Python拥有庞大的库和框架生态，这些库和框架覆盖了从数据科学、Web开发、自动化运维到人工智能等多个领域。以下是一些常用的Python库和框架：
1. 数据科学
- NumPy：用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。
- Pandas：提供数据结构和数据分析工具，特别适合于处理表格数据。
- Matplotlib：一个绘图库，可以生成线图、柱状图、散点图等多种静态、动态和交互式的图表。
- SciPy：用于数学、科学和工程的库，提供了许多用于数学运算的函数和类。
- Scikit-learn：基于NumPy和SciPy的机器学习库，提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。
2. Web开发
- Django：高级Web框架，用于快速开发安全和维护性高的网站。它提供了许多用于快速开发Web应用程序的工具和功能，包括ORM、模板引擎、表单处理等。
- Flask：轻量级Web框架，易于扩展，适合于小型项目和微服务。它使用简单的核心，通过扩展增加其他功能。
- Bottle：微型Python Web框架，只有一个文件，不依赖于任何第三方模块。
- Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架，速度相当快，可以用作Web服务器。
- Web2py：全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用。
3. 自动化运维和网络编程
- Requests：用于HTTP请求的库，简单易用。
- Beautiful Soup：用于解析HTML和XML文档的库，常用于网页抓取。
- Scrapy：用于网络爬虫的框架，可以从网站上抓取数据。
- Celery：分布式任务队列，用于处理异步任务和定时任务。
4. 图像处理
- Pillow：图像处理库，提供了打开、操作以及保存多种不同格式的图像文件的能力。
- OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
5. 人工智能和机器学习
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，用于数值计算，特别适合于大规模的机器学习。
- Keras：一个高级神经网络API，运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，用于快速实验和原型设计。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，提供了灵活的深度学习框架。
6. 测试框架
- Pytest：适用于多种软件测试的测试框架，以其开源和易学的特点受到广泛使用。
- unittest：Python标准库中自带的单元测试框架，支持测试自动化、配置共享和关机代码测试。
7. 其他
- SQLAlchemy：SQL工具包和对象关系映射器，用于数据库操作。
- psutil：跨平台库，用于获取系统运行的进程和系统利用率（内存、CPU、磁盘、网络等），主要用于系统监控、分析和系统资源及进程的管理。
这些库和框架构成了Python编程的强大基础，使得Python在各个领域都有广泛的应用。需要注意的是，随着技术的不断发展，新的库和框架会不断涌现，因此建议开发者保持对新技术的关注和学习。
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