Python常用第三方库，PP根据工作经验分了下类，仅供参考：
后端框架类、办公类、数据分析类、爬虫类、GIS类、人工智能类等。
隐藏
1.一、后端框架类
1.1.1、Django
1.2.2、Flask
1.3.3、FastAPI
2.二、办公类
2.1.1、openpyxl
2.2.2、xlrd
2.3.3、xlwt
2.4.4、xlutils
3.三、数据分析类
3.1.1、numpy
3.2.2、pandas
3.3.3、scipy
3.4.4、Matplotlib
4.四、爬虫类
4.1.1、Requests
4.2.2、Httpx
4.3.3、Scrapy
4.4.4、Beautiful Soup
4.5.5、Playwright
4.6.6、DrissionPage
5.五、GIS类
5.1.1、GDAL
5.2.2、shapefile
5.3.3、shapely
6.六、人工智能类
6.1.1、TensorFlow
6.2.2、PyTorch
一、后端框架类
1、Django
Django 是Python中最为流行的Web框架之一，它提供了完整的Web开发支持，包括ORM、模板引擎、路由、中间件等功能。
2、Flask
Flask 是Python中最为常用的Web框架之一，它提供了轻量级的Web开发支持，同时也支持RESTful API的开发。
3、FastAPI
FastAPI是一个用于构建API的现代、快速（高性能）的web框架，使用Python 3.8+并基于标准的Python类型提示。
二、办公类
1、openpyxl
openpyxl 是一个处理 Microsoft Excel 文档的 Python 第三方库，它支持读写的 Excel 的 xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm 等格式文件，并进一步处理 Excel 文件中的工作表、表单和数据单元。
2、xlrd
xlrd 模块可以用于读取Excel的数据，速度非常快，推荐使用！
3、xlwt
xlwt 可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改，速度也很快，但是只支持xls格式！
4、xlutils
xlutils 可用于拷贝原excel或者在原excel基础上进行修改，并保存。
三、数据分析类
1、numpy
numpy 是 Python 的一种开源数值计算扩展第三方库，用于处理数据类型相同的多维数组（ndarray），简称“数组”。这个库可用来存储和处理大型矩阵，比 Python 语言提供的列表结构要高效的多。
2、pandas
pandas是基于numpy扩展的第一个重要的第三方库，它是为解决数据分析任务创建的。提供了一批标准的数据模型和大量快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
3、scipy
scipy 是一款方便、易用、转为科学和工程设计的Python工具包，是在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。
4、Matplotlib
Matplotlib 是Python中最常用的绘图库之一，它可以生成各种类型的统计图表，如折线图、散点图、柱状图等，支持各种格式的输出。
四、爬虫类
1、Requests
Requests 是Python中最为常用的HTTP库之一，它提供了简洁的API，使得开发者可以轻松地进行HTTP请求的发送和处理。
2、Httpx
Httpx 是 Python 3 的全功能 HTTP 客户端，它提供同步和异步 API，并支持 HTTP/1.1 和 HTTP/2。
3、Scrapy
Scrapy 是Python中最为常用的爬虫框架之一，它提供了完整的爬虫开发支持，包括HTTP请求、数据解析、数据存储等功能。
4、Beautiful Soup
Beautiful Soup 是Python中最为常用的HTML解析库之一，它可以将HTML文档解析为Python对象，使得开发者可以更加方便地进行数据解析和数据提取。
5、Playwright
Playwright 是微软在 2020 年初开源的新一代自动化测试工具，它的功能类似于 Selenium、Pyppeteer 等，都可以驱动浏览器进行各种自动化操作。它的功能也非常强大，对市面上的主流浏览器都提供了支持，API 功能简洁又强大。虽然诞生比较晚，但是现在发展得非常火热。
6、DrissionPage
DrissionPage 是基于python的网页自动化工具。既能控制浏览器，也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率。功能强大，内置无数人性化设计和便捷功能。语法简洁而优雅，代码量少。
五、GIS类
1、GDAL
GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。
2、shapefile
shapefile 是GIS中非常重要的一种数据类型，在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class)，主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。
3、shapely
shapely 是专门做图形计算的包，基本上图形线段，点的判断包里都有，实现的几何对象的基本类型是点、曲线和曲面。
六、人工智能类
1、TensorFlow
TensorFlow 提供了深度学习相关的算法和工具，例如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，是人工智能领域中广泛使用的库。
2、PyTorch
PyTorch 是Facebook开发的机器学习框架，它也支持各种深度学习算法的实现和封装，同时也提供了一些高层次的API，使得开发者可以更加轻松地使用PyTorch进行深度学习。
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宅叔
