From 030ea15ea898763b869e93446cd2a24adf60eac5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: chenjiandongx Date: Tue, 9 Jan 2018 11:54:37 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=A0=BC=E5=BC=8F=E6=95=B4=E7=90=86=EF=BC=9A?= =?UTF-8?q?=E7=A1=AE=E4=BF=9D=E4=B8=AD+=E8=8B=B1=EF=BC=8C=E4=B8=AD+?= =?UTF-8?q?=E6=95=B0=E5=AD=97=E7=9A=84=E4=B8=A4=E8=BE=B9=E5=9D=87=E6=9C=89?= =?UTF-8?q?=E4=B8=80=E4=B8=AA=E7=A9=BA=E6=A0=BC=E9=9A=94=E5=BC=80?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 226 +++++++++++++++++++++++++++--------------------------- 1 file changed, 113 insertions(+), 113 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index ed9381a..9a7bd07 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Python 资源大全中文版 -我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。[awesome-python](https://github.com/vinta/awesome-python) 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。 +我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。[awesome-python](https://github.com/vinta/awesome-python) 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。 Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍，如果有更详细的中文介绍，对相应开发者的帮助会更大。这也是我们发起这个开源项目的初衷。 @@ -10,8 +10,8 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 - 基于 awesome-python 列表，我们将对其中的各个资源项进行编译整理。此外还将从其他来源补充好资源。 - 整理后的内容，将收录在[伯乐在线资源频道](http://hao.jobbole.com/)。可参考已整理的内容： - - 《[Scrapy：Python的爬虫框架](http://hao.jobbole.com/python-scrapy/)》 - - 《[Flask：一个使用Python编写的轻量级Web应用框架](http://hao.jobbole.com/flask/)》 + - 《[Scrapy：Python 的爬虫框架](http://hao.jobbole.com/python-scrapy/)》 + - 《[Flask：一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架](http://hao.jobbole.com/flask/)》 * * * @@ -30,12 +30,12 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 ### 如何为列表贡献新资源？ -欢迎大家为列表贡献高质量的新资源，提交PR时请参照以下要求： +欢迎大家为列表贡献高质量的新资源，提交 PR 时请参照以下要求： * 请确保推荐的资源自己使用过 -* 提交PR时请注明推荐理由 +* 提交 PR 时请注明推荐理由 -资源列表管理收到PR请求后，会定期（每周）在微博转发本周提交的PR列表，并在微博上面听取使用过这些资源的意见。确认通过后，会加入资源大全。 +资源列表管理收到 PR 请求后，会定期（每周）在微博转发本周提交的 PR 列表，并在微博上面听取使用过这些资源的意见。确认通过后，会加入资源大全。 感谢您的贡献！ @@ -100,7 +100,7 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * Nuitka：将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。[官网](http://nuitka.net/) * py2app：将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。[官网](http://pythonhosted.org/py2app/) * py2exe：将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。[官网](http://www.py2exe.org/) -* pynsist：一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。[官网](http://pynsist.readthedocs.org/) +* pynsist：一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python 本身。[官网](http://pynsist.readthedocs.org/) ### 构建工具 @@ -119,7 +119,7 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * IPython：功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。[官网](https://github.com/ipython/ipython) * [bpython](http://hao.jobbole.com/bpython/)：界面丰富的 Python 解析器。[官网](http://bpython-interpreter.org/) -* ptpython：高级交互式Python解析器， 构建于[python-prompt-toolkit](https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit) 之上。[官网](https://github.com/jonathanslenders/ptpython) +* ptpython：高级交互式 Python 解析器， 构建于[python-prompt-toolkit](https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit) 之上。[官网](https://github.com/jonathanslenders/ptpython) ### 文件 @@ -141,10 +141,10 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * Chronyk：Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。[官网](https://github.com/KoffeinFlummi/Chronyk) * dateutil：Python datetime 模块的扩展。[官网](https://pypi.python.org/pypi/python-dateutil) * delorean：解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。[官网](https://github.com/myusuf3/delorean/) -* moment：一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。[官网](https://github.com/zachwill/moment) +* moment：一个用来处理时间和日期的 Python 库。灵感来自于 Moment.js。[官网](https://github.com/zachwill/moment) * pendulum：一个比 arrow 更具有明确的，可预测的行为的时间操作库。[官网](https://github.com/sdispater/pendulum) -* PyTime：一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。[官网](https://github.com/shinux/PyTime) -* pytz：现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。[官网](https://launchpad.net/pytz) +* PyTime：一个简单易用的 Python 模块，用于通过字符串来操作日期/时间。[官网](https://github.com/shinux/PyTime) +* pytz：现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入 Python。[官网](https://launchpad.net/pytz) * when.py：提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。[官网](https://github.com/dirn/When.py) ### 文本处理 @@ -154,17 +154,17 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * 通用 * [chardet](http://hao.jobbole.com/chardet/)：字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。[官网](https://github.com/chardet/chardet) * difflib：(Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。[官网](https://docs.python.org/2/library/difflib.html) - * ftfy：让Unicode文本更完整更连贯。[官网](https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy) + * ftfy：让 Unicode 文本更完整更连贯。[官网](https://github.com/LuminosoInsight/python-ftfy) * fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。[官网](https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy) * Levenshtein：快速计算编辑距离以及字符串的相似度。[官网](https://github.com/ztane/python-Levenshtein/) * pangu.py：在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。[官网](https://github.com/vinta/pangu.py) - * yfiglet-figlet：[pyfiglet -figlet](https://github.com/pwaller/pyfiglet) 的 Python实现。 + * yfiglet-figlet：[pyfiglet -figlet](https://github.com/pwaller/pyfiglet) 的 Python 实现。 * shortuuid：一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。[官网](https://github.com/stochastic-technologies/shortuuid) * unidecode：Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。