一些爽翻且開源的python（開源和輕鬆）

本文目錄一覽：

• 1、收藏!3個最佳學習Python編程的開源庫
• 2、最受歡迎的Python開源框架有哪些
• 3、最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

收藏!3個最佳學習Python編程的開源庫

1、learn-python3

這個存儲庫一共有19本Jupyter筆記本。它涵蓋了字符串和條件之類的基礎知識，然後討論了面向對象編程，以及如何處理異常和一些Python標準庫的特性等。每一個主題都有一個「notebook」鏈接，它會向你介紹該主題和一些示例代碼，當你完成這些內容之後，還有一個練習鏈接，點擊後你就可以做一些測試題。

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2、learn-python

這個存儲庫還可以作為Python的介紹，幫助你從初級水平上升至中級，這裡的中級指的是熟練地使用這種編程語言，而不僅僅是簡單的循環和算法。該存儲庫是一個Python腳本集合，每個腳本都是一個核心類別的子主題，比如「操作符」、「數據類型」和「控制流」。

你不必完整地學習該課程，正如作者指出的那樣，你還可以將存儲庫用作備忘單，在需要的時候，快速查找，查看文檔，查看代碼，然後運行測試，看代碼是否能正常運行，是否按照代碼準則編寫。

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3、full-speed-python

該存儲庫快速介紹了字符串和列表等基礎知識，然後快速深入到更高級的主題，「類」和「異步編程」等，作者在寫這本書時採用了一種實用的方法，用代碼示例簡要介紹了每個主題，然後直接跳到練習問題，讓讀者可以自己嘗試。你可以在項目詳情頁下載pdf/epub文件。

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關於3個最佳學習Python編程的開源庫，青藤小編就和您分享到這裡了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

最受歡迎的Python開源框架有哪些

從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發，高性能網絡通信，測試，爬蟲等。

Django: Python Web應用開發框架

Django 應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成數據庫結構、以及全功能的管理後台。

Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一個整潔的API來編寫網絡客戶端和服務器。支持TCP和UDP。

Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架

Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2

模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的數

據庫、窗體驗證工具。

Cubes：輕量級Python OLAP框架

Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregated data）等工具。

Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架

Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。

Pulsar：Python的事件驅動並發框架

Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的異步服務器。

Web2py：全棧式Web框架

Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、安全以及可移植的數據庫驅動的應用，兼容Google App Engine。

Falcon：構建雲API和網絡應用後端的高性能Python框架

Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，儘可能以最少的力氣做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark

DPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分佈式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。

Buildbot：基於Python的持續集成測試框架

Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟件構建、測試和發佈等過程。每當代碼有改變，服務器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。

Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分佈式RPC框架

Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。

Bottle: 微型Python Web框架

Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標準庫外，它不依賴於任何第三方模塊。

Tornado：異步非阻塞IO的Python Web框架

Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web服務器，但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。

webpy: 輕量級的Python Web框架

webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒有模板也沒有數據庫的訪問。

Scrapy：Python的爬蟲框架

Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。

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最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合，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。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

3、SciPy：是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值例程，並作為數字積分、優化和其他例程。

4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。

6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。

7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。

8、Scikits：是Scikits

Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。

9、Theano：是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求，並且是基於神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。

11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智能等)的教學和研究。

13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。