1. Albumentations

这是星标最多的 python 库之一，在 GitHub 上拥有超过 10.5k 颗星。这是一个用于图像增强的 Python 库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。这个库的主要用途是从现有数据创建新的训练样本。
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2. MonkeyType

def add(a:int, b:int) -> int:
    return a+b

该库收集函数参数和返回值的在运行中的实际类型，并可以根据运行时收集的类型自动生成备份文件，甚至可以将此类型注释直接添加到您的 Python 代码中。它在 GitHub 上有超过 4k 颗星。
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这个库是一个 HTML 清理库，用来转义或去除标记和属性。它还可以安全地链接文本，应用 Django 的 urlize 过滤器无法应用的过滤器，并可选择设置 rel 属性，即使在文本中已有的链接上也是如此。这个库在 GitHub 上有超过 2k 星标。
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这个库基于ggplot2实现，是Python中一种图形生成语法。该语法允许用户通过将数据显式映射到绘图对象来编写绘图。使用语法来绘图其实非常有用，它使自定义或复杂的绘图易于创建，而简单的绘图仍然会很简单地创建。它在 GitHub 上拥有超过 3200 颗星。
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如果你的程序是基于函数实现，那么这是一个很好的资源。这个库使函数返回有意义的、类型化的和安全的信息西。它还包括许多功能，例如提供一堆原语来编写关于业务逻辑的声明、提醒进行架构优化、提醒你提供类型安全的接口等等。它在 GitHub 上有超过 2k 星标。
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这个库导出函数来访问 ipython 调试器，它能实现自动tab、语法Highlight、更好的追踪调试和更好的检查功能，具有与 PDB 模块相同的接口。它在 GitHub 上拥有超过 1500 颗星。
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from virtualenv import cli_run
cli_run(["venv"])

该库将帮助你创建虚拟 Python 环境。这将创建一个与 virtualenv 相同版本的 python 虚拟环境，安装到子目录 venv 中。其提供的命令行工具能够非常灵活地调整很多虚拟环境的设置。它在 GitHub 上有超过 4k 颗星。
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