

• when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。

文本处理

用于解析和操作文本的库。

• 通用

  • chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。

  • difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。

  • ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。

  • fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。

  • Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。

  • pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。

  • pyfiglet -figlet 的 Python实现。

  • shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。

  • unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。

  • uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。

  • xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

• Slug化

  • awesome-slugify – 一个 Python slug 化库，可以保持 Unicode。

  • python-slugify – Python slug 化库，可以把 unicode 转化为 ASCII。

  • unicode-slugify – 一个 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依赖 Django 。

• 解析器

  • phonenumbers – 解析，格式化，储存，验证电话号码。

  • PLY – lex 和 yacc 解析工具的 Python 实现。

  • Pygments – 通用语法高亮工具。

  • pyparsing – 生成通用解析器的框架。

  • python-nameparser – 把一个人名分解为几个独立的部分。

  • python-user-agents – 浏览器 user agent 解析器。

  • sqlparse – 一个无验证的 SQL 解析器。

特殊文本格式处理

一些用来解析和操作特殊文本格式的库。

• 通用

  • tablib – 一个用来处理中表格数据的模块。

• Office

  • Marmir – 把输入的Python 数据结构转换为电子表单。

  • openpyxl – 一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。

  • python-docx – 读取，查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。

  • unoconv – 在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之间进行转换。

  • XlsxWriter – 一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。

  • xlwings – 一个使得在 Excel 中方便调用 Python 的库（反之亦然），基于 BSD 协议。

  • xlwt / xlrd – 读写 Excel 文件的数据和格式信息。

  • relatorio – 模板化OpenDocument 文件。

• PDF

  • PDFMiner – 一个用于从PDF文档中抽取信息的工具。

  • PyPDF2 – 一个可以分割，合并和转换 PDF 页面的库。

  • ReportLab – 快速创建富文本 PDF 文档。

• Markdown

  • Mistune – 快速并且功能齐全的纯 Python 实现的 Markdown 解析器。

  • Python-Markdown – John Gruber’s Markdown 的 Python 版实现。

• YAML

  • PyYAML – Python 版本的 YAML 解析器。

• CSV

  • csvkit – 用于转换和操作 CSV 的工具。

• Archive

  • unp – 一个用来方便解包归档文件的命令行工具。

自然语言处理

用来处理人类语言的库。

• NLTK – 一个先进的平台，用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。

• jieba – 中文分词工具。

• langid.py – 独立的语言识别系统。

• Pattern – Python 网络信息挖掘模块。

• SnowNLP – 一个用来处理中文文本的库。

• TextBlob – 为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。

• TextGrocery – 一简单高效的短文本分类工具，基于 LibLinear 和 Jieba。

命令行工具

用于创建命令行程序的库。

• 命令行程序开发

  • cement – Python 的命令行程序框架。

  • click – 一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。

  • cliff – 一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。

  • clint – Python 命令行程序工具。

  • colorama – 跨平台彩色终端文本。

  • docopt – Python 风格的命令行参数解析器。

  • Gooey – 一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。

  • python-prompt-toolkit – 一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。

• 生产力工具

  • aws-cli – Amazon Web Services 的通用命令行界面。

  • bashplotlib – 在终端中进行基本绘图。

  • caniusepython3 – 判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python 3。

  • cookiecutter – 从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。

  • doitlive – 一个用来在终端中进行现场演示的工具。

  • howdoi – 通过命令行获取即时的编程问题解答。

  • httpie – 一个命令行HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。

  • PathPicker – 从bash输出中选出文件。

  • percol – 向UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。

  • SAWS – 一个加强版的 AWS 命令行。

  • thefuck – 修正你之前的命令行指令。

  • mycli – 一个 MySQL 命令行客户端，具有自动补全和语法高亮功能。

  • pgcli – Postgres 命令行工具，具有自动补全和语法高亮功能。

下载器

用来进行下载的库.

• s3cmd – 一个用来管理Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。

• s4cmd – 超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。

• you-get – 一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python3 编写。

• youtube-dl – 一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。

图像处理

用来操作图像的库.

