Python中有很多好用的库，这些库覆盖了从数据科学、机器学习、网络爬虫到Web开发等多个领域。以下是一些被广泛认为好用的Python库：
数据科学和机器学习
NumPy：用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。
Pandas：提供数据结构和数据分析工具，特别适合于处理表格数据。
Matplotlib：一个绘图库，可以生成线图、柱状图、散点图等多种静态、动态和交互式的图表。
Scikit-learn：基于NumPy和SciPy的机器学习库，提供了简单高效的数据挖掘和数据分析工具。
TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，用于数值计算，特别适合于大规模的机器学习。
Keras：一个高级神经网络API，运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，用于快速实验和原型设计。
PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，提供了灵活的深度学习框架。
图像和音频处理
Pillow：图像处理库，提供了打开、操作以及保存多种不同格式的图像文件的能力。
OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
Pydub：基于Python的音频处理库，建立在FFmpeg和Audioop之上，支持多种音频格式，包括MP3、WAV、FLAC等，可以进行音频文件的读取、写入、剪辑、合并、格式转换等操作。
网络爬虫
Scrapy：用于网络爬虫的框架，可以从网站上抓取数据。
Beautiful Soup：用于解析HTML和XML文档的库，常用于网页抓取。
Requests：用于HTTP请求的库，简单易用，支持多种HTTP请求方式，如GET、POST等。
Web开发
Django：高级Web框架，用于快速开发安全和维护性高的网站。
Flask：轻量级Web框架，易于扩展，适合于小型项目和微服务。
其他
Dash：用纯Python构建数据可视化app的理想选择，是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
argcomplete：为Python的命令行添加自动补全功能的库，提高使用命令行工具的效率。
imgaug：针对图像的数据增强应用库，可以将有限数据集衍生出更多的数据，以增加样本数量、满足多样性的数据治理行为。
spaCy：自然语言处理库，提供了简单的API来处理词性标注、名词短语提取、情感分析、分类、翻译等任务。
LightGBM：一个梯度增强框架，以其计算速度快、生产效率高、直观、易于使用而受欢迎。
这些库只是Python生态系统中众多优秀库的一部分，每个库都有其独特的用途和优势。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的库来提高开发效率和项目质量。
