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本页面是俺收集的各种 Python 资源，不定期更新。
下面列出的各种 Python 库/模块/工具，如果名称带超链接，说明是第三方的；否则是 Python 语言内置的。
1 算法
1.1 字符串处理
re
正则表达式的标准库。
StringIO / cStringIO
以读写文件的方式来操作字符串（有点类似于内存文件）。
cStringIO 是 C 语言实现的，提供高性能；而 StringIO 是 Python 实现的，提供 Unicode 兼容性。
chardet 可以猜测任意一段文本的字符集编码。对于编码类型未知的文本，它会很有用。
chardet 既可以作为模块来使用，也可以作为命令行工具来使用。
代码示例
import chardet
print chardet.detect(bytes)
1.2 数学类
math
这个标准库顾名思义，封装了常用的数学函数（开方、指数、对数、三角函数、等）
random
这个标准库顾名思义，是用来进行随机数生成的
代码示例
# 生成 0-100 的随机数
import random
random.seed()
random.randint(0, 100)
fractions
这个标准库封装了跟有理数（分数）相关的运算
1.3 安全类
hashlib
在 Python 2.5 版本加入到标准库中。通过它，你可以很方便地计算各种散列值。
它支持的哈希算法有：MD5 SHA1 SHA224 SHA256 SHA384 SHA512
关于散列算法，俺写过一篇扫盲（在这里）。
代码示例
# 计算字符串的 SHA1 散列值
import hashlib
sha1 = hashlib.sha1('Hello world').hexdigest()
这个库包含了常见的对称加密算法（DES、AES、IDEA、等）、公钥加密算法（RSA、DSA、等）、散列算法（MD5、SHA1、RIPEMD、等）。
OpenSSL 在加密领域可是大名鼎鼎。这个库使用 Python 对 OpenSSL 进行很薄的封装。
2 跨编程语言
Python 可以很容易地跟其它编程语言整合。整合之后，就可以在 Python 代码中使用其它编程语言的函数、模块、库，非常爽！
2.1 整合 C / C++ 语言
ctypes
ctypes 在 Python 2.5 版本加入到标准库中。
通过它，你可以很方便地调用 C/C++ 动态库导出的函数，可以在 Python 中使用各种 C/C++ 的数据类型（比如指针）。
代码示例
# 调用 Linux/Unix 系统的标准 C 函数，获取当前时间
from ctypes import *
libc = CDLL('libc.so.6')
time = libc.time(None)
# 调用 Windows 系统 API，弹出消息提示框
from ctypes import c_int, WINFUNCTYPE, windll
from ctypes.wintypes import HWND, LPCSTR, UINT
prototype = WINFUNCTYPE(c_int, HWND, LPCSTR, LPCSTR, UINT)
paramflags = (1, 'hwnd', 0), (1, 'text', 'Hi'), (1, 'caption', None), (1, 'flags', 0)
MessageBox = prototype(('MessageBoxA', windll.user32), paramflags)
MessageBox(text='Hello world'，flags=2)
这是一个很老牌的、有名气的工具，它可以把多种语言（Java、Python、C#、Ruby、PHP、Perl、Lua、Go、等）整合到 C/C++ 中。
这个工具可以让你用 Python 的语法写扩展模块的代码，然后它帮你把 Python 代码编译为本地动态库（机器码）。
用它编译出来的扩展模块，其性能跟 C/C++ 编写的扩展模块相当。
2.2 整合 JVM 平台
通过 Jython 可以让 Python 代码运行在 JVM 上，并且可以调用其它的 JVM 语言的代码（比如 Java Scale）
2.3 整合 dotNet 平台
通过 IronPython 可以让 Python 代码运行在 dotNET 平台上，并且可以调用其它的 dotNET 语言的代码（比如 C# F#）
2.4 整合 Objective-C 语言
这是用 Python 封装 Mac OS X 上的 Objective-C 库。
3 操作系统相关
os
这是一个非常基本的标准库，提供了常见的操作系统相关操作。
3.1 文件和目录操作
shutil
相对于 os 标准库，shutil 标准库提供了一些比较高级的文件和目录操作（目录递归复制、目录递归删除、目录压缩打包、等）
代码示例
# 递归删除某个目录
import shutil
shutil.rmtree(xxxx)
glob
这个标准库用于查找文件（支持通配符）
代码示例
# 获取当前目录所有 txt 文件
import glob
files = glob.glob('./*.txt')
fnmatch
这个标准库用于匹配文件名（支持通配符）
代码示例
# 列出当前目录所有 txt 文件
import os, fnmatch
for file in os.listdir('.') :
if fnmatch.fnmatch(file, '*.txt') :
print(file)
tempfile
使用这个标准库，可以安全地生成临时文件或临时目录。