• pillow – Pillow 是一个更加易用版的 PIL。

• hmap – 图像直方图映射。

• imgSeek – 一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。

• nude.py – 裸体检测。

• pyBarcode – 不借助 PIL 库在 Python 程序中生成条形码。

• pygram – 类似 Instagram 的图像滤镜。

• python-qrcode – 一个纯 Python 实现的二维码生成器。

• Quads – 基于四叉树的计算机艺术。

• scikit-image – 一个用于（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。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。

数据库

Python实现的数据库。

• pickleDB – 一个简单，轻量级键值储存数据库。

• PipelineDB – 流式 SQL 数据库。

• TinyDB – 一个微型的，面向文档型数据库。

• ZODB – 一个 Python 原生对象数据库。一个键值和对象图数据库。

Web 框架

全栈 web 框架。

• Django – Python 界最流行的 web 框架。

  • awesome-django系列

• Flask – 一个 Python 微型框架。

  • https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列

• Pyramid – 一个小巧，快速，接地气的开源Python web 框架。

  • awesome-pyramid系列

• Bottle – 一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型 web 框架。

• CherryPy – 一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有WSGI 线程池。

• TurboGears – 一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。

• web.py – 一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。

• web2py – 一个全栈 web 框架和平台，专注于简单易用。

• Tornado – 一个web 框架和异步网络库。

电子邮件

用来发送和解析电子邮件的库。

• django-celery-ses – 带有 AWS SES 和 Celery 的 Django email 后端。

• envelopes – 供人类使用的电子邮件库。

• flanker – 一个 email 地址和 Mime 解析库。

• imbox – Python IMAP 库

• inbox.py – Python SMTP 服务器。

• inbox – 一个开源电子邮件工具箱。

• lamson – Python 风格的 SMTP 应用服务器。

• mailjet – Mailjet API 实现，用来提供批量发送邮件，统计等功能。

• marrow.mailer – 高性能可扩展邮件分发框架。

• modoboa – 一个邮件托管和管理平台，具有现代的、简约的 Web UI。

• pyzmail – 创建，发送和解析电子邮件。

• Talon – Mailgun 库，用来抽取信息和签名。

HTML处理

处理 HTML和XML的库。

• 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。

网络站点爬取

爬取网络站点的库

• 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。

网页内容提取

用于进行网页内容提取的库。

• Haul – 一个可以扩展的图像爬取工具。

• html2text – 将 HTML 转换为 Markdown 格式文本

• lassie – 人性化的网页内容检索库。

• micawber -一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。

• newspaper – 使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。

• opengraph – 一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python模块。

• python-goose – HTML内容/文章提取器。

• python-readability- arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口

• sanitize – 为杂乱的数据世界带来调理性。

• sumy – 一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。

• textract – 从任何格式的文档中提取文本，Word，PowerPoint，PDFs 等等。

数据验证

数据验证库。多用于表单验证。

• Cerberus – A mappings-validator with a variety of rules, normalization-features and simple customization that uses a pythonic schema-definition.

