如果你是数据科学家，数据分析师或仅仅是发烧友，不要错过一些非常流行有用的Python库。这些库将分为几类，分别是资料收集、数据清理和转换、数据可视化、资料建模、音频和图像识别、网页。
1、Scrapy
当你希望编写一个Python爬虫程序来从网站中提取信息时，Scrapy可能是最流行的Python库。例如，你可以使用它提取城市中所有餐馆的所有评论，或者在电子商务网站上收集某一类产品的所有评论。典型的用法是根据URL模式和XPath模式确定web页面上出现的有趣信息。一旦了解了这些模式，Scrapy就可以帮助你自动提取所需的信息，并将它们组织成表格和JSON之类的数据结构。
可以使用pip安装Scrapy
pip install scrapy复制代码
地址：https://scrapy.org/
2、Beautiful Soup
Beautiful Soup是另一个用于抓取Web内容的Python库。此外，对于规模较小的问题，Beautiful Soup是更好的选择。
地址：
3、Selenium
4、Pandas
只要处理数据，就必须使用Pandas。你可以在Pandas数据框架中操作数据，有大量的内置函数可以帮助你转换数据。如果你想学习Python，这是一个必须学习的库。
5、Numpy
Numpy也是Python语言必须学习的一个库。它将Python列表对象扩展为全面的多维数组，并且还有大量的内置数学函数来支持几乎所有的计算需求。通常，你可以将Numpy数组用作矩阵，Numpy允许执行矩阵计算。
import numpy as npimport pandas as pd复制代码
6、Spacy
Numpy和Pandas是处理数字和结构化数据的库，Spacy帮助我们将免费文本转换为结构化数据。Spacy是Python中最流行的NLP(自然语言处理)库之一。想象一下，当你从一个电子商务网站收集了大量的评论时，你必须从这些文本中提取有用的信息，然后才能分析它们。Spacy有许多内置的特性来提供帮助，比如工作标记器、命名实体识别和词性检测。
7、Matplotlib
Matplotlib是Python中最全面的数据可视化库。
8、Plotly
虽然Matplotlib是一个必须学习的可视化库，但大多数时候我更喜欢使用Plotly，因为它可以让我们用最少的代码行创建最漂亮的图形。无论你想要构建一个三维曲面图、基于地图的散点图还是交互式动画图，Plotly都可以在短时间内满足需求。
9、Scikit Learn
Scikit Learn应该是你开始机器学习的Python库。Scikit学习有6个主要模块：数据预处理、减少尺寸、回归、分类、聚类、模型选择。
10、PyTorch
与Tensorflow相比，PyTorch在语法上更加“python化”。这也使得PyTorch更易于学习和使用。作为一个深度学习库，PyTorch具有非常丰富的API和内置功能，可以帮助数据科学家快速训练他们的深度学习模型。
11、Tensorflow
Tensorflow是另一个由谷歌开源的Python机器学习库。Tensorflow最受欢迎的特性之一是Tensorboard上的数据流图。后者是一个自动生成的基于web的仪表板，用于可视化机器学习流程和结果，这对于调试和表示非常有帮助。
12、Librosa
Librosa是一个非常强大的音频和语音处理Python库。它可以用来提取音频片段的各种特征，如节奏、节拍。有了Librosa，那些极其复杂的算法，比如拉普拉斯分割，只需几行代码就可以很容易地实现。
13、OpenCV
OpenCV是最广泛用于图像和视频识别的库。毫不夸张地说，OpenCV使Python能够在图像和视频识别方面取代Matlab。它提供了各种各样的api，不仅支持Python，而且支持Java和Matlab。
在数据科学领域流行之前，Python通常用于Web开发。因此，也有很多优秀的web开发库。
14、Django
如果希望使用Python开发Web服务后端，Django是最佳选择。它被设计成一个高级框架，可以用很少的代码构建一个网站。它支持大多数流行的数据库，节省了建立连接和数据模型开发的时间。
15、Flask
Flask是一个轻量级的Python Web开发框架。它可以很容易地定制任何特定的需求。许多其他著名的Python库和提供Web UI的工具都是使用Flask构建的，比如plot Dash和streams。
