Python中有几个流行的库用于实现遗传算法，以下是一些常用的库：
DEAP
DEAP是一个用于实现遗传算法和进化策略的强大库。
它提供了多种进化算法、优化问题求解、遗传操作函数等。
DEAP支持分布式计算，适合处理大型问题。
PyGAD
PyGAD是一个简单易用的遗传算法库。
它支持创建、优化和演化解决方案的种群遗传算法。
PyGAD提供了多种遗传算法操作，如选择、交叉和变异等。
inspyred
inspyred是一个灵活且可扩展的进化计算库。
支持遗传算法、粒子群优化、微分进化等多种进化算法。
提供了丰富的功能和工具，如选择、交叉和变异运算符，支持自定义遗传算法。
genetic
genetic是一个轻量级的遗传算法库。
提供了基本的遗传算法功能，如选择、交叉和变异等。
易于使用并具有可扩展性，可以根据需要自定义遗传算法的行为。
geatpy
geatpy是一个高性能实用型的遗传算法工具箱。
由华南农业大学、暨南大学、华南理工等联合团队开发及维护。
新版本稳定性好，作图精美，报错日志有针对性。
Genesis
Genesis是一个使用Python创建的库，用于实现遗传算法。
遗传算法灵感来自自然选择理论，用于优化旅行商问题（TSP）等。
scikit-opt
scikit-opt是一套算法库，包含遗传算法。
可以定义目标函数并使用遗传算法求解器进行优化。
选择哪个库取决于你的具体需求，例如是否需要分布式计算、易用性、扩展性、稳定性等因素。你可以根据这些信息来选择最适合你项目的库