3.2 本地进程间通信（IPC）
subprocess / multiprocessing
用于进程管理的标准库，可以启动子进程，通过标准输入输出跟子进程交互。
其中 multiprocessing 是 2.6 版本加入到标准库的。
signal
用于进程信号处理的标准库。
mmap
提供了内存映射文件的支持。
代码示例
# 利用 mmap 在父子进程间交换数据
import os
import mmap
map = mmap.mmap(-1, 13)
map.write("Hello world")
pid = os.fork()
if pid == 0: # 子进程
map.seek(0)
print map.readline()
map.close()
3.3 Windows 系统相关
这个第三方库封装了 Windows API 及 COM API。通过它可以方便地用 Python 进行 Windows 编程（调用 COM 组件、编写 Windows 服务、等）。
3.4 Linux / Unix 系统相关
syslog
通过这个标准库，可以很方便地跟 POSIX 的 syslog 服务进行交互。
3.5 程序打包
PyInstaller 可以把你的 Python 代码制作成独立运行的程序（不依赖 Python 环境就可以运行）。
该工具支持多种操作系统，包括：Windows、Linux、Mac OS X、Solaris、AIX、等。
py2exe 的功能类似 PyInstaller，但只支持 Windows 平台。
它很类似于 py2exe，差别在于 py2exe 支持 Windows 平台，而 py2app 支持 Mac OS X 平台。
这套工具可以帮助你进行第三方库的管理（下载、编译、安装、升级、卸载）
4 Web 开发
如今 Web 开发很火，俺把 Web 相关的单独分一类。
4.1 HTTP 协议
httplib / httplib2 / http.request / urllib.parse
这几个库可以进行各种 HTTP 客户端请求（GET、POST、等）。
Python2 的模块名叫 httplib / httplib2，到 Python3 模块名改为 http.request / urllib.parse
代码示例
# 读取指定 URL 的网页内容
import urllib
handle = urllib.urlopen('http://www.google.com')
page = handle.read()
handle.close()
4.2 Web Server
SimpleHTTPServer / http.server
提供轻量级 HTTP Server 的标准库。
Python2 的模块名叫 SimpleHTTPServer，到 Python3 模块名改为 http.server
代码示例
#一个极简单的 HTTP 服务
import SocketServer
import SimpleHTTPServer
PORT = 8000
Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler
httpd = SocketServer.TCPServer(('', PORT), Handler)
print 'serving at port', PORT
httpd.serve_forever()
4.3 Web 开发框架
在 Python 社区，Django 是目前最有影响力的 Web 开发框架。该框架很重型，内置了 Web 服务端开发常用的组件。
Django 应用范围很广，比如 Google 的 Web 开发平台 GAE 就支持它。
Django 完全支持前面提到的 Jython 运行环境，可以运行在任何 J2EE 服务器上。
又一个重型的 Web 开发框架，名气仅次于 Django。
这是 FriendFeed 开发的 Web 框架。FriendFeed 被 Facebook 收购之后，该框架被开源。
这是一个很轻量级的 Web 框架，但是扩展性很好。
代码示例
# 用 Flask 写 Hello world
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"
if __name__ == "__main__":
app.run()
4.4 Web前端 / JS整合
这是从 GWT（Google Web Toolkit）移植的第三方库。提供了 Python 到 JS 的编译，AJAX 框架等功能。 Pyjamas 甚至能用来开发桌面 GUI 应用。
这也是一个 Python 到 JavaScript 的编译工具。
4.5 浏览器整合
webbrowser
操纵当前系统的默认浏览器，访问指定 URL 的页面。
代码示例
# 用默认浏览器打开 Google 主页
import webbrowser
webbrowser.open('http://www.google.com')
v8 是 Google 开发的 JavaScript 解释引擎。这是对 v8 引擎的 Python 封装。
代码示例
import PyV8
ctxt1 = PyV8.JSContext()
ctxt1.enter()
ctxt1.eval('1+2') # 对 JS 表达式求值
class Global(PyV8.JSClass) : # 定义一个兼容 JS 的类
def hello(self) :
print 'Hello world'
ctxt2 = PyV8.JSContext(Global()) # 创建一个 JS 上下文，传入 Global 类的对象
