From b08004882feab5b0e1caad8ae32cd8dec23bebe7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: huanglimin <630772296@qq.com> Date: Thu, 2 Jan 2020 16:03:22 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 122 +++++++++++++++++++++++++++--------------------------- 1 file changed, 61 insertions(+), 61 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index ed7b3b6..7d21ca0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -10,9 +10,9 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 ### 我们要做什么? - 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/)》 +- 整理后的内容,将收录在[伯乐在线资源频道](http://hao.importnew.com/)。可参考已整理的内容: + - 《[Scrapy:Python 的爬虫框架](http://hao.importnew.com/python-scrapy/)》 + - 《[Flask:一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架](http://hao.importnew.com/flask/)》 ### 如何为列表贡献新资源? @@ -30,7 +30,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 ### 本项目的参与者 - 维护者: -- 贡献者:[艾凌风](https://github.com/hanxiaomax)、Namco、[Daetalus](https://github.com/Daetalus)、[黄利民](http://www.jobbole.com/members/huanglimin/)、[atupal](http://www.jobbole.com/members/atupal/)、[rainbow](http://www.jobbole.com/members/rainbow/)、[木头lbj](https://github.com/mutoulbj)、[beyondwu](http://www.jobbole.com/members/beyondwu/)、[cissoid](https://github.com/cissoid)、[李广胜](https://github.com/liguangsheng)、[polyval](https://github.com/polyval)、[冰斌](http://www.jobbole.com/members/libing1209/)、[赵叶宇](http://www.jobbole.com/members/nelsonzhao/)、[л stalgic](http://www.jobbole.com/members/fengfeng19910805/)、[硕恩](http://www.jobbole.com/members/shawnw/)、[strongit](https://github.com/strongit)、[yuukilp](http://www.jobbole.com/members/yuukilp/)、[chenjiandongx](https://github.com/chenjiandongx)、[autopenguin](https://github.com/autopenguin)、[visonforcoding](https://github.com/visonforcoding)、[Super赛亚人](https://github.com/No-96)、[Since-future](https://github.com/Since-future)、[knktc](https://github.com/knktc) +- 贡献者:[艾凌风](https://github.com/hanxiaomax)、Namco、[Daetalus](https://github.com/Daetalus)、[黄利民](http://www.importnew.com/members/huanglimin/)、[atupal](http://www.importnew.com/members/atupal/)、[rainbow](http://www.importnew.com/members/rainbow/)、[木头lbj](https://github.com/mutoulbj)、[beyondwu](http://www.importnew.com/members/beyondwu/)、[cissoid](https://github.com/cissoid)、[李广胜](https://github.com/liguangsheng)、[polyval](https://github.com/polyval)、[冰斌](http://www.importnew.com/members/libing1209/)、[赵叶宇](http://www.importnew.com/members/nelsonzhao/)、[л stalgic](http://www.importnew.com/members/fengfeng19910805/)、[硕恩](http://www.importnew.com/members/shawnw/)、[strongit](https://github.com/strongit)、[yuukilp](http://www.importnew.com/members/yuukilp/)、[chenjiandongx](https://github.com/chenjiandongx)、[autopenguin](https://github.com/autopenguin)、[visonforcoding](https://github.com/visonforcoding)、[Super赛亚人](https://github.com/No-96)、[Since-future](https://github.com/Since-future)、[knktc](https://github.com/knktc) 注:名单不分排名,不定期补充更新 @@ -97,7 +97,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 交互式 Python 解析器。 * 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/) +* [bpython](http://hao.importnew.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) ### 文件 @@ -133,7 +133,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 用于解析和操作文本的库。 * 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) + * [chardet](http://hao.importnew.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) * fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。