在 Python 编程中，有许多经典且常用的库，这些库覆盖了从数据科学、机器学习到网络爬虫等多个领域。以下是一些广泛使用的 Python 库：
1. 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。
2. 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。
3. 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。 4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
11. Scrapy：用于网络爬虫的框架，可以从网站上抓取数据。
12. Beautiful Soup：用于解析 HTML 和 XML 文档的库，常用于网页抓取。
13. Requests：用于 HTTP 请求的库，简单易用。
14. SQLAlchemy：SQL 工具包和对象关系映射器，用于数据库操作。
15. Django：高级 Web 框架，用于快速开发安全和维护性高的网站。
16. Flask：轻量级 Web 框架，易于扩展，适合于小型项目和微服务。
17. Pytest：测试框架，用于编写简单、可读性强的测试代码。
18. Nose2：继承了 Nose 的测试框架，用于测试 Python 代码。
19. Tox：自动化测试工具，用于在不同的环境中运行测试。
20. Bandit：安全扫描工具，用于检查 Python 代码中的安全问题。
这些库构成了 Python 编程的核心，无论是在数据科学、机器学习、网络爬虫还是 Web 开发等领域，都有广泛的应用。