ctxt2.enter()
ctxt2.eval('hello()') # 调用 hello() 函数
WebKitGtk 是一个基于 WebKit 的 Web 渲染引擎。这是 WebKitGtk 的 Python 封装。
5 网络编程
5.1 标准协议
5.1.1 链路层 / 网络层
这是一个底层的网络库，可以在不同协议层次构造网络数据包（包括链路层、网络层、传输层），还支持 Sniffer 抓包。
搞网络安全的网友应该会喜欢这个库。
代码示例
# 传统的 ping 扫描（网络层）
ans,unans = sr(IP(dst='192.168.1.1-254')/ICMP())
# 局域网内的 ARP 扫描（链路层）
ans,unans = srp(Ether(dst='ff:ff:ff:ff:ff:ff')/ARP(pdst='192.168.1.0/24'), timeout=2)
5.1.2 传输层
socket
Python 标准库很早就提供了对 socket 编程的支持。
这个标准库是对伯克利套接字进行简单的封装，其 API 基本上跟 BSD SOCKET 一一对应。
asyncore
这个标准库提供了异步 SOCKET 的支持。
asynchat
这个标准库基于上述的 asyncore，提供更高层的 API，简化异步通讯编程。
5.1.3 应用层
ftplib
封装 FTP 协议（文件传输）的标准库
smtplib
封装 SMTP 协议（邮件发送）的标准库
imaplib
封装 IMAP 协议（邮件接收）的标准库
poplib
封装 POP3 协议（邮件接收）的标准库
cURL 是一个功能很强的网络库/网络工具，支持 N 多应用层协议。这是用 Python 封装的第三方库。
关于 cURL，俺前几年写过一篇博文推荐它（在这里）。
Jabber（又称 XMPP）是IM（即时通信）协议的标准。这是用 Python 封装的第三方库。
IRC 是 Internet Relay Chat 的缩写。这是用 Python 封装的第三方库。
5.2 编码和解码
json
标准库，提供 JSON 格式的编码和解码。
JSON 格式如今在 Web 开发中广为应用。
代码示例
import json
json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
# JSON 编码
# 得到如下字符串
# '["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
# JSON 解码
# 得到如下对象
# [u'foo', {u'bar': [u'baz', None, 1.0, 2]}]
base64
标准库，提供 Base16、Base32、Base64 格式的编码和解码。
binhex
标准库，提供 binhex4 格式的编码和解码。
uu
标准库，提供 uuencode 格式的编码和解码。
这是 Google 开发的一个跨语言的库，用于网络传输的编码和解码。
它的优点是：跨多种语言、高性能、向前兼容、向后兼容。俺前几年写过一篇博文推荐 protobuf（在这里）。
5.3 网络开发框架
这是一个基于 Python 网络通讯开发框架，有十多年历史，名气很大。
它的某些设计类似于 C++ 的 ACE 框架。除了能用来进行传输层（TCP UDP）的开发，还提供了若干应用层协议（HTTP、XMPP、SSH、IRC、等）的支持。
代码示例
# 实现一个简单的 Echo 服务，监听在 12345 端口
from twisted.internet import protocol, reactor
class Echo(protocol.Protocol) :
def dataReceived(self, data) :
self.transport.write(data)
class EchoFactory(protocol.Factory) :
def buildProtocol(self, addr) :
return Echo()
reactor.listenTCP(12345, EchoFactory())
reactor.run()
6 数据库
为了便于数据库开发，Python 社区制定了数据库的 API 规范（PEP 249）。
只要是涉及到数据库操作，标准库和大部分第三方库都会遵循该规范。请看如下几个模块的示例代码。
6.1 数据库中间件
6.1.1 ODBC
pyODBC 封装了 ODBC API，通过它可以访问各种数据库（只要有 ODBC 驱动即可）。
代码示例
# 查询某个 ODBC 数据源的某个表
import pyodbc
conn = pyodbc.connect('DSN=xxx;PWD=password')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT field1 FROM table1')
while True :
row = cursor.fetchone()
if not row :
break
print(row)
cursor.close()
conn.close()
又一个封装 ODBC API 的第三方库
6.1.2 JDBC
Jython 前面提到过。它可以基于 JDBC 操作数据库。
6.1.3 ADO / ADO.NET
PyWin32 前面提到过。它可以基于 ADO 操作数据库。
IronPython 前面提到过。它可以基于 ADO.NET 操作数据库。
6.2 特定数据库
6.2.1 MySQL
操作 MySQL 的第三方库。
代码示例
