117笔记问答Python拥有丰富的库资源，涵盖了数据分析、机器学习、网络编程等多个领域。以下是一些知名且实用的Python库推荐：
- Scikit-learn：用于机器学习的常用库，提供了丰富的机器学习算法和工具。
- TensorFlow：强大的深度学习框架，支持CPU、GPU等多种计算设备。
- PyTorch：动态计算图特性，易于调试和扩展，适合深度学习研究和应用。
- Pandas：用于数据处理和分析，提供了数据结构DataFrame和Series。
- NumPy：Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象以及用于处理这些数组的函数和工具。
- Matplotlib：强大的绘图库，能够创建各种类型的图表。
- Seaborn：基于Matplotlib开发，提供了更高级的绘图接口和更美观的图形样式。
- Requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容，简单易用。
- BeautifulSoup：主要用于解析HTML和XML文档，提取其中的信息。
- Scrapy：功能强大的爬虫框架，提供了高度定制化的功能。
- Selenium：用于自动化浏览器操作，常用于需要与JavaScript交互的网页爬虫或自动化测试。
- SQLAlchemy：强大的数据库抽象层库，支持多种数据库。
- Flask：轻量级的Web框架，适合快速构建小型Web应用和API接口。
- Django：功能强大的Web框架，提供了丰富的插件和工具。
- NLTK：提供了丰富的语料库和工具，用于文本处理、分类、标记等任务。
- OpenCV：功能强大的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。
- Pillow：Python的图像处理库，支持多种图像格式的读取、处理和保存。
- Dash：用纯Python构建数据可视化app的理想选择，适合处理数据的任何人。
- Pygame：SDL多媒体库的Python装饰器，具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台上运行。
这些库不仅功能强大，而且广泛应用于各种场景，无论是数据分析、机器学习、Web开发还是自动化测试，都能找到合适的工具来提升开发效率。