[官网](https://pypi.python.org/pypi/Unidecode) * uniout：打印可读的字符，而不是转义的字符串。[官网](https://github.com/moskytw/uniout) * xpinyin：一个用于把汉字转换为拼音的库。[官网](https://github.com/lxneng/xpinyin) - * simplejson：Python的JSON编码、解码器。[官网](https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/)、[GitHub](https://github.com/simplejson/simplejson) -* Slug化 + * simplejson：Python 的 JSON 编码、解码器。[官网](https://simplejson.readthedocs.io/en/latest/)、[GitHub](https://github.com/simplejson/simplejson) +* Slug 化 * awesome-slugify：一个 Python slug 化库，可以保持 Unicode。[官网](https://github.com/dimka665/awesome-slugify) * python-slugify：Python slug 化库，可以把 unicode 转化为 ASCII。[官网](https://github.com/un33k/python-slugify) * unicode-slugify：一个 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依赖 Django 。[官网](https://github.com/mozilla/unicode-slugify) @@ -184,16 +184,16 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * 通用 * tablib：一个用来处理中表格数据的模块。[官网](https://github.com/kennethreitz/tablib) * Office - * Marmir：把输入的Python 数据结构转换为电子表单。[官网](https://github.com/brianray/mm) + * Marmir：把输入的 Python 数据结构转换为电子表单。[官网](https://github.com/brianray/mm) * openpyxl：一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的库。[官网](https://openpyxl.readthedocs.org/en/latest/) * python-docx：读取，查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。[官网](https://github.com/python-openxml/python-docx) * unoconv：在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之间进行转换。[官网](https://github.com/dagwieers/unoconv) * XlsxWriter：一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。[官网](https://xlsxwriter.readthedocs.org/en/latest/) * xlwings：一个使得在 Excel 中方便调用 Python 的库（反之亦然），基于 BSD 协议。[官网](http://xlwings.org/) * [xlwt](http://hao.jobbole.com/xlwt/)：读写 Excel 文件的数据和格式信息。[官网](https://github.com/python-excel/xlwt) / [xlrd](https://github.com/python-excel/xlrd) - * relatorio：模板化OpenDocument 文件。[官网](http://relatorio.tryton.org/) + * relatorio：模板化 OpenDocument 文件。[官网](http://relatorio.tryton.org/) * PDF - * PDFMiner：一个用于从PDF文档中抽取信息的工具。[官网](https://github.com/euske/pdfminer) + * PDFMiner：一个用于从 PDF 文档中抽取信息的工具。[官网](https://github.com/euske/pdfminer) * PyPDF2：一个可以分割，合并和转换 PDF 页面的库。[官网](https://github.com/mstamy2/PyPDF2) * ReportLab：快速创建富文本 PDF 文档。[官网](http://www.reportlab.com/opensource/) * Markdown @@ -226,7 +226,7 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * [Sphinx](http://hao.jobbole.com/sphinx/)：Python 文档生成器。[官网](http://www.sphinx-doc.org/en/latest/) * awesome-sphinxdoc：[官网](https://github.com/yoloseem/awesome-sphinxdoc) * MkDocs：对 Markdown 友好的文档生成器。[官网](http://www.mkdocs.org/) -* pdoc：一个可以替换Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。[官网](https://github.com/BurntSushi/pdoc) +* pdoc：一个可以替换 Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。[官网](https://github.com/BurntSushi/pdoc) * Pycco：文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。[官网](https://github.com/pycco-docs/pycco) * readthedocs：一个基于 Sphinx/MkDocs 的在线文档托管系统，对开源项目免费开放使用。[官网](https://github.com/rtfd/readthedocs.org/) @@ -245,7 +245,7 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 用于创建命令行程序的库。 * 命令行程序开发 - * asciimatics：跨平台，全屏终端包（即鼠标/键盘输入和彩色，定位文本输出），完整的复杂动画和特殊效果的高级API。[官网](https://github.com/peterbrittain/asciimatics) + * asciimatics：跨平台，全屏终端包（即鼠标/键盘输入和彩色，定位文本输出），完整的复杂动画和特殊效果的高级 API。[官网](https://github.com/peterbrittain/asciimatics) * cement：Python 的命令行程序框架。[官网](http://builtoncement.com/) * click：一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。[官网](http://click.pocoo.org/dev/) * cliff：一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。[官网](http://docs.openstack.org/developer/cliff/) @@ -255,29 +255,29 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * Gooey：一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。[官网](https://github.com/chriskiehl/Gooey) * python-prompt-toolkit：一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。[官网](https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit) * python-fire：Google 出品的一个基于 Python 类的构建命令行界面的库。[官网](https://github.com/google/python-fire) - * [Pythonpy](http://hao.jobbole.com/pythonpy/)：在命令行中直接执行任何Python指令。[官网](https://github.com/Russell91/pythonpy/wiki) + * [Pythonpy](http://hao.jobbole.com/pythonpy/)：在命令行中直接执行任何 Python 指令。[官网](https://github.com/Russell91/pythonpy/wiki) * 生产力工具 * aws-cli：Amazon Web Services 的通用命令行界面。[官网](https://github.com/aws/aws-cli) * bashplotlib：在终端中进行基本绘图。[官网](https://github.com/glamp/bashplotlib) - * caniusepython3：判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python 3。[官网](https://github.com/brettcannon/caniusepython3) + * caniusepython3：判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python3。[官网](https://github.com/brettcannon/caniusepython3) * cookiecutter：从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。[官网](https://github.com/audreyr/cookiecutter) * doitlive：一个用来在终端中进行现场演示的工具。[官网](https://github.com/sloria/doitlive) * pyftpdlib：一个速度极快和可扩展的 Python FTP 服务库。[官网](https://github.com/giampaolo/pyftpdlib) * howdoi：通过命令行获取即时的编程问题解答。[官网](https://github.com/gleitz/howdoi) - * httpie：一个命令行HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。[官网](https://github.com/jkbrzt/httpie) - * PathPicker：从bash输出中选出文件。[官网](https://github.com/facebook/PathPicker) - * percol：向UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。[官网](https://github.com/mooz/percol) + * httpie：一个命令行 HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。[官网](https://github.com/jkbrzt/httpie) + * PathPicker：从 bash 输出中选出文件。[官网](https://github.com/facebook/PathPicker) + * percol：向 UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。