Python拥有丰富的库，这些库覆盖了从数据处理、科学计算、网络爬虫、图形用户界面（GUI）、数据可视化到音频和视频处理等多个领域。以下是一些常用的Python库及其用途的简要概述：
数据处理与分析
NumPy：支持多维数组与矩阵运算，提供丰富的数学函数库。
Pandas：基于NumPy的工具，用于数据清洗、处理和分析，支持时间序列分析。
SciPy：在NumPy基础上增加众多数学、科学及工程计算函数，如线性代数、常微分方程数值求解等。
Matplotlib：第一个Python可视化库，用于生成各种图表，如直方图、条形图、散点图等。
网络爬虫
Requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。
Scrapy：一个强大的爬虫框架，用于提取网页数据。
图形用户界面（GUI）
wxPython：Python的GUI工具，用于创建桌面应用程序。
数据结构和算法
Python-ds：数据结构和算法的集合。
sortedcontainers：排序集合的快速和纯Python实现。
TheAlgorithms：用Python实现的所有算法。
PyPattyrn：实现常见设计模式的库。
声音、视频、图像、文字处理
audioread：跨库音频解码。
librosa：用于音频和音乐分析的Python库。
pydub：使用简单易用的高级界面处理音频。
TimeSide：Web音频处理。
PandasGUI：Pandas的数据可视化工具。
HTML、XML处理
BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。
textract：从文档中提取文本内容。
其他
Scikit-learn：提供机器学习算法和工具。
Chardet：字符编码探测器。
colorama：给文本添加颜色。
Prettytable：格式化输出。
fuzzywuzzy：字符串模糊匹配。
shortuuid：生成简洁的URL或UUID。
pyfiglet：生成ASCII艺术图片。
awesome slugify：处理Unicode的slugify库。
Python的库生态系统非常庞大，上述只是其中一部分常用库。您可以根据具体需求选择合适的库进行开发。