[官网](https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy) @@ -175,7 +175,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 * 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) + * [xlwt](http://hao.importnew.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) * 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) * PyPDF2:一个可以分割,合并和转换 PDF 页面的库。[官网](https://github.com/mstamy2/PyPDF2) @@ -195,7 +195,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 用来处理人类语言的库。 -* [NLTK](http://hao.jobbole.com/nltk/):一个先进的平台,用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。[官网](http://www.nltk.org/) +* [NLTK](http://hao.importnew.com/nltk/):一个先进的平台,用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。[官网](http://www.nltk.org/) * jieba:中文分词工具。[官网](https://github.com/fxsjy/jieba) * langid.py:独立的语言识别系统。[官网](https://github.com/saffsd/langid.py) * Pattern:Python 网络信息挖掘模块。[官网](http://www.clips.ua.ac.be/pattern) @@ -208,7 +208,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 用以生成项目文档的库。 -* [Sphinx](http://hao.jobbole.com/sphinx/):Python 文档生成器。[官网](http://www.sphinx-doc.org/en/latest/) +* [Sphinx](http://hao.importnew.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) @@ -240,7 +240,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 * 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.importnew.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) @@ -271,7 +271,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 用来操作图像的库. -* [pillow](http://hao.jobbole.com/pillow/):Pillow 是一个更加易用版的 [PIL](http://www.pythonware.com/products/pil/)。[官网](http://pillow.readthedocs.org/en/latest/) +* [pillow](http://hao.importnew.com/pillow/):Pillow 是一个更加易用版的 [PIL](http://www.pythonware.com/products/pil/)。[官网](http://pillow.readthedocs.org/en/latest/) * hmap:图像直方图映射。[官网](https://github.com/rossgoodwin/hmap) * imgSeek:一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。[官网](https://sourceforge.net/projects/imgseek/) * nude.py:裸体检测。[官网](https://github.com/hhatto/nude.py) @@ -289,7 +289,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 光学字符识别库。 * pyocr:Tesseract 和 Cuneiform 的一个封装(wrapper)。[官网](https://github.com/jflesch/pyocr) -* [pytesseract](http://hao.jobbole.com/pytesseract/):[Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的另一个封装(wrapper)。[官网](https://github.com/madmaze/pytesseract) +* [pytesseract](http://hao.importnew.com/pytesseract/):[Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的另一个封装(wrapper)。[官网](https://github.com/madmaze/pytesseract) * python-tesseract:[Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的一个包装类。 ### 音频 @@ -300,7 +300,7 @@ Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的 * audioread:交叉库 (GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg) 音频解码。[官网](https://github.com/beetbox/audioread) * beets:一个音乐库管理工具及 [MusicBrainz](https://musicbrainz.org/) 标签添加工具。[官网](http://beets.io/) * dejavu:音频指纹提取和识别。[官网](https://github.com/worldveil/dejavu) -* [django-elastic-transcoder](http://hao.jobbole.com/django-elastic-transcoder/):Django + [Amazon Elastic Transcoder](http://aws.amazon.com/elastictranscoder/)。[官网](https://github.com/StreetVoice/django-elastic-transcoder) +* [django-elastic-transcoder](http://hao.importnew.com/django-elastic-transcoder/):Django + [Amazon Elastic Transcoder](http://aws.amazon.com/elastictranscoder/)。[官网](https://github.com/StreetVoice/django-elastic-transcoder) * eyeD3:一个用来操作音频文件的工具,具体来讲就是包含 ID3 元信息的 MP3 文件。[官网](http://eyed3.nicfit.net/) * id3reader:一个用来读取 MP3 元数据的 Python 模块。[官网](http://nedbatchelder.com/code/modules/id3reader.py) * m3u8:一个用来解析 m3u8 文件的模块。[官网](https://github.com/globocom/m3u8) @@ -387,7 +387,7 @@ Python 实现的数据库。 * Django Models:Django 的一部分。[官网](https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/models/) * SQLAlchemy:Python SQL 工具以及对象关系映射工具。[官网](http://www.sqlalchemy.org/) * [awesome-sqlalchemy](https://github.com/dahlia/awesome-sqlalchemy) 系列 - * [Peewee](http://hao.jobbole.com/peewee/):一个小巧,富有表达力的 ORM。[官网](https://github.com/coleifer/peewee) + * [Peewee](http://hao.importnew.com/peewee/):一个小巧,富有表达力的 ORM。[官网](https://github.com/coleifer/peewee) * PonyORM:提供面向生成器的 SQL 接口的 ORM。[官网](https://ponyorm.com/) * python-sql:编写 Python 风格的 SQL 查询。[官网](https://pypi.python.org/pypi/python-sql) * NoSQL 数据库 @@ -404,18 +404,18 @@ Python 实现的数据库。 全栈 Web 框架。 -* [Django](http://hao.jobbole.com/django/):Python 界最流行的 web 框架。[官网](https://www.djangoproject.com/) +* [Django](http://hao.importnew.com/django/):Python 界最流行的 web 框架。[官网](https://www.djangoproject.com/) * [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/) +* [Flask](http://hao.importnew.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。 * [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) +* [Bottle](http://hao.importnew.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/) * 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/) +* [web.py](http://hao.importnew.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.importnew.com/tornado/):一个 web 框架和异步网络库。[官网](http://www.tornadoweb.org/en/latest/) * sanic:基于 Python3.5+ 的异步网络框架。[官网](https://github.com/channelcat/sanic/) ### 权限 @@ -439,7 +439,7 @@ Python 实现的数据库。 * Opps:一个为杂志,报纸网站以及大流量门户网站设计的 CMS 平台,基于 Django。[官网](http://opps.github.io/opps/) * Plone:一个构建于开源应用服务器 Zope 之上的 CMS。[官网](https://plone.org/) * Quokka:灵活,可扩展的小型 CMS,基于 Flask 和 MongoDB。[官网](http://quokkaproject.org/) -* [Wagtail](http://hao.jobbole.com/wagtail/):一个 Django 内容管理系统。[官网](https://wagtail.io/) +* [Wagtail](http://hao.importnew.com/wagtail/):一个 Django 内容管理系统。[官网](https://wagtail.io/) * Widgy:最新的 CMS 框架,基于 Django。[官网](https://wid.gy/) ### 电子商务 @@ -460,7 +460,7 @@ Python 实现的数据库。 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-rest-framework](http://hao.importnew.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-formapi:为 Django 的表单验证,创建 JSON APIs 。[官网](https://github.com/5monkeys/django-formapi) * Flask @@ -502,7 +502,7 @@ Python 实现的数据库。 模板生成和词法解析的库和工具。 -* [Jinja2](http://hao.jobbole.com/jinja2/):一个现代的,对设计师友好的模板引擎。[官网](https://github.com/pallets/jinja) +* [Jinja2](http://hao.importnew.com/jinja2/):一个现代的,对设计师友好的模板引擎。[官网](https://github.com/pallets/jinja) * Chameleon:一个 HTML/XML 模板引擎。 模仿了 ZPT(Zope Page Templates), 进行了速度上的优化。[官网](https://chameleon.readthedocs.org/en/latest/) * Genshi:Python 模板工具,用以生成 web 感知的结果。[官网](https://genshi.edgewall.org/) * Mako:Python 平台的超高速轻量级模板。[官网](http://www.makotemplates.org/) @@ -513,7 +513,7 @@ Python 实现的数据库。 * celery:一个异步任务队列/作业队列,基于分布式消息传递。[官网](http://www.celeryproject.org/) * huey:小型多线程任务队列。[官网](https://github.com/coleifer/huey) -* [mrq](http://hao.jobbole.com/mrq/):Mr. Queue -一个 Python 的分布式 worker 任务队列, 使用 Redis 和 gevent。[官网](https://github.com/pricingassistant/mrq) +* [mrq](http://hao.importnew.com/mrq/):Mr. Queue -一个 Python 的分布式 worker 任务队列, 使用 Redis 和 gevent。[官网](https://github.com/pricingassistant/mrq) * rq:简单的 Python 作业队列。[官网](http://python-rq.org/) * simpleq:一个简单的,可无限扩张的,基于亚马逊 SQS 的队列。[官网](https://github.com/rdegges/simpleq) @@ -631,9 +631,9 @@ Python 实现的数据库。 * html2text:将 HTML 转换为 Markdown 格式文本。[官网](https://github.com/Alir3z4/html2text) * 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) +* [newspaper](http://hao.importnew.