Python是比較流行和廣為人知的編程語言之一，它已取代了業界的許多編程語言。它是數據科學專業人士比較喜歡使用的編程語言之一，因為它擁有龐大的庫。

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Python因其簡單易用而被稱為初學者級編程語言，它的編程語法易于學習，并且與C，Java和C ++相比具有較高的水平。

為了獲得更準確的算法和編碼，Analytics Insight給出前10個Python庫

PyTorch

Pytorch是一個開源庫，它基本上替代了Numpy。 PyTorch帶有高級功能，可用于構建深度神經網絡。數據科學專業人士仍然可以使用其他語言，例如scipy，Cython和numpy，這些語言可在需要時幫助擴展PyTorch。 Pytorch被包括Facebook，Twitter，Nvidia，Uber在內的許多組織所使用，用于快速建立研究原型并訓練深度學習模型。

GitHub：https://github.com/pytorch/pytorch

Arrow

Arrow是一個人類友好的Python庫，它提供了諸如對日期，時間和時間戳進行轉換，操縱，創建和格式化的功能。它支持Python 2和3，它是DateTime的替代方法，它具有更好的界面，以促進豐富的功能。

GitHub：https://github.com/crsmithdev/arrow

IPython

這是最有用的python工具之一，為用戶提供了豐富的體系結構。使用IPython，用戶可以在其瀏覽器中編寫和執行python代碼。 Ipython可在多種操作系統上運行，包括Windows，Mac OS X，Linux和大多數其他Unix OS。 Ipython為用戶提供了更多功能，包括幫助功能，高級編輯等。

GitHub：https://github.com/ipython/ipython

TensorFlow

Tensor flow是由Google Brain團隊創建的開源機器學習python庫。 Tensor流庫用于開發，訓練和設計深度學習模型，并且可以用于進行數值計算。 Tensor Flow是Theano的替代產品，它可以在移動設備，單CPU系統和GPU上運行。

GitHub：https://github.com/tensorflow/tensorflow

Caffe2

Caffe2是將Caffe框架帶入現代世界的嘗試。它支持分布式培訓，甚至可以在移動平臺中進行部署。雖然PyTorch可能更適合研究，但Caffe2適合進行大規模部署，如Facebook上所示。

GitHub：https://github.com/caffe2/caffe2

Scrapy

Scrappy是一個廣泛使用的Python Web抓取庫。 Scrappy最初用于創建爬網程序，ands 則專門用于抓取，如其名稱所示。現在它用于多種用途，包括數據挖掘，自動化測試等。scrapy是開源的，必須具有庫。

GitHub：https://github.com/scrapy/scrapy

Requests

Requests是著名的Python庫之一，該庫在Apache2下獲得許可并用Python編寫。該庫可幫助用戶與多種語言進行交互。借助Requests庫，用戶可以手動將字符串串接到其URL。他們可以使用Request 庫將HTTP請求發送到服務器，并且可以添加表單數據，內容(如標頭，多部分文件等)。

GitHub：https://github.com/requests/requests

Zappa

Zappa是由Miserlou創建的比較好的python軟件包之一，它很容易在API Gateway和Amazon Web Services Lambda上構建和實現無服務器應用程序。由于AWS自動處理水平擴展，因此沒有請求會超時。使用Zappa，您可以使用Zappa在一行中更新代碼。

GitHub：https://github.com/Miserlou/Zappa

Flashtext

FlashText是更好的選擇，它的優點包括，無論用戶有多少個搜索詞，其運行時間都是相同的，而regexp則相反，運行時間幾乎隨詞的數量線性增加。

GitHub：https://github.com/vi3k6i5/flashtext

Fire

Fire是一個開源庫，可以為任何Python項目自動生成命令行(CLI)。用戶幾乎不需要編寫任何代碼或文檔字符串來構建其CLI!他們只需要調用Fire方法并將其傳遞給CLI的任何方法傳遞給它：函數，對象，類，字典，甚至根本不傳遞任何參數，這會將整個代碼轉換為CLI 。

GitHub：https://github.com/google/python-fire