• colander – 一个用于对从 XML, JSON，HTML 表单获取的数据或其他同样简单的序列化数据进行验证和反序列化的系统。

• kmatch – 一种用于匹配/验证/筛选 Python 字典的语言。

• schema -一个用于对 Python 数据结构进行验证的库。

• Schematics – 数据结构验证。

• valideer – 轻量级可扩展的数据验证和适配库。

• voluptuous – 一个 Python 数据验证库。主要是为了验证传入 Python的 JSON，YAML 等数据。

管理面板

管理界面库。

• Ajenti – 一个你的服务器值得拥有的管理面板。

• django-suit – Django 管理界面的一个替代品 (仅对于非商业用途是免费的)。

• django-xadmin – Django admin 的一个替代品，具有很多不错的功能。

• flask-admin – 一个用于 Flask 的简单可扩展的管理界面框架。

• flower – 一个对 Celery 集群进行实时监控和提供 web 管理界面的工具。

• Grappelli – Django 管理界面的一个漂亮的皮肤。

• Wooey – 一个 Django 应用，可以为 Python 脚本创建 web 用户界面。

静态站点生成器

静态站点生成器是一个软件，它把文本和模板作为输入，然后输出HTML文件。

• Pelican – 使用 Markdown 或 ReST 来处理内容， Jinja 2 来制作主题。支持 DVCS, Disqus.。AGPL 许可。

• Cactus – 为设计师设计的静态站点生成器。

• Hyde – 基于 Jinja2 的静态站点生成器。

• Nikola – 一个静态网站和博客生成器。

• Tinkerer – Tinkerer 是一个博客引擎/静态站点生成器，由Sphinx驱动。

• Lektor – 一个简单易用的静态 CMS 和博客引擎。

并发和并行

用以进行并发和并行操作的库。

• multiprocessing – (Python 标准库) 基于进程的“线程”接口。

• threading – (Python 标准库)更高层的线程接口。

• eventlet – 支持 WSGI 的异步框架。

• gevent – 一个基于协程的 Python 网络库，使用greenlet。

• Tomorrow -用于产生异步代码的神奇的装饰器语法实现。

网络

用于网络编程的库。

• asyncio – (Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环, 协程以及任务。

• Twisted – 一个事件驱动的网络引擎。

• pulsar – 事件驱动的并发框架。

• diesel – 基于Greenlet 的事件 I/O 框架。

• pyzmq – 一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。

• txZMQ – 基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。

WebSocket

帮助使用WebSocket的库。

• AutobahnPython – 给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 asyncio。

• Crossbar – 开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn).

• django-socketio – 给 Django 用的 WebSockets。

• WebSocket-for-Python – 为Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。

RPC 服务器

兼容 RPC 的服务器。

• SimpleJSONRPCServer – 这个库是 JSON-RPC 规范的一个实现。

• SimpleXMLRPCServer – (Python 标准库) 简单的 XML-RPC 服务器实现，单线程。

• zeroRPC – zerorpc 是一个灵活的 RPC 实现，基于 ZeroMQ 和 MessagePack。

图形用户界面

用来创建图形用户界面程序的库。

• curses – 内建的 ncurses 封装，用来创建终端图形用户界面。

• enaml – 使用类似 QML 的Declaratic语法来创建美观的用户界面。

• kivy – 一个用来创建自然用户交互（NUI）应用程序的库，可以运行在 Windows, Linux, Mac OS X, Android 以及 iOS平台上。

• pyglet – 一个Python 的跨平台窗口及多媒体库。

• PyQt – 跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持Qt v4 和 Qt v5。

• PySide – P跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持Qt v4。

• Tkinter – Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。

• Toga – 一个 Python 原生的, 操作系统原生的 GUI 工具包。

• urwid – 一个用来创建终端 GUI 应用的库，支持组件，事件和丰富的色彩等。

• wxPython – wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python 语言混合的产物。

• PyGObject – GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python 绑定

• Flexx – Flexx 是一个纯 Python 语言编写的用来创建 GUI 程序的工具集，它使用 web 技术进行界面的展示。

游戏开发

超赞的游戏开发库。

• Cocos2d – cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。

• Panda3D – 由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用C++编写, 针对 Python 进行了完全的封装。

• Pygame – Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。

• PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。

• PyOpenGL – OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。

• PySDL2 – SDL2 库的封装，基于 ctypes。

• RenPy – 一个视觉小说（visual novel）引擎。

代码分析和Lint工具

进行代码分析，解析和操作代码库的库和工具。

• 代码分析

  • code2flow – 把你的 Python 和 JavaScript 代码转换为流程图。

  • pycallgraph -这个库可以把你的Python 应用的流程(调用图)进行可视化。

  • pysonar2 – Python 类型推断和检索工具。

• Lint工具

  • Flake8 – 模块化源码检查工具: pep8, pyflakes 以及 co。

  • Pylint – 一个完全可定制的源码分析器。

  • pylama – Python 和 JavaScript 的代码审查工具。

科学技术和数据分析

用来进行科学计算和数据分析的库。

• astropy – 一个天文学 Python 库。

• bcbio-nextgen – 这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。

• bccb – 生物分析相关代码集合

• Biopython – Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。

• 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**。

• 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**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。

• zipline – 一个 Python 算法交易库。

数据可视化

进行数据可视化的库。 参见: awesome-javascript。

• 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。

• 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。

计算机视觉

计算机视觉库。

• OpenCV – 开源计算机视觉库。

• SimpleCV – 一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。

机器学**

机器学**库。 参见: awesome-machine-learning.

