python庫管理工具

㈠ 2017年10大流行python庫有哪些

1、NumPy
NumPy是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化，可以提升性能，從而加快執行速度。

2、SciPy
SciPy 是一個工程和科學軟體庫， 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主
要功能建立在 NumPy 的基礎之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數值常式操作。SciPy 的所有子模塊中的函數都有詳細的文檔，這也是一個優勢。
3、Pandas
Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化。
4、Seaborn
Seaborn 主要關注統計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數據但也描繪總體分布。Seaborn 基於 Matplotlib，並高度依賴於它。
5、Bokeh
Bokeh是一個很好的可視化庫，其目的是互動式可視化，不過這個庫獨立於 Matplotlib，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟體包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟體包構建於 SciPy 之上，並大量使用其數學操作，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標准。
7、Theano
Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數組，以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發，主要是為了滿足機器學習的需求。
8、Keras
Keras是一個使用高層介面構建神經網路的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計，足以用於嚴肅的建模。
9、Gensim
Gensim是一個用於 Python 的開源庫，實現了用於向量空間建模和主題建模的工具。Gensim 實現了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等演算法，還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec，以便於檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用於從網路檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數據，也可以用作通用的爬蟲。該庫在介面設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼，因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。

㈡ 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

第一款：最強終端 Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫做：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
第二款：互動式解釋器 PtPython
一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。
第三款：包管理必備 Anaconda
強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。
第四款：編輯器 Sublime3
如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。
第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。
第七款：IPython
如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
第十款：Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。

㈢ 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

㈣ 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

推薦5個非常適合Python小白的開發工具：

1、Python Tutor

Python Tutor是由Philip
Guo開發的一個免費教育工具，可幫助開發者攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，開發者可以直接在Web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。如果你不知道代碼在內存中是如何運行的，不妨把它拷貝到Tutor里可視化執行一遍，加深理解。

2、IPython

IPython是一個for Humans的Python互動式shell，用了它之後你就不想再用自帶的Python
shell了，IPython支持變數自動補全，自動縮進，支持bash
shell命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

Jupyter
Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示。它是數據分析、機器學習的必備工具。

4、Anaconda

Python雖好，可總是會遇到各種包管理和Python版本問題，特別是Windows平台很多包無法正常安裝，為了解決這些問題，Anaconda出現了，Anaconda包含了一個包管理工具和一個Python管理環境，同時附帶了一大批常用數據科學包，也是數據分析的標配。

5、Skulpt

Skulpt是一個用JavaScript實現的在線Python執行環境，它可以讓你輕松在瀏覽器中運行Python代碼。使用Skulpt結合CodeMirror編輯器即可實現一個基本的在線Python編輯和運行環境。

㈤ python工具有哪些

第一款：最強終端 Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
第二款：互動式解釋器 PtPython
一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。
第三款：包管理必備 Anaconda
強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。
第四款：編輯器 Sublime3
如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。
第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。
第七款：IPython
如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
第十款：Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。

㈥ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

㈦ 什麼是目前比較常用的Python擴展庫管理工具

這個網站左上角有documentation鏈接的，點進去看看。
像exe，msi如果別人已經編譯過了就看不到源碼了，說明作者並不希望你看到源碼。第三方庫開源軟體比較多，有網頁論壇可以找，所以直接進模塊目錄就可以看到源碼。
元格中輸入公式：=RIGHT(A,)，確認後即顯示

㈧ python中有很多包管理工具有哪些yolk

1、pip是python的管理工具，是一個現代的，通用的Python包管理工具，提供了對 Python 包的查找、下載、安裝、卸載的功能。

如以下命令：

$ pip install requests，

$ pip search xml，

$ pip show beautifulsoup4，

$ pip uninstall requests。

2、Anaconda是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包，比如：numpy、pandas等。

(8)python庫管理工具擴展閱讀：

pip的快捷按鍵使用：

install：安裝包安裝 （Install packages.）

downloa：下載下載包 （Download packages.）

uninstall：卸載卸載包 （Uninstall packages.）

Anaconda默認安裝：

python-3.6.0-0 ...