[官网](https://github.com/mooz/percol) * SAWS：一个加强版的 AWS 命令行。[官网](https://github.com/donnemartin/saws) * thefuck：修正你之前的命令行指令。[官网](https://github.com/nvbn/thefuck) * mycli：一个 MySQL 命令行客户端，具有自动补全和语法高亮功能。[官网](https://github.com/dbcli/mycli) * pgcli：Postgres 命令行工具，具有自动补全和语法高亮功能。[官网](https://github.com/dbcli/pgcli) - * try：一个从来没有更简单的命令行工具，用来试用python库。[官网](https://github.com/timofurrer/try) + * try：一个从来没有更简单的命令行工具，用来试用 python 库。[官网](https://github.com/timofurrer/try) ### 下载器 用来进行下载的库. -* s3cmd：一个用来管理Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。[官网](https://github.com/s3tools/s3cmd) +* s3cmd：一个用来管理 Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。[官网](https://github.com/s3tools/s3cmd) * s4cmd：超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。[官网](https://github.com/bloomreach/s4cmd) * you-get：一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python3 编写。[官网](https://www.soimort.org/you-get/) * youtube-dl：一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。[官网](http://rg3.github.io/youtube-dl/) @@ -296,7 +296,7 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * Quads：基于四叉树的计算机艺术。[官网](https://github.com/fogleman/Quads) * scikit-image：一个用于（科学）图像处理的 Python 库。[官网](http://scikit-image.org/) * thumbor：一个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。[官网](https://github.com/thumbor/thumbor) -* wand：[MagickWand](http://www.imagemagick.org/script/magick-wand.php)的Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。[官网](https://github.com/dahlia/wand) +* wand：[MagickWand](http://www.imagemagick.org/script/magick-wand.php)的 Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick 的 C API 。[官网](https://github.com/dahlia/wand) * face_recognition：简单易用的 python 人脸识别库。[官网](https://github.com/ageitgey/face_recognition) ### OCR @@ -324,12 +324,12 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 * pyechonest：[Echo Nest](http://developer.echonest.com/) API 的 Python 客户端[官网](https://github.com/echonest/pyechonest) * talkbox：一个用来处理演讲/信号的 Python 库[官网](http://scikits.appspot.com/talkbox) * TimeSide：开源 web 音频处理框架。[官网](https://github.com/Parisson/TimeSide) -* tinytag：一个用来读取MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。[官网](https://github.com/devsnd/tinytag) +* tinytag：一个用来读取 MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。[官网](https://github.com/devsnd/tinytag) * mingus：一个高级音乐理论和曲谱包，支持 MIDI 文件和回放功能。[官网](http://bspaans.github.io/python-mingus/) ### Video -用来操作视频和GIF的库。 +用来操作视频和 GIF 的库。 * moviepy：一个用来进行基于脚本的视频编辑模块，适用于多种格式，包括动图 GIFs。[官网](http://zulko.github.io/moviepy/) * scikit-video：SciPy 视频处理常用程序。[官网](https://github.com/aizvorski/scikit-video) @@ -347,17 +347,17 @@ Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的 ### HTTP -使用HTTP的库。 +使用 HTTP 的库。 -* requests：人性化的HTTP请求库。[官网](http://docs.python-requests.org/en/latest/) +* requests：人性化的 HTTP 请求库。[官网](http://docs.python-requests.org/en/latest/) * grequests：requests 库 + gevent ，用于异步 HTTP 请求.[官网](https://github.com/kennethreitz/grequests) * httplib2：全面的 HTTP 客户端库。[官网](https://github.com/jcgregorio/httplib2) -* treq：类似 requests 的Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。[官网](https://github.com/twisted/treq) +* treq：类似 requests 的 Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。[官网](https://github.com/twisted/treq) * urllib3：一个具有线程安全连接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 库。[官网](https://github.com/shazow/urllib3) ### 数据库 -Python实现的数据库。 +Python 实现的数据库。 * pickleDB：一个简单，轻量级键值储存数据库。[官网](https://pythonhosted.org/pickleDB/) * PipelineDB：流式 SQL 数据库。[官网](https://www.pipelinedb.com/) @@ -378,14 +378,14 @@ Python实现的数据库。 * queries：psycopg2 库的封装，用来和 PostgreSQL 进行交互。[官网](https://github.com/gmr/queries) * txpostgres：基于 Twisted 的异步 PostgreSQL 驱动。[官网](http://txpostgres.readthedocs.org/en/latest/) * 其他关系型数据库 - * apsw：另一个 Python SQLite封装。[官网](http://rogerbinns.github.io/apsw/) - * dataset：在数据库中存储Python字典 - * pymssql：一个简单的Microsoft SQL Server数据库接口。[官网](http://www.pymssql.org/en/latest/) + * apsw：另一个 Python SQLite 封装。[官网](http://rogerbinns.github.io/apsw/) + * dataset：在数据库中存储 Python 字典 + * pymssql：一个简单的 Microsoft SQL Server 数据库接口。[官网](http://www.pymssql.org/en/latest/) * NoSQL 数据库 * cassandra-python-driver：Cassandra 的 Python 驱动。[官网](https://github.com/datastax/python-driver) * HappyBase：一个为 Apache HBase 设计的，对开发者友好的库。[官网](http://happybase.readthedocs.org/en/latest/) * Plyvel：一个快速且功能丰富的 LevelDB 的 Python 接口。[官网](https://plyvel.readthedocs.org/en/latest/) - * py2neo：Neo4j restful 接口的Python 封装客户端。[官网](http://py2neo.org/2.0/) + * py2neo：Neo4j restful 接口的 Python 封装客户端。[官网](http://py2neo.org/2.0/) * pycassa：Cassandra 的 Python Thrift 驱动。[官网](https://github.com/pycassa/pycassa) * PyMongo：MongoDB 的官方 Python 客户端。[官网](https://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/python/) * redis-py：Redis 的 Python 客户端。[官网](https://github.com/andymccurdy/redis-py) @@ -407,7 +407,7 @@ Python实现的数据库。 * django-mongodb-engine：Django MongoDB 后端。[官网](https://github.com/django-nonrel/mongodb-engine) * PynamoDB：[Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) 的一个 Python 风格接口。[官网](https://github.com/jlafon/PynamoDB) * flywheel：Amazon DynamoDB 的对象映射工具。[官网](https://github.com/mathcamp/flywheel) - * MongoEngine：一个Python 对象文档映射工具，用于 MongoDB。[官网](http://mongoengine.org/) + * MongoEngine：一个 Python 对象文档映射工具，用于 MongoDB。[官网](http://mongoengine.org/) * hot-redis：为 Redis 提供 Python 丰富的数据类型。[官网](https://github.com/stephenmcd/hot-redis) * redisco：一个 Python 库，提供可以持续存在在 Redis 中的简单模型和容器。[官网](https://github.com/kiddouk/redisco) * 其他 @@ -421,14 +421,14 @@ Python实现的数据库。 * [awesome-django](https://gitlab.com/rosarior/awesome-django)系列 * [Flask](http://hao.jobbole.com/flask/)：一个 Python 微型框架。[官网](http://flask.pocoo.org/) * [awesome-flask](https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask)系列 -* pyramid：一个小巧，快速，接地气的开源Python web 框架。 +* pyramid：一个小巧，快速，接地气的开源 Python web 框架。 * [awesome-pyramid](https://github.com/uralbash/awesome-pyramid)系列 * [Bottle](http://hao.jobbole.com/bottle/)：一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型 web 框架。[官网](http://bottlepy.org/docs/dev/index.html) -* CherryPy：一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有WSGI 线程池。[官网](http://www.cherrypy.org/) +* CherryPy：一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有 WSGI 线程池。[官网](http://www.cherrypy.org/) * TurboGears：一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。[官网](http://www.turbogears.org/) * [web.py](http://hao.jobbole.com/python-webpy/)：一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。[官网](http://webpy.org/) * web2py：一个全栈 web 框架和平台，专注于简单易用。[官网](http://www.web2py.com/) -* [Tornado](http://hao.jobbole.com/tornado/)：一个web 框架和异步网络库。[官网](http://www.tornadoweb.org/en/latest/) +* [Tornado](http://hao.jobbole.com/tornado/)：一个 web 框架和异步网络库。[官网](http://www.tornadoweb.org/en/latest/) ### 权限 @@ -442,7 +442,7 @@ Python实现的数据库。 内容管理系统 -* odoo-cms: 一个开源的，企业级 CMS，基于odoo。[官网](http://www.odoo.com) +* odoo-cms: 一个开源的，企业级 CMS，基于 odoo。[官网](http://www.odoo.com) * django-cms：一个开源的，企业级 CMS，基于 Django。[官网](http://www.django-cms.org/en/) * djedi-cms：一个轻量级但却非常强大的 Django CMS ，考虑到了插件，内联编辑以及性能。[官网](http://djedi-cms.org/) * FeinCMS：基于 Django 构建的最先进的内容管理系统之一。[官网](http://www.feincms.org/) @@ -464,25 +464,25 @@ Python实现的数据库。 * shoop：一个基于 Django 的开源电子商务平台。[官网](https://www.shoop.io/en/) * alipay：非官方的 Python 支付宝 API。[官网](https://github.com/lxneng/alipay) * merchant：一个可以接收来自多种支付平台支付的 Django 应用。[官网](https://github.com/agiliq/merchant) -* money：货币类库with optional CLDR-backed locale-aware formatting and an extensible currency exchange solution.[官网](https://github.com/carlospalol/money) +* money：货币类库 with optional CLDR-backed locale-aware formatting and an extensible currency exchange solution.[官网](https://github.com/carlospalol/money) * python-currencies：显示货币格式以及它的数值。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-currencies) ### RESTful API -用来开发RESTful APIs的库 +用来开发 RESTful APIs 的库 * Django * [django-rest-framework](http://hao.jobbole.com/django-rest-framework/)：一个强大灵活的工具，用来构建 web API。[官网](http://www.django-rest-framework.org/) - * django-tastypie：为Django 应用开发API。[官网](http://tastypieapi.org/) + * django-tastypie：为 Django 应用开发 API。[官网](http://tastypieapi.org/) * django-formapi：为 Django 的表单验证，创建 JSON APIs 。[官网](https://github.com/5monkeys/django-formapi) * Flask * flask-api：为 flask 开发的，可浏览 Web APIs 。[官网](http://www.flaskapi.org/) - * flask-restful：为 flask 快速创建REST APIs 。[官网](http://flask-restful.readthedocs.org/en/latest/) + * flask-restful：为 flask 快速创建 REST APIs 。[官网](http://flask-restful.readthedocs.org/en/latest/) * flask-restless：为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs 。[官网](https://flask-restless.readthedocs.org/en/latest/) * flask-api-utils：为 Flask 处理 API 表示和验证。[官网](https://github.com/marselester/flask-api-utils) * eve：REST API 框架，由 Flask, MongoDB 等驱动。[官网](https://github.com/nicolaiarocci/eve) * Pyramid - * cornice：一个Pyramid 的 REST 框架 。[官网](https://cornice.readthedocs.org/en/latest/) + * cornice：一个 Pyramid 的 REST 框架 。[官网](https://cornice.readthedocs.org/en/latest/) * 与框架无关的 * falcon：一个用来建立云 API 和 web app 后端的高性能框架。[官网](http://falconframework.org/) * sandman：为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs 。[官网](https://github.com/jeffknupp/sandman) @@ -503,7 +503,7 @@ Python实现的数据库。 * python-oauth2：一个完全测试的抽象接口。用来创建 OAuth 客户端和服务端。[官网](https://github.com/joestump/python-oauth2) * python-social-auth：一个设置简单的社会化验证方式。[官网](https://github.com/omab/python-social-auth) * rauth：OAuth 1.0/a, 2.0, 和 Ofly 的 Python 库。[官网](https://github.com/litl/rauth) - * sanction：一个超级简单的OAuth2 客户端实现。[官网](https://github.com/demianbrecht/sanction) + * sanction：一个超级简单的 OAuth2 客户端实现。[官网](https://github.com/demianbrecht/sanction) * 其他 * jose：JavaScript 对象签名和加密草案的实现。[官网](https://github.com/demonware/jose) * PyJWT：JSON Web 令牌草案 01。[官网](https://github.com/jpadilla/pyjwt) @@ -562,13 +562,13 @@ Python实现的数据库。 缓存数据的库。 -* Beaker：一个缓存和会话库，可以用在 web 应用和独立 Python脚本和应用上。[官网](http://beaker.readthedocs.org/en/latest/) +* Beaker：一个缓存和会话库，可以用在 web 应用和独立 Python 脚本和应用上。[官网](http://beaker.readthedocs.org/en/latest/) * django-cache-machine：Django 模型的自动缓存和失效。[官网](https://github.com/django-cache-machine/django-cache-machine) * django-cacheops：具有自动颗粒化事件驱动失效功能的 ORM。[官网](https://github.com/Suor/django-cacheops) * django-viewlet：渲染模板，同时具有额外的缓存控制功能。[官网](https://github.com/5monkeys/django-viewlet) * dogpile.cache：dogpile.cache 是 Beaker 的下一代替代品，由同一作者开发。[官网](http://dogpilecache.readthedocs.org/en/latest/) * HermesCache：Python 缓存库，具有基于标签的失效和 dogpile effect 保护功能。[官网](https://pypi.python.org/pypi/HermesCache) -* johnny-cache：django应用缓存框架。[官网](https://github.com/jmoiron/johnny-cache) +* johnny-cache：django 应用缓存框架。[官网](https://github.com/jmoiron/johnny-cache) * pylibmc：[libmemcached](http://libmemcached.org/libMemcached.html) 接口的 Python 封装。[官网](https://github.com/lericson/pylibmc) ### 电子邮件 @@ -592,31 +592,31 @@ Python实现的数据库。 用来进行国际化的库。 -* Babel：一个Python 的国际化库。[官网](http://babel.pocoo.org/en/latest/) +* Babel：一个 Python 的国际化库。[官网](http://babel.pocoo.org/en/latest/) * Korean：一个韩语词态库。