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) +* [python-goose](http://hao.importnew.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) @@ -723,7 +723,7 @@ Python 实现的数据库。 用于网络编程的库。 * 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/) +* [Twisted](http://hao.importnew.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) * pyzmq:一个 ZeroMQ 消息库的 Python 封装。[官网](http://zeromq.github.io/pyzmq/) @@ -745,7 +745,7 @@ Python 实现的数据库。 * gunicorn:Pre-forked, 部分是由 C 语言编写的。[官网](https://pypi.python.org/pypi/gunicorn) * uwsgi:uwsgi 项目的目的是开发一组全栈工具,用来建立托管服务, 由 C 语言编写。[官网](https://uwsgi-docs.readthedocs.org/en/latest/) -* [bjoern](http://hao.jobbole.com/bjoern/):异步,非常快速,由 C 语言编写。[官网](https://pypi.python.org/pypi/bjoern) +* [bjoern](http://hao.importnew.com/bjoern/):异步,非常快速,由 C 语言编写。[官网](https://pypi.python.org/pypi/bjoern) * fapws3:异步 (仅对于网络端),由 C 语言编写。[官网](http://www.fapws.org/) * meinheld:异步,部分是由 C 语言编写的。[官网](https://pypi.python.org/pypi/meinheld) * netius:异步,非常快速。[官网](https://github.com/hivesolutions/netius) @@ -777,7 +777,7 @@ Python 实现的数据库。 * 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/) +* [kivy](http://hao.importnew.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) @@ -886,7 +886,7 @@ Python 实现的数据库。 * flask-debugtoolbar:django-debug-toolbar 的 flask 版。[官网](https://github.com/mgood/flask-debugtoolbar) * 性能分析器 * lineprofiler:逐行性能分析。[官网](https://github.com/rkern/lineprofiler) - * [Memory Profiler](http://hao.jobbole.com/memory_profiler/):监控 Python 代码的内存使用。[官网](http://pypi.python.org/pypi/memory_profiler)、[内存](https://github.com/fabianp/memoryprofiler) + * [Memory Profiler](http://hao.importnew.com/memory_profiler/):监控 Python 代码的内存使用。[官网](http://pypi.python.org/pypi/memory_profiler)、[内存](https://github.com/fabianp/memoryprofiler) * profiling:一个交互式 Python 性能分析工具。[官网](https://github.com/what-studio/profiling) * 其他 * pyelftools:解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。[官网](https://github.com/eliben/pyelftools) @@ -897,27 +897,27 @@ Python 实现的数据库。 用来进行科学计算和数据分析的库。 * astropy:一个天文学 Python 库。[官网](http://www.astropy.org/) -* [bcbio-nextgen](http://hao.jobbole.com/bcbio-nextgen/):这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。[官网](https://github.com/chapmanb/bcbio-nextgen) +* [bcbio-nextgen](http://hao.importnew.com/bcbio-nextgen/):这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。[官网](https://github.com/chapmanb/bcbio-nextgen) * bccb:生物分析相关代码集合。[官网](https://github.com/chapmanb/bcbb) * Biopython:Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。[官网](http://biopython.org/wiki/MainPage) -* [blaze](http://hao.jobbole.com/blaze/):NumPy 和 Pandas 的大数据接口。[官网](http://blaze.readthedocs.org/en/latest/index.html) -* [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/) +* [blaze](http://hao.importnew.com/blaze/):NumPy 和 Pandas 的大数据接口。[官网](http://blaze.readthedocs.org/en/latest/index.html) +* [cclib](http://hao.importnew.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/) -* [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/) +* [NumPy](http://hao.importnew.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) -* [orange](http://hao.jobbole.com/orange/):通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。[官网](http://orange.biolab.si/) +* [Open Mining](http://hao.importnew.com/open-mining/):使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。[官网](https://github.com/mining/mining) +* [orange](http://hao.importnew.com/orange/):通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。[官网](http://orange.biolab.si/) * Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具。