_license-1.1-py36_1 ...

alabaster-0.7.9-py36_0 ...

anaconda-client-1.6.0-py36_0 ...

anaconda-navigator-1.4.3-py36_0 ...

astroid-1.4.9-py36_0 ...

astropy-1.3-np111py36_0 ...

babel-2.3.4-py36_0 ...

backports-1.0-py36_0 ...

beautifulsoup4-4.5.3-py36_

㈨ 學習python都需要哪些軟體工具

1、Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
2、Ptpython
一個互動式的Python解釋器。支持語法高亮、提示甚至是vim和emacs的鍵入模式。
3、Anaconda
它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器 Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
4、CodeSandbox
雖然這個不算是Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
6、IPython
如何進行互動式編程？沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的Shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、Tab鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者不妨體驗看看。
8、IDLE
IDLE是python創初人Guido van Rossum使用python and Tkinter來創建的一個集成開發環境。要使用IDLE必須安裝python and Tkinter。特性：自動縮進，彩色編碼，命令歷史(Alt+p,Alt+n)和單詞自動(Alt+/)完成。用IDLE執行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter應用程序，它會自動調用mainloop。再調用一次mainloop會與IDLE的事件循環沖突，造成運行時錯誤。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux環境。用它創建的程序可在任何一種平台上運行，負責維護它的是TheKompany.com。他們發布了該軟體的個人版，只提供有限的支持；以及專業版，需要許可，面向商業軟體開發者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的開源發布 ，一個免費的動態語言的多語言編輯器，基於屢獲殊榮的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服務端語言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit編寫代碼時，通過其提供的自動完成、調用提示、語法糾正、代碼片斷等功能可以充分提高你的編碼效率，助你寫出高質量的代碼。

㈩ 分享!5個好用的Python工具

1、 IDLE

IDLE直譯過來就是集成開發與學習環境的意思，一般安裝 Python 時也會默認安裝 IDLE。每個語言都可以有自己的IDLE。它讓Python的入門變得簡單，對於沒什麼基礎的人寫就對了。它的主要功能包括Python shell 窗口(互動式解釋器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能縮進、代碼著色、自動提示、可以實現斷點提示、單步執行等調試功能的基本集成調試器。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一個建立在Scipy基礎上的用於機器學習的Python模塊。其中scikit-learn是最有名的，是開源的，任何人都可以免費地使用這個庫或者進行二次開發。它是一個非常強大的工具，能為庫的開發提供高水平的支持和嚴格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有豐富的功能適用於各種用例。

3、Theano

Theano是一個較老牌和穩定的機器學習python庫之一，雖然目前使用的人數有所下降。但它畢竟是一個祖師級的存在，一定有它的優點所在。Theano基於Python擅長處理多維數組，屬於比較底層的框架，theano起初也是為了深度學習中大規模人工神經網路演算法的運算所設計，我們可利用符號化式語言定義想要的結果，支持GPU加速，非常適合深度學習Python。

4、Selenium

Selenium 是自動化的最佳工具之一。它屬於 Python 測試的自動化。它在 Web 應用程序中用於自動化框架。支持多款主流瀏覽器，提供了功能豐富的API介面，常被用作爬蟲工具。使用它可以用許多編程語言編寫測試腳本，包括Java、C#、python、ruby等。還可以集成 Junit 和 TestNG 等鈾工具來管理測試用例並生成報告。

5、Skulpt

Skulpt 是一個用 Javascript 實現的在線 Python 執行環境，完全依靠瀏覽器端模擬實現Python運行的工具。不需要任何預處理、插件或伺服器端支持，只需編寫python並重新載入即可。因為代碼完全是在瀏覽器中運行的，所以不用擔心伺服器崩潰的問題。

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