[官网](https://korean.readthedocs.org/en/latest/) -### URL处理 +### URL 处理 -解析URLs的库 +解析 URLs 的库 * furl：一个让处理 URL 更简单小型 Python 库。[官网](https://github.com/gruns/furl) -* purl：一个简单的，不可变的URL类，具有简洁的 API 来进行询问和处理。[官网](https://github.com/codeinthehole/purl) +* purl：一个简单的，不可变的 URL 类，具有简洁的 API 来进行询问和处理。[官网](https://github.com/codeinthehole/purl) * pyshorteners：一个纯 Python URL 缩短库。[官网](https://github.com/ellisonleao/pyshorteners) -* shorturl：生成短小 URL 和类似 bit.ly 短链的Python 实现。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-shorturl) -* webargs：一个解析 HTTP 请求参数的库，内置对流行 web 框架的支持，包括 Flask, Django, Bottle, Tornado和 Pyramid。[官网](https://github.com/sloria/webargs) +* shorturl：生成短小 URL 和类似 bit.ly 短链的 Python 实现。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-shorturl) +* webargs：一个解析 HTTP 请求参数的库，内置对流行 web 框架的支持，包括 Flask, Django, Bottle, Tornado 和 Pyramid。[官网](https://github.com/sloria/webargs) -### HTML处理 +### HTML 处理 -处理 HTML和XML的库。 +处理 HTML 和 XML 的库。 * BeautifulSoup：以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改。[官网](http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/) * bleach：一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。[官网](http://bleach.readthedocs.org/en/latest/) * cssutils：一个 Python 的 CSS 库。[官网](https://pypi.python.org/pypi/cssutils/) * html5lib：一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。[官网](https://github.com/html5lib/html5lib-python) * lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。[官网](http://lxml.de/) -* MarkupSafe：为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。[官网](https://github.com/pallets/markupsafe) +* MarkupSafe：为 Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。[官网](https://github.com/pallets/markupsafe) * pyquery：一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。[官网](https://github.com/gawel/pyquery) -* untangle：将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问。[官网](https://github.com/stchris/untangle) +* untangle：将 XML 文档转换为 Python 对象，使其可以方便的访问。[官网](https://github.com/stchris/untangle) * xhtml2pdf：HTML/CSS 转 PDF 工具。[官网](https://github.com/xhtml2pdf/xhtml2pdf) * xmltodict：像处理 JSON 一样处理 XML。[官网](https://github.com/martinblech/xmltodict) @@ -624,7 +624,7 @@ Python实现的数据库。 * Scrapy：一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架。[官网](http://scrapy.org/) * cola：一个分布式爬虫框架。[官网](https://github.com/chineking/cola) -* Demiurge：基于PyQuery 的爬虫微型框架。[官网](https://github.com/matiasb/demiurge) +* Demiurge：基于 PyQuery 的爬虫微型框架。[官网](https://github.com/matiasb/demiurge) * feedparser：通用 feed 解析器。[官网](http://pythonhosted.org/feedparser/) * Grab：站点爬取框架。[官网](http://grablib.org/) * MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的 Python 库。[官网](https://github.com/hickford/MechanicalSoup) @@ -641,8 +641,8 @@ Python实现的数据库。 * lassie：人性化的网页内容检索库。[官网](https://github.com/michaelhelmick/lassie) * micawber：一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。[官网](https://github.com/coleifer/micawber) * [newspaper](http://hao.jobbole.com/python-newspaper/)：使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。[官网](https://github.com/codelucas/newspaper) -* opengraph：一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python模块。[官网](https://github.com/erikriver/opengraph) -* [python-goose](http://hao.jobbole.com/python-goose/)：HTML内容/文章提取器。[官网](https://github.com/grangier/python-goose) +* opengraph：一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python 模块。[官网](https://github.com/erikriver/opengraph) +* [python-goose](http://hao.jobbole.com/python-goose/)：HTML 内容/文章提取器。[官网](https://github.com/grangier/python-goose) * python-readability：arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口。[官网](https://github.com/buriy/python-readability) * sanitize：为杂乱的数据世界带来调理性。[官网](https://github.com/Alir3z4/python-sanitize) * sumy：一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。[官网](https://github.com/miso-belica/sumy) @@ -669,14 +669,14 @@ Python实现的数据库。 * schema：一个用于对 Python 数据结构进行验证的库。[官网](https://github.com/keleshev/schema) * Schematics：数据结构验证。[官网](https://github.com/schematics/schematics) * valideer：轻量级可扩展的数据验证和适配库。[官网](https://github.com/podio/valideer) -* voluptuous：一个 Python 数据验证库。主要是为了验证传入 Python的 JSON，YAML 等数据。[官网](https://github.com/alecthomas/voluptuous) +* voluptuous：一个 Python 数据验证库。主要是为了验证传入 Python 的 JSON，YAML 等数据。[官网](https://github.com/alecthomas/voluptuous) ### 反垃圾技术 帮助你和电子垃圾进行战斗的库。 -* django-simple-captcha：一个简单、高度可定制的Django 应用，可以为任何Django表单添加验证码。[官网](https://github.com/mbi/django-simple-captcha) -* django-simple-spam-blocker：一个用于Django的简单的电子垃圾屏蔽工具。[官网](https://github.com/moqada/django-simple-spam-blocker) +* django-simple-captcha：一个简单、高度可定制的 Django 应用，可以为任何 Django 表单添加验证码。[官网](https://github.com/mbi/django-simple-captcha) +* django-simple-spam-blocker：一个用于 Django 的简单的电子垃圾屏蔽工具。[官网](https://github.com/moqada/django-simple-spam-blocker) ### 标记 @@ -698,13 +698,13 @@ Python实现的数据库。 ### 静态站点生成器 -静态站点生成器是一个软件，它把文本和模板作为输入，然后输出HTML文件。 +静态站点生成器是一个软件，它把文本和模板作为输入，然后输出 HTML 文件。 * Pelican：使用 Markdown 或 ReST 来处理内容， Jinja 2 来制作主题。支持 DVCS, Disqus.。AGPL 许可。[官网](http://blog.getpelican.com/) * Cactus：为设计师设计的静态站点生成器。[官网](https://github.com/koenbok/Cactus/) * Hyde：基于 Jinja2 的静态站点生成器。[官网](http://hyde.github.io/) * Nikola：一个静态网站和博客生成器。[官网](https://www.getnikola.com/) -* Tinkerer：Tinkerer 是一个博客引擎/静态站点生成器，由Sphinx驱动。[官网](http://tinkerer.me/) +* Tinkerer：Tinkerer 是一个博客引擎/静态站点生成器，由 Sphinx 驱动。[官网](http://tinkerer.me/) * Lektor：一个简单易用的静态 CMS 和博客引擎。[官网](https://www.getlektor.com/) ### 进程 @@ -724,7 +724,7 @@ Python实现的数据库。 * eventlet：支持 WSGI 的异步框架。[官网](http://eventlet.net/) * gevent：一个基于协程的 Python 网络库，使用[greenlet](https://github.com/python-greenlet/greenlet)。