Python 的强大功能离不开各种库的支持，下面是一些在不同领域内经常使用的 Python 库分类总结：

 1. 数据分析和处理

 Pandas：用于数据操作和分析，提供了数据结构和数据分析工具。

 NumPy：用于科学计算，支持高效的数组操作和数学函数。

 Dask：用于并行计算和处理大数据集。

 Vaex：用于高性能的 DataFrame 操作，适用于大数据分析。

 2. 科学计算和数值分析

 SciPy：用于科学计算，提供了优化、积分、插值、特征值问题等功能。

 SymPy：用于符号数学计算，支持代数运算、微积分等。

 Statsmodels：用于统计建模和计量经济学分析。

 3. 机器学习和深度学习

 Scikitlearn：用于机器学习，提供了各种算法和工具。

 TensorFlow：由 Google 开发的深度学习框架，支持大规模的机器学习和神经网络。

 Keras：高层神经网络 API，兼容多种深度学习框架，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK。

 PyTorch：由 Facebook 开发的深度学习框架，支持动态计算图和 GPU 加速。

 XGBoost：高效的梯度提升库，常用于竞赛和实践中的分类和回归问题。

 4. 数据可视化

 Matplotlib：基础的绘图库，用于创建静态、动画和交互式图表。

 Seaborn：基于 Matplotlib 的高级绘图库，支持美观的统计图表。

 Plotly：用于创建交互式图表，支持 Web 可视化。

 Bokeh：用于创建互动式和实时数据可视化。

 Altair：声明式的数据可视化库，基于 Vega 和 VegaLite。

 5. Web 开发

 Flask：轻量级的 Web 框架，适合快速开发和小型应用。

 Django：全功能的 Web 框架，提供了完整的开发工具和组件。

 FastAPI：现代、快速（高性能）的 Web 框架，专注于 API 的创建和验证。

 Pyramid：灵活的 Web 框架，适用于不同规模的应用。

 6. 自动化和网络请求

 Requests：简化 HTTP 请求的库，易于发送和接收网络请求。

 BeautifulSoup：用于网页抓取和解析 HTML 和 XML 文档。

 Scrapy：用于网络爬虫和数据抓取的框架。

 Selenium：用于自动化 Web 浏览器操作，支持测试和网页抓取。

 7. 文件和数据处理

 OpenPyXL：用于读写 Excel 文件（.xlsx）。

 PyYAML：用于解析和生成 YAML 格式的数据。

 JSON：用于解析和生成 JSON 数据（Python 标准库中自带）。

 8. 图像处理

 Pillow：Python Imaging Library (PIL) 的友好分支，用于图像处理和操作。

 OpenCV：用于计算机视觉和图像处理的库，支持图像和视频操作。

 9. 测试

 pytest：功能强大的测试框架，支持单元测试和功能测试。

 unittest：Python 标准库中的单元测试框架。

 10. 并发和异步编程

 concurrent.futures：Python 标准库中的并发编程模块，支持线程池和进程池。

 asyncio：用于编写异步程序的库，支持协程和事件循环。

 Celery：用于分布式任务队列和异步任务处理的库。

这些库覆盖了 Python 语言中的多个领域和应用场景，每个库都有其独特的功能和使用场景，可以根据需求选择适合的库进行开发和操作。