Python libraries for windows — Ваш верный помощник с OS Windows

Библиотеки — это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.

Стандартные библиотеки Python
Как подключить библиотеку Python
Библиотеки Python для веб-разработки
- HTTPX
- Celery
- Scrapy
- Dash
Библиотеки Python для Machine Learning
- NumPy
- Pandas
- TensorFlow
- LightGBM
Библиотеки Python для форматирования и очистки данных
- Dora
- Datacleaner
- Tabulate
- Scrubadub
Библиотеки Python для визуализации данных
- Matplotlib
- Altair
- Bokeh
- Leather
Библиотеки Python для создания Telegram-ботов
- Aiogram
- Python-telegram-bot
- Telebot
Итог

К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более 137000, и практически каждый день это число растет.

Стандартные библиотеки Python

Стандартные библиотеки Python — это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки

Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)), вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа 𝜋 (math.pi). А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.

Другие стандартные библиотеки — random и datetime. Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.

Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.

import math

Как подключить библиотеку Python

Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент — система управления библиотеками PIP – устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:

Войдите в командную строку.
- На Mac OS нажмите клавиши Command + Space, введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter/
- На Windows нажмите клавиши Win + R, введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter.
Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP, а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter:
- Для Mac OS: pip install –U pip
- Для Windows: python -m pip install -U pip
Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano, а затем нажмите Enter. Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.

Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек — pypi.org.

Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев
На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Библиотеки Python для веб-разработки

Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры — возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры — программы для сбора данных с разных страниц в интернете.

HTTPX

HTTPX — одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки — Requests, HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также поддерживает современную версию протокола — HTTP2 и довольно проста в использовании.

Код для установки:

pip install httpx

Celery

Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.

pip install celery

Scrapy

Scrapy – это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.

pip install scrapy

Dash

Dash — это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.

pip install dash

Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM
Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.

Библиотеки Python для Machine Learning

Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.

NumPy

NumPy — библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования.

pip install numpy

Pandas

Pandas — это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.

pip install pandas

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры — многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.

pip install tensorflow

LightGBM

LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.

pip install lightgbm

Читайте также:
Как программировать на Python в Windows. Разбираем WSL

Библиотеки Python для форматирования и очистки данных

Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.

Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.

Dora

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.

pip install dora

Datacleaner

Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.

pip install datacleaner

Tabulate

Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas. Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах — от HTML до Markdown Extra.

pip install tabulate

Scrubadub

Scrubadub – это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.

pip install scrubadub

Читайте также:
Базы данных в Python: как подключить PostgreSQL и что это такое

Библиотеки Python для визуализации данных

Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.

Matplotlib

Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.

pip install matplotlib

Altair

Altair — это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит «декларативный» характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.

pip install altair

Bokeh

Bokeh – библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.

pip install bokeh

Leather

Leather — это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.

pip install leather

Читайте также:
Вышел SQLAlchemy 2.0: что нового в культовой ORM для работы с базами данных на Python

Библиотеки Python для создания Telegram-ботов

Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач — от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.

Aiogram

Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.

pip install aiogram

Python-telegram-bot

Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.

pip install python-telegram-bot

Telebot

Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.

pip install telebot

Итог

Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать – зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях.

Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев
На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.

Источник

Данная статья является переводом. Ссылка на оригинал.

Tkinter

Оптимален для простых утилит.

Это легковесная библиотека со стандартным набором элементов управления: от простых кнопок до вкладок и индикаторов прогресса. Подходит для создания несложных приложений без дополнительных зависимостей. Работает на всех платформах, хотя интерфейс выглядит несколько устаревшим.

Разработан создателем Python Гвидо ван Россумом совместно со Стином Ламхолтом. Распространяется под лицензией Python Software Foundation, которая позволяет использовать библиотеку как в открытых, так и в проприетарных проектах.

Простое Hello-world приложение:

        import tkinter as tk

window = tk.Tk()
window.title("Hello World")


def handle_button_press(event):
    window.destroy()


button = tk.Button(text="My simple app.")
button.bind("", handle_button_press)
button.pack()

# Start the event loop.
window.mainloop()

🐍🎨 Собираем идеальный GUI на Python: ТОП-8 библиотек 2025 года

Туториал
Документация

Статьи по теме

🐍 Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словарей и запоминания иностранных слов
🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter

PyQt и PySide

PyQt

Инструменты для создания профессиональных десктопных приложений.

PyQt и PySide — это обертки для фреймворка Qt, позволяющие создавать современные приложения для Windows, macOS, Linux и Android. Их главное преимущество — Qt Creator с визуальным редактором интерфейсов и обширная экосистема с документацией и поддержкой сообщества.

Qt предоставляет не просто инструменты для создания GUI, а полноценный фреймворк разработки. Помимо стандартных виджетов, он включает:

Способ организации кода MVC
Работу с базами данных
Построение графиков и векторную графику
Поддержку мультимедиа и звука
Интерфейсы для работы с периферией

PyQt (1998) распространяется под GPL v3, что требует открытия исходного кода приложений или покупки коммерческой лицензии. PySide (2009) под LGPL позволяет использование в закрытых проектах без дополнительных платежей.

Установка: pip install pyqt6 или pip install pyside6

Hello-world приложение на PyQt6:

        from PyQt6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QPushButton

import sys


class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("Hello World")

        button = QPushButton("My simple app.")
        button.pressed.connect(self.close)

        self.setCentralWidget(button)
        self.show()


app = QApplication(sys.argv)
w = MainWindow()
app.exec()

Hello-world приложение на PySide6:

        from PySide6.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QPushButton

import sys


class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("Hello World")

        button = QPushButton("My simple app.")
        button.pressed.connect(self.close)

        self.setCentralWidget(button)
        self.show()


app = QApplication(sys.argv)
w = MainWindow()
app.exec()

PySide6:

Учебник по PySide6
Сайт PySide
Документация PySide
Репозиторий на GitHub

PyQt6:

Учебник по PyQt6
Сайт PyQt
Документация PyQt6

PyQt5:

Книга по PyQt5
Учебник по PyQt5
Документация PyQt6

Qt Quick/QML в PyQt и PySide

Идеальное решение для встраиваемых систем и сенсорных интерфейсов.

PyQt и PySide предлагают два подхода к созданию интерфейсов:

Qt Widgets — для классических десктопных приложений
Qt Quick/QML — декларативный подход для современных интерфейсов

Архитектура приложения разделена на:

Python-код для логики приложения
QML-файлы для описания интерфейса

Такое разделение позволяет:

Управлять интерфейсом из Python
Обрабатывать события и анимации через JavaScript

Основные области применения

Встраиваемые системы (Raspberry Pi)
Промышленные контроллеры
Бытовая электроника с сенсорным управлением
Кастомизированные десктопные приложения и игры

Установка: pip install pyqt6 или pip install pyside6

Приложение Hello World на PyQt6 с использованием QML. Сохраните файл QML в той же папке, что и файл Python, и запустите его как обычно.

main.py:

        import sys

from PyQt6.QtGui import QGuiApplication
from PyQt6.QtQml import QQmlApplicationEngine


app = QGuiApplication(sys.argv)

engine = QQmlApplicationEngine()
engine.quit.connect(app.quit)
engine.load('main.qml')

sys.exit(app.exec())

main.qml:

        import QtQuick 2.15
import QtQuick.Controls 2.15

ApplicationWindow {
    visible: true
    width: 600
    height: 500
    title: "HelloApp"

    Text {
        anchors.centerIn: parent
        text: "Hello World"
        font.pixelSize: 24
    }

}

PyQt:

Урок по QML/PyQt5
Урок по QML/PyQt6
Веб-сайт PyQt
Документация PyQt6

PySide:

Урок по QML/PySide2
Урок по QML/PySide6
Веб-сайт PySide
Документация PySide
Репозиторий на GitHub

🐍🎓 Библиотека Python для собеса

Kivy

Идеальный фреймворк для мобильной разработки.

Ключевые особенности

Написан преимущественно на чистом Python (в отличие от других GUI-фреймворков)
Специализируется на сенсорных интерфейсах для Android и iOS
Работает также на Windows, macOS и Linux
Широкое сообщество и богатая база обучающих материалов

Возможности и компоненты

Высокая гибкость настройки интерфейса
Собственный язык разметки Kv для отделения дизайна от логики
Альтернатива Pygame для создания игр
KivyMD — дополнение с виджетами в стиле Material Design

        from kivy.app import App
from kivy.uix.boxlayout import BoxLayout
from kivy.uix.button import Button
from kivy.core.window import Window

Window.size = (300, 200)


class MainWindow(BoxLayout):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.button = Button(text="Hello, World?")
        self.button.bind(on_press=self.handle_button_clicked)

        self.add_widget(button)

    def handle_button_clicked(self, event):
        self.button.text = "Hello, World!"


class MyApp(App):
    def build(self):
        self.title = "Hello, World!"
        return MainWindow()


app = MyApp()
app.run()

Эквивалентное приложение, созданное с использованием декларативного языка Kv, показано ниже.

main.py:

        import kivy
kivy.require('1.0.5')

from kivy.uix.floatlayout import FloatLayout
from kivy.app import App
from kivy.properties import ObjectProperty, StringProperty


class Controller(FloatLayout):
    '''Create a controller that receives a custom widget from the kv lang file.

    Add an action to be called from the kv lang file.
    '''
    def button_pressed(self):
        self.button_wid.text = 'Hello, World!'


class ControllerApp(App):

    def build(self):
        return Controller()


if __name__ == '__main__':
    ControllerApp().run()

controller.kv:

        #:kivy 1.0

:
    button_wid: custom_button

    BoxLayout:
        orientation: 'vertical'
        padding: 20

        Button:
            id: custom_button
            text: 'Hello, World?'
            on_press: root.button_pressed()

Имя файла Kv должно совпадать с именем класса из основного приложения — здесь это Controller и controller.kv.

Веб-сайт Kivy
Документация Kivy
Репозиторий на GitHub
Документация KivyMD
Документация языка Kv

🐍🧩 Библиотека задач по Python

BeeWare Toga

Создание кроссплатформенных приложений с нативным интерфейсом.

BeeWare — это экосистема инструментов для разработки приложений на Python с использованием нативных элементов интерфейса. Ваши программы будут выглядеть и работать как приложения операционной системы, используя системные виджеты и стандартное поведение.

Основные компоненты

Toga — библиотека нативных виджетов для всех платформ
Briefcase — инструмент для создания готовых пакетов приложений
Нативные API — библиотеки для работы с системными функциями

Особенности

Единый код для всех платформ
Нативный внешний вид на каждой ОС
Простота развертывания через Briefcase
Открытый исходный код (лицензия BSD 3-Clause)

Установка: pip install toga

        import toga
from toga.style import Pack


class HelloWorld(toga.App):
    def startup(self):
        layout = toga.Box()

        self.button = toga.Button(
            "Say Hello!",
            on_press=self.say_hello,
            style=Pack(margin=5),
        )
        layout.add(self.button)

        self.main_window = toga.MainWindow(title="Hello world!")
        self.main_window.content = layout
        self.main_window.show()

    def say_hello(self, source_widget):
        # Receives the button that was clicked.
        source_widget.text = "Hello, world!"


app = HelloWorld(formal_name="Hello, world!", app_id="hello.world")
app.main_loop()

Урок по Toga
Главная страница BeeWare

WxPython

Лучший выбор для простых настольных кроссплатформенных приложений.

WxPython представляет собой оболочку для популярного GUI-фреймворка WxWidgets. Реализован в виде набора Python-модулей расширения, которые обеспечивают работу с компонентами графического интерфейса известной кроссплатформенной библиотеки wxWidgets. Сама библиотека написана на C++.

WxPython использует системные элементы интерфейса на большинстве платформ, благодаря чему приложение естественно вписывается в интерфейс любой операционной системы.

Как WxWidgets, так и WxPython распространяются под лицензией WxWindows Library License — свободной лицензией, схожей с LGPL (с особыми условиями). Эта лицензия позволяет использовать и модифицировать WxPython как в проприетарных, так и в открытых проектах.

Установка: pip install wxpython

        import wx

class MainWindow(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, title):
        wx.Frame.__init__(self, parent, title=title, size=(200, -1))

        self.button = wx.Button(self, label="My simple app.")
        self.Bind(
            wx.EVT_BUTTON, self.handle_button_click, self.button
        )

        self.sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        self.sizer.Add(self.button)

        self.SetSizer(self.sizer)
        self.SetAutoLayout(True)
        self.Show()

    def handle_button_click(self, event):
        self.Close()


app = wx.App(False)
w = MainWindow(None, "Hello World")
app.MainLoop()

Веб-сайт WxPython
Вики WxPython
Репозиторий на GitHub

PyGObject (GTK+)

Оптимальный выбор для разработки приложений под GNOME.

Если вы планируете создать приложение, которое будет органично работать в GNOME и других GTK-окружениях Linux, PyGObject станет для вас оптимальным решением. Это библиотека, обеспечивающая связь Python с инструментарием GTK+. С ее помощью можно создавать современные адаптивные интерфейсы, соответствующие рекомендациям по проектированию интерфейсов GNOME (HIG).

PyGObject позволяет разрабатывать универсальные приложения, способные работать как на компьютерах, так и на мобильных устройствах с Linux на борту. Разработчикам доступны как официальные, так и сторонние инструменты от сообщества. Среди них — GNOME Builder и Glade (визуальный редактор для быстрого создания графических интерфейсов).

Библиотека распространяется под лицензией LGPL версии 2.1. Хотя эта версия отличается от текущей LGPL 3.0, она по-прежнему разрешает использование в проприетарном ПО, но требует открытия исходного кода при модификации самой библиотеки.

Установка:

Ubuntu/Debian:
sudo apt install python3-gi python3-gi-cairo gir1.2-gtk-4.0
macOS:
brew install pygobject4 gtk+4

        import gi
gi.require_version("Gtk", "4.0")
from gi.repository import Gtk

def on_activate(app):
    win = Gtk.ApplicationWindow(application=app)
    btn = Gtk.Button(label="Hello, World!")
    btn.connect('clicked', lambda x: win.close())
    win.set_child(btn)
    win.present()

app = Gtk.Application(application_id='org.gtk.Example')
app.connect('activate', on_activate)
app.run(None)

Главная страница проекта PyGObject
Документация PyGObject
Репозиторий на GitLab

Remi

Лучшее решение для создания веб-интерфейсов.

Remi (аббревиатура от REMote Interface – «удаленный интерфейс») – идеальное решение для приложений, работающих на серверах и системах без графического интерфейса, таких как Raspberry Pi. В отличие от большинства других фреймворков для создания GUI, Remi отображается в браузере благодаря встроенному веб-серверу. Это делает его по-настоящему кроссплатформенным решением, одинаково хорошо работающим на любой платформе.

Такая архитектура позволяет получить доступ к интерфейсу приложения с любого устройства с браузером в пределах одной сети. И хотя есть возможность ограничить доступ с помощью логина и пароля, по умолчанию механизмы безопасности не включены.

Важно понимать: Remi создан для разработки классических приложений с графическим интерфейсом, а не для создания веб-сайтов. При одновременном подключении нескольких пользователей они будут работать с одним и тем же интерфейсом – словно приложением пользуется один пользователь.

Для работы с Remi достаточно базовых знаний Python – код автоматически преобразуется в HTML. В комплект входит визуальный редактор с поддержкой перетаскивания элементов (drag-and-drop), похожий на Qt Designer для PyQt и PySide.

Remi распространяется под лицензией Apache License v2.0 – это «разрешительная» лицензия, схожая с MIT License. Она позволяет использовать фреймворк как в открытых, так и в проприетарных проектах, включая возможность вносить закрытые изменения в сам фреймворк. Основные требования лицензии касаются сохранения уведомлений об авторских правах и условий лицензирования.

        import remi.gui as gui
from remi import start, App

class MyApp(App):

    def main(self):
        container = gui.VBox(width=120, height=100)

        # Create a button, with the label "Hello, World!"
        self.bt = gui.Button('Hello, World?')
        self.bt.onclick.do(self.on_button_pressed)

        # Add the button to the container, and return it.
        container.append(self.bt)
        return container

    def on_button_pressed(self, widget):
        self.bt.set_text('Hello, World!')

start(MyApp)

Репозиторий на GitHub
Reddit (r/RemiGUI)

Источник

Best-of Python

🏆 A ranked list of awesome Python open-source libraries & tools. Updated weekly.

This curated list contains 390 awesome open-source projects with a total of 1.8M stars grouped into 28 categories. All projects are ranked by a project-quality score, which is calculated based on various metrics automatically collected from GitHub and different package managers. If you like to add or update projects, feel free to open an issue, submit a pull request, or directly edit the projects.yaml. Contributions are very welcome!

🧙‍♂️ Discover other best-of lists or create your own.
📫 Subscribe to our newsletter for updates and trending projects.

Data Serialization 16 projects
Data Containers & Dataframes 30 projects
Data Structures 15 projects
Data Validation 15 projects
Algorithms & Design Patterns 4 projects
Date & Time Utilities 9 projects
File & Path Utilities 10 projects
Compatiblity 7 projects
Cryptography 7 projects
Infrastructure & DevOps 20 projects
Process Utilities 4 projects
Asynchronous Programming 7 projects
Configuration 9 projects
CLI Development 19 projects
Development Tools 1 projects
Data Caching 6 projects
GUI Development 10 projects
Computer & Machine Vision 2 projects
Machine Learning & Data Engineering 1 projects
Text Data 12 projects
Web Development 1 projects
Database Clients 64 projects
Data Loading & Extraction 30 projects
Data Pipelines & Streaming 43 projects
File Formats 3 projects
Code Inspection 4 projects
General Utilities 15 projects
Python Implementations 6 projects
Others 21 projects

Explanation

🥇🥈🥉 Combined project-quality score
⭐️ Star count from GitHub
🐣 New project (less than 6 months old)
💤 Inactive project (6 months no activity)
💀 Dead project (12 months no activity)
📈📉 Project is trending up or down
➕ Project was recently added
❗️ Warning (e.g. missing/risky license)
👨‍💻 Contributors count from GitHub
🔀 Fork count from GitHub
📋 Issue count from GitHub
⏱️ Last update timestamp on package manager
📥 Download count from package manager
📦 Number of dependent projects
Pandas related project

Data Serialization

protobuf (🥇52 · ⭐ 64K · 📉) — Protocol Buffers — Googles data interchange format. BSD-3

GitHub (👨‍💻 1.2K · 🔀 15K · 📥 44M · 📦 650K · 📋 6.2K — 6% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf
```
PyPi (📥 190M / month · 📦 6.8K · ⏱️ 23.05.2024):
Conda (📥 18M · ⏱️ 06.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge protobuf
```
npm (📥 7.6M / month · 📦 2.9K · ⏱️ 10.10.2022):
```
 npm install google-protobuf
```

flatbuffers (🥇43 · ⭐ 22K) — FlatBuffers: Memory Efficient Serialization Library. Apache-2

GitHub (👨‍💻 680 · 🔀 3.2K · 📥 460K · 📦 110K · 📋 2.4K — 6% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/google/flatbuffers
```
PyPi (📥 19M / month · 📦 410 · ⏱️ 26.03.2024):

Conda (📥 1.1M · ⏱️ 26.03.2024):

 conda install -c conda-forge flatbuffers

npm (📥 1.4M / month · 📦 230 · ⏱️ 26.03.2024):

marshmallow (🥈40 · ⭐ 6.9K) — A lightweight library for converting complex objects to and from.. MIT

GitHub (👨‍💻 210 · 🔀 620 · 📦 140K · 📋 1.2K — 14% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/marshmallow-code/marshmallow
```
PyPi (📥 49M / month · 📦 2.2K · ⏱️ 06.06.2024):

Conda (📥 2.5M · ⏱️ 06.06.2024):

 conda install -c conda-forge marshmallow

orjson (🥈38 · ⭐ 5.7K) — Fast, correct Python JSON library supporting dataclasses, datetimes,.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 22 · 🔀 200 · 📦 98K · 📋 400 — 2% open · ⏱️ 03.05.2024):
```
 git clone https://github.com/ijl/orjson
```
PyPi (📥 32M / month · 📦 2.4K · ⏱️ 03.05.2024):
Conda (📥 1.3M · ⏱️ 03.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge orjson
```

dill (🥈37 · ⭐ 2.2K) — serialize all of Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 45 · 🔀 170 · 📥 290K · 📦 160K · 📋 520 — 35% open · ⏱️ 24.05.2024):
```
 git clone https://github.com/uqfoundation/dill
```
PyPi (📥 60M / month · 📦 2.9K · ⏱️ 27.01.2024):
Conda (📥 6.8M · ⏱️ 28.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge dill
```

jsonpickle (🥈36 · ⭐ 1.2K) — Python library for serializing any arbitrary object graph into.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 76 · 🔀 170 · 📋 320 — 22% open · ⏱️ 02.06.2024):
```
 git clone https://github.com/jsonpickle/jsonpickle
```
PyPi (📥 12M / month · 📦 1.2K · ⏱️ 11.04.2024):

Conda (📥 1.7M · ⏱️ 11.04.2024):

 conda install -c conda-forge jsonpickle

msgpack (🥈35 · ⭐ 1.9K) — MessagePack serializer implementation for Python msgpack.org[Python]. Apache-2

GitHub (👨‍💻 79 · 🔀 220 · 📥 1.3K · 📋 290 — 1% open · ⏱️ 07.05.2024):
```
 git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python
```
PyPi (📥 71M / month · 📦 1.9K · ⏱️ 07.05.2024):

Conda (📥 16M · ⏱️ 14.05.2024):

 conda install -c conda-forge msgpack-python

ultrajson (🥉34 · ⭐ 4.3K) — Ultra fast JSON decoder and encoder written in C with Python bindings. BSD-3

GitHub (👨‍💻 88 · 🔀 360 · 📋 350 — 8% open · ⏱️ 01.06.2024):
```
 git clone https://github.com/ultrajson/ultrajson
```
PyPi (📥 21M / month · 📦 2.2K · ⏱️ 14.05.2024):
Conda (📥 4.9M · ⏱️ 15.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge ujson
```

simplejson (🥉34 · ⭐ 1.6K) — simplejson is a simple, fast, extensible JSON encoder/decoder for.. MIT

GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 330 · 📥 6.5K · 📦 130K · 📋 200 — 10% open · ⏱️ 03.12.2023):
```
 git clone https://github.com/simplejson/simplejson
```
PyPi (📥 21M / month · 📦 2.5K · ⏱️ 06.10.2023):

Conda (📥 3.3M · ⏱️ 15.02.2024):

 conda install -c conda-forge simplejson

cloudpickle (🥉32 · ⭐ 1.6K) — Extended pickling support for Python objects. BSD-3

GitHub (👨‍💻 59 · 🔀 160 · 📥 27 · 📋 260 — 34% open · ⏱️ 08.04.2024):
```
 git clone https://github.com/cloudpipe/cloudpickle
```
PyPi (📥 44M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 16.10.2023):

Conda (📥 17M · ⏱️ 16.10.2023):

 conda install -c conda-forge cloudpickle

python-rapidjson (🥉29 · ⭐ 490) — Python wrapper around rapidjson. MIT

GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 47 · 📦 5.5K · 📋 110 — 12% open · ⏱️ 18.05.2024):
```
 git clone https://github.com/python-rapidjson/python-rapidjson
```
PyPi (📥 2M / month · 📦 240 · ⏱️ 18.05.2024):
```
 pip install python-rapidjson
```

Conda (📥 1.7M · ⏱️ 18.05.2024):

 conda install -c conda-forge python-rapidjson

srsly (🥉28 · ⭐ 420) — Modern high-performance serialization utilities for Python (JSON,.. MIT

GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 30 · 📦 45K · 📋 30 — 13% open · ⏱️ 11.04.2024):
```
 git clone https://github.com/explosion/srsly
```
PyPi (📥 11M / month · 📦 170 · ⏱️ 22.09.2023):
Conda (📥 1.5M · ⏱️ 25.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge srsly
```

pysimdjson (🥉26 · ⭐ 630) — Python bindings for the simdjson project. MIT

GitHub (👨‍💻 14 · 🔀 52 · 📦 1.3K · 📋 87 — 10% open · ⏱️ 05.02.2024):
```
 git clone https://github.com/TkTech/pysimdjson
```
PyPi (📥 1.1M / month · 📦 49 · ⏱️ 06.02.2024):