[官网](http://www.gevent.org/) * Tomorrow：用于产生异步代码的神奇的装饰器语法实现。[官网](https://github.com/madisonmay/Tomorrow) -* uvloop：在libuv之上超快速实现asyncio事件循环。[官网](https://github.com/MagicStack/uvloop) +* uvloop：在 libuv 之上超快速实现 asyncio 事件循环。[官网](https://github.com/MagicStack/uvloop) ### 网络 @@ -733,18 +733,18 @@ Python实现的数据库。 * asyncio：(Python 标准库) 异步 I/O, 事件循环, 协程以及任务。[官网](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html) * [Twisted](http://hao.jobbole.com/twisted/)：一个事件驱动的网络引擎。[官网](https://twistedmatrix.com/trac/) * pulsar：事件驱动的并发框架。[官网](https://github.com/quantmind/pulsar) -* diesel：基于Greenlet 的事件 I/O 框架。[官网](https://github.com/dieseldev/diesel) +* diesel：基于 Greenlet 的事件 I/O 框架。[官网](https://github.com/dieseldev/diesel) * pyzmq：一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网](http://zeromq.github.io/pyzmq/) * txZMQ：基于 Twisted 的 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网](https://github.com/smira/txZMQ) ### WebSocket -帮助使用WebSocket的库。 +帮助使用 WebSocket 的库。 * AutobahnPython：给 Python 、使用的 WebSocket & WAMP 基于 Twisted 和 [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html)。[官网](https://github.com/crossbario/autobahn-python) * Crossbar：开源统一应用路由(Websocket & WAMP for Python on Autobahn).[官网](https://github.com/crossbario/crossbar/) * django-socketio：给 Django 用的 WebSockets。[官网](https://github.com/stephenmcd/django-socketio) -* WebSocket-for-Python：为Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。[官网](https://github.com/Lawouach/WebSocket-for-Python) +* WebSocket-for-Python：为 Python2/3 以及 PyPy 编写的 WebSocket 客户端和服务器库。[官网](https://github.com/Lawouach/WebSocket-for-Python) ### WSGI 服务器 @@ -783,11 +783,11 @@ Python实现的数据库。 用来创建图形用户界面程序的库。 * curses：内建的 [ncurses](http://www.gnu.org/software/ncurses/) 封装，用来创建终端图形用户界面。[官网](https://docs.python.org/2/library/curses.html#module-curses) -* enaml：使用类似 QML 的Declaratic语法来创建美观的用户界面。[官网](https://github.com/nucleic/enaml) -* [kivy](http://hao.jobbole.com/kivy/)：一个用来创建自然用户交互（NUI）应用程序的库，可以运行在 Windows, Linux, Mac OS X, Android 以及 iOS平台上。[官网](https://kivy.org/) -* pyglet：一个Python 的跨平台窗口及多媒体库。[官网](https://bitbucket.org/pyglet/pyglet/wiki/Home) -* PyQt：跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python 绑定 ，支持Qt v4 和 Qt v5。[官网](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro) -* PySide：P跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python 绑定 ，支持Qt v4。[官网](https://wiki.qt.io/PySide) +* enaml：使用类似 QML 的 Declaratic 语法来创建美观的用户界面。[官网](https://github.com/nucleic/enaml) +* [kivy](http://hao.jobbole.com/kivy/)：一个用来创建自然用户交互（NUI）应用程序的库，可以运行在 Windows, Linux, Mac OS X, Android 以及 iOS 平台上。[官网](https://kivy.org/) +* pyglet：一个 Python 的跨平台窗口及多媒体库。[官网](https://bitbucket.org/pyglet/pyglet/wiki/Home) +* PyQt：跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4 和 Qt v5。[官网](https://riverbankcomputing.com/software/pyqt/intro) +* PySide：跨平台用户界面框架 [Qt](http://www.qt.io/) 的 Python 绑定 ，支持 Qt v4。[官网](https://wiki.qt.io/PySide) * Tkinter：Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。[官网](https://wiki.python.org/moin/TkInter) * Toga：一个 Python 原生的, 操作系统原生的 GUI 工具包。[官网](https://github.com/pybee/toga) * urwid：一个用来创建终端 GUI 应用的库，支持组件，事件和丰富的色彩等。[官网](http://urwid.org/) @@ -800,7 +800,7 @@ Python实现的数据库。 超赞的游戏开发库。 * Cocos2d：cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。[官网](http://cocos2d.org/) -* Panda3D：由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用C++编写, 针对 Python 进行了完全的封装。[官网](https://www.panda3d.org/) +* Panda3D：由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用 C++ 编写, 针对 Python 进行了完全的封装。[官网](https://www.panda3d.org/) * Pygame：Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。[官网](http://www.pygame.org/news.html) * PyOgre：Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。[官网](http://www.ogre3d.org/tikiwiki/PyOgre) * PyOpenGL：OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。[官网](http://pyopengl.sourceforge.net/) @@ -814,7 +814,7 @@ Python实现的数据库。 * logging：(Python 标准库) 为 Python 提供日志功能。[官网](https://docs.python.org/2/library/logging.html) * logbook：Logging 库的替代品。[官网](http://pythonhosted.org/Logbook/) * Eliot：为复杂的和分布式系统创建日志。[官网](https://eliot.readthedocs.org/en/latest/) -* Raven：Sentry的 Python 客户端。[官网](http://raven.readthedocs.org/en/latest/) +* Raven：Sentry 的 Python 客户端。[官网](http://raven.readthedocs.org/en/latest/) * Sentry：实时记录和收集日志的服务器。[官网](https://pypi.python.org/pypi/sentry) ### Testing @@ -824,21 +824,21 @@ Python实现的数据库。 * 测试框架 * unittest：(Python 标准库) 单元测试框架。[官网](https://docs.python.org/2/library/unittest.html) * nose：nose 扩展了 unittest 的功能。[官网](https://nose.readthedocs.org/en/latest/) - * contexts：一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# – Machine.Specifications的启发。[官网](https://github.com/benjamin-hodgson/Contexts) + * contexts：一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到 C# – Machine.Specifications 的启发。[官网](https://github.com/benjamin-hodgson/Contexts) * hypothesis：Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。[官网](https://github.com/DRMacIver/hypothesis) - * mamba：Python 的终极测试工具， 拥护BDD。[官网](http://nestorsalceda.github.io/mamba/) + * mamba：Python 的终极测试工具， 拥护 BDD。[官网](http://nestorsalceda.github.io/mamba/) * PyAutoGUI：PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GUI 自动测试模块。[官网](https://github.com/asweigart/pyautogui) * pyshould：Should 风格的断言，基于 [PyHamcrest](https://github.com/hamcrest/PyHamcrest)。[官网](https://github.com/drslump/pyshould) * pytest：一个成熟的全功能 Python 测试工具。[官网](http://pytest.org/latest/) * green：干净，多彩的测试工具。[官网](https://github.com/CleanCut/green) - * pyvows：BDD 风格的测试工具，受Vows.js的启发。