Python的库非常丰富，涵盖了从数据处理、科学计算、网络爬虫、图形用户界面到机器学习等多个领域。以下是一些常用的Python库：
数据处理与分析
Pandas：用于数据操作和分析，支持数据读取、清洗、转换和可视化。
NumPy：提供多维数组对象和数学函数，是科学计算的基础。
SciPy：建立在NumPy之上，提供线性代数、优化、积分和统计等模块。
数据可视化
Matplotlib：用于生成图表和可视化数据。
Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供高级统计图形。
Plotly：交互式图表库，支持多种输出格式。
机器学习与人工智能
Scikit-learn：提供各种机器学习算法和工具。
TensorFlow：由Google开发的深度学习框架。
PyTorch：Facebook开发的深度学习框架。
Keras：高层次的神经网络API，运行在TensorFlow之上。
网络爬虫
Requests：用于发送HTTP请求。
BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。
Scrapy：强大的网络爬虫框架。
图形用户界面（GUI）
Tkinter：Python的标准GUI库。
PyQt：功能丰富的GUI库。
wxPython：跨平台的GUI库。
图像处理
Pillow：PIL（Python Imaging Library）的一个友好分支，用于图像处理。
日期和时间处理
Delorean：类似JavaScript的moment.js，用于日期和时间操作。
其他
Requests：用于发送HTTP请求。
SQLAlchemy：对象关系映射（ORM）库，用于数据库操作。
Bashplotlib：使用标准输入绘制图表的库。
Pygame：用于游戏开发的库，支持音频、图形等。
Dash：构建数据可视化应用的框架，基于Flask、Plotly.js和React.js。
Python的库生态系统非常庞大，上述只是其中一部分常用库。根据具体需求，可以选择合适的库进行开发和应用