# 查询某个 MySQL 数据库的某个表
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(db='test', passwd='password')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT field1 FROM table1')
while True :
row = cursor.fetchone()
if not row :
break
print(row)
cursor.close()
conn.close()
6.2.2 PostgreSQL
操作 PostgreSQL 的第三方库。
操作 PostgreSQL 的第三方库。
6.2.3 Oracle
操作 Oracle 的第三方库。
6.2.4 MS SQL Server
操作微软 SQL Server 的第三方库。
6.2.5 IBM DB2
操作 DB2 的第三方库。
6.2.6 SQLite
sqlite3
sqlite3 从 Python 2.5 版本开始加入到标准库中。通过它，你可以很方便地操作 SQLite 数据库。
SQLite 是一个很优秀的轻量级数据库，俺前几年写过一篇博文推荐它（在这里）。
代码示例
# 创建一个内存数据库，建表并插入记录
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE person (name text, age int)')
cursor.execute('''INSERT INTO stocks VALUES ('TOM',20)''')
conn.commit()
conn.close()
6.2.7 Berkeley DB
操作 Berkeley DB 的第三方库。
6.3 ORM（Object-Relational Mapping）
SQLAlchemy 支持的数据库有：MySQL、PostgreSQL、Sqlite、Oracle、MS SQL Server、Firebird、Sybase SQL Server、Informix、等。
代码示例
# 通过对象的方式创建两张依赖关系的表
from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker
Base = declarative_base()
class Movie(Base) :
__tablename__ = 'movies'
id = Column(Integer, primary_key=True)
title = Column(String(255), nullable=False)
year = Column(Integer)
directed_by = Column(Integer, ForeignKey('directors.id'))
director = relation('Director', backref='movies', lazy=False)
def __init__(self, title=None, year=None) :
self.title = title
self.year = year
def __repr__(self) :
return 'Movie(%r, %r, %r)' % (self.title, self.year, self.director)
class Director(Base) :
__tablename__ = 'directors'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50), nullable=False, unique=True)
def __init__(self, name=None) :
self.name = name
def __repr__(self) :
return 'Director(%r)' % (self.name)
Base.metadata.create_all(create_engine('dbms://user:pwd@host/dbname'))
SQLObject 支持的数据库有：MySQL、PostgreSQL、Sqlite、MS SQL Server、Firebird、Sybase SQL Server、SAP DB、等。
代码示例
# 通过对象的方式创建表
from sqlobject import *
sqlhub.processConnection = connectionForURI('sqlite:/:memory:')
class Person(SQLObject) :
first_name = StringCol()
last_name = StringCol()
Person.createTable()
7 桌面 GUI 开发
7.1 GUI 框架 / 组件库
7.1.1 基于 Tk
Tk 是一个跨平台的界面组件库。
Tkinter / tkinter
这是 Python 内置的标准库，封装了 Tcl/Tk 界面库。
Python2 的模块名叫 Tkinter，到 Python3 模块名改为 tkinter
代码示例
# 用 Tkinter 写 Hello world
from Tkinter import *
if __name__ == '__main__' :
root = Tk()
label = Label(root, text='Hello world')
label.pack()
root.mainloop()
7.1.2 基于 wxWidgets
wxWidgets 是 C++ 开发的跨平台框架（不仅包括 GUI，还有其它功能）。