[官网](http://pandas.pydata.org/) * PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。[官网](http://www.pydy.org/) -* [PyMC](http://hao.jobbole.com/pymc/):马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。[官网](https://github.com/pymc-devs/pymc3) +* [PyMC](http://hao.importnew.com/pymc/):马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。[官网](https://github.com/pymc-devs/pymc3) * RDKit:化学信息学和机器学习软件。[官网](http://www.rdkit.org/) -* [SciPy](http://hao.jobbole.com/scipy/):由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统。[官网](http://www.scipy.org/) -* [statsmodels](http://hao.jobbole.com/statsmodels/):统计建模和计量经济学。[官网](https://github.com/statsmodels/statsmodels) +* [SciPy](http://hao.importnew.com/scipy/):由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统。[官网](http://www.scipy.org/) +* [statsmodels](http://hao.importnew.com/statsmodels/):统计建模和计量经济学。[官网](https://github.com/statsmodels/statsmodels) * 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) +* [Bayesian-belief-networks](http://hao.importnew.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) ### 数据可视化 @@ -942,7 +942,7 @@ Python 实现的数据库。 * OpenCV:开源计算机视觉库。[官网](http://opencv.org/) * pyocr:Tesseract 和 Cuneiform 的包装库。[官网](https://github.com/jflesch/pyocr) * pytesseract:[Google Tesseract OCR](https://github.com/tesseract-ocr) 的另一包装库。[官网](https://github.com/madmaze/pytesseract) -* [SimpleCV](http://hao.jobbole.com/simplecv/):一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。[官网](http://simplecv.org/) +* [SimpleCV](http://hao.importnew.com/simplecv/):一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。[官网](http://simplecv.org/) ### 机器学习 @@ -957,10 +957,10 @@ Python 实现的数据库。 * [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet):一个高效和灵活的深度学习框架。[官网](http://mxnet.incubator.apache.org/) * NuPIC:智能计算 Numenta 平台。[官网](https://github.com/numenta/nupic) * pattern:Python 网络挖掘模块。[官网](https://github.com/clips/pattern) -* [PyBrain](http://hao.jobbole.com/pybrain/):另一个 Python 机器学习库。[官网](https://github.com/pybrain/pybrain) +* [PyBrain](http://hao.importnew.com/pybrain/):另一个 Python 机器学习库。[官网](https://github.com/pybrain/pybrain) * pydeep:Python 深度学习库。[官网](https://github.com/andersbll/deeppy) -* [Pylearn2](http://hao.jobbole.com/pylearn2/):一个基于 [Theano](https://github.com/Theano/Theano) 的机器学习库。[官网](https://github.com/lisa-lab/pylearn2) -* [python-recsys](http://hao.jobbole.com/python-recsys/):一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网](https://github.com/ocelma/python-recsys) +* [Pylearn2](http://hao.importnew.com/pylearn2/):一个基于 [Theano](https://github.com/Theano/Theano) 的机器学习库。[官网](https://github.com/lisa-lab/pylearn2) +* [python-recsys](http://hao.importnew.com/python-recsys/):一个用来实现推荐系统的 Python 库。[官网](https://github.com/ocelma/python-recsys) * [Pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch):一个具有张量和动态神经网络,并有强大 GPU 加速能力的深度学习框架。[官网](http://pytorch.org/) * scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。[官网](http://scikit-learn.org/) * 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) @@ -972,7 +972,7 @@ Python 实现的数据库。 MapReduce 框架和库。 -* [dpark](http://hao.jobbole.com/dpark/):Spark 的 Python 克隆版,一个类似 MapReduce 的框架。[官网](https://github.com/douban/dpark) +* [dpark](http://hao.importnew.com/dpark/):Spark 的 Python 克隆版,一个类似 MapReduce 的框架。[官网](https://github.com/douban/dpark) * dumbo:这个 Python 模块可以让人轻松的编写和运行 Hadoop 程序。[官网](https://github.com/klbostee/dumbo) * luigi:这个模块帮你构建批处理作业的复杂流水线。[官网](https://github.com/spotify/luigi) * mrjob:在 Hadoop 或 Amazon Web Services 上运行 MapReduce 任务。[官网](https://github.com/Yelp/mrjob) @@ -1040,7 +1040,7 @@ MapReduce 框架和库。 