awesome-python

翻遍 Python 生态，帮你挑出最值得用的库

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 41 🐛 待处理 15 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 469
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-python 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队dylanhogg
官网地址https://www.awesomepython.org
GitHubhttps://github.com/dylanhogg/awesome-python
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型awesome,awesome-list,awesome-python,chatgpt,data,data-science,deep-learning,jupyter,machine-learning,natural-language-processing,nlp,open-source,pandas,python,python-library
GitHub 星标★ 469
上线时间2020-06-20 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积115.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

awesome-python 是一个精选的 Python 库和框架资源清单，按类别组织，涵盖数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、Jupyter 生态等多个领域。它解决开发者在海量 Python 生态中难以发现优质工具的问题，通过人工筛选和分类，提供高信噪比的参考列表。核心能力包括系统化的分类导航、持续更新的精选条目，以及覆盖从 Web 开发到 AI 的广泛技术栈。项目本身是静态清单，但结合 GitHub 社区维护，能帮助开发者快速定位适合的库，减少调研成本。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 469

使用教程

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：无需部署 3 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1确认它是清单

    按分类整理的 Python 库索引，没有代码。

  2. 2按分类定位

    先在自己需要的分类里找，别通读。

  3. 3核实项目活跃度

    清单更新有滞后，回仓库看最后提交。

如何确认成功

能为自己要做的一件事从清单里选出两个候选库，并各自查到许可证与最近提交时间

注意事项

  • 它是 Python 库的分类索引，覆盖面很广，但不是本项目作者维护的库。
  • 清单难免滞后，被推荐的库也可能已停止维护。
  • 选库时把许可证与依赖体量一起看，别只看 star 数。

核心亮点

  • 分类细致，覆盖数据科学、AI、Web 等 30+ 领域，查找高效
  • 条目经过人工筛选，质量相对可靠，避免踩坑
  • 持续更新，紧跟社区热门工具，如集成 ChatGPT 相关资源

不足之处

  • 仅提供链接和简介，缺少使用示例或对比，需自行深入调研
  • 文档/社区待观察，项目早期星标少，维护活跃度未明

适用场景

  • 技术选型时快速比较同类 Python 库
  • 学习新领域时发现入门工具和最佳实践
  • 构建项目前检查是否有现成库可用

替代项目

awesome-machine-learning、awesome-data-science、vinta/awesome-python

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