[官网](http://heynemann.github.io/pyvows/)- + * pyvows：BDD 风格的测试工具，受 Vows.js 的启发。[官网](http://heynemann.github.io/pyvows/)- * Robot Framework：一个通用的自动化测试框架。[官网](https://github.com/robotframework/robotframework) * Web 测试 * Selenium：[Selenium](http://www.seleniumhq.org/) WebDriver 的 Python 绑定。[官网](https://pypi.python.org/pypi/selenium) * locust：使用 Python 编写的，可扩展的用户加载测试工具。[官网](https://github.com/locustio/locust) * sixpack：一个和语言无关的 A/B 测试框架。[官网](https://github.com/seatgeek/sixpack) * splinter：开源的 web 应用测试工具。[官网](https://splinter.readthedocs.org/en/latest/) -* Mock测试 +* Mock 测试 * mock：(Python 标准库) 一个用于伪造测试的库。[官网](https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html) * doublex：Python 的一个功能强大的 doubles  测试框架。[官网](https://pypi.python.org/pypi/doublex) * freezegun：通过伪造日期模块来生成不同的时间。[官网](https://github.com/spulec/freezegun) @@ -860,19 +860,19 @@ Python实现的数据库。 * 错误处理 * FuckIt.py：FuckIt.py 使用最先进的技术来保证你的 Python 代码无论对错都能继续运行。[官网](https://github.com/ajalt/fuckitpy) -### 代码分析和Lint工具 +### 代码分析和 Lint 工具 进行代码分析，解析和操作代码库的库和工具。 * 代码分析 * coala：语言独立和易于扩展的代码分析应用程序。[官网](http://coala-analyzer.org/) * code2flow：把你的 Python 和 JavaScript 代码转换为流程图。[官网](https://github.com/scottrogowski/code2flow) - * pycallgraph：这个库可以把你的Python 应用的流程(调用图)进行可视化。[官网](https://github.com/gak/pycallgraph) + * pycallgraph：这个库可以把你的 Python 应用的流程(调用图)进行可视化。[官网](https://github.com/gak/pycallgraph) * pysonar2：Python 类型推断和检索工具。[官网](https://github.com/yinwang0/pysonar2) -* Lint工具 +* Lint 工具 * Flake8：模块化源码检查工具: pep8, pyflakes 以及 co。[官网](https://pypi.python.org/pypi/flake8) * Pylint：一个完全可定制的源码分析器。[官网](https://www.pylint.org/) - * YAPF: Google的Python代码格式化工具。[官网](https://github.com/google/yapf) + * YAPF: Google 的 Python 代码格式化工具。[官网](https://github.com/google/yapf) * pylama：Python 和 JavaScript 的代码审查工具。[官网](https://pylama.readthedocs.org/en/latest/) * 代码格式化 * autopep8：自动格式化 Python 代码，以使其符合 PEP8 规范。[官网](https://github.com/hhatto/autopep8) @@ -910,7 +910,7 @@ Python实现的数据库。 * [cclib](http://hao.jobbole.com/cclib/)：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库。[官网](http://cclib.github.io/) * NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件。[官网](https://networkx.github.io/) * Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法。[官网](http://neupy.com/pages/home.html) -* Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由Cython 和 NumPy 的开发者开发。[官网](http://numba.pydata.org/) +* Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由 Cython 和 NumPy 的开发者开发。[官网](http://numba.pydata.org/) * [NumPy](http://hao.jobbole.com/numpy/)：使用 Python 进行科学计算的基础包。[官网](http://www.numpy.org/) * Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。[官网](http://openbabel.org/wiki/MainPage) * [Open Mining](http://hao.jobbole.com/open-mining/)：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。[官网](https://github.com/mining/mining) @@ -924,7 +924,7 @@ Python实现的数据库。 * SymPy：一个用于符号数学的 Python 库。[官网](https://github.com/sympy/sympy) * zipline：一个 Python 算法交易库。[官网](https://github.com/quantopian/zipline) * [Bayesian-belief-networks](http://hao.jobbole.com/bayesian-belief-networks/)：优雅的贝叶斯信念网络框架。[官网](https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks) -* keras: 以 tensorflow 或者 theano 为后端的深度学习封装库，快速上手神经网络[官网](https://keras.io/) +* keras: 以 tensorflow 或者 theano 为后端的深度学习封装库，快速上手神经网络[官网](https://keras.io/) ### 数据可视化 @@ -967,7 +967,7 @@ Python实现的数据库。 * pydeep：Python 深度学习库。[官网](https://github.com/andersbll/deeppy) * vowpalporpoise：轻量级 [Vowpal Wabbit](https://github.com/JohnLangford/vowpalwabbit/) 的 Python 封装。[官网](https://github.com/josephreisinger/vowpalporpoise) * skflow：一个 [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) 的简化接口(模仿 scikit-learn)。[官网](https://github.com/tensorflow/skflow) -* Caffe: 一个 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe) 的python接口。[官网](http://caffe.berkeleyvision.org) +* Caffe: 一个 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe) 的 python 接口。[官网](http://caffe.berkeleyvision.org) * [Caffe2](https://github.com/caffe2/caffe2/)：一个轻量级的，模块化的，可扩展的深度学习框架。[官网](https://caffe2.ai/) ### MapReduce @@ -992,7 +992,7 @@ MapReduce 框架和库。 ### 第三方 API -用来访问第三方 API的库。 参见： [List of Python API Wrappers and Libraries](https://github.com/realpython/list-of-python-api-wrappers)。 +用来访问第三方 API 的库。 参见： [List of Python API Wrappers and Libraries](https://github.com/realpython/list-of-python-api-wrappers)。 * apache-libcloud：一个为各种云设计的 Python 库。[官网](https://libcloud.apache.org/) * boto：Amazon Web Services 的 Python 接口。[官网](https://github.com/boto/boto) @@ -1055,19 +1055,19 @@ MapReduce 框架和库。 * [Pyston](http://hao.jobbole.com/pyston-llvm-jit/)：使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现，目标是为了获得很好的性能。[官网](https://github.com/dropbox/pyston) * Stackless Python：一个强化版的 Python。[官网](https://bitbucket.org/stackless-dev/stackless/overview) -### 微软的 Windows平台 +### 微软的 Windows 平台 在 Windows 平台上进行 Python 编程。 * Python(x,y)：面向科学应用的 Python 发行版，基于 Qt 和 Spyder。[官网](http://python-xy.github.io/) * pythonlibs：非官方的 Windows 平台 Python 扩展二进制包。[官网](http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) * PythonNet：Python 与 .NET 公共语言运行库 (CLR)的集成。[官网](https://github.com/pythonnet/pythonnet) -* PyWin32：针对 Windows 的Python 扩展。[官网](https://sourceforge.net/projects/pywin32/) +* PyWin32：针对 Windows 的 Python 扩展。[官网](https://sourceforge.net/projects/pywin32/) * WinPython：Windows 7/8 系统下便携式开发环境。[官网](https://winpython.github.io/) -### 网络可视化和SDN +### 网络可视化和 SDN -用来进行网络可视化和SDN(软件定义网络)的工具和库。 +用来进行网络可视化和 SDN(软件定义网络)的工具和库。 * Mininet：一款流行的网络模拟器以及用 Python 编写的 API。[官网](http://mininet.org/) * POX：一个针对基于 Python 的软件定义网络应用（例如 OpenFlow SDN 控制器）的开源开发平台。