Conda (📥 98K · ⏱️ 06.02.2024):

 conda install -c conda-forge pysimdjson

hickle (🥉26 · ⭐ 480) — a HDF5-based python pickle replacement. MIT

GitHub (👨‍💻 26 · 🔀 71 · 📦 760 · 📋 110 — 5% open · ⏱️ 31.03.2024):
```
 git clone https://github.com/telegraphic/hickle
```
PyPi (📥 49K / month · 📦 39 · ⏱️ 30.03.2024):
Conda (📥 25K · ⏱️ 14.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge hickle
```

rtoml (🥉22 · ⭐ 300) — A fast TOML library for python implemented in rust. MIT

GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 30 · 📦 420 · 📋 26 — 57% open · ⏱️ 26.01.2024):
```
 git clone https://github.com/samuelcolvin/rtoml
```
PyPi (📥 460K / month · 📦 110 · ⏱️ 21.12.2023):

Show 1 hidden projects…

pyasn1 (🥈35 · ⭐ 240 · 💀) — Generic ASN.1 library for Python. BSD-2

Data Containers & Dataframes

General-purpose data containers as well as utilities & extensions for pandas.

pandas (🥇54 · ⭐ 42K) — Flexible and powerful data analysis / manipulation library for.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 3.6K · 🔀 17K · 📥 270K · 📦 1.7M · 📋 27K — 14% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pandas-dev/pandas
```
PyPi (📥 230M / month · 📦 67K · ⏱️ 10.04.2024):
Conda (📥 52M · ⏱️ 16.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge pandas
```

polars (🥇44 · ⭐ 27K · 📈) — Dataframes powered by a multithreaded, vectorized query engine, written.. MIT

GitHub (👨‍💻 420 · 🔀 1.6K · 📥 980 · 📦 9.8K · 📋 7.7K — 21% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pola-rs/polars
```
PyPi (📥 7.6M / month · 📦 980 · ⏱️ 01.06.2024):

h5py (🥈41 · ⭐ 2K) — HDF5 for Python — The h5py package is a Pythonic interface to the HDF5.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 520 · 📥 3.4K · 📦 270K · 📋 1.5K — 18% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/h5py/h5py
```
PyPi (📥 22M / month · 📦 6.7K · ⏱️ 10.04.2024):
Conda (📥 16M · ⏱️ 06.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge h5py
```

xarray (🥈40 · ⭐ 3.4K) — N-D labeled arrays and datasets in Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 500 · 🔀 1K · 📦 27K · 📋 4.3K — 26% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pydata/xarray
```
PyPi (📥 5.3M / month · 📦 3K · ⏱️ 13.05.2024):
Conda (📥 10M · ⏱️ 13.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge xarray
```

Modin (🥈37 · ⭐ 9.5K) — Modin: Scale your Pandas workflows by changing a single line of.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 640 · 📥 200K · 📦 1.5K · 📋 4.2K — 16% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/modin-project/modin
```
PyPi (📥 1.4M / month · 📦 47 · ⏱️ 15.05.2024):

Conda (📥 330K · ⏱️ 15.05.2024):

 conda install -c conda-forge modin-core

numexpr (🥈37 · ⭐ 2.2K) — Fast numerical array expression evaluator for Python, NumPy, Pandas,.. MIT

GitHub (👨‍💻 78 · 🔀 200 · 📥 640 · 📦 76K · 📋 380 — 1% open · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pydata/numexpr
```
PyPi (📥 3.9M / month · 📦 860 · ⏱️ 02.04.2024):
Conda (📥 8.2M · ⏱️ 27.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge numexpr
```

zarr (🥈36 · ⭐ 1.4K) — An implementation of chunked, compressed, N-dimensional arrays for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 98 · 🔀 260 · 📦 3.9K · 📋 770 — 42% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/zarr-developers/zarr-python
```
PyPi (📥 610K / month · 📦 900 · ⏱️ 26.05.2024):
Conda (📥 3.1M · ⏱️ 27.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge zarr
```

PyTables (🥈34 · ⭐ 1.3K) — A Python package to manage extremely large amounts of data. BSD-3

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 270 · 📥 190 · 📋 730 — 23% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/PyTables/PyTables
```
PyPi (📥 970K / month · 📦 1.4K · ⏱️ 27.11.2023):
Conda (📥 7.3M · ⏱️ 11.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge pytables
```

pandera (🥈33 · ⭐ 3.1K) — A light-weight, flexible, and expressive statistical data testing.. MIT

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 280 · 📦 1.6K · 📋 800 — 40% open · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pandera-dev/pandera
```
PyPi (📥 1.9M / month · 📦 180 · ⏱️ 14.05.2024):

Conda (📥 40K · ⏱️ 08.05.2024):

 conda install -c conda-forge pandera-core

Bottleneck (🥈33 · ⭐ 1K) — Fast NumPy array functions written in C. BSD-2

GitHub (👨‍💻 32 · 🔀 99 · 📦 48K · 📋 240 — 20% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pydata/bottleneck
```
PyPi (📥 1M / month · 📦 410 · ⏱️ 23.05.2024):

Conda (📥 4.1M · ⏱️ 26.02.2024):

 conda install -c conda-forge bottleneck

TinyDB (🥈32 · ⭐ 6.6K · 💤) — TinyDB is a lightweight document oriented database optimized for your.. MIT

GitHub (👨‍💻 82 · 🔀 520 · 📦 13K · 📋 320 — 8% open · ⏱️ 24.07.2023):
```
 git clone https://github.com/msiemens/tinydb
```
PyPi (📥 650K / month · 📦 650 · ⏱️ 12.06.2023):
Conda (📥 400K · ⏱️ 12.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge tinydb
```

docarray (🥈32 · ⭐ 2.8K) — Represent, send, store and search multimodal data. Apache-2

GitHub (👨‍💻 74 · 🔀 220 · 📦 4.4K · 📋 640 — 10% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/jina-ai/docarray
```
PyPi (📥 86K / month · 📦 68 · ⏱️ 22.12.2023):
Conda (📥 140K · ⏱️ 18.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge docarray
```

Koalas (🥉31 · ⭐ 3.3K · 💤) — Koalas: pandas API on Apache Spark. Apache-2 spark

GitHub (👨‍💻 51 · 🔀 360 · 📥 1K · 📦 340 · 📋 600 — 18% open · ⏱️ 21.09.2023):
```
 git clone https://github.com/databricks/koalas
```
PyPi (📥 2.3M / month · 📦 31 · ⏱️ 19.10.2021):
Conda (📥 340K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge koalas
```

datasketch (🥉31 · ⭐ 2.4K) — MinHash, LSH, LSH Forest, Weighted MinHash, HyperLogLog,.. MIT

GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 290 · 📥 27 · 📦 1.3K · 📋 170 — 30% open · ⏱️ 26.03.2024):
```
 git clone https://github.com/ekzhu/datasketch
```
PyPi (📥 2.8M / month · 📦 44 · ⏱️ 04.06.2024):

Vaex (🥉30 · ⭐ 8.2K · 💤) — Out-of-Core hybrid Apache Arrow/NumPy DataFrame for Python, ML,.. MIT

GitHub (👨‍💻 72 · 🔀 590 · 📥 280 · 📦 760 · 📋 1.3K — 40% open · ⏱️ 21.07.2023):
```
 git clone https://github.com/vaexio/vaex
```
PyPi (📥 22K / month · 📦 51 · ⏱️ 21.07.2023):
Conda (📥 190K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge vaex
```

datatable (🥉28 · ⭐ 1.8K) — A Python package for manipulating 2-dimensional tabular data.. MPL-2.0

GitHub (👨‍💻 37 · 🔀 150 · 📥 2.4K · 📋 1.5K — 11% open · ⏱️ 01.12.2023):
```
 git clone https://github.com/h2oai/datatable
```
PyPi (📥 53K / month · 📦 45 · ⏱️ 01.12.2023):

Conda (📥 26K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge datatable

Pandaral·lel (🥉27 · ⭐ 3.6K) — A simple and efficient tool to parallelize Pandas.. BSD-3 jupyter

GitHub (👨‍💻 26 · 🔀 200 · 📋 220 — 40% open · ⏱️ 16.02.2024):
```
 git clone https://github.com/nalepae/pandarallel
```
PyPi (📥 420K / month · 📦 91 · ⏱️ 02.05.2023):

Conda (📥 93K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge pandarallel

StaticFrame (🥉27 · ⭐ 410) — Immutable and statically-typeable DataFrames with runtime type and.. MIT

GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 33 · 📦 22 · 📋 630 — 7% open · ⏱️ 21.05.2024):
```
 git clone https://github.com/InvestmentSystems/static-frame
```
PyPi (📥 6.1K / month · 📦 4 · ⏱️ 21.05.2024):

Conda (📥 340K · ⏱️ 21.05.2024):

 conda install -c conda-forge static-frame

swifter (🥉26 · ⭐ 2.5K) — A package which efficiently applies any function to a pandas.. MIT

GitHub (👨‍💻 18 · 🔀 100 · 📦 1.3K · 📋 150 — 13% open · ⏱️ 14.03.2024):
```
 git clone https://github.com/jmcarpenter2/swifter
```
PyPi (📥 720K / month · 📦 52 · ⏱️ 31.07.2023):
Conda (📥 340K · ⏱️ 31.07.2023):
```
 conda install -c conda-forge swifter
```

Pandas Summary (🥉24 · ⭐ 490) — Engine for ML/Data tracking, visualization,.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 99 · 🔀 43 · 📋 14 — 42% open · ⏱️ 16.05.2024):
```
 git clone https://github.com/polyaxon/datatile
```
PyPi (📥 87K / month · 📦 21 · ⏱️ 25.11.2021):
```
 pip install pandas-summary
```

Show 10 hidden projects…

Data Structures

pyrsistent (🥇35 · ⭐ 2K · 💤) — Persistent/Immutable/Functional data structures for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 73 · 🔀 140 · 📦 340K · 📋 180 — 14% open · ⏱️ 25.10.2023):
```
 git clone https://github.com/tobgu/pyrsistent
```
PyPi (📥 41M / month · 📦 1K · ⏱️ 25.10.2023):

Conda (📥 21M · ⏱️ 31.10.2023):

 conda install -c conda-forge pyrsistent

python-sortedcontainers (🥇32 · ⭐ 3.3K) — Python Sorted Container Types: Sorted List, Sorted.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 24 · 🔀 200 · 📋 190 — 12% open · ⏱️ 01.03.2024):
```
 git clone https://github.com/grantjenks/python-sortedcontainers
```
PyPi (📥 59M / month · 📦 1.2K · ⏱️ 16.05.2021):
```
 pip install sortedcontainers
```

Conda (📥 13M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge sortedcontainers

bidict (🥇32 · ⭐ 1.4K) — The bidirectional mapping library for Python. MPL-2.0

GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 63 · 📥 53 · 📦 26K · 📋 62 — 3% open · ⏱️ 04.05.2024):
```
 git clone https://github.com/jab/bidict
```
PyPi (📥 3.9M / month · 📦 440 · ⏱️ 18.02.2024):
Conda (📥 410K · ⏱️ 18.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge bidict
```

multidict (🥇32 · ⭐ 400) — The multidict implementation. Apache-2

GitHub (👨‍💻 54 · 🔀 95 · 📥 6.8K · 📋 160 — 14% open · ⏱️ 19.04.2024):
```
 git clone https://github.com/aio-libs/multidict
```
PyPi (📥 110M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 01.02.2024):

Conda (📥 13M · ⏱️ 04.02.2024):

 conda install -c conda-forge multidict

anytree (🥈31 · ⭐ 910 · 💤) — Python tree data library. Apache-2

GitHub (👨‍💻 29 · 🔀 130 · 📦 19K · 📋 190 — 14% open · ⏱️ 16.11.2023):
```
 git clone https://github.com/c0fec0de/anytree
```
PyPi (📥 1.5M / month · 📦 480 · ⏱️ 16.11.2023):
Conda (📥 40K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge anytree
```

python-benedict (🥈29 · ⭐ 1.4K) — dict subclass with keylist/keypath support, built-in I/O.. MIT

GitHub (👨‍💻 7 · 🔀 48 · 📦 1.7K · 📋 110 — 17% open · ⏱️ 15.05.2024):
```
 git clone https://github.com/fabiocaccamo/python-benedict
```
PyPi (📥 620K / month · 📦 67 · ⏱️ 04.03.2024):
```
 pip install python-benedict
```

Conda (📥 160K · ⏱️ 05.03.2024):

 conda install -c conda-forge python-benedict

glom (🥉28 · ⭐ 1.8K) — Pythons nested data operator (and CLI), for all your declarative.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 60 · 📦 1.6K · 📋 190 — 59% open · ⏱️ 12.01.2024):
```
 git clone https://github.com/mahmoud/glom
```
PyPi (📥 2.1M / month · 📦 170 · ⏱️ 27.11.2023):
Conda (📥 34K · ⏱️ 27.11.2023):
```
 conda install -c conda-forge glom
```

immutables (🥉27 · ⭐ 1.1K · 💤) — A high-performance immutable mapping type for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 16 · 🔀 54 · 📦 6.7K · 📋 48 — 22% open · ⏱️ 15.08.2023):
```
 git clone https://github.com/MagicStack/immutables
```
PyPi (📥 1.2M / month · 📦 130 · ⏱️ 14.08.2023):

Conda (📥 1M · ⏱️ 25.09.2023):

 conda install -c conda-forge immutables

janus (🥉27 · ⭐ 790) — Thread-safe asyncio-aware queue for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 26 · 🔀 45 · 📋 42 — 21% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/aio-libs/janus
```
PyPi (📥 800K / month · 📦 120 · ⏱️ 17.12.2021):
Conda (📥 19K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge janus
```

munch (🥉27 · ⭐ 760 · 💤) — A Munch is a Python dictionary that provides attribute-style access (a.. MIT

GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 84 · 📋 49 — 18% open · ⏱️ 01.07.2023):
```
 git clone https://github.com/Infinidat/munch
```
PyPi (📥 1.9M / month · 📦 540 · ⏱️ 01.07.2023):
Conda (📥 4M · ⏱️ 02.07.2023):
```
 conda install -c conda-forge munch
```

python-box (🥉25 · ⭐ 2.4K · 💤) — Python dictionaries with advanced dot notation access. MIT

GitHub (👨‍💻 1 · 🔀 98 · 📥 39 · 📋 160 — 14% open · ⏱️ 26.08.2023):
```
 git clone https://github.com/cdgriffith/Box
```
PyPi (📥 3.1M / month · 📦 410 · ⏱️ 26.08.2023):

Conda (📥 560K · ⏱️ 01.10.2023):

 conda install -c conda-forge python-box

Show 4 hidden projects…

addict (🥈29 · ⭐ 2.4K · 💀) — The Python Dict thats better than heroin. MIT
sqlitedict (🥈29 · ⭐ 1.1K · 💀) — Persistent dict, backed by sqlite3 and pickle, multithread-.. Apache-2
ordered-set (🥉28 · ⭐ 210 · 💀) — A mutable set that remembers the order of its entries. One of.. MIT
cleverdict (🥉15 · ⭐ 99 · 💀) — A JSON-friendly data structure which allows both object attributes.. MIT

Data Validation

pydantic (🥇46 · ⭐ 19K) — Data validation using Python type hints. MIT

GitHub (👨‍💻 540 · 🔀 1.7K · 📦 420K · 📋 4.1K — 10% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/samuelcolvin/pydantic
```
PyPi (📥 200M / month · 📦 19K · ⏱️ 03.06.2024):
Conda (📥 7.9M · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge pydantic
```

jsonschema (🥇41 · ⭐ 4.5K · 📈) — An implementation of the JSON Schema specification for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 110 · 🔀 570 · 📥 250 · 📦 570K · 📋 830 — 3% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/Julian/jsonschema
```
PyPi (📥 120M / month · 📦 6.2K · ⏱️ 30.04.2024):

Conda (📥 28M · ⏱️ 01.05.2024):

 conda install -c conda-forge jsonschema

validators (🥈35 · ⭐ 920) — Python Data Validation for Humans. MIT

GitHub (👨‍💻 54 · 🔀 150 · 📥 40 · 📦 120K · 📋 170 — 0% open · ⏱️ 25.05.2024):
```
 git clone https://github.com/kvesteri/validators
```
PyPi (📥 8.5M / month · 📦 7.1K · ⏱️ 25.05.2024):

Conda (📥 650K · ⏱️ 28.05.2024):

 conda install -c conda-forge validators

cerberus (🥈34 · ⭐ 3.1K · 💤) — Lightweight, extensible data validation library for Python. ISC

GitHub (👨‍💻 66 · 🔀 240 · 📦 16K · 📋 350 — 5% open · ⏱️ 23.10.2023):
```
 git clone https://github.com/pyeve/cerberus
```
PyPi (📥 4.5M / month · 📦 660 · ⏱️ 09.08.2023):
Conda (📥 380K · ⏱️ 06.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge cerberus
```

schema (🥈33 · ⭐ 2.8K) — Schema validation just got Pythonic. MIT

GitHub (👨‍💻 69 · 🔀 210 · 📦 9.4K · 📋 180 — 53% open · ⏱️ 06.05.2024):
```
 git clone https://github.com/keleshev/schema
```
PyPi (📥 18M / month · 📦 740 · ⏱️ 04.05.2024):
Conda (📥 170K · ⏱️ 04.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge schema
```

voluptuous (🥈32 · ⭐ 1.8K) — CONTRIBUTIONS ONLY: Voluptuous, despite the name, is a Python data.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 96 · 🔀 210 · 📦 16K · 📋 250 — 16% open · ⏱️ 02.02.2024):
```
 git clone https://github.com/alecthomas/voluptuous
```
PyPi (📥 2.5M / month · 📦 540 · ⏱️ 03.02.2024):

Conda (📥 370K · ⏱️ 03.02.2024):

 conda install -c conda-forge voluptuous

python-email-validator (🥉30 · ⭐ 1K) — A robust email syntax and deliverability validation.. Unlicense

GitHub (👨‍💻 24 · 🔀 150 · 📋 98 — 11% open · ⏱️ 10.05.2024):
```
 git clone https://github.com/JoshData/python-email-validator
```
PyPi (📥 22M / month · 📦 690 · ⏱️ 26.02.2024):
```
 pip install email-validator
```

Conda (📥 210K · ⏱️ 27.02.2024):

 conda install -c conda-forge email-validator

param (🥉30 · ⭐ 400) — Param: Make your Python code clearer and more reliable by declaring.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 37 · 🔀 68 · 📦 11K · 📋 460 — 35% open · ⏱️ 15.05.2024):
```
 git clone https://github.com/holoviz/param
```
PyPi (📥 600K / month · 📦 150 · ⏱️ 02.05.2024):
Conda (📥 1.6M · ⏱️ 22.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge param
```

dirty-equals (🥉21 · ⭐ 780 · 💤) — Doing dirty (but extremely useful) things with equals. MIT

GitHub (👨‍💻 16 · 🔀 35 · 📦 330 · 📋 34 — 44% open · ⏱️ 15.11.2023):
```
 git clone https://github.com/samuelcolvin/dirty-equals
```
PyPi (📥 140K / month · 📦 31 · ⏱️ 15.11.2023):

Conda (📥 48K · ⏱️ 15.11.2023):

 conda install -c conda-forge dirty-equals

validr (🥉17 · ⭐ 210) — A simple, fast, extensible python library for data validation. MIT

GitHub (👨‍💻 7 · 🔀 12 · 📋 25 — 12% open · ⏱️ 23.12.2023):
```
 git clone https://github.com/guyskk/validr
```
PyPi (📥 620 / month · 📦 6 · ⏱️ 13.12.2023):

Show 5 hidden projects…

schematics (🥉30 · ⭐ 2.6K · 💀) — Python Data Structures for Humans. BSD-3
strictyaml (🥉27 · ⭐ 1.4K · 💀) — Type-safe YAML parser and validator. MIT
valideer (🥉19 · ⭐ 260 · 💀) — Lightweight data validation and adaptation Python library. MIT
typical (🥉19 · ⭐ 180 · 💀) — Typical: Fast, simple, & correct data-validation using Python 3 typing. MIT
dataklasses (🥉7 · ⭐ 780 · 💀) — A different spin on dataclasses. ❗Unlicensed

Algorithms & Design Patterns

🔗 python-patterns ( ⭐ 40K) — Collection of design patterns/idioms in Python.

transitions (🥇34 · ⭐ 5.4K) — A lightweight, object-oriented finite state machine implementation.. MIT

GitHub (👨‍💻 78 · 🔀 520 · 📦 3.5K · 📋 460 — 3% open · ⏱️ 28.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pytransitions/transitions
```
PyPi (📥 600K / month · 📦 170 · ⏱️ 14.05.2024):

Conda (📥 660K · ⏱️ 14.05.2024):

 conda install -c conda-forge transitions

algorithms (🥉29 · ⭐ 24K) — Minimal examples of data structures and algorithms in Python. MIT

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 4.6K · 📦 110 · 📋 300 — 66% open · ⏱️ 05.02.2024):
```
 git clone https://github.com/keon/algorithms
```
PyPi (📥 1.5K / month · 📦 4 · ⏱️ 04.10.2020):

Conda (📥 2.2K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge algorithms

PyPattyrn (🥉21 · ⭐ 2.2K) — A simple library for implementing common design patterns. MIT

GitHub (👨‍💻 4 · 🔀 150 · 📦 49 · 📋 42 — 2% open · ⏱️ 26.05.2024):
```
 git clone https://github.com/tylerlaberge/PyPattyrn
```
PyPi (📥 1.4K / month · 📦 14 · ⏱️ 11.09.2016):

Date & Time Utilities

arrow (🥇39 · ⭐ 8.6K · 💤) — Better dates & times for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 270 · 🔀 660 · 📦 110K · 📋 500 — 20% open · ⏱️ 30.09.2023):
```
 git clone https://github.com/arrow-py/arrow
```
PyPi (📥 30M / month · 📦 1.9K · ⏱️ 30.09.2023):
Conda (📥 4.9M · ⏱️ 01.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge arrow
```

pendulum (🥈35 · ⭐ 6.1K) — Python datetimes made easy. MIT

GitHub (👨‍💻 96 · 🔀 360 · 📥 650 · 📦 28K · 📋 560 — 42% open · ⏱️ 16.12.2023):
```
 git clone https://github.com/sdispater/pendulum
```
PyPi (📥 48M / month · 📦 1.2K · ⏱️ 16.12.2023):
Conda (📥 1M · ⏱️ 07.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge pendulum
```

python-dateutil (🥈35 · ⭐ 2.3K) — Useful extensions to the standard Python datetime features. Apache-2

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 480 · 📥 35K · 📋 790 — 45% open · ⏱️ 20.05.2024):
```
 git clone https://github.com/dateutil/dateutil
```
PyPi (📥 360M / month · 📦 10K · ⏱️ 01.03.2024):
```
 pip install python-dateutil
```

Conda (📥 58M · ⏱️ 01.03.2024):

 conda install -c conda-forge python-dateutil

dateparser (🥈34 · ⭐ 2.5K) — python parser for human readable dates. BSD-3

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 470 · 📦 28K · 📋 700 — 46% open · ⏱️ 08.04.2024):
```
 git clone https://github.com/scrapinghub/dateparser
```
PyPi (📥 7.2M / month · 📦 1K · ⏱️ 17.11.2023):

Conda (📥 220K · ⏱️ 17.11.2023):

 conda install -c conda-forge dateparser

pytz (🥈34 · ⭐ 320) — pytz Python historical timezone library and database. MIT

GitHub (👨‍💻 21 · 🔀 86 · 📥 59 · 📦 2M · 📋 88 — 37% open · ⏱️ 02.02.2024):
```
 git clone https://github.com/stub42/pytz
```
PyPi (📥 180M / month · 📦 11K · ⏱️ 02.02.2024):
Conda (📥 54M · ⏱️ 02.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge pytz
```

holidays (🥉31 · ⭐ 1.4K) — Generate and work with holidays in Python. MIT

GitHub (👨‍💻 230 · 🔀 440 · ⏱️ 12.04.2024):

 git clone https://github.com/dr-prodigy/python-holidays

PyPi (📥 7.4M / month · 📦 320 · ⏱️ 03.06.2024):
Conda (📥 3.9M · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge holidays
```

tzlocal (🥉31 · ⭐ 180) — A Python module that tries to figure out what your local timezone is. MIT

GitHub (👨‍💻 31 · 🔀 59 · 📦 170K · 📋 84 — 3% open · ⏱️ 08.12.2023):
```
 git clone https://github.com/regebro/tzlocal
```
PyPi (📥 47M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 22.10.2023):
Conda (📥 2.7M · ⏱️ 22.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge tzlocal
```

