impacket

Python网络协议库支持多种协议和低级数据包操作

Impacket 网络协议 Python库安全工具网络数据包 Github 开源项目

Impacket是一个Python网络协议库，专注于提供数据包的低级编程访问和部分协议实现。支持以太网、IP、TCP、UDP等多种网络协议，兼容IPv4和IPv6。该库能够构建和解析数据包，面向对象的API简化了深层协议处理。Impacket还提供示例工具，展示其实际应用场景。

文档

discord.py - Python 异步 Discord API 封装库

APIDiscord.pyGithubPython开源项目异步机器人

discord.py 是一个为 Python 开发者设计的 Discord API 封装库。它支持异步编程，优化了速度和内存使用，并提供了请求限制处理功能。该库适用于 Python 3.8 及以上版本，安装简便，支持语音功能。开发者可以利用它创建自定义客户端或机器人，处理 Discord 事件和命令。

ghapi - 轻量级Python库实现全面GitHub API访问

API自动化GitHub APIGithubPythonghapi命令行开源项目

ghapi是一个轻量级Python库，提供完整的GitHub API访问功能。通过自动转换OpenAPI规范，实现与GitHub API的实时同步。支持Python代码和命令行操作，可自动化管理issues、pull requests和releases等任务。动态生成技术使得整个包只有35kB，保证了高效性能。

dill - Python对象序列化扩展库

GithubPython序列化dillpickle对象序列化开源项目跨平台传输

dill是Python pickle模块的扩展库，支持序列化和反序列化大多数内置Python类型，包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口，并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分，dill适用于异构计算环境，为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。

IPQuality - 多平台支持的IP质量分析脚本

GitHub项目GithubIP质量检测多平台支持开源项目流媒体解锁风险评估

IPQuality是一个开源的IP质量分析脚本，支持多种Linux发行版和macOS。该工具提供IP基础信息、风险评估、流媒体解锁和邮局连通性等全面检测。它支持IPv4/IPv6双栈查询，整合多个数据库信息，并以优化的格式展示结果。IPQuality适用于各类终端，能够生成详细的IP质量报告。

pygame - Python游戏开发多媒体库

GithubPygamePython多媒体应用开源库开源项目游戏开发

Pygame是Python生态系统中的一个多媒体库,专注于游戏开发。它提供2D图形渲染、音频播放、用户输入处理等功能。通过简化游戏编程过程,Pygame使开发者能更容易地创建游戏。该库适合不同经验水平的开发者使用,支持多种游戏类型的开发。Pygame保持活跃更新,并有社区支持。

pepy - Python包数据统计与分析服务

GithubPePyPython包后端服务开源项目统计数据

pepy是一个专注于展示Python包统计数据的开源后端服务。它通过BigQuery官方数据源每日更新包下载量信息，采用DDD和CQS设计模式构建。pepy为开发者提供了有价值的洞察，同时鼓励社区参与贡献。作为Python生态系统的分析工具，pepy为包的受欢迎程度和使用趋势提供了重要参考。该项目提供便捷的开发环境设置，方便开发者参与和使用。

tcpterm - 将网络数据包可视化的终端界面工具

GithubTUIlibpcaptcpterm可视化工具开源项目网络数据包

tcpterm是一个网络数据包可视化工具，通过终端用户界面(TUI)展示和分析网络流量。它支持实时抓包和读取pcap文件，并提供BPF过滤功能。该工具为网络管理员和开发人员提供了监控、调试和优化网络通信的便捷方式。tcpterm安装简单，操作直观，可作为tcpdump的替代选择。

implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库

GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解

Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库，专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法，如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速，适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例，便于开发者快速构建推荐系统。

imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题

Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术

imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。

lambda-packs - 支持各种工具和库的预编译AWS Lambda包

AWS LambdaGithubPyTorchScikit-learnSelenium PhantomJSTensorflow开源项目

该项目提供了预编译的AWS Lambda包，涵盖了Selenium、Pyresttest、Lxml、TensorFlow、Sklearn、Skimage、OpenCV、Pandas、Spacy等流行工具和库。无论是网页抓取、API测试、HTML解析，还是机器学习、图像处理、统计分析和自然语言处理，都能满足各种需求。用户可以通过简单的无服务器部署，将这些包轻松集成到云基础设施中，从而显著降低测试成本并提高开发效率。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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