在所有的 wxWidgets 的 Python 封装库中，这个是名气最大的。
Ulipad（知名的国产的 Python IDE）就是基于 wxPython 开发的。
代码示例
# 用 wxPython 写 Hello world
import wx
class Frame(wx.Frame) :
pass
class App(wx.App) :
def OnInit(self) :
self.frame = Frame(parent=None, title='Hello world')
self.frame.Show()
self.SetTopWindow(self.frame)
return True
if __name__ == '__main__' :
app = App()
app.MainLoop()
又一个基于 wxWidgets 的 GUI 库。
7.1.3 基于 GTK+
GTK+ 全称是（GIMP Toolkit），由 C 开发的跨平台界面组件库。
这是 Python 对 GTK 的封装。
代码示例
# 用 PyGTK 写 Hello world
import pygtk
pygtk.require('2.0')
import gtk
class HelloWorld :
def __init__(self) :
self.window = gtk.Window(gtk.WINDOW_TOPLEVEL)
self.window.connect('delete_event', self.delete_event)
self.window.connect('destroy', self.destroy)
self.window.set_border_width(10)
self.button = gtk.Button('Hello world')
self.button.connect('clicked', self.hello, None)
self.button.connect_object('clicked', gtk.Widget.destroy, self.window)
self.window.add(self.button)
self.button.show()
self.window.show()
def main(self) :
gtk.main()
def hello(self, widget, data=None) :
print 'Hello world'
def delete_event(self, widget, event, data=None) :
print 'delete event occurred'
return False
def destroy(self, widget, data=None) :
gtk.main_quit()
if __name__ == '__main__' :
hello = HelloWorld()
hello.main()
7.1.4 基于 Qt
Qt 是 C++ 开发的跨平台框架（不仅包括 GUI，还有其它功能）。
这是 Python 对 Qt 的封装。
代码示例
# 用 pyQt 写 Hello world
import sys
from PyQt4.QtGui import *
if __name__ == '__main__' :
app = QApplication(sys.argv)
window = QWidget()
window.resize(320, 240)
window.setWindowTitle('Hello world')
window.show()
sys.exit(app.exec_())
这也是 Python 对 Qt 的封装。
7.1.5 基于 FLTK
FLTK 全称是（ Fast Light Tool Kit），由 C++ 开发的跨平台、轻量级界面组件库。
这是 Python 对 FLTK 的封装。
7.1.6 基于 Windows 平台
PyWin32 前面提到过。它可以提供原生的 Windows GUI 界面。
IronPython 前面提到过。它可以提供 dotNET 的 GUI 界面。
7.1.7 基于 JVM 平台
Jython 前面提到过。它可以提供基于 Java 的 Swing 界面。
7.1.8 其它
EasyGUI 这是一个很轻量级的库。跟其它 GUI 不同之处在于——没有事件驱动。
PyGUI 是一个更高层的 GUI 库，底层分别封装了 PyWin32（Windows 平台）、PyGTK（Linux 平台）、PyObjC（Mac OS X 平台）。
跨平台的多媒体框架和界面库，用来开发比较炫的界面。
除了支持桌面操作系统，还支持 Android / iOS，支持多点触摸。
基于 PyGame 的一个跨平台 GUI 库。PyGame 下面会提到。
7.2 图表/报表
这是一个有名的图形库，主要用来绘制数学相关的图形。
跟后面提到的 SciPy 整合可以起到类似 MATLAB 的效果。效果图在“这里”。
这是 Python 对 gnuplot 的封装。gnuplot 的效果图在“这里”。
这是一个纯 Python 的库，依赖于 PyQt4 / PySide。效果图在“这里”。
这个库可以跟 TeX / LaTeX 无缝整合，支持导出为 PostScript / PDF 格式。适合用来制作报表。效果图在“这里”。
这是一个商业公司维护的库，主要提供2维图表。效果图在“这里”。
8 处理文件格式
8.1 处理压缩文件 / 打包文件
8.1.1 zip
zipfile
处理 zip 格式的标准库。
8.1.2 bzip2（bz2）
bz2