Show 2 hidden projects…

parsedatetime (🥉29 · ⭐ 690 · 💀) — Parse human-readable date/time strings. Apache-2
isodate (🥉29 · ⭐ 140 · 💀) — ISO 8601 date/time parser. BSD-3

File & Path Utilities

filesystem_spec (🥇40 · ⭐ 920) — A specification that python filesystems should adhere to. BSD-3

GitHub (👨‍💻 240 · 🔀 340 · 📦 130K · 📋 690 — 37% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/fsspec/filesystem_spec
```
PyPi (📥 260M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 17M · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge fsspec
```

watchdog (🥈36 · ⭐ 6.3K) — Python library and shell utilities to monitor filesystem events. Apache-2

GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 680 · 📦 150K · 📋 650 — 29% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/gorakhargosh/watchdog
```
PyPi (📥 22M / month · 📦 2.4K · ⏱️ 23.05.2024):
Conda (📥 3M · ⏱️ 24.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge watchdog
```

filelock (🥈35 · ⭐ 700) — A platform-independent file lock for Python. Unlicense

GitHub (👨‍💻 46 · 🔀 100 · 📦 450K · 📋 110 — 13% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/tox-dev/py-filelock
```
PyPi (📥 140M / month · 📦 2.1K · ⏱️ 29.04.2024):
Conda (📥 18M · ⏱️ 29.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge filelock
```

aiofiles (🥉33 · ⭐ 2.6K) — File support for asyncio. Apache-2

GitHub (👨‍💻 36 · 🔀 150 · 📦 150K · 📋 120 — 42% open · ⏱️ 06.02.2024):
```
 git clone https://github.com/Tinche/aiofiles
```
PyPi (📥 19M / month · 📦 2.5K · ⏱️ 09.08.2023):
Conda (📥 1.1M · ⏱️ 02.11.2023):
```
 conda install -c conda-forge aiofiles
```

path (🥉33 · ⭐ 1.1K) — Object-oriented file system path manipulation. MIT

GitHub (👨‍💻 54 · 🔀 140 · 📦 15K · 📋 140 — 2% open · ⏱️ 27.05.2024):
```
 git clone https://github.com/jaraco/path
```
PyPi (📥 1.4M / month · 📦 200 · ⏱️ 09.04.2024):
Conda (📥 550K · ⏱️ 15.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge path
```

scandir (🥉28 · ⭐ 530 · 💤) — Better directory iterator and faster os.walk(), now in the Python.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 69 · 📦 15K · 📋 96 — 6% open · ⏱️ 29.08.2023):
```
 git clone https://github.com/benhoyt/scandir
```
PyPi (📥 3.2M / month · 📦 210 · ⏱️ 09.03.2019):
Conda (📥 1.4M · ⏱️ 23.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge scandir
```

Show 4 hidden projects…

zipp (🥈36 · ⭐ 52 · 📈) — Backport of pathlib-compatible object wrapper for zip files. MIT
appdirs (🥉31 · ⭐ 1K · 💀) — A small Python module for determining appropriate platform-specific.. MIT
pyfilesystem2 (🥉30 · ⭐ 2K · 💀) — Pythons Filesystem abstraction layer. MIT
Unipath (🥉22 · ⭐ 520 · 💀) — An object-oriented approach to Python file/directory operations. MIT

Compatiblity

future (🥇38 · ⭐ 1.2K) — Easy, clean, reliable Python 2/3 compatibility. MIT

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 280 · 📦 330K · 📋 400 — 46% open · ⏱️ 21.02.2024):
```
 git clone https://github.com/PythonCharmers/python-future
```
PyPi (📥 41M / month · 📦 5.5K · ⏱️ 21.02.2024):
Conda (📥 13M · ⏱️ 22.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge future
```

six (🥈37 · ⭐ 970) — Python 2 and 3 compatibility library. MIT

GitHub (👨‍💻 67 · 🔀 270 · 📦 2.2M · 📋 300 — 37% open · ⏱️ 27.03.2024):
```
 git clone https://github.com/benjaminp/six
```
PyPi (📥 320M / month · 📦 24K · ⏱️ 05.05.2021):
Conda (📥 56M · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge six
```

typing (🥈34 · ⭐ 1.6K) — Python static typing home. Hosts the documentation and a user help.. Python-2.0

GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 220 · 📋 800 — 19% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/python/typing
```
PyPi (📥 9.1M / month · 📦 3.1K · ⏱️ 01.05.2021):
Conda (📥 3M · ⏱️ 17.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge typing
```

Show 4 hidden projects…

contextlib2 (🥉28 · ⭐ 38) — contextlib2 is a backport of the standard librarys contextlib.. ❗️psfrag
dataclasses (🥉27 · ⭐ 580 · 💀) — A backport of the dataclasses module for Python 3.6. Apache-2
futures (🥉27 · ⭐ 230 · 💀) — Backport of the concurrent.futures package to Python 2.6 and 2.7. Python-2.0
pathlib2 (🥉27 · ⭐ 81 · 💤) — Backport of pathlib aiming to support the full stdlib Python API. MIT

Cryptography

cryptography (🥇47 · ⭐ 6.4K) — cryptography is a package designed to expose cryptographic.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 320 · 🔀 1.5K · 📦 680K · 📋 2.5K — 1% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pyca/cryptography
```
PyPi (📥 270M / month · 📦 8.8K · ⏱️ 04.06.2024):

Conda (📥 48M · ⏱️ 05.06.2024):

 conda install -c conda-forge cryptography

pycryptodomex (🥈39 · ⭐ 2.7K) — A self-contained cryptographic library for Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 480 · 📥 540 · 📦 98K · 📋 580 — 10% open · ⏱️ 12.05.2024):
```
 git clone https://github.com/Legrandin/pycryptodome
```
PyPi (📥 36M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 10.01.2024):
```
 pip install pycryptodomex
```

Conda (📥 1.7M · ⏱️ 23.09.2023):

 conda install -c conda-forge pycryptodomex

keyring (🥈39 · ⭐ 1.2K) — Store and access your passwords safely. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 150 · 📦 120K · 📋 520 — 12% open · ⏱️ 13.05.2024):
```
 git clone https://github.com/jaraco/keyring
```
PyPi (📥 54M / month · 📦 2.9K · ⏱️ 13.05.2024):
Conda (📥 4.8M · ⏱️ 14.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge keyring
```

bcrypt (🥉38 · ⭐ 1.2K) — Modern(-ish) password hashing for your software and your servers. Apache-2

GitHub (👨‍💻 32 · 🔀 150 · 📦 230K · 📋 140 — 5% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pyca/bcrypt
```
PyPi (📥 61M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 04.05.2024):
Conda (📥 5M · ⏱️ 17.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge bcrypt
```

tink (🥉37 · ⭐ 13K) — Tink is a multi-language, cross-platform, open source library that.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 1.2K · 📥 1.1K · 📦 1.1K · ⏱️ 17.04.2024):
```
 git clone https://github.com/google/tink
```
PyPi (📥 420K / month · 📦 8 · ⏱️ 02.05.2024):
npm (📥 270 / month · 📦 3 · ⏱️ 02.05.2023):

asn1crypto (🥉33 · ⭐ 320 · 💤) — Python ASN.1 library with a focus on performance and a pythonic API. MIT

GitHub (👨‍💻 39 · 🔀 140 · 📦 110K · 📋 190 — 25% open · ⏱️ 03.11.2023):
```
 git clone https://github.com/wbond/asn1crypto
```
PyPi (📥 82M / month · 📦 590 · ⏱️ 15.03.2022):

Conda (📥 8.5M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge asn1crypto

rsa (🥉29 · ⭐ 470) — Python-RSA is a pure-Python RSA implementation. Apache-2

GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 100 · 📋 130 — 15% open · ⏱️ 30.01.2024):
```
 git clone https://github.com/sybrenstuvel/python-rsa
```
PyPi (📥 200M / month · 📦 1.4K · ⏱️ 20.07.2022):
Conda (📥 14M · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge rsa
```

Infrastructure & DevOps

ansible (🥇48 · ⭐ 62K) — Ansible is a radically simple IT automation platform that makes your.. ❗️GPL-3.0

GitHub (👨‍💻 6.8K · 🔀 24K · 📦 34K · 📋 33K — 2% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/ansible/ansible
```
PyPi (📥 5.1M / month · 📦 460 · ⏱️ 06.06.2024):
Conda (📥 1.1M · ⏱️ 06.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge ansible
```

botocore (🥇44 · ⭐ 1.4K) — The low-level, core functionality of boto3 and the AWS CLI. Apache-2

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 1.1K · 📦 330K · 📋 1.1K — 13% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/boto/botocore
```
PyPi (📥 640M / month · 📦 2.6K · ⏱️ 05.06.2024):
Conda (📥 27M · ⏱️ 05.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge botocore
```

pulumi (🥈43 · ⭐ 20K) — Pulumi — Infrastructure as Code in any programming language. Apache-2

GitHub (👨‍💻 270 · 🔀 1.1K · 📥 3.4M · 📦 7.9K · 📋 7.3K — 29% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pulumi/pulumi
```
PyPi (📥 940K / month · 📦 260 · ⏱️ 06.06.2024):
npm (📥 2.7M / month · 📦 930 · ⏱️ 31.05.2024):
```
 npm install @pulumi/pulumi
```

awscli (🥈43 · ⭐ 15K) — Universal Command Line Interface for Amazon Web Services. Apache-2

GitHub (👨‍💻 440 · 🔀 4K · 📥 1.7K · 📦 5 · 📋 4.6K — 11% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/aws/aws-cli
```
PyPi (📥 140M / month · 📦 620 · ⏱️ 05.06.2024):
Conda (📥 24M · ⏱️ 06.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge awscli
```

docker (🥈43 · ⭐ 6.7K) — A Python library for the Docker Engine API. Apache-2

GitHub (👨‍💻 450 · 🔀 1.7K · 📥 980 · 📦 82K · 📋 1.7K — 27% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/docker/docker-py
```
PyPi (📥 44M / month · 📦 3.1K · ⏱️ 23.05.2024):

Conda (📥 4.3M · ⏱️ 24.05.2024):

 conda install -c conda-forge docker-py

docker-compose (🥈40 · ⭐ 33K) — Define and run multi-container applications with Docker. Apache-2

GitHub (👨‍💻 540 · 🔀 5.1K · 📥 98M · 📦 560 · 📋 7.5K — 3% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/docker/compose
```
PyPi (📥 1.9M / month · 📦 250 · ⏱️ 10.05.2021):
```
 pip install docker-compose
```

Conda (📥 420K · ⏱️ 24.05.2024):

 conda install -c conda-forge docker-compose

paramiko (🥈40 · ⭐ 8.9K · 📉) — The leading native Python SSHv2 protocol library. ❗️LGPL-2.1

GitHub (👨‍💻 190 · 🔀 2K · 📦 97K · 📋 1.8K — 56% open · ⏱️ 11.02.2024):
```
 git clone https://github.com/paramiko/paramiko
```
PyPi (📥 58M / month · 📦 2.8K · ⏱️ 18.12.2023):
Conda (📥 4.6M · ⏱️ 19.12.2023):
```
 conda install -c conda-forge paramiko
```

kubernetes (🥈39 · ⭐ 6.5K) — Official Python client library for kubernetes. Apache-2

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 3.2K · 📋 1.3K — 7% open · ⏱️ 30.05.2024):
```
 git clone https://github.com/kubernetes-client/python
```
PyPi (📥 30M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 30.05.2024):

Conda (📥 500K · ⏱️ 30.05.2024):

 conda install -c conda-forge kubernetes

netmiko (🥉37 · ⭐ 3.5K) — Multi-vendor library to simplify Paramiko SSH connections to network.. MIT

GitHub (👨‍💻 240 · 🔀 1.3K · 📦 4.4K · 📋 2.1K — 8% open · ⏱️ 16.05.2024):
```
 git clone https://github.com/ktbyers/netmiko
```
PyPi (📥 320K / month · 📦 180 · ⏱️ 17.11.2023):

fabric (🥉36 · ⭐ 15K) — Simple, Pythonic remote execution and deployment. BSD-2

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 1.9K · 📦 21 · 📋 1.8K — 26% open · ⏱️ 26.01.2024):
```
 git clone https://github.com/fabric/fabric
```
PyPi (📥 6.5M / month · 📦 280 · ⏱️ 31.08.2023):
Conda (📥 94K · ⏱️ 31.08.2023):
```
 conda install -c conda-forge fabric
```

schedule (🥉36 · ⭐ 12K) — Python job scheduling for humans. MIT

GitHub (👨‍💻 60 · 🔀 950 · 📦 35K · 📋 460 — 34% open · ⏱️ 25.05.2024):
```
 git clone https://github.com/dbader/schedule
```
PyPi (📥 2.3M / month · 📦 660 · ⏱️ 25.05.2024):
Conda (📥 58K · ⏱️ 02.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge schedule
```

plumbum (🥉34 · ⭐ 2.8K) — Plumbum: Shell Combinators. MIT

GitHub (👨‍💻 110 · 🔀 180 · 📦 6.5K · 📋 360 — 37% open · ⏱️ 20.05.2024):
```
 git clone https://github.com/tomerfiliba/plumbum
```
PyPi (📥 2.9M / month · 📦 290 · ⏱️ 29.04.2024):
Conda (📥 1M · ⏱️ 29.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge plumbum
```

pyinfra (🥉31 · ⭐ 3.6K) — pyinfra turns Python code into shell commands and runs them on your.. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 350 · 📦 120 · 📋 720 — 22% open · ⏱️ 27.05.2024):
```
 git clone https://github.com/Fizzadar/pyinfra
```
PyPi (📥 20K / month · 📦 16 · ⏱️ 04.05.2024):

pypyr (🥉20 · ⭐ 570 · 💤) — pypyr task-runner cli & api for automation pipelines. Automate.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 10 · 🔀 26 · 📦 110 · 📋 140 — 11% open · ⏱️ 22.09.2023):
```
 git clone https://github.com/pypyr/pypyr
```
PyPi (📥 2.6K / month · 📦 11 · ⏱️ 22.09.2023):
Conda (📥 16K · ⏱️ 22.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge pypyr
```

Show 6 hidden projects…

sshtunnel (🥉31 · ⭐ 1.2K · 💀) — SSH tunnels to remote server. MIT
parallel-ssh (🥉26 · ⭐ 1.2K · 💀) — Asynchronous parallel SSH client library. ❗️LGPL-2.1
storm (🥉24 · ⭐ 3.9K · 💀) — Manage your SSH like a boss. MIT
fabtools (🥉24 · ⭐ 1.2K · 💀) — Tools for writing awesome Fabric files. BSD-2
wssh (🥉17 · ⭐ 1.4K · 💀) — SSH to WebSockets Bridge. MIT
Grai (🥉14 · ⭐ 280) — Platform to programmatically manage, test, and debug data.. ❗️MulanPSL-2.0

Process Utilities

pexpect (🥇38 · ⭐ 2.5K · 💤) — A Python module for controlling interactive programs in a pseudo-.. ISC

GitHub (👨‍💻 110 · 🔀 480 · 📥 4.4K · 📦 390K · 📋 490 — 32% open · ⏱️ 25.11.2023):
```
 git clone https://github.com/pexpect/pexpect
```
PyPi (📥 72M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 25.11.2023):
Conda (📥 19M · ⏱️ 24.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge pexpect
```

supervisor (🥈36 · ⭐ 8.3K) — Supervisor process control system for Unix.. ❗️Repoze Public License

GitHub (👨‍💻 180 · 🔀 1.2K · 📦 11K · 📋 1.2K — 13% open · ⏱️ 22.05.2024):
```
 git clone https://github.com/Supervisor/supervisor
```
PyPi (📥 1.5M / month · 📦 120 · ⏱️ 24.12.2022):

Conda (📥 310K · ⏱️ 23.11.2023):

 conda install -c conda-forge supervisor

sh (🥉35 · ⭐ 6.9K) — Python process launching. MIT

GitHub (👨‍💻 98 · 🔀 500 · 📦 15K · 📋 480 — 1% open · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/amoffat/sh
```
PyPi (📥 7.2M / month · 📦 720 · ⏱️ 01.06.2024):
Conda (📥 210K · ⏱️ 01.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge sh
```

ptyprocess (🥉24 · ⭐ 210 · 💤) — Run a subprocess in a pseudo terminal. ISC

GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 70 · 📋 37 — 51% open · ⏱️ 23.10.2023):
```
 git clone https://github.com/pexpect/ptyprocess
```
PyPi (📥 73M / month · 📦 680 · ⏱️ 28.12.2020):

Conda (📥 18M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge ptyprocess

Asynchronous Programming

uvloop (🥇37 · ⭐ 10K · 💤) — Ultra fast asyncio event loop. Apache-2

GitHub (👨‍💻 60 · 🔀 530 · 📥 440 · 📦 130K · 📋 360 — 28% open · ⏱️ 22.10.2023):
```
 git clone https://github.com/MagicStack/uvloop
```
PyPi (📥 18M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 22.10.2023):
Conda (📥 730K · ⏱️ 23.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge uvloop
```

anyio (🥇37 · ⭐ 1.6K) — High level asynchronous concurrency and networking framework that works on.. MIT

GitHub (👨‍💻 51 · 🔀 130 · 📦 310K · 📋 350 — 16% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/agronholm/anyio
```
PyPi (📥 74M / month · 📦 1.5K · ⏱️ 26.05.2024):
Conda (📥 14M · ⏱️ 19.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge anyio
```

greenlet (🥇37 · ⭐ 1.6K) — Lightweight in-process concurrent programming. MIT

GitHub (👨‍💻 68 · 🔀 240 · 📦 390K · 📋 250 — 12% open · ⏱️ 21.12.2023):
```
 git clone https://github.com/python-greenlet/greenlet
```
PyPi (📥 100M / month · 📦 1.1K · ⏱️ 21.12.2023):
Conda (📥 10M · ⏱️ 21.12.2023):
```
 conda install -c conda-forge greenlet
```

asyncer (🥉28 · ⭐ 1.5K) — Asyncer, async and await, focused on developer experience. MIT

GitHub (👨‍💻 15 · 🔀 47 · 📦 3.9K · 📋 20 — 80% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/tiangolo/asyncer
```
PyPi (📥 210K / month · 📦 120 · ⏱️ 30.04.2024):
Conda (📥 8.4K · ⏱️ 30.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge asyncer
```

aiomisc (🥉24 · ⭐ 370) — aiomisc — miscellaneous utils for asyncio. MIT

GitHub (👨‍💻 20 · 🔀 26 · 📦 370 · 📋 24 — 25% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/aiokitchen/aiomisc
```
PyPi (📥 19K / month · 📦 57 · ⏱️ 04.06.2024):

unsync (🥉22 · ⭐ 870) — Unsynchronize asyncio. MIT

GitHub (👨‍💻 11 · 🔀 51 · 📦 230 · 📋 31 — 9% open · ⏱️ 16.03.2024):
```
 git clone https://github.com/alex-sherman/unsync
```
PyPi (📥 67K / month · 📦 19 · ⏱️ 21.10.2021):
Conda (📥 13K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge unsync
```

stopit (🥉21 · ⭐ 110) — Raise asynchronous exceptions in other thread, control the timeout of.. MIT

GitHub (👨‍💻 7 · 🔀 21 · 📦 2.4K · 📋 20 — 25% open · ⏱️ 09.01.2024):
```
 git clone https://github.com/glenfant/stopit
```
PyPi (📥 390K / month · 📦 94 · ⏱️ 09.02.2018):
Conda (📥 910K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge stopit
```

Configuration

python-dotenv (🥇38 · ⭐ 7.2K) — Reads key-value pairs from a .env file and can set them as.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 95 · 🔀 410 · 📦 810K · 📋 290 — 19% open · ⏱️ 29.04.2024):
```
 git clone https://github.com/theskumar/python-dotenv
```
PyPi (📥 70M / month · 📦 9.2K · ⏱️ 23.01.2024):
```
 pip install python-dotenv
```

Conda (📥 3.5M · ⏱️ 23.01.2024):

 conda install -c conda-forge python-dotenv

traitlets (🥇38 · ⭐ 600) — A lightweight Traits like module. BSD-3

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 200 · 📥 350 · 📦 440K · 📋 300 — 33% open · ⏱️ 19.04.2024):
```
 git clone https://github.com/ipython/traitlets
```
PyPi (📥 45M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 19.04.2024):

Conda (📥 28M · ⏱️ 19.04.2024):

 conda install -c conda-forge traitlets

Dynaconf (🥈34 · ⭐ 3.6K) — Configuration Management for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 290 · 📦 8.6K · 📋 510 — 23% open · ⏱️ 28.05.2024):
```
 git clone https://github.com/rochacbruno/dynaconf
```
PyPi (📥 2.9M / month · 📦 420 · ⏱️ 18.03.2024):
Conda (📥 78K · ⏱️ 26.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge dynaconf
```

hydra (🥈33 · ⭐ 8.3K) — Hydra is a framework for elegantly configuring complex applications. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 600 · 📦 24K · 📋 1.4K — 19% open · ⏱️ 03.04.2024):
```
 git clone https://github.com/facebookresearch/hydra
```
PyPi (📥 10K / month · 📦 11 · ⏱️ 03.08.2016):

Conda (📥 990K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge hydra-core

python-decouple (🥉32 · ⭐ 2.7K) — Strict separation of config from code. MIT

GitHub (👨‍💻 36 · 🔀 190 · 📥 12 · 📦 130K · 📋 94 — 4% open · ⏱️ 01.01.2024):
```
 git clone https://github.com/henriquebastos/python-decouple
```
PyPi (📥 3.9M / month · 📦 650 · ⏱️ 01.03.2023):
```
 pip install python-decouple
```

Conda (📥 85K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge python-decouple

omegaconf (🥉31 · ⭐ 1.8K) — Flexible Python configuration system. The last one you will ever need. BSD-3

GitHub (👨‍💻 35 · 🔀 98 · 📦 31K · 📋 560 — 19% open · ⏱️ 30.05.2024):
```
 git clone https://github.com/omry/omegaconf
```
PyPi (📥 9.5M / month · 📦 910 · ⏱️ 29.02.2024):

Conda (📥 1.4M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge omegaconf

gin-config (🥉29 · ⭐ 2K) — Gin provides a lightweight configuration framework for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 24 · 🔀 120 · 📦 8.7K · 📋 95 — 55% open · ⏱️ 05.02.2024):
```
 git clone https://github.com/google/gin-config
```
PyPi (📥 270K / month · 📦 72 · ⏱️ 03.11.2021):

Conda (📥 25K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge gin-config

everett (🥉24 · ⭐ 150) — configuration library for python projects. MPL-2.0

GitHub (👨‍💻 8 · 🔀 33 · 📦 1.3K · 📋 88 — 4% open · ⏱️ 02.06.2024):
```
 git clone https://github.com/willkg/everett
```
PyPi (📥 220K / month · 📦 22 · ⏱️ 06.11.2023):
Conda (📥 63K · ⏱️ 06.11.2023):
```
 conda install -c conda-forge everett
```

Show 1 hidden projects…

configobj (🥉28 · ⭐ 310 · 💀) — Python 3+ compatible port of the configobj library. BSD-3

CLI Development

click (🥇46 · ⭐ 15K) — Python composable command line interface toolkit. BSD-3

GitHub (👨‍💻 370 · 🔀 1.4K · 📥 370 · 📦 1.7M · 📋 1.6K — 7% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pallets/click
```
PyPi (📥 210M / month · 📦 37K · ⏱️ 17.08.2023):
Conda (📥 35M · ⏱️ 17.08.2023):
```
 conda install -c conda-forge click
```

rich (🥇43 · ⭐ 48K) — Rich is a Python library for rich text and beautiful formatting in the terminal. MIT