使用外来函数接口的库。 * cffi:用来调用 C 代码的外来函数接口。[官网](https://pypi.python.org/pypi/cffi) -* [ctypes](http://hao.jobbole.com/ctypes/):(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。[官网](https://docs.python.org/2/library/ctypes.html) +* [ctypes](http://hao.importnew.com/ctypes/):(Python 标准库) 用来调用 C 代码的外来函数接口。[官网](https://docs.python.org/2/library/ctypes.html) * PyCUDA:Nvidia CUDA API 的封装。[官网](https://mathema.tician.de/software/pycuda/) * SWIG:简化的封装和接口生成器。[官网](http://www.swig.org/Doc1.3/Python.html) @@ -1051,7 +1051,7 @@ MapReduce 框架和库。 * Cython:优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。[官网](http://cython.org/) * PeachPy:嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器,用于 Windows, Linux, OS X, Native Client 或者 Go 。[官网](https://github.com/Maratyszcza/PeachPy) * PyPy:使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。[官网](http://pypy.org/) -* [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) +* [Pyston](http://hao.importnew.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 @@ -1101,13 +1101,13 @@ MapReduce 框架和库。 * itsdangerous:一系列辅助工具用来将可信的数据传入不可信的环境。[官网](https://github.com/pallets/itsdangerous) * pluginbase:一个简单但是非常灵活的 Python 插件系统。[官网](https://github.com/mitsuhiko/pluginbase) * Pychievements:一个用来创建和追踪成就的 Python 框架。[官网](https://github.com/PacketPerception/pychievements) -* [Tryton](http://hao.jobbole.com/tryton/):一个通用商务框架。[官网](http://www.tryton.org/) +* [Tryton](http://hao.importnew.com/tryton/):一个通用商务框架。[官网](http://www.tryton.org/) ### 算法和设计模式 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) +* [algorithms](http://hao.importnew.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/) * Python:使用Python实现的算法大全。[官网](https://github.com/TheAlgorithms/Python) @@ -1122,7 +1122,7 @@ Python 实现的算法和设计模式。 * SublimeJEDI:一个 Sublime Text 插件,用来使用超赞的自动补全库 Jedi。[官网](https://github.com/srusskih/SublimeJEDI) * Anaconda:Anaconda 把你的 Sublime Text 3 变成一个功能齐全的 Python IDE。[官网](https://github.com/DamnWidget/anaconda) * Vim - * [YouCompleteMe](http://hao.jobbole.com/youcompleteme/):引入基于 [Jedi](https://github.com/davidhalter/jedi) 的 Python 自动补全引擎。[官网](https://github.com/Valloric/YouCompleteMe) + * [YouCompleteMe](http://hao.importnew.com/youcompleteme/):引入基于 [Jedi](https://github.com/davidhalter/jedi) 的 Python 自动补全引擎。[官网](https://github.com/Valloric/YouCompleteMe) * Jedi-vim:绑定 Vim 和 Jedi 自动补全库对 Python 进行自动补全。[官网](https://github.com/davidhalter/jedi-vim) * Python-mode:将 Vim 变成 Python IDE 的一款多合一插件。[官网](https://github.com/klen/python-mode) * Visual Studio @@ -1198,16 +1198,16 @@ 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.importnew.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.importnew.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.importnew.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.importnew.com/python-koans/):Python 的交互式学习工具。[官网](https://github.com/gregmalcolm/python_koans) +* [Minecraft](http://hao.importnew.com/minecraft-python/):用 python 写的 Minecraft 游戏。[官网](https://github.com/fogleman/Minecraft) +* [pycrumbs](http://hao.importnew.com/python-pycrumbs/):Python 资源大全。[官网](https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md) +* [python-patterns](http://hao.importnew.com/python-patterns/):使用 python 实现设计模式。[官网](https://github.com/faif/python-patterns) +* [Projects](http://hao.importnew.com/python-projects/):Python 项目大集合。[官网](https://github.com/karan/Projects) +* [The Hitchhiker’s Guide to Python](http://hao.importnew.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.importnew.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)