#Python库

TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器，并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x，支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新，最新版本分为两个 PyPI 包：用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。

notifiers是一个Python库，提供统一接口发送通知至多个平台。支持Pushover、Slack、Gmail等服务，简化通知集成。开发者可通过简单API调用添加通知功能，无需单独处理各提供商API。该库还包含CLI工具和日志集成功能，是一个灵活的通知解决方案。

html5-parser是一个基于C语言开发的HTML 5解析器，为Python提供高性能的HTML解析功能。该解析器比纯Python实现（如html5lib）的速度快30多倍，同时严格遵守HTML 5标准。项目提供详细文档，适合需要高效处理HTML内容的Python开发者。

Pedalboard是一个功能丰富的Python音频处理库，支持多种音频格式的读写和效果器应用。内置常见音频效果如合唱、混响等，同时支持加载VST3和Audio Unit插件。该库具有优秀的线程安全性、内存管理和处理速度，可与TensorFlow等深度学习框架集成。Pedalboard在Spotify的数据增强和AI功能开发中得到应用，是音频处理领域的高效工具。

Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库，支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API，用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法，如NGOpt，可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。

DataComPy是一个开源的Python数据比较库，支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能，包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装，并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口，适用于数据分析和质量控制。

DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。

filesystem_spec为Python文件系统定义了统一的接口规范，支持多种存储后端如s3fs和gcsfs。它简化了跨平台数据操作，并提供键值存储和FUSE挂载等高级功能。项目可通过pip或conda安装，具有完善的文档和CI支持。filesystem_spec为开发者提供了一个一致、灵活的文件系统抽象层，适用于各种数据访问场景。

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

mplcyberpunk 是一个 Matplotlib 扩展库，能够快速为图表添加赛博朋克风格效果。该库提供暗色背景主题，支持线条发光、底部光晕等视觉特效，适用于折线图、散点图和柱状图。mplcyberpunk 还支持自定义渐变填充，可创建富有未来感的数据可视化图表。

dlt是一个开源Python库，旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能，可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用，并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求，适合各类数据处理任务。

Terminal Text Effects是一个开源的终端视觉效果引擎,既可作为独立应用程序使用,也可作为Python库集成。它支持256色/RGB颜色显示,实现复杂的字符移动和动画效果,以及渐变色生成等功能。该项目内置多种视觉效果,如光束、二进制路径、黑洞等,能够为终端界面带来丰富的视觉体验。Terminal Text Effects采用内联运行方式,可保留原有终端状态和工作流程,是为终端应用增添动态效果的实用工具。

Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

Pandaral·lel是一个Python库，通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理，并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统，可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。

Tenacity是一个Python重试库,提供灵活的重试策略配置,包括停止条件、等待时间和异常处理。支持同步和异步代码,适用于网络请求、分布式服务等场景。设计简洁易用,可为各类代码添加重试功能,提高系统可靠性。

bravado-core是一个基于Python的开源库，专门用于支持OpenAPI规范v2.0。它提供了全面的功能，包括规范模式验证、请求响应处理、模型转换以及自定义格式支持。这个versatile的Python库不仅支持客户端和服务器端，还能进行高效的数据验证和转换。作为API开发的重要工具，bravado-core简化了符合OpenAPI标准的API构建和维护过程。对于需要遵循OpenAPI标准的开发者来说，bravado-core是一个indispensable的工具。

ClipsAI是一个Python开源库，专门用于处理音频为主的叙事视频。这个库能自动将长视频分割成多个短片，并支持将视频宽高比从16:9调整为9:16。它利用WhisperX进行视频转录，通过Pyannote实现说话人分离，从而实现动态重构画面和聚焦当前说话者。ClipsAI适用于播客、采访和演讲等类型的视频，只需几行代码即可完成视频的智能裁剪和比例调整。

Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库，专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器，支持PyTree状态，并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间，充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性，为科学计算和机器学习领域提供高效工具。

threadpoolctl是一个Python库，专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量，有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口，threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用，从而优化计算效率，提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时，适用范围广泛，是科学计算领域的实用工具。

vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。

LazyPredict 是一个开源的 Python 库，用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型，支持分类和回归任务，无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告，LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型，适用于初步评估和基准测试，显著提高了数据科学工作流程的效率。

DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。

Mathy是一个开源的数学问题解决工具，通过结合机器学习和规划算法，实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境，为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源，支持在Google Colab中直接执行示例，方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。

openreview-py是一个用于访问和修改OpenReview系统数据的Python库。支持Python 3.6及以上版本，可通过pip安装。该库简化了与OpenReview API的交互，方便获取会议论文、打印标题等操作。项目提供详细文档和测试套件，便于开发者使用和维护。

Python Fire是一个开源库，可自动为Python对象生成命令行接口(CLI)。该库支持多种Python元素，简化CLI创建过程，便于代码调试和探索。它还提供了灵活的命令行交互方式，有助于Bash和Python之间的转换。开发者通过简单操作即可为项目添加CLI功能，从而提高开发效率。

plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库，提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API，简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能，并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布，适用于各类数据分析和可视化需求。

CharacterAI非官方Python库提供同步和异步API支持。该库支持邮箱及访客登录，无需浏览器即可上传下载图片。它使用Pydantic框架，提供异步操作功能和详细文档。虽处于alpha阶段，但已具备丰富的API功能，并提供使用示例和社区支持。

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

Prince是一个Python开源库，专注于多变量探索性数据分析。它集成了主成分分析(PCA)、对应分析(CA)等多种数据汇总方法，采用scikit-learn API实现高效分析。支持PCA、CA、MCA、MFA、FAMD和GPA等多种分析技术，可处理分类和数值数据。Prince还提供数据可视化功能，有助于理解复杂的数据结构和关系。

treelib是一个Python树结构实现库，提供简洁API接口用于创建、管理和操作树形数据结构。该项目支持多个Python版本，拥有完善的文档和活跃的社区。treelib采用black代码格式化规范，保证代码质量。这个库适用于各级开发者，可在多种项目中应用树结构。

catalogue是一个轻量级函数注册库，无需依赖即可在代码中添加函数或对象注册表。它使用标识符名称替代直接传递函数，实现对象的序列化和定制。该库支持Python 3.6+，提供创建、注册和检索函数的API，并支持入口点功能实现跨包注册。catalogue简化了代码定制和序列化过程，适用于需要可序列化且可定制对象的场景。

ollama-python是一个针对Python 3.8+项目的库，用于简化与Ollama模型的集成。这个库提供了聊天、文本生成和流式响应等功能，同时包含模型管理、嵌入和异步操作的API。通过简化与Ollama的交互过程，该库使得在Python项目中使用先进语言模型变得更加容易。

Camelot是一个开源的PDF表格提取Python库，提供高度可配置的设置以精确控制提取过程。它支持将提取的表格直接转换为pandas DataFrame，并可输出为CSV、JSON、Excel等多种格式。Camelot还提供了提取质量评估指标，有助于筛选高质量结果。这个工具适用于需要从PDF文档中提取结构化数据的数据分析师和开发者。

clip-video-encode是一个Python工具，用于计算视频帧的CLIP嵌入向量。它可处理本地MP4文件、YouTube链接或包含多个视频源的文本文件。工具提供帧采样、多进程处理和自定义CLIP模型等配置选项。clip-video-encode支持大规模数据集处理，曾用于压缩Kinetics700和WebVid等大型视频数据集。这个工具为视频分析和机器学习任务提供了预处理解决方案。

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。