GitHub (👨‍💻 240 · 🔀 1.7K · 📦 220K · 📋 1.4K — 20% open · ⏱️ 01.05.2024):
```
 git clone https://github.com/Textualize/rich
```
PyPi (📥 67M / month · 📦 11K · ⏱️ 28.02.2024):
Conda (📥 7.1M · ⏱️ 28.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge rich
```

Typer (🥈40 · ⭐ 15K) — Typer, build great CLIs. Easy to code. Based on Python type hints. MIT

GitHub (👨‍💻 55 · 🔀 620 · 📦 98K · 📋 390 — 53% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/tiangolo/typer
```
PyPi (📥 33M / month · 📦 5.2K · ⏱️ 09.04.2024):
Conda (📥 2.5M · ⏱️ 09.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge typer
```

python-fire (🥈39 · ⭐ 26K) — Python Fire is a library for automatically generating command.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 65 · 🔀 1.4K · 📦 34K · 📋 340 — 44% open · ⏱️ 05.04.2024):
```
 git clone https://github.com/google/python-fire
```
PyPi (📥 6.9M / month · 📦 2.3K · ⏱️ 11.03.2024):
Conda (📥 950K · ⏱️ 12.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge fire
```

python-prompt-toolkit (🥈39 · ⭐ 9K) — Library for building powerful interactive command line.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 230 · 🔀 710 · 📋 1.2K — 52% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/prompt-toolkit/python-prompt-toolkit
```
PyPi (📥 51M / month · 📦 2.6K · ⏱️ 04.06.2024):
```
 pip install prompt_toolkit
```

Conda (📥 23M · ⏱️ 05.06.2024):

 conda install -c conda-forge prompt-toolkit

colorama (🥈36 · ⭐ 3.5K) — Simple cross-platform colored terminal text in Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 51 · 🔀 240 · 📦 970K · 📋 260 — 45% open · ⏱️ 01.12.2023):
```
 git clone https://github.com/tartley/colorama
```
PyPi (📥 170M / month · 📦 11K · ⏱️ 25.10.2022):
Conda (📥 31M · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge colorama
```

argcomplete (🥈35 · ⭐ 1.4K) — Python and tab completion, better together. Apache-2

GitHub (👨‍💻 73 · 🔀 120 · 📥 360 · 📦 53K · 📋 270 — 19% open · ⏱️ 12.05.2024):
```
 git clone https://github.com/kislyuk/argcomplete
```
PyPi (📥 29M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 14.04.2024):

Conda (📥 1.6M · ⏱️ 15.04.2024):

 conda install -c conda-forge argcomplete

cleo (🥉33 · ⭐ 1.2K) — Cleo allows you to create beautiful and testable command-line interfaces. MIT

GitHub (👨‍💻 36 · 🔀 85 · 📦 22K · 📋 110 — 29% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/sdispater/cleo
```
PyPi (📥 33M / month · 📦 310 · ⏱️ 30.10.2023):
Conda (📥 730K · ⏱️ 30.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge cleo
```

wcwidth (🥉33 · ⭐ 380) — Python library that measures the width of unicode strings rendered to a.. MIT

GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 56 · 📦 560K · 📋 59 — 32% open · ⏱️ 14.02.2024):
```
 git clone https://github.com/jquast/wcwidth
```
PyPi (📥 65M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 06.01.2024):
Conda (📥 25M · ⏱️ 08.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge wcwidth
```

questionary (🥉30 · ⭐ 1.4K) — Python library to build pretty command line user prompts Easy to use.. MIT

GitHub (👨‍💻 40 · 🔀 85 · 📦 12K · 📋 150 — 35% open · ⏱️ 12.01.2024):
```
 git clone https://github.com/tmbo/questionary
```
PyPi (📥 2M / month · 📦 660 · ⏱️ 08.09.2023):

Conda (📥 76K · ⏱️ 10.09.2023):

 conda install -c conda-forge questionary

asciimatics (🥉29 · ⭐ 3.6K) — A cross platform package to do curses-like operations, plus.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 45 · 🔀 240 · 📦 1K · 📋 300 — 8% open · ⏱️ 24.04.2024):
```
 git clone https://github.com/peterbrittain/asciimatics
```
PyPi (📥 24K / month · 📦 110 · ⏱️ 25.10.2023):

Conda (📥 160K · ⏱️ 25.10.2023):

 conda install -c conda-forge asciimatics

ConfigArgParse (🥉28 · ⭐ 700 · 💤) — A drop-in replacement for argparse that allows options to.. MIT

GitHub (👨‍💻 53 · 🔀 120 · 📦 17K · 📋 200 — 36% open · ⏱️ 23.07.2023):
```
 git clone https://github.com/bw2/ConfigArgParse
```
PyPi (📥 4.6M / month · 📦 570 · ⏱️ 23.07.2023):
```
 pip install configargparse
```

Conda (📥 860K · ⏱️ 23.07.2023):

 conda install -c conda-forge configargparse

docopt-ng (🥉23 · ⭐ 180) — Humane command line arguments parser. Now with maintenance, typehints,.. MIT

GitHub (👨‍💻 49 · 🔀 20 · 📦 320 · 📋 35 — 54% open · ⏱️ 13.05.2024):
```
 git clone https://github.com/jazzband/docopt-ng
```
PyPi (📥 210K / month · 📦 84 · ⏱️ 30.05.2023):

colout (🥉18 · ⭐ 1.1K) — Color text streams with a polished command line interface. ❗️GPL-3.0

GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 58 · 📦 6 · 📋 72 — 19% open · ⏱️ 29.01.2024):
```
 git clone https://github.com/nojhan/colout
```
PyPi (📥 200 / month · ⏱️ 21.06.2020):

Show 5 hidden projects…

docopt (🥈36 · ⭐ 7.9K · 💀) — Create beautiful command-line interfaces with Python. MIT
blessings (🥉28 · ⭐ 1.4K · 💀) — A thin, practical wrapper around terminal capabilities in Python. MIT
clint (🥉24 · ⭐ 95 · 💀) — Python Command-line Application Tools. ISC
bashplotlib (🥉22 · ⭐ 1.8K · 💀) — plotting in the terminal. MIT
Click Extra (🥉22 · ⭐ 54) — Extra colorization and configuration loading for Click. ❗️GPL-2.0

Development Tools

🔗 best-of-python-dev ( ⭐ 930) — A ranked list of awesome python developer tools and libraries. Updated..

Data Caching

cachetools (🥇34 · ⭐ 2.2K) — Extensible memoizing collections and decorators. MIT

GitHub (👨‍💻 13 · 🔀 160 · 📋 240 — 4% open · ⏱️ 02.06.2024):
```
 git clone https://github.com/tkem/cachetools
```
PyPi (📥 140M / month · 📦 2.5K · ⏱️ 26.02.2024):

Conda (📥 12M · ⏱️ 26.02.2024):

 conda install -c conda-forge cachetools

aiocache (🥈30 · ⭐ 1K) — Asyncio cache manager for redis, memcached and memory. BSD-3

GitHub (👨‍💻 45 · 🔀 140 · 📥 16 · 📦 2.2K · 📋 300 — 13% open · ⏱️ 01.06.2024):
```
 git clone https://github.com/aio-libs/aiocache
```
PyPi (📥 770K / month · 📦 120 · ⏱️ 06.08.2023):

beaker (🥉29 · ⭐ 510) — WSGI middleware for sessions and caching. BSD-3

GitHub (👨‍💻 91 · 🔀 140 · 📦 5.4K · 📋 140 — 55% open · ⏱️ 11.04.2024):
```
 git clone https://github.com/bbangert/beaker
```
PyPi (📥 220K / month · 📦 78 · ⏱️ 11.04.2024):
Conda (📥 75K · ⏱️ 12.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge beaker
```

pylibmc (🥉27 · ⭐ 480 · 💤) — A Python wrapper around the libmemcached interface from TangentOrg. BSD-3

GitHub (👨‍💻 54 · 🔀 130 · 📥 610 · 📦 5.1K · 📋 190 — 11% open · ⏱️ 11.10.2023):
```
 git clone https://github.com/lericson/pylibmc
```
PyPi (📥 250K / month · 📦 79 · ⏱️ 30.08.2022):
Conda (📥 230K · ⏱️ 26.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge pylibmc
```

cachier (🥉26 · ⭐ 520) — Persistent, stale-free, local and cross-machine caching for Python.. MIT

GitHub (👨‍💻 20 · 🔀 59 · 📥 17 · 📦 460 · 📋 82 — 26% open · ⏱️ 01.06.2024):
```
 git clone https://github.com/shaypal5/cachier
```
PyPi (📥 100K / month · 📦 40 · ⏱️ 26.02.2024):

Show 1 hidden projects…

cached-property (🥈30 · ⭐ 680 · 💀) — A decorator for caching properties in classes. BSD-3

GUI Development

🔗 best-of-web-python — Web UI ( ⭐ 2.2K) — Collection of libraries to implement web-based UIs.

kivy (🥇41 · ⭐ 17K) — Open source UI framework written in Python, running on Windows, Linux, macOS,.. MIT

GitHub (👨‍💻 620 · 🔀 3K · 📥 37K · 📦 13K · 📋 5.1K — 15% open · ⏱️ 27.05.2024):
```
 git clone https://github.com/kivy/kivy
```
PyPi (📥 180K / month · 📦 310 · ⏱️ 05.01.2024):
Conda (📥 360K · ⏱️ 08.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge kivy
```

DearPyGui (🥈32 · ⭐ 12K) — Dear PyGui: A fast and powerful Graphical User Interface Toolkit for.. MIT

GitHub (👨‍💻 65 · 🔀 650 · 📦 3K · 📋 1.3K — 21% open · ⏱️ 13.04.2024):
```
 git clone https://github.com/hoffstadt/DearPyGui
```
PyPi (📥 41K / month · 📦 100 · ⏱️ 15.03.2024):

toga (🥈32 · ⭐ 4.2K) — A Python native, OS native GUI toolkit. BSD-3

GitHub (👨‍💻 270 · 🔀 650 · 📥 3.4K · 📦 3 · 📋 910 — 20% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/beeware/toga
```
PyPi (📥 4.8K / month · 📦 24 · ⏱️ 08.05.2024):
npm (📥 8 / month · 📦 5 · ⏱️ 23.04.2017):

flexx (🥉26 · ⭐ 3.2K) — Write desktop and web apps in pure Python. BSD-2

GitHub (👨‍💻 37 · 🔀 260 · 📦 140 · 📋 460 — 19% open · ⏱️ 06.01.2024):
```
 git clone https://github.com/flexxui/flexx
```
PyPi (📥 810 / month · 📦 7 · ⏱️ 12.04.2022):
Conda (📥 110K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge flexx
```

Show 5 hidden projects…

PySimpleGUI (🥈35 · ⭐ 13K) — PySimpleGUI is a Python package that enables Python.. ❗Unlicensed
Eel (🥉31 · ⭐ 6.2K · 💀) — A little Python library for making simple Electron-like HTML/JS GUI apps. MIT
Gooey (🥉30 · ⭐ 20K · 💀) — Turn (almost) any Python command line program into a full GUI.. MIT
enaml (🥉25 · ⭐ 1.5K) — Declarative User Interfaces for Python. ❗Unlicensed
Phoenix (🥉24 · ⭐ 2.2K) — wxPythons Project Phoenix. A new implementation of wxPython,.. ❗️wxWindows

Computer & Machine Vision

🔗 best-of-ml-python — Computer Vision ( ⭐ 16K) — Collection of computer vision and image processing..

Pipeless (🥇18 · ⭐ 660) — An open-source framework to create and deploy computer vision.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 8 · 🔀 31 · 📥 990 · 📋 26 — 26% open · ⏱️ 08.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pipeless-ai/pipeless
```
PyPi (📥 80 / month · 📦 2 · ⏱️ 02.11.2023):

Machine Learning & Data Engineering

🔗 best-of-ml-python ( ⭐ 16K) — A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated..

Text Data

🔗 best-of-ml-python — NLP ( ⭐ 16K) — Collection of text processing and NLP libraries.

emoji (🥇37 · ⭐ 1.8K) — emoji terminal output for Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 68 · 🔀 270 · 📦 71K · 📋 170 — 8% open · ⏱️ 20.05.2024):
```
 git clone https://github.com/carpedm20/emoji
```
PyPi (📥 4.1M / month · 📦 980 · ⏱️ 20.05.2024):
Conda (📥 75K · ⏱️ 20.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge emoji
```

phonenumbers (🥇34 · ⭐ 3.4K) — Python port of Googles libphonenumber. Apache-2

GitHub (👨‍💻 31 · 🔀 410 · 📋 180 — 5% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/daviddrysdale/python-phonenumbers
```
PyPi (📥 7M / month · 📦 530 · ⏱️ 04.06.2024):

Conda (📥 920K · ⏱️ 05.06.2024):

 conda install -c conda-forge phonenumbers

inflect (🥇34 · ⭐ 930) — Correctly generate plurals, ordinals, indefinite articles; convert numbers.. MIT

GitHub (👨‍💻 55 · 🔀 100 · 📦 22K · 📋 120 — 23% open · ⏱️ 24.04.2024):
```
 git clone https://github.com/jaraco/inflect
```
PyPi (📥 6M / month · 📦 610 · ⏱️ 23.04.2024):
Conda (📥 380K · ⏱️ 23.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge inflect
```

python-slugify (🥈33 · ⭐ 1.5K) — Returns unicode slugs. MIT

GitHub (👨‍💻 36 · 🔀 110 · 📦 85K · 📋 73 — 2% open · ⏱️ 01.03.2024):
```
 git clone https://github.com/un33k/python-slugify
```
PyPi (📥 20M / month · 📦 1.4K · ⏱️ 08.02.2024):
```
 pip install python-slugify
```

Conda (📥 2.1M · ⏱️ 08.02.2024):

 conda install -c conda-forge python-slugify

chardet (🥈31 · ⭐ 2.1K · 💤) — Python character encoding detector. ❗️LGPL-2.1

GitHub (👨‍💻 48 · 🔀 250 · 📦 6 · 📋 150 — 42% open · ⏱️ 01.08.2023):
```
 git clone https://github.com/chardet/chardet
```
PyPi (📥 68M / month · 📦 5.4K · ⏱️ 01.08.2023):
Conda (📥 23M · ⏱️ 23.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge chardet
```
npm (📥 58 / month · 📦 5 · ⏱️ 20.08.2017):
```
 npm install @pypi/chardet
```

pyahocorasick (🥉29 · ⭐ 900) — Python module (C extension and plain python) implementing Aho-.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 120 · 📥 50 · 📦 2.8K · 📋 130 — 18% open · ⏱️ 21.03.2024):
```
 git clone https://github.com/WojciechMula/pyahocorasick
```
PyPi (📥 830K / month · 📦 140 · ⏱️ 21.03.2024):
```
 pip install pyahocorasick
```

Conda (📥 220K · ⏱️ 21.03.2024):

 conda install -c conda-forge pyahocorasick

price-parser (🥉21 · ⭐ 300 · 💤) — Extract price amount and currency symbol from a raw text.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 14 · 🔀 48 · 📦 420 · 📋 39 — 66% open · ⏱️ 17.10.2023):
```
 git clone https://github.com/scrapinghub/price-parser
```
PyPi (📥 120K / month · 📦 32 · ⏱️ 25.11.2020):

Show 4 hidden projects…

humanize (🥉30 · ⭐ 1.7K · 💀) — python humanize functions. MIT
coolname (🥉22 · ⭐ 130 · 💀) — Random Name and Slug Generator. BSD-2
awesome-slugify (🥉20 · ⭐ 480 · 💀) — Python flexible slugify function. ❗️GPL-3.0
millify (🥉16 · ⭐ 83 · 💀) — Convert long numbers into a human-readable format in Python. MIT

Web Development

🔗 best-of-web-python ( ⭐ 2.2K) — A ranked list of awesome python libraries for web development. Updated..

Database Clients

Libraries for connecting to, operating, and querying databases.

boto3 (🥇48 · ⭐ 8.8K · 📉) — AWS SDK for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 160 · 🔀 1.8K · 📦 440K · 📋 3.3K — 5% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/boto/boto3
```
PyPi (📥 1.3B / month · 📦 11K · ⏱️ 05.06.2024):
Conda (📥 20M · ⏱️ 06.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge boto3
```

SQLAlchemy (🥇46 · ⭐ 9K) — The Database Toolkit for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 710 · 🔀 1.3K · 📥 48K · 📦 790K · 📋 7.8K — 2% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy
```
PyPi (📥 120M / month · 📦 11K · ⏱️ 05.05.2024):

Conda (📥 15M · ⏱️ 06.05.2024):

 conda install -c conda-forge sqlalchemy

azure-storage-blob (🥇43 · ⭐ 4.3K) — This repository is for active development of the Azure SDK.. MIT

GitHub (👨‍💻 720 · 🔀 2.7K · 📦 2.5K · 📋 9.8K — 10% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python
```
PyPi (📥 52M / month · 📦 880 · ⏱️ 08.05.2024):
```
 pip install azure-storage-blob
```

Conda (📥 1.1M · ⏱️ 09.05.2024):

 conda install -c conda-forge azure-storage-blob

redis (🥇42 · ⭐ 12K) — Redis Python client. MIT

GitHub (👨‍💻 440 · 🔀 2.5K · 📋 1.7K — 13% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/redis/redis-py
```
PyPi (📥 41M / month · 📦 5.5K · ⏱️ 06.06.2024):
Conda (📥 1.2M · ⏱️ 06.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge redis-py
```

google-cloud-storage (🥇42 · ⭐ 4.7K) — Google Cloud Client Library for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 520 · 🔀 1.5K · 📋 3.8K — 2% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/googleapis/google-cloud-python
```
PyPi (📥 75M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 18.03.2024):
```
 pip install google-cloud-storage
```

Conda (📥 4.5M · ⏱️ 19.03.2024):

 conda install -c conda-forge google-cloud-storage

elasticsearch (🥇42 · ⭐ 4.2K) — Official Python client for Elasticsearch. Apache-2

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 1.2K · 📥 3.9K · 📦 49K · 📋 1.1K — 5% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-py
```
PyPi (📥 28M / month · 📦 1.4K · ⏱️ 06.06.2024):
```
 pip install elasticsearch
```

Conda (📥 1M · ⏱️ 25.05.2024):

 conda install -c conda-forge elasticsearch

peewee (🥇41 · ⭐ 11K) — a small, expressive orm — supports postgresql, mysql, sqlite and.. MIT

GitHub (👨‍💻 160 · 🔀 1.4K · 📦 30K · 📋 2.4K — 0% open · ⏱️ 22.05.2024):
```
 git clone https://github.com/coleifer/peewee
```
PyPi (📥 2.6M / month · 📦 900 · ⏱️ 10.05.2024):
Conda (📥 670K · ⏱️ 18.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge peewee
```

PyMySQL (🥈40 · ⭐ 7.6K) — MySQL client library for Python. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 1.4K · 📦 220K · 📋 660 — 2% open · ⏱️ 21.05.2024):
```
 git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
```
PyPi (📥 50M / month · 📦 7 · ⏱️ 21.05.2024):
Conda (📥 1.4M · ⏱️ 26.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge pymysql
```

python-bigquery (🥈39 · ⭐ 720) — Google BigQuery API client library. Apache-2

GitHub (👨‍💻 160 · 🔀 280 · 📦 30K · 📋 660 — 7% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/googleapis/python-bigquery
```
PyPi (📥 48M / month · 📦 880 · ⏱️ 04.06.2024):
```
 pip install google-cloud-bigquery
```

Conda (📥 2.9M · ⏱️ 05.06.2024):

 conda install -c conda-forge google-cloud-bigquery

Ibis (🥈38 · ⭐ 4.4K) — the portable Python dataframe library. Apache-2

GitHub (👨‍💻 310 · 🔀 540 · 📥 150 · 📦 1.6K · 📋 2.9K — 9% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/ibis-project/ibis
```
PyPi (📥 190K / month · 📦 67 · ⏱️ 02.06.2024):
```
 pip install ibis-framework
```

Conda (📥 340K · ⏱️ 13.05.2024):

 conda install -c conda-forge ibis-framework

MongoEngine (🥈38 · ⭐ 4.2K) — A Python Object-Document-Mapper for working with MongoDB. MIT

GitHub (👨‍💻 390 · 🔀 1.2K · 📦 24K · 📋 1.7K — 22% open · ⏱️ 10.03.2024):
```
 git clone https://github.com/MongoEngine/mongoengine
```
PyPi (📥 1.1M / month · 📦 390 · ⏱️ 07.03.2024):

Conda (📥 250K · ⏱️ 28.09.2023):

 conda install -c conda-forge mongoengine

pymongo (🥈38 · ⭐ 4.1K) — PyMongo — the Official MongoDB Python driver. Apache-2

GitHub (👨‍💻 210 · 🔀 1.1K · ⏱️ 05.06.2024):

 git clone https://github.com/mongodb/mongo-python-driver

PyPi (📥 29M / month · 📦 4K · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 1.8M · ⏱️ 05.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge pymongo
```

AWS Data Wrangler (🥈38 · ⭐ 3.8K) — pandas on AWS — Easy integration with Athena, Glue,.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 670 · 📥 240K · 📦 1.6K · 📋 1.1K — 3% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/awslabs/aws-data-wrangler
```
PyPi (📥 46M / month · 📦 97 · ⏱️ 05.06.2024):

Conda (📥 500K · ⏱️ 05.06.2024):

 conda install -c conda-forge awswrangler

sqlmodel (🥈37 · ⭐ 13K · 📈) — SQL databases in Python, designed for simplicity, compatibility,.. MIT pydantic

GitHub (👨‍💻 77 · 🔀 610 · 📦 13K · 📋 390 — 60% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/tiangolo/sqlmodel
```
PyPi (📥 1.4M / month · 📦 360 · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 31K · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge sqlmodel
```

kafka-python (🥈37 · ⭐ 5.5K) — Python client for Apache Kafka. Apache-2

GitHub (👨‍💻 220 · 🔀 1.4K · 📥 1.8K · 📦 26K · 📋 1.5K — 20% open · ⏱️ 08.03.2024):
```
 git clone https://github.com/dpkp/kafka-python
```
PyPi (📥 13M / month · 📦 690 · ⏱️ 30.09.2020):

Conda (📥 440K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge kafka-python

Elasticsearch DSL (🥈37 · ⭐ 3.8K) — High level Python client for Elasticsearch. Apache-2

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 800 · 📥 200 · 📦 10K · 📋 1.3K — 3% open · ⏱️ 30.05.2024):
```
 git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py
```
PyPi (📥 4.5M / month · 📦 340 · ⏱️ 30.04.2024):
```
 pip install elasticsearch-dsl
```

Conda:

 conda install -c anaconda elasticsearch-dsl

alembic (🥈36 · ⭐ 2.5K · 📉) — A database migrations tool for SQLAlchemy. MIT

GitHub (👨‍💻 180 · 🔀 230 · 📦 220K · 📋 1.1K — 10% open · ⏱️ 24.04.2024):
```
 git clone https://github.com/sqlalchemy/alembic
```
PyPi (📥 41M / month · 📦 1.5K · ⏱️ 20.12.2023):
Conda (📥 4.7M · ⏱️ 13.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge alembic
```

SQLAlchemy-Utils (🥈36 · ⭐ 1.2K) — Various utility functions and datatypes for SQLAlchemy. BSD-3