• 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**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**库。

• Pylearn2 – 一个基于 Theano 的机器学**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** Python 模块。

• pydeep – Python 深度学**库。

• vowpalporpoise – 轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。

• skflow – 一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。

MapReduce

MapReduce 框架和库。

• dpark – Spark 的 Python 克隆版，一个类似 MapReduce 的框架。

• dumbo – 这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。

• luigi – 这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。

• mrjob – 在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。

• PySpark – Spark 的 Python API 。

• streamparse – 运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了Apache Storm。

第三方 API

用来访问第三方 API的库。 参见： List of Python API Wrappers and Libraries。

• apache-libcloud – 一个为各种云设计的 Python 库。

• boto – Amazon Web Services 的 Python 接口。

• django-wordpress – WordPress models and views for Django.

• facebook-sdk – Facebook 平台的 Python SDK.

• facepy – Facepy 让和 Facebook’s Graph API 的交互变得更容易。

• gmail – Gmail 的 Python 接口。

• google-api-python-client – Python 用的 Google APIs 客户端库。

• gspread – Google 电子表格的 Python API.

• twython – Twitter API 的封装。

任务调度

任务调度库。

• APScheduler – 轻巧但强大的进程内任务调度，使你可以调度函数。

• django-schedule – 一个 Django 排程应用。

• doit – 一个任务执行和构建工具

• 今天介绍一些Python中用于画图表图形的类库。因为有些时候，他们跟matlab一样简单，方便。而且有些也具有非凡的表现力。

  1. matplotlib,官网：http://matplotlib.sourceforge.net/，Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的，用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray，克隆了许多 Matlab 中的函数， 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图，直方图，饼图，散点图以及误差线图等；可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型，颜色，粗细，字体的大小 等；它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令，可以比较美观地显示图形中的数学公式。个人比较推荐这个类库。查看例子。
  2. Cairoplot,官网：http://linil.wordpress.com/2008/09/16/cairoplot-11/，(友情提示：需要FQ)。Cairoplot在网页上的表现力堪比flex中的图表图形效果。但是这个似乎只能跑在linux平台上。所以很多windows用户估计要失望了。
  3. Chaco, 官网：http://code.enthought.com/chaco/，Chaco是一个2D的绘图库。其中文简单教程参考：http://hyry.dip.jp/pydoc/chaco_intro.html
  4. Python Google Chart,官网：http://pygooglechart.slowchop.com/。从命名方式来看，这个肯定与google chart扯上了关系。所以该类库是对Google chart API的一个完整封装。
  5. PyCha,官网：https://bitbucket.org/lgs/pycha/wiki/Home。PyCha可是说是Cairo 类库的一个简单封装，为了是实现轻量级，以及容易使用，当然还做了一些优化等。
  6. pyOFC2，官网：http://btbytes.github.com/pyofc2/。它是Open Falsh Library的Python类库。所以图形具有Flash效果，可以随鼠标移动动态显示图标中信息，这是优越于其他静态图示的。
  7. Pychart，官网：http://home.gna.org/pychart/。pyChart是用于创建高品质封装的PostScript，PDF格式，PNG，或SVG图表Python库。
  8. PLPlot,官网：http://plplot.sourceforge.net/。PLPlot是用于创建科学图表的跨平台软件包。以C类库为核心，支持各种语言绑定(C, C++, Fortran, Java, Python, Perl etc.)。开源免费。
  9. reportlab,官网：http://www.reportlab.com/software/opensource/。这个我们之前介绍过，参考http://www.codecho.com/installation-and-example-of-reportlab-in-python/。这个类库支持在pdf中画图表。
  10. Vpython,官网：http://www.vpython.org/index.html，VPython是Visual Python的简写，Visual是由Carnegie Mellon University（卡耐基-梅隆大学）在校学生David Scherer于2000年撰写的一个Python 3D绘图模块。