处理 bzip2 格式的标准库。
8.1.3 gzip（gz）
gzip
处理 gzip 格式的标准库。
zlib
处理 gzip 格式的标准库。
8.1.4 tar
tarfile
处理 tar 格式的标准库。
8.1.5 7zip（7z）
处理 7zip 格式的第三方库。
8.1.6 rar
处理 rar 格式的第三方库。
8.1.7 msi
msilib
处理 msi 格式的标准库，从 Python 2.5 版本开始提供。
8.2 处理标记语言
8.2.1 XML
xml.dom / xml.miniDom / xml.etree.ElementTree
用 DOM（Document Object Model）方式处理 XML 文件的标准库。
xml.sax / xml.parsers.expat
用 SAX（Simple API for XML）方式处理 XML 文件的标准库。
著名的 C 语言库 libxml 和 libxslt 的 Python 封装。
功能很强，支持 XPath 1.0、XSLT 1.0、扩展 EXSLT、等。还可以用来解析 HTML 格式。
8.2.2 HTML
HTMLParser
以回调方式解析 HTML/XHTML 文件内容的标准库。
8.3 处理图片
这是一个很有名气的 Python 图像处理库，支持常见图像文件格式（BMP、JPG、GIF、PNG、等），可以对图像进行各种常见操作（格式转换、旋转、缩放、剪切、等）。
代码示例
# 旋转某图片并显示
from PIL import Image
im = Image.open('xxx.jpg')
im = im.rotate(90)
im.show()
8.4 处理 PDF
这是 FPDF 的 Python 移植库，用来生成 PDF 文档。
支持的功能比较全（嵌入字体、嵌入图片），文档也比较详细。
代码示例
# 这是个简单 Hello World 示例
from fpdf import FPDF
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font('Arial', 'B', 16)
pdf.cell(40, 10, 'Hello World')
pdf.output('test.pdf', 'F')
# 支持写入 HTML 语法。目前支持几种常见的 HTML tag
from pyfpdf import FPDF, HTMLMixin
class MyFPDF(FPDF, HTMLMixin) :
pass
pdf = MyFPDF()
pdf.add_page()
pdf.write_html(html)
pdf.output('test.pdf', 'F')
pyPdf 目前已经不继续升级维护了。PyPDF2 是 pyPdf 的 fork 并继续增加新功能。
除了可以提取文件属性，还可以切分/合并文档，加密/解密文档。
可以提取 PDF 文件属性以及每页的文本，支持把内容输出为 HTML 格式。
8.5 处理 Office 文档
8.5.1 Word（doc、docx）
PyWin32 前面提到过。它可以基于 COM 操作 Office 文档，包括 Word（本地需要安装 Office）。
8.5.2 Excel（xls、xlsx）
该库可以支持 Office Excel（97/2000/XP/2003）以及 OpenOffice Calc 的文档。无需依赖外部软件。
PyWin32 前面提到过。它可以基于 COM 操作 Office 文档，包括 Excel（本地需要安装 Office）。
8.5.3 Power Point（ppt、pptx）
该库可以用来生成 pptx（Open XML PowerPoint）格式的文档。
PyWin32 前面提到过。它可以基于 COM 操作 Office 文档，包括 Excel（本地需要安装 Office）。
8.6 处理 CHM
这是基于 chmlib 的 Python 封装库。可以提取 CHM 文件的属性以及每个页面的内容。
8.7 处理 RTF
这个 Python 库可以用来处理 RTF（富文本格式）文档。
9 游戏开发
跨平台的 Python 第三方库，用来辅助游戏开发的，名气非常大。
封装 OpenGL 的 Python 第三方库。
封装 OGRE（3D 渲染引擎）的 Python 第三方库。
10 数值计算 / 科学计算
NumPy 提供了功能强大、性能很高的数值数组，可以用来进行各种数值计算（包括矩阵运算）。
代码示例
# 以下是传统 Python 写法，冗长且速度较慢
a = range(10000000)
b = range(10000000)
c = []
for i in range(len(a)) :
c.append(a[i] + b[i])
# 以下是 NumPy 的写法，简洁且速度飞快
import numpy as np
a = np.arange(10000000)
b = np.arange(10000000)
c = a + b
SciPy 依赖 NumPy 提供的多维数组。相比 NumPy，SciPy 提供了更高层的数学运算模块（统计、线性代数、积分、常微分方程求解、傅立叶变换、信号处理、等），被广泛用于科研和工程领域。
11 其它
一些不方便归类的，暂时放到这里。
这是一个用 Python 写的 Python 解释器（有点绕口令）。
PyPy 支持 JIT（Just-in-time compilation）和沙箱技术，可做到比 CPython 更快的运行速度。
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