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 320 · 📦 30K · 📋 440 — 45% open · ⏱️ 22.03.2024):
```
 git clone https://github.com/kvesteri/sqlalchemy-utils
```
PyPi (📥 7.3M / month · 📦 860 · ⏱️ 24.03.2024):
```
 pip install sqlalchemy-utils
```

Conda (📥 580K · ⏱️ 24.03.2024):

 conda install -c conda-forge sqlalchemy-utils

s3fs (🥈36 · ⭐ 830) — S3 Filesystem. BSD-3

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 270 · 📦 18K · 📋 470 — 29% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/fsspec/s3fs
```
PyPi (📥 260M / month · 📦 950 · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 6.9M · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge s3fs
```

tortoise-orm (🥈35 · ⭐ 4.3K) — Familiar asyncio ORM for python, built with relations in mind. Apache-2

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 350 · 📥 13 · 📦 7.8K · 📋 1.1K — 50% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/tortoise/tortoise-orm
```
PyPi (📥 140K / month · 📦 160 · ⏱️ 01.06.2024):

Conda:

 conda install -c conda-forge tortoise-orm

Motor (🥈35 · ⭐ 2.3K) — Motor — the async Python driver for MongoDB and Tornado or asyncio. Apache-2

GitHub (👨‍💻 52 · 🔀 210 · 📦 91K · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/mongodb/motor
```
PyPi (📥 2M / month · 📦 560 · ⏱️ 26.03.2024):
Conda (📥 68K · ⏱️ 26.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge motor
```

s3transfer (🥈35 · ⭐ 200) — Amazon S3 Transfer Manager for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 39 · 🔀 130 · 📦 290K · 📋 87 — 58% open · ⏱️ 23.05.2024):
```
 git clone https://github.com/boto/s3transfer
```
PyPi (📥 340M / month · 📦 670 · ⏱️ 14.03.2024):

Conda:

 conda install -c conda-forge s3transfer

Prometheus Client (🥈34 · ⭐ 3.8K) — Prometheus instrumentation library for Python.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 150 · 🔀 790 · 📋 550 — 19% open · ⏱️ 28.05.2024):
```
 git clone https://github.com/prometheus/client_python
```
PyPi (📥 36M / month · 📦 1.5K · ⏱️ 14.02.2024):
```
 pip install prometheus_client
```

Conda (📥 17M · ⏱️ 14.02.2024):

 conda install -c conda-forge prometheus_client

Databases (🥈34 · ⭐ 3.7K) — Async database support for Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 59 · 🔀 260 · 📦 23K · 📋 330 — 39% open · ⏱️ 01.03.2024):
```
 git clone https://github.com/encode/databases
```
PyPi (📥 720K / month · 📦 160 · ⏱️ 01.03.2024):

Conda:

 conda install -c conda-forge databases

mysqlclient (🥈34 · ⭐ 2.4K) — MySQL database connector for Python (with Python 3 support). ❗️GPL-2.0

GitHub (👨‍💻 84 · 🔀 430 · 📥 5.3K · 📦 170K · 📋 340 — 3% open · ⏱️ 08.02.2024):
```
 git clone https://github.com/PyMySQL/mysqlclient
```
PyPi (📥 8.3M / month · 📦 800 · ⏱️ 08.02.2024):

Conda (📥 370K · ⏱️ 10.03.2024):

 conda install -c conda-forge mysqlclient

Cassandra Driver (🥈34 · ⭐ 1.4K) — DataStax Python Driver for Apache Cassandra. Apache-2

GitHub (👨‍💻 200 · 🔀 540 · 📦 7K · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/datastax/python-driver
```
PyPi (📥 2.1M / month · 📦 200 · ⏱️ 20.03.2024):
```
 pip install cassandra-driver
```

Conda (📥 220K · ⏱️ 20.03.2024):

 conda install -c conda-forge cassandra-driver

PyPika (🥉33 · ⭐ 2.4K) — PyPika is a python SQL query builder that exposes the full richness.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 290 · 📦 22K · 📋 470 — 44% open · ⏱️ 26.04.2024):
```
 git clone https://github.com/kayak/pypika
```
PyPi (📥 3.1M / month · 📦 160 · ⏱️ 15.03.2022):
Conda (📥 16K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge pypika
```

neo4j-driver (🥉33 · ⭐ 870) — Neo4j Bolt driver for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 190 · 📦 9.5K · 📋 240 — 1% open · ⏱️ 15.05.2024):
```
 git clone https://github.com/neo4j/neo4j-python-driver
```
PyPi (📥 130K / month · 📦 61 · ⏱️ 26.04.2024):

Conda:

 conda install -c conda-forge neo4j-python-driver

minio (🥉33 · ⭐ 790) — MinIO Client SDK for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 310 · 📦 7.7K · 📋 560 — 1% open · ⏱️ 30.04.2024):
```
 git clone https://github.com/minio/minio-py
```
PyPi (📥 2.7M / month · 📦 510 · ⏱️ 30.04.2024):
Conda (📥 170K · ⏱️ 01.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge minio
```

pandas-gbq (🥉33 · ⭐ 420) — Google BigQuery connector for pandas. BSD-3

GitHub (👨‍💻 51 · 🔀 120 · 📥 350 · 📦 10K · 📋 350 — 10% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/googleapis/python-bigquery-pandas
```
PyPi (📥 16M / month · 📦 180 · ⏱️ 20.05.2024):

Conda (📥 1.9M · ⏱️ 30.05.2024):

 conda install -c conda-forge pandas-gbq

Pony (🥉32 · ⭐ 3.6K · 💤) — Pony Object Relational Mapper. Apache-2

GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 240 · 📥 110 · 📦 4K · 📋 650 — 48% open · ⏱️ 25.09.2023):
```
 git clone https://github.com/ponyorm/pony
```
PyPi (📥 180K / month · 📦 160 · ⏱️ 25.09.2023):
Conda (📥 100K · ⏱️ 25.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge pony
```

PynamoDB (🥉32 · ⭐ 2.4K) — A pythonic interface to Amazons DynamoDB. MIT

GitHub (👨‍💻 110 · 🔀 430 · 📦 1.7K · 📋 660 — 42% open · ⏱️ 29.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pynamodb/PynamoDB
```
PyPi (📥 2.3M / month · 📦 80 · ⏱️ 29.05.2024):
Conda (📥 660K · ⏱️ 31.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge pynamodb
```

libcloud (🥉32 · ⭐ 2K) — Apache Libcloud is a Python library which hides differences between.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 480 · 🔀 930 · 📋 210 — 40% open · ⏱️ 27.04.2024):
```
 git clone https://github.com/apache/libcloud
```
PyPi (📥 180K / month · 📦 160 · ⏱️ 10.08.2023):
```
 pip install apache-libcloud
```

pygsheets (🥉32 · ⭐ 1.5K) — Google Sheets Python API v4. MIT

GitHub (👨‍💻 91 · 🔀 220 · 📦 2.5K · 📋 400 — 15% open · ⏱️ 14.01.2024):
```
 git clone https://github.com/nithinmurali/pygsheets
```
PyPi (📥 1.8M / month · 📦 76 · ⏱️ 30.11.2022):

Records (🥉31 · ⭐ 7.1K) — SQL for Humans. ISC

GitHub (👨‍💻 50 · 🔀 570 · 📦 1.2K · 📋 130 — 29% open · ⏱️ 30.03.2024):
```
 git clone https://github.com/kennethreitz/records
```
PyPi (📥 190K / month · 📦 46 · ⏱️ 29.03.2024):
Conda:
```
 conda install -c conda-forge records
```

influxdb (🥉31 · ⭐ 1.7K) — Python client for InfluxDB. MIT

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 520 · 📋 550 — 30% open · ⏱️ 17.04.2024):
```
 git clone https://github.com/influxdata/influxdb-python
```
PyPi (📥 2.3M / month · 📦 350 · ⏱️ 18.04.2024):
Conda (📥 150K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge influxdb
```

cx-Oracle (🥉31 · ⭐ 880) — Python interface to Oracle Database now superseded by python-oracledb. BSD-3

GitHub (👨‍💻 17 · 🔀 360 · 📦 8.3K · 📋 650 — 4% open · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/oracle/python-cx_Oracle
```
PyPi (📥 3.9M / month · 📦 420 · ⏱️ 20.07.2023):

Conda:

 conda install -c conda-forge cx_oracle

dataset (🥉30 · ⭐ 4.7K · 💤) — Easy-to-use data handling for SQL data stores with support for.. MIT

GitHub (👨‍💻 78 · 🔀 300 · 📦 3.9K · 📋 300 — 12% open · ⏱️ 12.07.2023):
```
 git clone https://github.com/pudo/dataset
```
PyPi (📥 120K / month · 📦 130 · ⏱️ 12.07.2023):
Conda (📥 8.9K · ⏱️ 12.07.2023):
```
 conda install -c conda-forge dataset
```

confluent-kafka-python (🥉29 · ⭐ 3.6K) — Confluents Kafka Python Client. Apache-2

GitHub (👨‍💻 100 · 🔀 880 · 📦 10K):

 git clone https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-python

PyPi (📥 15M / month · 📦 530 · ⏱️ 07.05.2024):
```
 pip install confluent-kafka
```

Conda (📥 890K · ⏱️ 21.05.2024):

 conda install -c conda-forge python-confluent-kafka

piccolos (🥉29 · ⭐ 1.3K) — A fast, user friendly ORM and query builder which supports asyncio. MIT

GitHub (👨‍💻 43 · 🔀 85 · 📦 360 · 📋 390 — 32% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/piccolo-orm/piccolo
```
PyPi (📥 19K / month · 📦 16 · ⏱️ 31.05.2024):

pysolr (🥉29 · ⭐ 660) — Pysolr Python Solr client. BSD-3

GitHub (👨‍💻 72 · 🔀 340 · 📦 3.4K · 📋 160 — 18% open · ⏱️ 21.05.2024):
```
 git clone https://github.com/django-haystack/pysolr
```
PyPi (📥 290K / month · 📦 54 · ⏱️ 13.10.2023):
Conda (📥 34K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge pysolr
```

prisma (🥉27 · ⭐ 1.7K) — Prisma Client Python is an auto-generated and fully type-safe.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 28 · 🔀 69 · 📋 390 — 52% open · ⏱️ 30.05.2024):
```
 git clone https://github.com/RobertCraigie/prisma-client-py
```
PyPi (📥 92K / month · 📦 16 · ⏱️ 24.03.2024):

HappyBase (🥉27 · ⭐ 610) — A developer-friendly Python library to interact with Apache HBase. MIT

GitHub (👨‍💻 21 · 🔀 160 · 📦 860 · 📋 220 — 15% open · ⏱️ 04.12.2023):
```
 git clone https://github.com/python-happybase/happybase
```
PyPi (📥 38K / month · 📦 35 · ⏱️ 14.05.2019):

Conda (📥 160K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge happybase

ODMantic (🥉26 · ⭐ 1K) — Sync and Async ODM (Object Document Mapper) for MongoDB based on python.. ISC

GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 92 · 📦 3.3K · 📋 180 — 50% open · ⏱️ 26.04.2024):
```
 git clone https://github.com/art049/odmantic
```
PyPi (📥 30K / month · 📦 8 · ⏱️ 26.04.2024):

filedepot (🥉25 · ⭐ 160) — Toolkit for storing files and attachments in web applications. MIT

GitHub (👨‍💻 21 · 🔀 43 · 📦 1.1K · 📋 46 — 15% open · ⏱️ 22.02.2024):
```
 git clone https://github.com/amol-/depot
```
PyPi (📥 13K / month · 📦 9 · ⏱️ 22.02.2024):

aioprometheus (🥉21 · ⭐ 170) — A Prometheus Python client library for asyncio-based applications. MIT

GitHub (👨‍💻 12 · 🔀 19 · 📦 330 · 📋 36 — 33% open · ⏱️ 27.12.2023):
```
 git clone https://github.com/claws/aioprometheus
```
PyPi (📥 140K / month · 📦 15 · ⏱️ 27.12.2023):
```
 pip install aioprometheus
```

psycopg3 (🥉19 · ⭐ 1.5K) — New generation PostgreSQL database adapter for the Python.. ❗️LGPL-3.0

GitHub (👨‍💻 56 · 🔀 150 · 📋 460 — 7% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/psycopg/psycopg
```

Show 17 hidden projects…

psycopg2 (🥈38 · ⭐ 3.2K) — PostgreSQL database adapter for the Python.. ❗️BSD-3-Clause-Attribution
pyodbc (🥈35 · ⭐ 2.9K) — Python ODBC bridge. ❗️MIT-0
google-cloud-bigtable (🥉31 · ⭐ 63) — Google Cloud Bigtable API client library. Apache-2
gino (🥉29 · ⭐ 2.7K · 💀) — GINO Is Not ORM — a Python asyncio ORM on SQLAlchemy core. BSD-3
redis-py-cluster (🥉29 · ⭐ 1.1K · 💀) — Python cluster client for the official redis cluster… MIT
umongo (🥉28 · ⭐ 440 · 💀) — sync/async MongoDB ODM, yes. MIT
cloudant (🥉28 · ⭐ 160 · 💀) — A Python library for Cloudant and CouchDB. Apache-2
mongo-connector (🥉27 · ⭐ 1.9K · 💀) — MongoDB data stream pipeline tools by YouGov (adopted.. Apache-2
pyhdb (🥉24 · ⭐ 320 · 💀) — SAP HANA Connector in pure Python. Apache-2
PyMODM (🥉21 · ⭐ 350 · 💀) — A Pythonic, object-oriented interface for working with MongoDB. Apache-2
gsheets-db-api (🥉21 · ⭐ 210 · 💀) — A Python DB-API and SQLAlchemy dialect to Google Spreasheets. MIT
py2neo (🥉21 · ⭐ 14 · 💤) — EOL! Py2neo is a comprehensive Neo4j driver library and toolkit for.. Apache-2
PugSQL (🥉20 · ⭐ 670 · 💀) — A HugSQL-inspired database library for Python. Apache-2
db.py (🥉19 · ⭐ 1.2K · 💀) — db.py is an easier way to interact with your databases. BSD-2
Queries (🥉19 · ⭐ 260 · 💀) — PostgreSQL database access simplified. BSD-3
SuperSQLite (🥉15 · ⭐ 720 · 💀) — A supercharged SQLite library for Python. MIT
lazydata (🥉15 · ⭐ 630 · 💀) — Lazydata: Scalable data dependencies for Python projects. Apache-2

Data Loading & Extraction

Libraries for loading, collecting, and extracting data from a variety of data sources and formats.

Datasets (🥇43 · ⭐ 19K) — The largest hub of ready-to-use datasets for ML models with fast,.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 560 · 🔀 2.5K · 📦 51K · 📋 2.9K — 24% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/huggingface/datasets
```
PyPi (📥 10M / month · 📦 1.7K · ⏱️ 03.06.2024):
Conda (📥 790K · ⏱️ 03.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge datasets
```

Faker (🥇43 · ⭐ 17K) — Faker is a Python package that generates fake data for you. MIT

GitHub (👨‍💻 580 · 🔀 1.9K · 📦 220K · 📋 720 — 2% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/joke2k/faker
```
PyPi (📥 16M / month · 📦 1.8K · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 950K · ⏱️ 05.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge faker
```

Tablib (🥇36 · ⭐ 4.5K) — Python Module for Tabular Datasets in XLS, CSV, JSON, YAML, &c. MIT

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 590 · 📦 98K · 📋 260 — 12% open · ⏱️ 05.04.2024):
```
 git clone https://github.com/jazzband/tablib
```
PyPi (📥 1.9M / month · 📦 170 · ⏱️ 04.04.2024):
Conda (📥 98K · ⏱️ 04.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge tablib
```

xlwings (🥇36 · ⭐ 2.9K) — xlwings is a Python library that makes it easy to call Python from.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 65 · 🔀 480 · 📥 17K · 📦 31K · 📋 1.9K — 18% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/xlwings/xlwings
```
PyPi (📥 160K / month · 📦 150 · ⏱️ 03.06.2024):
Conda (📥 770K · ⏱️ 04.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge xlwings
```

xmltodict (🥈35 · ⭐ 5.4K) — Python module that makes working with XML feel like you are working.. MIT

GitHub (👨‍💻 51 · 🔀 460 · 📦 67K · 📋 260 — 36% open · ⏱️ 03.05.2024):
```
 git clone https://github.com/martinblech/xmltodict
```
PyPi (📥 48M / month · 📦 2.9K · ⏱️ 08.05.2022):

Conda (📥 4M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge xmltodict

python-magic (🥈35 · ⭐ 2.6K) — A python wrapper for libmagic. MIT

GitHub (👨‍💻 63 · 🔀 270 · 📦 58K · 📋 210 — 8% open · ⏱️ 26.05.2024):
```
 git clone https://github.com/ahupp/python-magic
```
PyPi (📥 9.2M / month · 📦 1.4K · ⏱️ 07.06.2022):

Conda (📥 260K · ⏱️ 25.09.2023):

 conda install -c conda-forge python-magic

gdown (🥈34 · ⭐ 4K) — Google Drive Public File Downloader when Curl/Wget Fails. MIT

GitHub (👨‍💻 24 · 🔀 330 · 📦 32K · 📋 170 — 19% open · ⏱️ 12.05.2024):
```
 git clone https://github.com/wkentaro/gdown
```
PyPi (📥 1.5M / month · 📦 800 · ⏱️ 12.05.2024):
Conda (📥 280K · ⏱️ 12.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge gdown
```

smart-open (🥈34 · ⭐ 3.1K) — Utils for streaming large files (S3, HDFS, gzip, bz2…). MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 380 · 📋 390 — 16% open · ⏱️ 08.05.2024):
```
 git clone https://github.com/RaRe-Technologies/smart_open
```
PyPi (📥 25M / month · 📦 510 · ⏱️ 26.03.2024):

Conda (📥 2.5M · ⏱️ 26.03.2024):

 conda install -c conda-forge smart_open

csvkit (🥈33 · ⭐ 5.9K) — A suite of utilities for converting to and working with CSV, the king of.. MIT

GitHub (👨‍💻 110 · 🔀 600 · 📦 1.6K · 📋 910 — 3% open · ⏱️ 22.05.2024):
```
 git clone https://github.com/wireservice/csvkit
```
PyPi (📥 140K / month · 📦 39 · ⏱️ 01.05.2024):
Conda (📥 110K · ⏱️ 02.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge csvkit
```

pandas-datareader (🥈32 · ⭐ 2.8K · 💤) — Extract data from a wide range of Internet sources.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 92 · 🔀 670 · 📦 24K · 📋 540 — 26% open · ⏱️ 24.10.2023):
```
 git clone https://github.com/pydata/pandas-datareader
```
PyPi (📥 500K / month · 📦 260 · ⏱️ 13.07.2021):
```
 pip install pandas-datareader
```

Conda (📥 360K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge pandas-datareader

Intake (🥈32 · ⭐ 990) — Intake is a lightweight package for finding, investigating, loading and.. BSD-2

GitHub (👨‍💻 89 · 🔀 140 · 📦 2.4K · 📋 380 — 28% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/intake/intake
```
PyPi (📥 67K / month · 📦 170 · ⏱️ 24.04.2024):
Conda (📥 590K · ⏱️ 24.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge intake
```

snorkel (🥉31 · ⭐ 5.7K) — A system for quickly generating training data with weak supervision. Apache-2

GitHub (👨‍💻 81 · 🔀 860 · 📥 1.1K · 📦 520 · 📋 980 — 1% open · ⏱️ 27.02.2024):
```
 git clone https://github.com/snorkel-team/snorkel
```
PyPi (📥 35K / month · 📦 18 · ⏱️ 27.02.2024):
Conda (📥 50K · ⏱️ 28.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge snorkel
```

textract (🥉27 · ⭐ 3.8K) — extract text from any document. no muss. no fuss. MIT

GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 580 · 📋 260 — 50% open · ⏱️ 10.03.2024):
```
 git clone https://github.com/deanmalmgren/textract
```
PyPi (📥 290K / month · 📦 58 · ⏱️ 10.03.2022):
Conda (📥 24K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge textract
```

img2dataset (🥉27 · ⭐ 3.4K) — Easily turn large sets of image urls to an image dataset. Can.. MIT

GitHub (👨‍💻 34 · 🔀 310 · 📥 1.7K · 📦 150 · 📋 250 — 43% open · ⏱️ 22.02.2024):
```
 git clone https://github.com/rom1504/img2dataset
```
PyPi (📥 22K / month · 📦 2 · ⏱️ 22.01.2024):

deepdish (🥉24 · ⭐ 270) — Flexible HDF5 saving/loading and other data science tools from the.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 11 · 🔀 58 · 📦 880 · 📋 42 — 42% open · ⏱️ 29.05.2024):
```
 git clone https://github.com/uchicago-cs/deepdish
```
PyPi (📥 18K / month · 📦 64 · ⏱️ 24.09.2021):
Conda (📥 96K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge deepdish
```

camelot (🥉23 · ⭐ 2.7K · 💤) — A Python library to extract tabular data from PDFs. MIT

GitHub (👨‍💻 46 · 🔀 430 · 📋 380 — 70% open · ⏱️ 02.10.2023):
```
 git clone https://github.com/camelot-dev/camelot
```
PyPi (📥 6.4K / month · 📦 6 · ⏱️ 15.12.2021):

rows (🥉23 · ⭐ 860) — A common, beautiful interface to tabular data, no matter the format. ❗️LGPL-3.0

GitHub (👨‍💻 31 · 🔀 140 · 📥 38 · 📦 170 · 📋 320 — 52% open · ⏱️ 16.05.2024):
```
 git clone https://github.com/turicas/rows
```
PyPi (📥 1.4K / month · 📦 6 · ⏱️ 15.12.2021):

excalibur (🥉21 · ⭐ 1.5K · 💤) — A web interface to extract tabular data from PDFs. MIT

GitHub (👨‍💻 13 · 🔀 220 · 📥 12K · 📋 130 — 68% open · ⏱️ 15.07.2023):
```
 git clone https://github.com/camelot-dev/excalibur
```
PyPi (📥 1.5K / month · ⏱️ 21.03.2020):

Upgini (🥉21 · ⭐ 300) — Data search & enrichment library for Machine Learning Easily find and add.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 12 · 🔀 25 · 📦 6 · ⏱️ 01.06.2024):
```
 git clone https://github.com/upgini/upgini
```
PyPi (📥 8.5K / month · ⏱️ 05.06.2024):

Squirrel (🥉17 · ⭐ 280) — A Python library that enables ML teams to share, load, and transform.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 19 · 🔀 8 · 📦 2 · 📋 14 — 21% open · ⏱️ 08.05.2024):
```
 git clone https://github.com/merantix-momentum/squirrel-core
```
PyPi (📥 1.3K / month · ⏱️ 08.05.2024):
```
 pip install squirrel-core
```

Conda (📦 1 · ⏱️ 18.11.2022):

 conda install -c anaconda squirrel-core

Show 10 hidden projects…

xlrd (🥈33 · ⭐ 2.1K · 💀) — Please use openpyxl where you can… BSD-3
SDV (🥉31 · ⭐ 2.2K) — Synthetic data generation for tabular data. ❗️SSPL-1.0
PDFMiner (🥉27 · ⭐ 5.2K · 💀) — Python PDF Parser (Not actively maintained). Check out pdfminer.six. MIT
tabulator-py (🥉27 · ⭐ 240 · 💀) — Python library for reading and writing tabular data via streams. MIT
Singer (🥉26 · ⭐ 1.2K · 💀) — Standard for moving data between databases, web APIs, files,.. ❗️AGPL-3.0
messytables (🥉24 · ⭐ 390 · 💀) — Tools for parsing messy tabular data. This is now superseded by.. MIT
pyexcel-xlsx (🥉23 · ⭐ 110 · 💀) — A wrapper library to read, manipulate and write data in xlsx.. BSD-3
borb (🥉22 · ⭐ 3.3K) — borb is a library for reading, creating and manipulating PDF files.. ❗Unlicensed
datatest (🥉21 · ⭐ 290 · 💀) — Tools for test driven data-wrangling and data validation. Apache-2
csvs-to-sqlite (🥉15 · ⭐ 860 · 💀) — Convert CSV files into a SQLite database. Apache-2

Data Pipelines & Streaming

Libraries for data batch- and stream-processing, workflow automation, job scheduling, and other data pipeline tasks.

Airflow (🥇49 · ⭐ 35K) — Platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows. Apache-2

GitHub (👨‍💻 3.3K · 🔀 14K · 📥 620K · 📦 11K · 📋 9.3K — 10% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/apache/airflow
```
PyPi (📥 24M / month · 📦 470 · ⏱️ 06.06.2024):
```
 pip install apache-airflow
```
Conda (📥 1.1M · ⏱️ 07.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge airflow
```
Docker Hub (📥 1.3B · ⭐ 520 · ⏱️ 06.06.2024):
```
 docker pull apache/airflow
```

Celery (🥇46 · ⭐ 24K) — Asynchronous task queue/job queue based on distributed message passing. BSD-3

GitHub (👨‍💻 1.4K · 🔀 4.6K · 📦 130K · 📋 5.1K — 14% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/celery/celery
```
PyPi (📥 11M / month · 📦 1.7K · ⏱️ 17.04.2024):
Conda (📥 1.7M · ⏱️ 30.12.2023):
```
 conda install -c conda-forge celery
```