[官网](https://github.com/noxrepo/pox) @@ -1082,12 +1082,12 @@ MapReduce 框架和库。 * Pyro：Python 机器人编程库。[官网](http://pyrorobotics.com/) * PyUserInput：跨平台的，控制鼠标和键盘的模块。[官网](https://github.com/SavinaRoja/PyUserInput) * scapy：一个非常棒的操作数据包的库。[官网](https://github.com/secdev/scapy) -* wifi：一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作WiFi。[官网](https://wifi.readthedocs.org/en/latest/) -* Pingo：Pingo 为类似Raspberry Pi，pcDuino， Intel Galileo等设备提供统一的API用以编程。[官网](http://www.pingo.io/) +* wifi：一个 Python 库和命令行工具用来在 Linux 平台上操作 WiFi。[官网](https://wifi.readthedocs.org/en/latest/) +* Pingo：Pingo 为类似 Raspberry Pi，pcDuino， Intel Galileo 等设备提供统一的 API 用以编程。[官网](http://www.pingo.io/) ### 兼容性 -帮助从 Python 2 向 Python 3迁移的库。 +帮助从 Python 2 向 Python 3 迁移的库。 * Python-Future：这就是 Python 2 和 Python 3 之间丢失的那个兼容性层。[官网](http://python-future.org/index.html) * Python-Modernize：使 Python 代码更加现代化以便最终迁移到 Python 3。[官网](https://github.com/mitsuhiko/python-modernize) @@ -1109,7 +1109,7 @@ Python 实现的算法和设计模式。 * [algorithms](http://hao.jobbole.com/algorithms/)：一个 Python 算法模块。[官网](https://github.com/nryoung/algorithms) * python-patterns：Python 设计模式的集合。[官网](https://github.com/faif/python-patterns) -* sortedcontainers：快速，纯 Python 实现的SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型。[官网](http://www.grantjenks.com/docs/sortedcontainers/) +* sortedcontainers：快速，纯 Python 实现的 SortedList，SortedDict 和 SortedSet 类型。[官网](http://www.grantjenks.com/docs/sortedcontainers/) ### 编辑器插件 @@ -1147,14 +1147,14 @@ Python 实现的算法和设计模式。 ### 金融数据 -* Tushare ：一个可以提供免费股票、基金、期货、港股等金融数据的Python开源数据。[官网](http://tushare.org) +* Tushare ：一个可以提供免费股票、基金、期货、港股等金融数据的 Python 开源数据。[官网](http://tushare.org) * Ta-Lib ：金融数据技术分析库，可以依据原始金融数据计算各种技术指标,计算性能比较优异。[官网](https://www.ta-lib.org/) ### 持续集成 参见: [awesome-CIandCD](https://github.com/ciandcd/awesome-ciandcd#online-build-system). -* Travis CI：一个流行的工具，为你的开源和[私人](https://travis-ci.com/)项目提供持续集成服务。(仅支持 GitHub)[官网](https://travis-ci.org/) +* Travis CI：一个流行的工具，为你的开源和 [私人](https://travis-ci.com/) 项目提供持续集成服务。(仅支持 GitHub)[官网](https://travis-ci.org/) * CircleCI：一个持续集成工具，可以非常快速的进行并行测试。 (仅支持 GitHub)[官网](https://circleci.com/) * Vexor CI：一个为私人 app 提供持续集成的工具，支持按分钟付费。[官网](https://vexor.io/) * Wercker：基于 Docker 平台，用来构建和部署微服务。[官网](http://wercker.com/) @@ -1197,16 +1197,16 @@ Python 实现的算法和设计模式。 * [@PythonWeekly](https://twitter.com/PythonWeekly) ### 学习指南 -* [Scipy-lecture-notes](http://hao.jobbole.com/scipy-lecture-notes/)：如何用Python来做学术？[官网](https://github.com/scipy-lectures/scipy-lecture-notes) -* [SScientific-python-lectures](http://hao.jobbole.com/scientific-python-lectures/)：Python科学计算的资料。[官网](https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures) -* [Mario-Level-1](http://hao.jobbole.com/mario-level-1/)：用Python和Pygame写的超级马里奥第一关。[官网](https://github.com/justinmeister/Mario-Level-1) -* [Python Koans](http://hao.jobbole.com/python-koans/)：Python的交互式学习工具。[官网](https://github.com/gregmalcolm/python_koans) -* [Minecraft](http://hao.jobbole.com/minecraft-python/)：用python写的Minecraft游戏。[官网](https://github.com/fogleman/Minecraft) -* [pycrumbs](http://hao.jobbole.com/python-pycrumbs/)：Python资源大全。[官网](https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md) -* [python-patterns](http://hao.jobbole.com/python-patterns/)：使用python实现设计模式。[官网](https://github.com/faif/python-patterns) -* [Projects](http://hao.jobbole.com/python-projects/)：Python项目大集合。[官网](https://github.com/karan/Projects) -* [The Hitchhiker’s Guide to Python](http://hao.jobbole.com/the-hitchhikers-guide-to-python/)：旅行者的Python学习指南。[官网](http://docs.python-guide.org/en/latest/) -* [Code Like a Pythonista: Idiomatic Python](http://top.jobbole.com/18767/)：如何像Python高手(Pythonista)一样编程。[官网](http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html) +* [Scipy-lecture-notes](http://hao.jobbole.com/scipy-lecture-notes/)：如何用 Python 来做学术？[官网](https://github.com/scipy-lectures/scipy-lecture-notes) +* [SScientific-python-lectures](http://hao.jobbole.com/scientific-python-lectures/)：Python 科学计算的资料。[官网](https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures) +* [Mario-Level-1](http://hao.jobbole.com/mario-level-1/)：用 Python 和 Pygame 写的超级马里奥第一关。[官网](https://github.com/justinmeister/Mario-Level-1) +* [Python Koans](http://hao.jobbole.com/python-koans/)：Python 的交互式学习工具。[官网](https://github.com/gregmalcolm/python_koans) +* [Minecraft](http://hao.jobbole.com/minecraft-python/)：用 python 写的 Minecraft 游戏。[官网](https://github.com/fogleman/Minecraft) +* [pycrumbs](http://hao.jobbole.com/python-pycrumbs/)：Python 资源大全。[官网](https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md) +* [python-patterns](http://hao.jobbole.com/python-patterns/)：使用 python 实现设计模式。[官网](https://github.com/faif/python-patterns) +* [Projects](http://hao.jobbole.com/python-projects/)：Python 项目大集合。[官网](https://github.com/karan/Projects) +* [The Hitchhiker’s Guide to Python](http://hao.jobbole.com/the-hitchhikers-guide-to-python/)：旅行者的 Python 学习指南。[官网](http://docs.python-guide.org/en/latest/) +* [Code Like a Pythonista: Idiomatic Python](http://top.jobbole.com/18767/)：如何像 Python 高手(Pythonista)一样编程。[官网](http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html)

知名网站

*值得关注的 Python 技术站点。* @@ -1221,5 +1221,5 @@ Python 实现的算法和设计模式。

微博、微信公众号

* Python开发者 微博：[@Python开发者](http://weibo.com/u/5305630013) -* Python开发者：人生苦短，我用 Python。Python 越来越受广大程序员的喜爱。「Python开发者」是最受欢迎的、专注分享Python技术的微信公众号，主要分享 Python 相关的技术文章、工具资源和资讯等。 +* Python开发者：人生苦短，我用 Python。Python 越来越受广大程序员的喜爱。「Python开发者」是最受欢迎的、专注分享 Python 技术的微信公众号，主要分享 Python 相关的技术文章、工具资源和资讯等。