Beam (🥇44 · ⭐ 7.6K) — Unified programming model to define and execute data processing.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 1.6K · 🔀 4.1K · 📦 7.1K · 📋 6.8K — 64% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/apache/beam
```
PyPi (📥 8.6M / month · 📦 150 · ⏱️ 02.05.2024):

Conda (📥 77K · ⏱️ 08.05.2024):

 conda install -c conda-forge apache-beam-with-aws

Prefect (🥇43 · ⭐ 15K) — Prefect is a workflow orchestration tool empowering developers to.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 470 · 🔀 1.5K · 📦 4.9K · 📋 5K — 17% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/PrefectHQ/prefect
```
PyPi (📥 1.7M / month · 📦 250 · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 660K · ⏱️ 05.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge prefect
```

Dagster (🥇42 · ⭐ 10K) — An orchestration platform for the development, production, and.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 430 · 🔀 1.3K · 📦 2.4K · 📋 7.4K — 33% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/dagster-io/dagster
```
PyPi (📥 980K / month · 📦 170 · ⏱️ 30.05.2024):
Conda (📥 1.2M · ⏱️ 31.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge dagster
```

Great Expectations (🥈40 · ⭐ 9.6K) — Always know what to expect from your data. Apache-2

GitHub (👨‍💻 430 · 🔀 1.5K · 📋 1.9K — 11% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/great-expectations/great_expectations
```
PyPi (📥 21M / month · 📦 92 · ⏱️ 28.05.2024):
```
 pip install great_expectations
```

Conda (📥 810K · ⏱️ 29.05.2024):

 conda install -c conda-forge great-expectations

joblib (🥈40 · ⭐ 3.7K) — Computing with Python functions. BSD-3

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 410 · 📦 450K · 📋 900 — 45% open · ⏱️ 02.05.2024):
```
 git clone https://github.com/joblib/joblib
```
PyPi (📥 54M / month · 📦 6K · ⏱️ 02.05.2024):
Conda (📥 26M · ⏱️ 02.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge joblib
```

rq (🥈39 · ⭐ 9.6K) — Simple job queues for Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 320 · 🔀 1.4K · 📦 17K · 📋 1.2K — 17% open · ⏱️ 26.05.2024):
```
 git clone https://github.com/rq/rq
```
PyPi (📥 1.4M / month · 📦 220 · ⏱️ 01.05.2024):
Conda (📥 110K · ⏱️ 26.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge rq
```

luigi (🥈38 · ⭐ 17K · 📈) — Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 620 · 🔀 2.4K · 📦 2.4K · 📋 1K — 12% open · ⏱️ 20.05.2024):
```
 git clone https://github.com/spotify/luigi
```
PyPi (📥 480K / month · 📦 140 · ⏱️ 20.05.2024):
Conda (📥 14K · 📦 3 · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c anaconda luigi
```

Kedro (🥈38 · ⭐ 9.4K) — Kedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 230 · 🔀 870 · 📦 2.4K · 📋 1.8K — 14% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/kedro-org/kedro
```
PyPi (📥 560K / month · 📦 110 · ⏱️ 27.05.2024):

dbt (🥈38 · ⭐ 9.1K) — dbt enables data analysts and engineers to transform their data using the.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 320 · 🔀 1.5K · 📥 4.1K · 📦 5.1K · 📋 5.2K — 10% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/dbt-labs/dbt-core
```
PyPi (📥 47K / month · 📦 35 · ⏱️ 04.06.2024):
Conda (📥 260K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge dbt
```

petl (🥈35 · ⭐ 1.2K) — Python Extract Transform and Load Tables of Data. MIT

GitHub (👨‍💻 64 · 🔀 190 · 📦 3.7K · 📋 460 — 18% open · ⏱️ 17.04.2024):
```
 git clone https://github.com/petl-developers/petl
```
PyPi (📥 1.6M / month · 📦 44 · ⏱️ 12.03.2024):
Conda (📥 230K · ⏱️ 13.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge petl
```

Activeloop (🥈33 · ⭐ 7.8K) — Database for AI. Store Vectors, Images, Texts, Videos, etc. Use.. MPL-2.0

GitHub (👨‍💻 130 · 🔀 600 · 📦 2.8K · 📋 450 — 11% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/activeloopai/Hub
```
PyPi (📥 4.7K / month · 📦 4 · ⏱️ 02.02.2023):

zenml (🥈32 · ⭐ 3.7K) — ZenML : Build portable, production-ready MLOps pipelines… Apache-2

GitHub (👨‍💻 93 · 🔀 400 · 📥 1 · 📦 540 · 📋 320 — 23% open · ⏱️ 27.05.2024):
```
 git clone https://github.com/zenml-io/zenml
```
PyPi (📥 42K / month · 📦 3 · ⏱️ 27.05.2024):

whylogs (🥈31 · ⭐ 2.6K) — Open standard for end-to-end data and ML monitoring for any scale in.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 34 · 🔀 120 · 📥 27 · 📦 260 · 📋 430 — 2% open · ⏱️ 29.05.2024):
```
 git clone https://github.com/whylabs/whylogs
```
PyPi (📥 530K / month · 📦 7 · ⏱️ 22.05.2024):

arq (🥈31 · ⭐ 2K) — Fast job queuing and RPC in python with asyncio and redis. MIT

GitHub (👨‍💻 61 · 🔀 160 · 📦 620 · 📋 220 — 30% open · ⏱️ 01.05.2024):
```
 git clone https://github.com/samuelcolvin/arq
```
PyPi (📥 97K / month · 📦 31 · ⏱️ 01.05.2024):
Conda (📥 10K · ⏱️ 02.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge arq
```

huey (🥉30 · ⭐ 4.9K) — a little task queue for python. MIT

GitHub (👨‍💻 67 · 🔀 360 · 📦 1.5K · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/coleifer/huey
```
PyPi (📥 100K / month · 📦 70 · ⏱️ 20.09.2023):
Conda (📥 34K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge huey
```

ploomber (🥉29 · ⭐ 3.4K) — The fastest way to build data pipelines. Develop iteratively,.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 80 · 🔀 230 · 📦 130 · 📋 860 — 11% open · ⏱️ 20.02.2024):
```
 git clone https://github.com/ploomber/ploomber
```
PyPi (📥 6.9K / month · 📦 11 · ⏱️ 08.02.2024):
Conda (📥 91K · ⏱️ 09.02.2024):
```
 conda install -c conda-forge ploomber
```

mleap (🥉28 · ⭐ 1.5K · 💤) — MLeap: Deploy ML Pipelines to Production. Apache-2

GitHub (👨‍💻 85 · 🔀 310 · 📦 230 · 📋 480 — 23% open · ⏱️ 14.11.2023):
```
 git clone https://github.com/combust/mleap
```
PyPi (📥 170K / month · 📦 11 · ⏱️ 14.11.2023):
Conda (📥 81K · ⏱️ 15.11.2023):
```
 conda install -c conda-forge mleap
```

PyFunctional (🥉27 · ⭐ 2.4K) — Python library for creating data pipelines with chain functional.. MIT

GitHub (👨‍💻 31 · 🔀 130 · 📦 800 · 📋 140 — 10% open · ⏱️ 13.03.2024):
```
 git clone https://github.com/EntilZha/PyFunctional
```
PyPi (📥 170K / month · 📦 27 · ⏱️ 13.03.2024):

streamparse (🥉25 · ⭐ 1.5K) — Run Python in Apache Storm topologies. Pythonic API, CLI.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 45 · 🔀 220 · 📦 65 · 📋 340 — 21% open · ⏱️ 21.04.2024):
```
 git clone https://github.com/Parsely/streamparse
```
PyPi (📥 1.7K / month · 📦 2 · ⏱️ 10.01.2022):

TaskTiger (🥉25 · ⭐ 1.4K) — Python task queue using Redis. MIT

GitHub (👨‍💻 30 · 🔀 81 · 📦 30 · 📋 84 — 51% open · ⏱️ 25.04.2024):
```
 git clone https://github.com/closeio/tasktiger
```
PyPi (📥 4.4K / month · 📦 2 · ⏱️ 25.04.2024):

dbnd (🥉25 · ⭐ 250) — DBND is an agile pipeline framework that helps data engineering teams.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 82 · 🔀 34 · 📦 36 · 📋 30 — 86% open · ⏱️ 19.05.2024):
```
 git clone https://github.com/databand-ai/dbnd
```
PyPi (📥 270K / month · 📦 26 · ⏱️ 19.05.2024):

Databolt Flow (🥉19 · ⭐ 950 · 💤) — Python library for building highly effective data science.. MIT

GitHub (👨‍💻 13 · 🔀 77 · 📦 28 · 📋 24 — 45% open · ⏱️ 20.07.2023):
```
 git clone https://github.com/d6t/d6tflow
```
PyPi (📥 270 / month · ⏱️ 20.02.2024):

BatchFlow (🥉19 · ⭐ 200) — BatchFlow helps you conveniently work with random or sequential.. Apache-2

GitHub (👨‍💻 37 · 🔀 44 · 📦 9 · 📋 110 — 29% open · ⏱️ 18.05.2024):
```
 git clone https://github.com/analysiscenter/batchflow
```
PyPi (📥 210 / month · ⏱️ 01.08.2023):

flupy (🥉18 · ⭐ 190) — Fluent data pipelines for python and your shell. MIT

GitHub (👨‍💻 6 · 🔀 15 · 📋 14 — 14% open · ⏱️ 27.02.2024):
```
 git clone https://github.com/olirice/flupy
```
PyPi (📥 230K / month · ⏱️ 21.10.2022):

Mara Pipelines (🥉16 · ⭐ 2.1K) — A lightweight opinionated ETL framework, halfway between plain.. MIT

GitHub (👨‍💻 17 · 🔀 100 · 📋 42 — 61% open · ⏱️ 07.12.2023):
```
 git clone https://github.com/mara/mara-pipelines
```
PyPi (📥 59 / month · 📦 1 · ⏱️ 06.12.2023):
```
 pip install mara-pipelines
```

Show 16 hidden projects…

mrjob (🥈31 · ⭐ 2.6K · 💀) — Run MapReduce jobs on Hadoop or Amazon Web Services. Apache-2
faust (🥉29 · ⭐ 6.7K · 💀) — Python Stream Processing. BSD-3
Optimus (🥉25 · ⭐ 1.4K · 💀) — Agile Data Preparation Workflows madeeasy with Pandas,.. Apache-2 spark
bonobo (🥉24 · ⭐ 1.6K · 💀) — Extract Transform Load for Python 3.5+. Apache-2
Pypeline (🥉24 · ⭐ 1.5K · 💀) — Concurrent data pipelines in Python . MIT
pysparkling (🥉23 · ⭐ 260 · 💀) — A pure Python implementation of Apache Sparks RDD and DStream.. MIT
dpark (🥉22 · ⭐ 2.7K · 💀) — Python clone of Spark, a MapReduce alike framework in Python. BSD-3 spark
pdpipe (🥉20 · ⭐ 720 · 💀) — Easy pipelines for pandas DataFrames. MIT
spark-deep-learning (🥉19 · ⭐ 2K · 💀) — Deep Learning Pipelines for Apache Spark. Apache-2 spark
mrq (🥉19 · ⭐ 880 · 💀) — Mr. Queue — A distributed worker task queue in Python using Redis & gevent. MIT
riko (🥉18 · ⭐ 1.6K · 💀) — A Python stream processing engine modeled after Yahoo! Pipes. MIT
bodywork-core (🥉17 · ⭐ 430 · 💀) — ML pipeline orchestration and model deployments on.. ❗️AGPL-3.0
kale (🥉16 · ⭐ 630 · 💀) — Kubeflows superfood for Data Scientists. Apache-2 jupyter
Botflow (🥉15 · ⭐ 1.2K · 💀) — Python Fast Dataflow programming framework for Data pipeline work(.. BSD-3
RasgoQL (🥉13 · ⭐ 270 · 💀) — Write python locally, execute SQL in your data warehouse. ❗️AGPL-3.0
datajob (🥉13 · ⭐ 110 · 💀) — Build and deploy a serverless data pipeline on AWS with no effort. Apache-2

File Formats

PyYAML (🥇38 · ⭐ 2.4K · 💤) — Canonical source repository for PyYAML. MIT

GitHub (👨‍💻 40 · 🔀 500 · 📦 1.2M · 📋 610 — 46% open · ⏱️ 14.11.2023):
```
 git clone https://github.com/yaml/pyyaml
```
PyPi (📥 320M / month · 📦 37K · ⏱️ 18.07.2023):
Conda (📥 45M · ⏱️ 22.09.2023):
```
 conda install -c conda-forge pyyaml
```

XlsxWriter (🥉36 · ⭐ 3.5K) — A Python module for creating Excel XLSX files. BSD-2

GitHub (👨‍💻 52 · 🔀 620 · 📦 78K · 📋 940 — 1% open · ⏱️ 06.04.2024):
```
 git clone https://github.com/jmcnamara/XlsxWriter
```
PyPi (📥 22M / month · 📦 1.6K · ⏱️ 18.02.2024):

Conda (📥 3.3M · ⏱️ 05.11.2023):

 conda install -c conda-forge xlsxwriter

Show 1 hidden projects…

jmespath (🥉32 · ⭐ 2.1K · 💀) — JMESPath is a query language for JSON. MIT

Code Inspection

deepdiff (🥇36 · ⭐ 1.9K) — DeepDiff: Deep Difference and search of any Python object/data… MIT

GitHub (👨‍💻 81 · 🔀 210 · 📦 11K · 📋 290 — 20% open · ⏱️ 08.04.2024):
```
 git clone https://github.com/seperman/deepdiff
```
PyPi (📥 12M / month · 📦 830 · ⏱️ 08.04.2024):
Conda (📥 440K · ⏱️ 09.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge deepdiff
```

Show 3 hidden projects…

importlib-resources (🥈31 · ⭐ 58) — Backport of the importlib.resources module. Apache-2
typing_inspect (🥉25 · ⭐ 330 · 💀) — Runtime inspection utilities for Python typing module. MIT
entrypoints (🥉23 · ⭐ 74 · 💀) — Discover and load entry points from installed packages. MIT

General Utilities

attrs (🥇42 · ⭐ 5.1K · 📉) — Python Classes Without Boilerplate. MIT

GitHub (👨‍💻 160 · 🔀 360 · 📦 1M · 📋 710 — 18% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/python-attrs/attrs
```
PyPi (📥 210M / month · 📦 7.9K · ⏱️ 31.12.2023):
Conda (📥 37M · ⏱️ 31.12.2023):
```
 conda install -c conda-forge attrs
```

more-itertools (🥇39 · ⭐ 3.5K) — More routines for operating on iterables, beyond itertools. MIT

GitHub (👨‍💻 120 · 🔀 270 · 📥 3K · 📦 220K · 📋 310 — 7% open · ⏱️ 02.06.2024):
```
 git clone https://github.com/more-itertools/more-itertools
```
PyPi (📥 82M / month · 📦 3.4K · ⏱️ 08.01.2024):
```
 pip install more-itertools
```

Conda (📥 15M · ⏱️ 08.01.2024):

 conda install -c conda-forge more-itertools

toolz (🥈37 · ⭐ 4.5K) — A functional standard library for Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 77 · 🔀 260 · 📦 160K · 📋 270 — 46% open · ⏱️ 24.01.2024):
```
 git clone https://github.com/pytoolz/toolz
```
PyPi (📥 34M / month · 📦 1.4K · ⏱️ 24.01.2024):
Conda (📥 21M · ⏱️ 24.01.2024):
```
 conda install -c conda-forge toolz
```

boltons (🥈35 · ⭐ 6.4K) — Like builtins, but boltons. 250+ constructs, recipes, and snippets.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 90 · 🔀 350 · 📥 30 · 📦 7.3K · 📋 180 — 39% open · ⏱️ 28.04.2024):
```
 git clone https://github.com/mahmoud/boltons
```
PyPi (📥 4.4M / month · 📦 350 · ⏱️ 31.03.2024):
Conda (📥 5M · ⏱️ 01.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge boltons
```

tenacity (🥈33 · ⭐ 6.1K) — Retrying library for Python. Apache-2

GitHub (👨‍💻 92 · 🔀 260 · 📋 260 — 39% open · ⏱️ 14.03.2024):
```
 git clone https://github.com/jd/tenacity
```
PyPi (📥 67M / month · 📦 2.4K · ⏱️ 07.05.2024):
Conda (📥 6.8M · ⏱️ 09.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge tenacity
```

returns (🥉31 · ⭐ 3.3K) — Make your functions return something meaningful, typed, and safe!. BSD-2

GitHub (👨‍💻 49 · 🔀 110 · 📦 560 · 📋 420 — 15% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/dry-python/returns
```
PyPi (📥 180K / month · 📦 59 · ⏱️ 26.08.2023):
Conda (📥 9.6K · ⏱️ 28.08.2023):
```
 conda install -c conda-forge returns
```

funcy (🥉30 · ⭐ 3.3K) — A fancy and practical functional tools. BSD-3

GitHub (👨‍💻 33 · 🔀 140 · 📦 11K · 📋 81 — 11% open · ⏱️ 01.05.2024):
```
 git clone https://github.com/Suor/funcy
```
PyPi (📥 1.5M / month · 📦 370 · ⏱️ 28.03.2023):
Conda (📥 430K · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge funcy
```

natsort (🥉29 · ⭐ 860) — Simple yet flexible natural sorting in Python. MIT

GitHub (👨‍💻 22 · 🔀 50 · 📦 29K · 📋 94 — 2% open · ⏱️ 04.03.2024):
```
 git clone https://github.com/SethMMorton/natsort
```
PyPi (📥 4.9M / month · 📦 1.3K · ⏱️ 20.06.2023):
Conda (📥 1.6M · ⏱️ 20.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge natsort
```

ubelt (🥉24 · ⭐ 710) — A Python utility library with a stdlib like feel and extra batteries… Apache-2

GitHub (👨‍💻 4 · 🔀 42 · 📥 13 · 📋 15 — 13% open · ⏱️ 26.04.2024):
```
 git clone https://github.com/Erotemic/ubelt
```
PyPi (📥 22K / month · 📦 100 · ⏱️ 20.03.2024):
Conda (📥 91K · ⏱️ 20.03.2024):
```
 conda install -c conda-forge ubelt
```

Show 6 hidden projects…

python-dependency-injector (🥈32 · ⭐ 3.6K · 💀) — Dependency injection framework for Python. BSD-3
retrying (🥉27 · ⭐ 1.9K · 💀) — Retrying is an Apache 2.0 licensed general-purpose retrying.. Apache-2
ratelimit (🥉25 · ⭐ 720 · 💀) — API Rate Limit Decorator. MIT
pinject (🥉24 · ⭐ 1.3K · 💀) — A pythonic dependency injection library. Apache-2
CommonRegex (🥉23 · ⭐ 1.6K · 💀) — A collection of common regular expressions bundled with an easy.. MIT
pampy (🥉22 · ⭐ 3.5K · 💀) — Pampy: The Pattern Matching for Python you always dreamed of. MIT

Python Implementations

cpython (🥇52 · ⭐ 60K) — The Python programming language. MIT

GitHub (👨‍💻 2.9K · 🔀 29K · 📦 610K · 📋 69K — 12% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/python/cpython
```
PyPi (📥 54 / month · 📦 20 · ⏱️ 22.07.2020):
Conda (📥 3M · ⏱️ 17.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge typing
```
npm (📦 6 · ⏱️ 03.08.2017):
```
 npm install @buckpkg/python
```

micropython (🥈33 · ⭐ 19K) — MicroPython — a lean and efficient Python implementation for.. Python-2.0

GitHub (👨‍💻 630 · 🔀 7.4K · 📥 79K · 📋 5.6K — 32% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/micropython/micropython
```
PyPi (⏱️ 10.10.2016):
```
 pip install micropython-_markupbase
```

Show 4 hidden projects…

grumpy (🥈23 · ⭐ 11K · 💀) — Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Apache-2
pyston (🥉22 · ⭐ 2.5K · 💀) — A faster and highly-compatible implementation of the Python.. Apache-2
stackless (🥉17 · ⭐ 1K · 💀) — The Stackless Python programming language. ❗Unlicensed
cl-python (🥉11 · ⭐ 360 · 💤) — An implementation of Python in Common Lisp. ❗Unlicensed

Others

Pygments (🥇43 · ⭐ 1.7K) — Pygments is a generic syntax highlighter written in Python. BSD-2

GitHub (👨‍💻 840 · 🔀 620 · 📦 740K · 📋 1.8K — 23% open · ⏱️ 20.05.2024):
```
 git clone https://github.com/pygments/pygments
```
PyPi (📥 110M / month · 📦 6.9K · ⏱️ 04.05.2024):
Conda (📥 30M · ⏱️ 04.05.2024):
```
 conda install -c conda-forge pygments
```

cookiecutter (🥇41 · ⭐ 22K) — A cross-platform command-line utility that creates projects from.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 320 · 🔀 2K · 📦 28K · 📋 880 — 26% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/cookiecutter/cookiecutter
```
PyPi (📥 4.1M / month · 📦 830 · ⏱️ 21.02.2024):

Conda (📥 1M · ⏱️ 22.02.2024):

 conda install -c conda-forge cookiecutter

pyparsing (🥇40 · ⭐ 2.1K) — Python library for creating PEG parsers. MIT

GitHub (👨‍💻 66 · 🔀 280 · 📥 11K · 📦 1M · 📋 350 — 13% open · ⏱️ 03.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pyparsing/pyparsing
```
PyPi (📥 120M / month · 📦 4.8K · ⏱️ 06.03.2024):

Conda (📥 44M · ⏱️ 06.03.2024):

 conda install -c conda-forge pyparsing

pycparser (🥈38 · ⭐ 3.2K) — Complete C99 parser in pure Python. BSD-3

GitHub (👨‍💻 84 · 🔀 600 · 📦 820K · 📋 360 — 9% open · ⏱️ 15.04.2024):
```
 git clone https://github.com/eliben/pycparser
```
PyPi (📥 240M / month · 📦 2.1K · ⏱️ 30.03.2024):

Conda (📥 39M · ⏱️ 30.03.2024):

 conda install -c conda-forge pycparser

py4j (🥈35 · ⭐ 1.2K) — Py4J enables Python programs to dynamically access arbitrary Java objects. BSD-3

GitHub (👨‍💻 41 · 🔀 210 · 📦 40K · 📋 420 — 35% open · ⏱️ 16.04.2024):
```
 git clone https://github.com/bartdag/py4j
```
PyPi (📥 51M / month · 📦 290 · ⏱️ 12.08.2022):
Conda (📥 5.8M · ⏱️ 16.06.2023):
```
 conda install -c conda-forge py4j
```

fastcore (🥈34 · ⭐ 900) — Python supercharged for the fastai library. Apache-2

GitHub (👨‍💻 61 · 🔀 260 · 📦 6.6K · 📋 360 — 8% open · ⏱️ 05.06.2024):
```
 git clone https://github.com/fastai/fastcore
```
PyPi (📥 1.5M / month · 📦 640 · ⏱️ 05.06.2024):
Conda (📥 78K · ⏱️ 05.06.2024):
```
 conda install -c conda-forge fastcore
```

diagrams (🥈33 · ⭐ 35K) — Diagram as Code for prototyping cloud system architectures. MIT

GitHub (👨‍💻 140 · 🔀 2.2K · 📦 1.5K · 📋 560 — 66% open · ⏱️ 13.04.2024):
```
 git clone https://github.com/mingrammer/diagrams
```
PyPi (📥 1.2M / month · 📦 67 · ⏱️ 30.10.2023):
Conda (📥 190K · ⏱️ 30.10.2023):
```
 conda install -c conda-forge diagrams
```

Copier (🥈33 · ⭐ 1.7K) — Library and command-line utility for rendering projects templates. MIT

GitHub (👨‍💻 76 · 🔀 170 · 📦 990 · 📋 470 — 15% open · ⏱️ 06.06.2024):
```
 git clone https://github.com/copier-org/copier
```
PyPi (📥 370K / month · 📦 110 · ⏱️ 04.04.2024):

pluggy (🥈33 · ⭐ 1.2K) — A minimalist production ready plugin system. MIT

GitHub (👨‍💻 54 · 🔀 120 · 📋 190 — 27% open · ⏱️ 04.06.2024):
```
 git clone https://github.com/pytest-dev/pluggy
```
PyPi (📥 140M / month · 📦 2K · ⏱️ 20.04.2024):
Conda (📥 27M · ⏱️ 21.04.2024):
```
 conda install -c conda-forge pluggy
```

decorator (🥈33 · ⭐ 820 · 💤) — Decorators for Humans. BSD-2

GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 110 · 📦 580K · 📋 110 — 14% open · ⏱️ 23.08.2023):
```
 git clone https://github.com/micheles/decorator
```
PyPi (📥 110M / month · 📦 2.1K · ⏱️ 07.01.2022):

Conda (📥 28M · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge decorator

wrapt (🥉32 · ⭐ 2K · 💤) — A Python module for decorators, wrappers and monkey patching. BSD-2

GitHub (👨‍💻 27 · 🔀 220 · 📋 190 — 26% open · ⏱️ 10.11.2023):
```
 git clone https://github.com/GrahamDumpleton/wrapt
```
PyPi (📥 150M / month · 📦 2.1K · ⏱️ 09.11.2023):
Conda (📥 15M · ⏱️ 09.11.2023):
```
 conda install -c conda-forge wrapt
```

pyscaffold (🥉29 · ⭐ 2K · 💤) — Python project template generator with batteries included. MIT

GitHub (👨‍💻 58 · 🔀 180 · 📋 300 — 12% open · ⏱️ 20.06.2023):
```
 git clone https://github.com/pyscaffold/pyscaffold
```
PyPi (📥 880K / month · 📦 43 · ⏱️ 20.06.2023):

Conda (📥 190K · ⏱️ 26.06.2023):

 conda install -c conda-forge pyscaffold

Send2Trash (🥉27 · ⭐ 260) — Python library to natively send files to Trash (or Recycle bin) on.. BSD-3

GitHub (👨‍💻 17 · 🔀 41 · 📋 60 — 48% open · ⏱️ 06.04.2024):
```
 git clone https://github.com/arsenetar/send2trash
```
PyPi (📥 21M / month · 📦 490 · ⏱️ 07.04.2024):

Conda (📥 14M · ⏱️ 08.04.2024):

 conda install -c conda-forge send2trash

catalogue (🥉26 · ⭐ 170) — Super lightweight function registries for your library. MIT

GitHub (👨‍💻 12 · 🔀 20 · 📦 41K · 📋 13 — 46% open · ⏱️ 31.05.2024):
```
 git clone https://github.com/explosion/catalogue
```
PyPi (📥 11M / month · 📦 130 · ⏱️ 25.09.2023):

Conda (📥 1.3M · ⏱️ 25.09.2023):

 conda install -c conda-forge catalogue

python-mss (🥉25 · ⭐ 970) — An ultra fast cross-platform multiple screenshots module in pure.. MIT

GitHub (👨‍💻 23 · 🔀 83 · 📋 140 — 26% open · ⏱️ 27.02.2024):
```
 git clone https://github.com/BoboTiG/python-mss
```
PyPi (📥 850K / month · 📦 220 · ⏱️ 20.04.2023):

Conda (📥 50K · ⏱️ 16.06.2023):

 conda install -c conda-forge python-mss

Show 6 hidden projects…

keyboard (🥉32 · ⭐ 3.7K · 💀) — Hook and simulate global keyboard events on Windows and Linux. MIT
pyscreenshot (🥉26 · ⭐ 500 · 💀) — Python screenshot library, replacement for the Pillow.. BSD-2
openpyxl (🥉26 · ⭐ 78) — A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files. MIT
powerline-shell (🥉25 · ⭐ 6.2K · 💀) — A beautiful and useful prompt for your shell. MIT
pluginbase (🥉24 · ⭐ 1.1K · 💀) — A simple but flexible plugin system for Python. BSD-3
macropy (🥉22 · ⭐ 3.3K · 💀) — Macros in Python: quasiquotes, case classes, LINQ and more!. MIT

Related Resources

Best-of lists: Discover other best-of lists with awesome open-source projects on all kinds of topics.
best-of-ml-python: A ranked list of awesome machine learning Python libraries.
best-of-web-python: A ranked list of awesome Python libraries for web development.
best-of-python-dev: A ranked list of awesome Python developer tools and libraries.
awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.

Contribution

Contributions are encouraged and always welcome! If you like to add or update projects, choose one of the following ways:

Open an issue by selecting one of the provided categories from the issue page and fill in the requested information.
Modify the projects.yaml with your additions or changes, and submit a pull request. This can also be done directly via the Github UI.

If you like to contribute to or share suggestions regarding the project metadata collection or markdown generation, please refer to the best-of-generator repository. If you like to create your own best-of list, we recommend to follow this guide.

For more information on how to add or update projects, please read the contribution guidelines. By participating in this project, you agree to abide by its Code of Conduct.

License

Источник

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение22 мин

Количество просмотров15K

«Удовольствие от программирования на Python должно заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, удобочитаемые классы, которые выражают множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не в грудах пустых символов, утомляющих читающего до смерти».

— Гвидо Ван Россум, создатель языка Python.

32 года гениальное творение Гвидо ван Россума входит в число наиболее востребованных и универсальных языков программирования в мире. Сообщество Python объединяет свыше 15 миллионов разработчиков, а за счет простого синтаксиса и возможности быстрого обучения продолжает постоянно пополняться новыми членами.

Для Python существует более 137 тысяч библиотек с открытым исходным кодом, автоматизирующих работу в разных областях — от отдельных рутинных рабочих процессов в компаниях до создания сложных многофункциональных приложений. Одна из самых популярных областей применения «змеиного языка» — наука о данных, а также задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.

В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.

Важно! Учитывая пересечение функциональных областей различных направлений науки о данных, представленные здесь библиотеки и фреймворки могут (и по идее должны) одновременно находиться в разных подразделах списка. Однако мы сознательно избежали такого «повторения», чтобы описать как можно больше инструментов Python и не создавать ненужной путаницы у новичков.

Машинное обучение

PyTorch

Специализация: глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка
Лицензия: BSD
Документация: сайт

PyTorch — ML-библиотека с открытым исходным кодом была создана группой исследователей ИИ Facebook на основе библиотеки Torch с целью обеспечить максимальную гибкость и скорость обучения моделей.

Особенности PyTorch:

Предлагает динамический вычислительный граф, который обеспечивает мгновенные вычисления, отладку и простой переход от исследования к производству.
Гибкий, интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения.
Поддерживает распределенные вычисления, что позволяет быстро и эффективно обучать модели на огромных наборах данных.
Тензорные вычисления с поддержкой ускорения графического процессора.

TensorFlow

Специализация: нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение
Лицензия: Apache 2.0
Документация: сайт

Опенсорсная библиотека Python с открытым исходным кодом для высокопроизводительных числовых вычислений, разработанная исследователями Google Brain. По сути, TensorFlow — это структура для определения и выполнения вычислений с использованием тензоров, которые являются частично определенными вычислительными объектами, в конечном итоге производящими значение.

Особенности TensorFlow:

Улучшенная нативная визуализация вычислительного графа.
Снижает количество ошибок на 50–60 % при машинном обучении нейронов.
Параллельные вычисления для выполнения сложных моделей.
Беспрепятственное управление библиотекой при поддержке Google.
Простота в использовании обеспечивает быструю отладку.
Библиотека включает в себя различные хелперы слоев (tflearn, tf-slim, skflow), которые делают ее еще более функциональной.
Быстрые обновления и регулярные новые выпуски с дополнительными функциями.
TensorFlow не имеет функции символических циклов.

Keras

Специализация: нейронные сети, глубокое обучение
Лицензия: Apache 2.0
Документация: сайт

Keras — это высокоуровневый API нейронной сети на основе Python и фреймворк, который может работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano.

Особенности Keras:

Хотя во многих аспектах Keras похож на Tensorflow, он разработан с учетом подхода, ориентированного на человека, чтобы сделать ML и DL более доступными.
Модульный и расширяемый набор инструментов упрощает создание моделей глубокого обучения — создавать, компилировать и обучать нейронные сети можно всего несколькими строками кода.
Поддерживает типичные функции нейронных сетей — уровни, функции активации, функции потерь и оптимизаторы.
Быстрое выполнение различных итераций DL с полными возможностями развертывания.
Поддержка больших кластеров GPU и TPU, обеспечивающая машинное обучение на Python в промышленных масштабах.

Pandas

Специализация: анализ данных, дата-сайенс
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: сайт

Pandas (Python data analysis) — библиотека Python на основе NumPy, которая поддерживает различные структуры данных и операции для эффективного манипулирования числовыми данными и временными рядами.

Особенности Pandas:

Красноречивый синтаксис и богатые функциональные возможности.
Абстракция высокого уровня.
Выполняет огромный спектр операций с данными — слияние, изменение формы, выбор, очистку и функции обработки данных.
Позволяет импортировать данные из различных форматов файлов, таких как значения, разделенные запятыми, JSON, SQL и Microsoft Excel.
Доступны различные методы группировки, объединения и фильтрации данных из дата-сетов.
Подходит для задач преобразования и хранения данных (ETL), т. к. поддерживает загрузку файлов CSV в свой формат фрейма данных.
Поддерживает функции, специфичные для временных рядов, такие как генерация диапазона дат, скользящее окно, линейная регрессия и сдвиг даты.

SciPy

Специализация: ML-алгоритмы, дата-сайенс, массивы NumPy
Лицензия: BSD 3-Clause
Документация: сайт, GitHub

Scipy (Scientific Python) — библиотека, построенная поверх NumPy, которая содержит различные модули для оптимизации данных, интеграции и вычислительной статистики.

Особенности SciPy:

SciPy предоставляет алгоритмы оптимизации, интегрирования, интерполяции, задач на собственные значения, алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, статистики и многих других классов задач.
Библиотека предоставляет дополнительные инструменты для вычисления массивов NumPy и специализированные структуры данных, такие как разреженные матрицы и k-мерные деревья.
Поддерживает высокооптимизированные реализации, написанные на низкоуровневых языках, таких как Fortran, C и C++.
Высокоуровневый синтаксис облегчает использование.
Активное и бурно развивающееся сообщество по всему миру.

Scikit-Learn

Специализация: анализ данных, дата-сайенс, статистика
Лицензия: BSD 3-Clause
Документация: сайт

Библиотека с открытым исходным кодом, объединяющая алгоритмы машинного обучения для производственных приложений. Scikit-Learn фокусируется на качестве кода, документации, простоте использования и производительности.

Особенности Scikit-Learn:

Построена на основе ключевых опенсорсных библиотек Python: Numpy, Matplotlib и Scipy.
Предлагает множество функций для различных базовых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация и кластеризация.
Возможность повторного использования в различных контекстах.
Поддерживается практически всеми алгоритмами машинного обучения — контролируемыми и неконтролируемыми.
Используется как для обычного, так и для интеллектуального анализа данных, поэтому популярна у новичков в ML.

Caffe

Специализация: глубокое обучение, машинное зрение
Лицензия: BSD 2-Clause
Документация: сайт

Caffe (Convolution Architecture for Feature Extraction) — среда для глубокого обучения на языке C++, которая поддерживает интерфейс на Python.

Особенности Caffe:

Модели и оптимизация гибко определяются конфигурацией.
Расширяемый код, способствующий активной разработке.
Высокая скорость, позволяет использовать библиотеку для исследовательских экспериментов и развертывания в промышленности.
Развитое сообщество.

Chainer

Специализация: глубокое обучение, машинное обучение
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.

Особенности Chainer:

Сферой применения служат такие области, как видеоанализ, робототехника, исследования и обработка естественного языка.
Использует динамический граф вычислений, что позволяет более гибко и эффективно обучать глубокие нейронные сети.
Поддерживает множество архитектур нейронных сетей, включая упреждающие, свёрточные и рекуррентные.
Встроенные алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск и Adam.

MXNet

Специализация: глубокое обучение
Лицензия: Apache 2.0
Документация: сайт

Apache MXNet — среда глубокого обучения, разработанная для повышения эффективности и гибкости. Этот инструмент позволяет смешивать различные варианты программ глубокого обучения, чтобы максимизировать их эффективность и производительность.

Особенности MXNet:

Комплексный и гибкий Python API.
Быстрое обучение моделей за счет масштабирования с использованием разных графических процессоров и компьютеров.
Помимо Python, поддерживает множество языков программирования, включая C++, Java, JavaScript, Go, R, Scala и Perl.
Поддержка различных моделей, включая свёрточные нейронные сети (CNNs) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTMs).

LightGBM

Специализация: градиентный бустинг
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Библиотека LightGBM обеспечивает высокопроизводительную реализацию повышения градиента в DS-проектах, которая может обрабатывать большие наборы данных и многомерные пространства признаков.

Особенности LightGBM:

Подходит для широкого круга задач DS, включая обнаружение аномалий, анализ временных рядов, обработку естественного языка и классификацию.
LightGBM легко интегрировать с другими библиотеками Python, такими как Pandas, Scikit-Learn и XGBoost.
Библиотека спроектирована с опорой на быстроту и эффективность с точки зрения использования памяти, поэтому хорошо подходит для крупномасштабных наборов данных и многомерных пространственных объектов.
LightGBM предоставляет широкий набор гиперпараметров, которые можно настраивать для оптимизации производительности модели для конкретных наборов данных и вариантов использования.

Eli5

Специализация: машинное обучение, визуализация
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Библиотека Python для отладки и визуализации моделей машинного обучения. ELI5 предоставляет инструменты, помогающие DS и ML специалистам понять, как работают их модели, и диагностировать потенциальные проблемы.

Особенности ELI5:

Предоставляет ряд методов для интерпретации моделей машинного обучения, таких как важность признаков (feature importance), важность перестановки (permutation importance) и значения SHAP (SHapley Additive exPlanations).
Включает инструменты для отладки моделей машинного обучения, такие как визуализация неправильно классифицированных примеров, проверка весов и смещений моделей.
Может генерировать удобочитаемые объяснения того, как модель делает прогнозы, что может помочь в общении с нетехническими заинтересованными сторонами.
Функционал ELI5 для работы с ML-моделями включает их интерпретацию, отладку, сравнение, а также разработку функций.

Компьютерное зрение

OpenCV

Специализация: обработка изображений, сегментация/распознавание
Лицензия: Apache 2.0
Документация: сайт

Коммерческая библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом, в состав которой входит более 2500 высокооптимизированных алгоритмов. Это позволяет OpenCV выполнять практически любые задачи в сфере обработки изображений и видео, включая обнаружение и отслеживание объектов, распознавание лиц на фотографиях и видео.

Особенности OpenCV:

Кроссплатформенность и поддержка графических процессоров.
Оптимизирована для коммерческих приложений CV и ML, работающих в реальном мире и в реальном времени.
OpenCV изначально была написана на C++, что дает высокую производительность
Использует массивы Numpy для выполнения операций.
Расширенное приложение для 3D-объектов.
Отсутствие подробной документации и кодов обработки ошибок могут усложнить освоение библиотеки новичками.

YOLOv8

Специализация: детекция, распознавание объектов
Лицензия: AGPL 3.0
Документация: сайт

YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.

Особенности YOLOv8:

Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
Удобный API (командная строка + Python).
Быстрее и точнее предыдущих версий.
Поддерживает множество форматов экспорта.
Модель может работать на обычных и графических процессорах.
YOLOv8 обучена на датасете COCO.

PaddleOCR

Специализация: оптическое распознавание символов, OCR-пайплайн
Лицензия: Apache 2.0
Документация: GitHub

PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.

Особенности PaddleOCR:

Практичная сверхлегкая система OCR.
Поддержка распознавания более 80 языков.
Большой выбор инструментов аннотирования и синтеза данных.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT

SciKit-Image

Специализация: обработка изображений
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: сайт

SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.

Особенности SciKit-Image:

Простые и эффективные инструменты для обработки изображений и методов компьютерного зрения.
Доступна для всех и повторно используема в различных контекстах.
Создана на основе NumPy, SciPy и matplotlib (NumPy и SciPy должны быть предустановлены).
Работает со всеми форматами данных, поддерживаемыми библиотекой изображений Python.
Работает с URL-путями изображений.

DeepFace

Специализация: распознавание лиц
Лицензия: MIT
Документация: GitHub

Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.

Особенности Deepface:

Библиотека опубликована в индексе пакетов Python (PyPI).
Гибридная система объединяет самые современные модели: VGG-Face, Google FaceNet, OpenFace, Facebook DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib и SFace.
Функции включают анализ атрибутов лиц и анализ лиц в реальном времени.
Точность 97,53% в задачах распознавания лиц.

Yellowbrick

Специализация: машинное обучение, прогнозирование, визуализация
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn. Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.

Особенности Yellowbrick:

Поддержка различных моделей, включая визуализацию функций, классификации, кластеризации, регрессии, выбора модели, целей и текста.
Настройка гиперпараметров.
Возможность интерпретации оценки моделей.
Активное сообщество разработчиков.

Обработка естественного языка

DeepSpeech

Специализация: распознавание речи
Лицензия: MPL-2.0
Документация: сайт

DeepSpeech — встроенный механизм преобразования речи в текст с открытым исходным кодом, который может автономно работать в режиме реального времени на устройствах в диапазоне от Raspberry Pi 4 до мощных серверов с графическим процессором.

Особенности DeepSpeech:

Библиотека создана на основе TensorFlow и как реализация алгоритма DeepSpeech, разработанного Baidu.
Ядро DeepSpeech написано на C++, но имеет привязку к Python, .NET, Java и JavaScript.
DeepSpeech можно использовать для двух ключевых действий, связанных с распознаванием речи — обучения и логического вывода.
Использует нейронную модель для предсказания текста из речи, а также языковую модель N-грамм, обученную предсказывать текст из предшествующего текста.

Gensim

Специализация: тематическое моделирование без учителя и обработки естественного языка (NLP)
Лицензия: LGPL-2.1
Документация: GitHub.

Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений. Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.

Особенности Gensim:

Библиотеку можно использовать для создания моделей, которые могут эффективно классифицировать документы, понимая статистическую семантику каждого слова.
Поставляется с алгоритмами обработки текста, такими как Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, изучающими статистические закономерности совпадения в документе, чтобы отфильтровать ненужные слова и построить модель только с важными функциями.
Предоставляет оболочки ввода-вывода и считыватели, которые могут импортировать и поддерживать широкий спектр форматов данных.
Поставляется с простым и интуитивно понятным интерфейсом, который может легко использоваться новичками. Кривая изучения API также довольно низкая, что объясняет, почему многим разработчикам нравится эта библиотека.

SpaCy

Специализация: обработка естественного языка (NLP) промышленного масштаба
Лицензия: Third Party
Документация: сайт

Библиотека Python с открытым исходным кодом для решения сложных задач NLP. SpaCy написана на Cython с оптимизацией управления памятью для обеспечения улучшенной скорости.

Особенности SpaCy:

Более 60 обученных NLP-конвейеров с поддержкой 19 языков.
Предварительно обученные вложения слов.
Готовые к проду пайплайны.
Поддерживает пользовательские модели, написанные на TensorFlow и PyTorch.
SpaCy Universe предлагает широкий выбор пакетов Python, плагинов и расширений для NLP.
SpaCy API поддерживает многие задачи NLP, такие, как лемматизация, распознавание сущностей, тегирование, распознавание предложений и токенизация.

NLTK

Специализация: обработка естественного языка (NLP)
Лицензия: Apache-2.0
Документация: сайт

NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.

Особенности NLTK:

Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
Служит оболочкой для NLP-библиотек промышленного масштаба.
Поддерживает мультиплатформенность — работает на Windows, Linux и Mac OS X.

TorchAudio

Специализация: преобразование данных для обработки аудиосигнала
Лицензия: BSD-2-Clause
Документация: сайт

Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.

Особенности TorchAudio:

Мощные N-мерные массивы.
Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки.
Инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.
Комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье.
Поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо интегрируется с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.

Визуализация

MatPlotLib

Специализация: реализация визуальных данных
Лицензия: BSD-3-Clause

Документация: сайт

Matplotlib — основная опенсорсная библиотека Python, используемая в науке в дата-сайенс для визуализации данных в виде диаграмм и графиков.

Особенности Matplotlib:

Предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания графиков в приложения.
Двухмерная графическая библиотека Python с ограниченной поддержкой 3D-графики.
Может использоваться в качестве замены пакета MATLAB и Mathematica с преимуществом бесплатности и открытого исходного кода.
Поддерживает десятки бэкендов и типов вывода, поэтому не зависит от типа ОС и формата данных.
Низкое потребление памяти.
Не подходит для работы с несколькими наборами данных одновременно.
Слабая поддержка временных рядов.

Seaborn

Специализация: визуализация статических данных
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: сайт

Библиотека визуализации данных Python, основанная на Matplotlib. По сравнению с Matplotlib, Seaborn можно использовать для создания более привлекательных и информативных статистических графиков. Наряду с обширной поддержкой визуализации данных Seaborn также поставляется со встроенным API, ориентированным на набор данных, для изучения взаимосвязей между несколькими переменными.

Особенности Seaborn:

Высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков.
Параметры для анализа и визуализации одномерных и двумерных точек данных, а также для сравнения данных с другими подмножествами данных.
Поддержка автоматизированной статистической оценки и графического представления моделей линейной регрессии для различных типов целевых переменных.
Создает сложные визуализации для структурирования сеток из нескольких графиков, предоставляя функции, выполняющие высокоуровневые абстракции.
Поставляется с многочисленными встроенными темами для стилизации и создания графиков matplotlib.
Хорошо подходит для статистических моделей визуализации — тепловых карт и других типов, которые обобщают данные и отображают общие распределения.

Plotly

Специализация: визуализация данных
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Plotly — среда визуализации трехмерных данных Python с открытым исходным кодом, построенная на библиотеке Plotly JavaScript (plotly.js).

Особенности Plotly:

Легкий синтаксис — все графики используют одинаковые переменные.
Поддерживает точечные диаграммы, гистограммы, линейные диаграммы, ящичные диаграммы, многоосевые графики, спарклайны, дендрограммы, трехмерные графики и другие типы диаграмм.
В отличие от других сред визуализации данных, включает контурные графики.
Предоставляет трехмерные диаграммы с несколькими интерактивными параметрами.
Инструмент наведения Plotly позволяет обнаруживать выбросы или аномалии во многих точках выборки.
Plotly можно использовать для веб-визуализации данных, встроенных в блокноты Jupyter, веб-приложения Dash, или экспортированных в виде отдельных HTML-файлов.
Графический пользовательский интерфейс позволяет работать с инструментом визуализации даже новичкам.

Bokeh

Специализация: визуализация данных
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: GitHub

Bokeh — одна из самых интерактивных библиотек в Python. С ее помощью можно обрабатывать огромные наборы данных и строить универсальные графики, которые помогают выполнять обширные исследовательские работы в рамках EDA (Exploratory Data Analysis).

Особенности Bokeh:

Помогает быстро создавать сложные статистические графики с помощью простых команд.
Поддерживает выходные данные в виде HTML, блокнота и сервера.
Поддерживает несколько языковых привязок, включая R, Python, lua, Julia.
Интеграция с Flask и Django.
Обеспечивает поддержку преобразования визуализации, написанной в других библиотеках, таких как matplotlib, seaborn и ggplot.

Altair

Специализация: декларативная визуализация
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: GitHub

Altair — инструмент визуализации статистических данных, который разработан на декларативных языках Vega и Vega-Lite, которые используются для создания, сохранения и обмена интерактивными проектами визуализации данных.

Особенности Altair:

Altair может создавать привлекательные визуализации данных в таких видах графиков, как гистограммы, круговые диаграммы, диаграммы рассеивания, диаграммы ошибок, стеблевые диаграммы.
Altair позволяет легко и быстро переключаться между визуализациями и экспериментами, поскольку создает графики в декларативном формате.
Автоматически устанавливаемые зависимости включают Python 3.6, NumPy и Pandas.
Для визуализации данных можно использовать Jupyter Notebooks или JupyterLab.
Включает фильтрацию данных, позволяющую создавать более персонализированные визуализации, а также объединять много графиков в один с помощью общего динамического фильтра.
Плохо поддерживает 3D-визуализацию.

Работа с массивами

NumPy

Специализация: обработка данных.
Лицензия: BSD.
Документация: сайт, GitHub.

NumPy (Numerical Python) — основной пакет для работы дата-сайентистов с Python. Это модуль для числовых вычислений, который может обрабатывать огромные объемы данных и выполнять действия с массивами.

Особенности NumPy:

Мощные N-мерные массивы.
Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки.
Инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.
Комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье.
Поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо интегрируется с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.

Theano

Специализация: глубокое обучение, параллельные вычисления, оптимизация
Лицензия: BSD-3 Clause

Документация: GitHub

Theano — библиотека Python с открытым исходным кодом, которую можно использовать для различных операций, таких как определение, оценка и оптимизация сложных математических выражений, включая многомерные массивы.

Особенности Theano:

Theano достигает высокой эффективности за счет манипулирования и оптимизации распределенного использования ресурсов ЦП и ГП.
Предоставляет функцию автоматической дифференциации, упрощая вычисление градиентов и оптимизацию параметров при обучении ML-моделей.
Позволяет пользователям оптимизировать выражения для скорости, использования памяти или числовой стабильности в зависимости от требований их задачи машинного обучения.
Библиотека отлично подходит для модульного тестирования.

Xarray

Специализация: работа с многомерными размеченными массивами
Лицензия: Apache-2.0
Документация: сайт

Xarray расширяет возможности массивов NumPy, обеспечивая множество оптимизированных операций с данными.

Особенности Xarray:

Xarray, как и NumPy, задает метки (размеры, координаты и атрибуты) поверх необработанных массивов, чтобы использовать их для создания эффективного и лаконичного интерфейса.
Пакет включает обширную библиотеку функций, не зависящих от предметной области, для расширенной аналитики и визуализации с помощью этих структур данных.
Xarray похож на Pandas, но ориентирован не на табличные данные, а на N-мерные массивы данных.
Интерфейс Xarray во многом основан на модели данных netCDF, но выходит за ее рамки, предоставляя функциональные возможности, аналогичные Common Data Model (CDM) netCDF-java.
Тесная интеграция с Dask для параллельных вычислений.

Dask

Специализация: параллельные вычисления на Python
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: сайт

Библиотека с открытым исходным кодом для параллельных вычислений Dask способна масштабировать код Python с многоядерных локальных компьютеров на большие распределенные кластеры в облаке.

Особенности Dask:

Dask предоставляет параллельные вычисления с графами задач.
Библиотека поддерживает фрейм данных Pandas и массивы Numpy.
Легкое масштабирование один раз написанного кода до уровня промышленного кластера.
Библиотека состоит из 2 основных частей — коллекции больших данных (высоко- и низкоуровневых) и динамического планировщика задач.
Пользовательский интерфейс поддерживает API-интерфейсы других библиотек в экосистеме PyData, включая Pandas, scikit-learn и NumPy. Он предоставляет низкоуровневые API-интерфейсы, которые помогают программистам параллельно запускать пользовательские алгоритмы.
Развитое сообщество разработчиков.

Парсинг

Scrapy

Специализация: веб-краулинг, интеллектуальный анализ данных, автоматизированное тестирование.
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: GitHub

Одна из самых популярных и быстрых платформ веб-сканирования с открытым исходным кодом, написанная на Python. Scrapy обычно используется для извлечения данных с веб-страницы с помощью селекторов на основе XPath.

Особенности Scrapy:

Кроссплатформенность — работает в Linux, Windows, BSD и Mac OS X.
Встроенная функциональность для сбора и извлечения данных из источников HTML/XML.
Поддержка создания экспорта фидов в различных форматах (JSON, CSV, XML) и их хранения в нескольких бэкендах.
Библиотека использует принцип «Don’t Repeat Yourself» («Не повторяйся») в дизайне своего интерфейса, побуждая пользователей писать универсальный код, который можно повторно использовать для создания и масштабирования больших веб-сканеров.
Используется для сбора данных из API.
Scrapy — асинхронная библиотека, крайне эффективная с точки зрения скорости.
Не поддерживает веб-сайты на основе Javascript.

BeautifulSoup

Специализация: парсинг и очистка данных.
Лицензия: MIT
Документация: сайт

Библиотека очистки и анализа данных Python, работающая с исходниками в HTML и XML. BeautifulSoup позволяет разрабатывать поисковых роботов, сканирующих веб-сайты.

Особенности BeautifulSoup:

Beautiful Soup построен на основе известных парсеров Python, таких как lxml и html5lib, что позволяет нам взаимодействовать с различными алгоритмами синтаксического анализа.
Предоставляет несколько простых методов и «pythonic» идиом для просмотра, поиска и управления деревом синтаксического анализа.
Упорядочивает собранные веб-данные в простые для понимания XML-структуры, что позволяет проводить их анализ данных.
Автоматически определяет кодировку и плавно интерпретирует HTML-документы в нужный формат (входящие — в Unicode, а исходящие — в UTF-8), в том числе содержащие специальные символы.
Поставляется с обширной документацией.
Большое и активное сообщество поддержки.
Работает с многопоточностью только через сторонние кодеры.

Matminer

Специализация: интеллектуальный анализ свойств материалов
Лицензия: BSD
Документация: GitHub

Matminer — это библиотека Python для анализа данных о свойствах материалов.

Особенности Matminer:

Быстрый доступ к 40+ готовым датасетам (matminer.datasets).
Охватывает различные домены данных о материалах.
Легко создавать свои собственные наборы данных из онлайн-репозиториев (matminer.data_retrieval).
Преобразование и описание атрибутов сложных материалов в числовые дескрипторы (matminer.featurizers).
70+ характеристик, адаптированных из научных публикаций.
Matminer сам по себе не содержит инструментов машинного обучения, но работает с форматом данных Pandas, делающим ML-библиотеки доступными для материаловедческих приложений.

Прогнозирование

Statsmodels

Специализация: обработка статистических данных
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: GitHub

Statsmodels — модуль Python, который предоставляет классы и функции для оценки множества различных статистических моделей, а также для проведения статистических тестов и исследования статистических данных.

Особенности Statsmodels:

Для каждого оценщика доступен обширный список статистики результатов.
Результаты проверяются на соответствие существующим статистическим пакетам, чтобы убедиться в их правильности.
Поддерживает указание моделей с использованием формул R-стиля и фреймов данных Pandas, а также массивы Numpy.

Prophet

Специализация: прогнозирование временных рядов
Лицензия: MIT
Документация: GitHub

Prophet — инструмент для создания высококачественных прогнозов для данных временных рядов, которые имеют множественную сезонность с линейным или нелинейным ростом.

Особенности Prophet:

Библиотека следует API модели Sklearn.
Prophet предоставляет быстрые и полностью автоматизированные прогнозы, с возможностью ручной настройки специалистом по дата-сайенс и анализу данных.
Процедура прогнозирования данных временных рядов основана на аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой, еженедельной и ежедневной сезонности, а также праздничным эффектам.
Prophet устойчива к отсутствующим данным и сдвигам в тренде и обычно хорошо справляется с выбросами.

Ramp

Специализация: построение предиктивных моделей, прототипирование
Лицензия: European Union Public License 1.2
Документация: сайт

Ramp (Rapid Machine Learning Prototyping) — фреймворк Python для предсказательной аналитики, который можно с успехом использовать для быстрого прототипирования машинного обучения. Это унифицированная платформа на основе Pandas для работы с существующими библиотеками машинного обучения и статистики Python (scikit-learn, rpy2 и т. д.).

Особенности Ramp:

Модульная и расширяемая библиотека позволяет сравнивать производительность различных моделей с различными наборами данных и задачами.
Ramp поддерживает несколько форматов ввода данных, включая базы данных CSV, Excel и SQL, что упрощает работу с различными типами данных.
Быстрое кэширование и сохранение всех промежуточных и конечных вычислений.
Ramp учитывает текущий обучающий набор даже при использовании сложных обученных функций и смешанных прогнозов, а также отслеживает заданный подготовительный набор.
Растущая библиотека преобразований признаков, метрик и оценок.
Среда для совместной работы специалистов.

NuPIC

Специализация: выделение паттернов из данных в режиме реального времени
Лицензия: GNU Affero General Public License
Документация: GitHub

NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing) — библиотека Python с открытым исходным кодом, служащая реализацией теории иерархической временной памяти или HTM (Hierarchical Temporal Memory). Она предназначена для создания интеллектуальных систем, имитирующих поведение неокортекса — части мозга, отвечающей за сенсорное восприятие, пространственное мышление и язык.

Особенности NuPIC:

NuPIC реализует алгоритмы иерархической временной памяти или HTM (Hierarchical Temporal Memory) для изучения временных закономерностей в потоке данных и создания прогнозов на их основе.
Библиотека подходит для таких задач, как обнаружение аномалий, прогнозирование, снижение размерности и классификация образов.
Гибкий и расширяемый сетевой API, который можно использовать для создания пользовательских сетей HTM для конкретных приложений.

Математический анализ

SymPy

Специализация: символьные вычисления
Лицензия: BSD
Документация: сайт

Библиотека Python для символьной математики. SymPy является полнофункциональной системой компьютерной алгебры (CAS) с максимально простым кодом, делающим инструмент понятным и легко расширяемым.

Особенности SymPy:

SymPy зависит только от mpmath, чистой библиотеки Python для произвольной арифметики с плавающей запятой, что делает ее простой в использовании.
Функциональность библиотеки охватывает целые числа произвольной точности, рациональные числа и числа с плавающей запятой, а также символьные выражения.
Помимо использования в качестве интерактивного инструмента, SymPy можно встраивать в другие приложения и расширять с помощью пользовательских функций.

SageMath

Специализация: математические вычисления
Лицензия: GPL
Документация: сайт

SageMath — достойная опенсорсная альтернатива таким вычислительным системам, как Magma, Maple, Mathematica и Matlab.

Особенности SageMath:

Библиотека включает более 100 пакетов с открытым исходным кодом, таких как NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R.
Унифицированный интерфейс.
SageMath можно использовать для изучения элементарной и продвинутой, чистой и прикладной математики.
Пользовательский интерфейс представляет собой блокнот в веб-браузере или командную строку.

Квантовые вычисления

QuTiP

Специализация: моделирование квантовой динамики
Лицензия: BSD-3-Clause
Документация: сайт

QuTiP — программное обеспечение с открытым исходным кодом для моделирования динамики открытых квантовых систем.

Особенности QuTiP:

Библиотека зависит от числовых пакетов Numpy, Scipy и Cython.
Графический вывод обеспечивает Matplotlib.
Обеспечивает удобное и эффективное численное моделирование широкого спектра гамильтонианов, в том числе с произвольной зависимостью от времени, обычно встречающихся в широком диапазоне физических приложений, таких как квантовая оптика, захваченные ионы, сверхпроводящие схемы и квантовые наномеханические резонаторы.
Свободно распространяемое ПО идеально подходит для изучения квантовой механики и динамики в учебных заведениях.

PyQuil

Специализация: квантовое программирование с использованием Quil
Лицензия: Apache-2.0
Документация: сайт

Как компонент Rigetti Forest SDK, PyQuil позволяет создавать и выполнять программы на языке квантовых инструкций Quil (Quantum Instruction Language) с использованием Python.

Особенности PyQuil:

PyQuil требует установки других компонентов Forest SDK, а именно компилятора Quil (quilc) и виртуальной машины Quantum (QVM), используемых для моделирования квантовых компьютеров.

Библиотеку также можно использовать для запуска программ на реальных квантовых компьютерах с помощью Quantum Cloud Services (QCS).

НЛО прилетело и оставило здесь промокод для читателей нашего блога:
-15% на заказ любого VDS (кроме тарифа Прогрев) — HABRFIRSTVDS.

Источник

Last Updated :
16 Jan, 2025

Python is a very versatile language, thanks to its huge set of libraries which makes it functional for many kinds of operations. Its versatile nature makes it a favorite among new as well as old developers. As we have reached the year 2025 Python language continues to evolve with new libraries and updates getting added to it which enhance its capabilities.

The developers must be familiar with at least the most popular libraries. In this article, we will look at some of the Python libraries that every developer should explore at least once.

What is a Library?

In a programming language context, a library refers to the collection of pre-written code modules that serve a specific functionality. These modules are reusable, these are integrated into the programmer’s code which increases the development process and functionality of the software. It is an encapsulation of common tasks or complex sets of algorithms that provide a set of functions that a developer can use to his advantage without having to create software from scratch. These are repositories of code that promote code reuse, modularization, and collaboration with the programming community. Popular languages such as Java, Python, and JavaScript have many libraries that cover diverse domains making software development easier.

What are Python Libraries?

Python libraries are reusable code modules that contain pre-written code. You can integrate it into your code to save time and effort. They cover many diverse domains, such as NumPy, which stands out for numerical computation and can very easily perform operations on large arrays and matrices. Pandas, another trendy library, is widely used for data manipulation and analysis and contains efficient data structures like DataFrames. These and many more libraries collectively contribute to Python’s popularity by making the development process easier and promoting a collaborative ecosystem.

Top 20 Python Libraries

Since we have a basic understanding of what libraries and Python libraries are it is the right time for us to head straight to learning the most common and widely used libraries in Python.

Table of Content

Top 20 Python Libraries

1. NumPy
2. Pandas
3. Matplotlib
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Scikit-learn
7. Requests
8. Keras
9. Seaborn
10. Plotly
11. NLTK
12. Beautiful Soup
13. Pygame
14. Gensim
15. spaCy
16. SciPy
17. Theano
18. PyBrain
19. Bokeh
20. Hebel

1. NumPy

NumPy is the short name for Numerical Python, which is a Python library predominantly used for technical and scientific computing. Its array-oriented computing capabilities make it an essential tool for fields such as linear algebra, statistical analysis, and machine learning.

Key Features:

numpy.ndarray is a data structure, a multidimensional array that allows the storage and manipulation of numerical data
NumPy contains many functions that allow operations to be performed element-wise on arrays.
NumPy supports linear algebra such as matrix multiplication, eigenvalue decomposition, and solving linear equations.

2. Pandas

Pandas is an open-source data manipulation library for Python. It is built on top of the NumPy library. It introduces two primary data structures Series and DataFrame. Series is a one-dimensional labelled data whereas DataFrame is a two-dimensional labelled data resuming a table.

Key Features:

Pandas has DataFrame and Series, data structures for handling two-dimensional tabular data and one-dimensional arrays.
Pandas offers special tools for working with time series data.
Pandas have tools for handling missing data, duplication, and other cleaning tasks.

3. Matplotlib

Matplotlib is a data visualization library that allows developers to create static animated and interactive animations in Python. The graphs and plots it produces are extensively used for data visualization.

Key Features:

It supports line plots, bar charts, scatter plots, and more.
Object Hierarchy: It follows a hierarchical structure where the top-level container is called a Figure and individual plots or charts are contained within Axes.
The pyplot module provides a simple interface for creating plots. The plot function is used for creating line plots while other functions like scatter(), bar(), and hist() are used for different visualization.

4. TensorFlow

Tensorflow an open-source Python library for machine learning and artificial intelligence. It is particularly used for training and inference of deep neural networks.

Key Features:

It is based on data flow graphs where nodes represent mathematical operations and edges represent tensors.
It is a machine-learning library developed by Google.
It helps in the creation of computational graphs and execution on various hardware platforms.

5. PyTorch

PyTorch is an open-source library designed for tasks such as computer vision and natural language processing (NLP).

Key Features:

PyTorch makes use of n-dimension arrays known as tensors to represent data.
PyTorch performs operations on tensors and represents them on a dynamic computational graph.
PyTorch is efficient in the training of neural networks as it can efficiently calculate the derivative of tensors.

6. Scikit-learn

Scikit-learn is a machine-learning library that provides tools for data mining and analysis. It includes lots of machine learning algorithms for different tasks.

Key Features:

It has a consistent API which makes it easier to learn and use. The uniformity of the API across different algorithms helps in switching between models.
It offers various algorithms for classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.
It can easily integrate with Python libraries such as Pandas and NumPy making it easy to work with different data formats.

7. Requests

The request library allows you to send HTTP requests extremely easily. It is widely used for interacting with the web APIs.

Key Features:

The request supports various HTTP methods such as GET, POST, PUT, and DELETE.
Request can handle sessions and persistent cookies which makes it easy to maintain state across multiple requests.
The request is essential for web scraping and other related tasks.

8. Keras

Keras is a high-level neural network API that is used for building artificial neural networks. It is modular and helps us to construct neural network models layer by layer.

Key Features:

It provides a user-friendly interface that simplifies the complex process of creating and training neural networks.
With its integration into Tensorflow, it inherits the strengths of Tensorflow.
Keras supports the building of RNN and CNN catering to a wide range of ML tasks.

9. Seaborn

Seaborn is a data visualization library which is based on Matplotlib. It is very helpful in creating beautiful statistical plots with minimal code.

Key Features:

Seaborn has many high-level functions that simplify the process of creating complex statistical visualization.
The themes and color palettes built-in chances the visual appeal of the plots.
It works perfectly with Pandas DataFrames, it takes DataFrames as input making it easier for users working with tabular data.

10. Plotly

Plotly is a Python library helpful in the creation of interactive and visually appealing plots and charts for your data.

Key Features:

Plotly can work smoothly with popular libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn.
Plotly can create interactive charts and graphs that bring data to life.
Plotly allows various chart types such as line charts, bar charts, and scatter plots to showcase your data.

11. NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) is a library for working with human language. It provides an easy-to-use interface.

Key Features:

NLTK is used for text processing, it has various tools for tokenization, stemming, etc.
NLTK implements various natural language processing algorithms and techniques.
NLTK easily integrates with other Python libraries such as sci-kit-learn and Matplolib etc which enhances its functionality.

12. Beautiful Soup

Beautiful Soup is used for parsing the XML and HTML documents. It can be used to extract data from the web pages.

Key Features:

Beautiful Soup can automate tasks related to HTML and XML documents.
It can parse HTML and XML documents.
It is open-source and easy to use.

13. Pygame

Pygame is a Python library that is used for developing video games or multimedia applications.

Key Features:

Pygame contains computer graphics and sound libraries that can be used with Python.
We can very easily create 2D games, simulations, and multimedia programs.
You can work with PyGame on various OS such as Windows, macOS, and Linux.

14. Gensim

Gensim stands for Generate Similar is an open-source Python library for natural language processing (NLP). It processes raw digital texts using unsupervised machine-learning algorithms.

Key Features:

Gensim can easily be plugged into your input data stream.
Gensim can easily handle large text collections.
Gensim can measure the similarity between documents using techniques like cosine similarity.

15. spaCy

spaCy is a Python library that is predominantly used for natural language processing (NLP). It is very fast, efficient, and production-ready hence suitable for many NLP tasks.

Key Features:

It is written in programming languages Python and Cython.
spaCy is very efficient in tokenization (the process of breaking a text into smaller units called tokens).
spaCy can assign grammatical tags to each word in a text.

16. SciPy

SciPy is a Python library used for scientific and technical computing. It is built on top of NumPy so it has additional functionalities for various scientific computing tasks.

Key Features:

SciPy can very easily approximate definite integrals. It has functions for numerical integrations.
SciPy offers optimization that minimizes or maximizes a given objective function.
SciPy has many functions for linear algebraic operations such as solving linear systems etc.

17. Theano

Theano is an open-source numerical computational library for Python. Using it the developers can easily evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays.

Key Features:

It is designed for numerical computation involving large-scale mathematical operations.
Theano can take advantage of the computational power of GPUs for faster computations.
It can exchange data with other libraries such as NumPy because it can easily integrate with them.

18. PyBrain

PyBrain is a library in Python that is developed to provide tools for artificial intelligence, machine learning, and neural network research.

Key Features:

PyBrain is modular that is user can easily, meaning users can easily create and combine different components to build custom machine-learning models.
PyBrain supports both supervised and unsupervised tasks.
PyBrain provides a range of neural network architectures such as feed-forward neural networks, recurrent neural networks, etc.

19. Bokeh

Bokeh is a Python library for data visualization. It offers a high degree of customization on the visualizations.

Key Features:

The plots created in Bokeh are interactive and can be zoom-in-out, and scrolled allowing users to explore data dynamically.
The interactive visualizations can be embedded in web applications or displayed in browsers.
Bokeh supports many plots and chart types making it suitable for diverse data visualization.

20. Hebel

Hebel is a deep-learning library for GPUs developed. It accelerates deep learning computation using GPU acceleration.

Key Features:

Hebel can harness the power of GPU to fasten deep learning computations.
Hebel is built on top of NumPy so it can easily integrate with NumPy arrays and is compatible with other Python scientific tools.
Hebel provides functionality for building, training, and deploying deep neural networks.

Conclusion

The top 20 python libraries discussed in the article cover a wide range of applications from numerical computing, and data manipulation to machine learning, natural language processing and data visualization. These libraries simplify the development tasks and also promote a collaborative ecosystem that promotes code reusability. Whether you are working on scientific computing, data analysis, machine learning, web scraping or game development, these libraries are going to be used in them therefore as a Python developer you should explore them. Python libraries help developers build robust software, making Python a favorite among developers.

Источник

Стандартные библиотеки Python

Как подключить библиотеку Python

Библиотеки Python для веб-разработки

HTTPX

Celery

Scrapy

Dash

Библиотеки Python для Machine Learning

NumPy

Pandas

TensorFlow

LightGBM

Библиотеки Python для форматирования и очистки данных

Dora

Datacleaner

Tabulate

Scrubadub

Библиотеки Python для визуализации данных

Matplotlib

Altair

Bokeh

Leather

Библиотеки Python для создания Telegram-ботов

Aiogram

Python-telegram-bot

Telebot

Итог

Tkinter

Статьи по теме

PyQt и PySide

Qt Quick/QML в PyQt и PySide

Основные области применения

Kivy

Ключевые особенности

Возможности и компоненты

BeeWare Toga

Основные компоненты

Особенности

WxPython

PyGObject (GTK+)

Remi

Best-of Python

Contents

Explanation

Data Serialization

Data Containers & Dataframes

Data Structures

Data Validation

Algorithms & Design Patterns

Date & Time Utilities

File & Path Utilities

Compatiblity

Cryptography

Infrastructure & DevOps

Process Utilities

Asynchronous Programming

Configuration

CLI Development

Development Tools

Data Caching

GUI Development

Computer & Machine Vision

Machine Learning & Data Engineering

Text Data

Web Development

Database Clients

Data Loading & Extraction

Data Pipelines & Streaming

File Formats

Code Inspection

General Utilities

Python Implementations

Others

Related Resources

Contribution

License

Машинное обучение

PyTorch

TensorFlow

Keras