awesome-python README

The project's README from github.com/vinta/awesome-python. As one markdown file: README.md.

Awesome Python

An opinionated guide to the best Python frameworks, libraries, and tools.

Visit the website to search and filter projects more easily.

Sponsors

The #10 most-starred repo on GitHub. Put your product in front of Python developers. Become a sponsor.

Categories

AI & ML

Web Development

HTTP & Scraping

Database & Storage

Data & Science

Developer Tools

DevOps

CLI & GUI

Text & Documents

Media

Python Language

Python Toolchain

Security

Other

Projects

AI & ML

AI and Agents

Libraries for building AI applications, LLM integrations, and autonomous agents.

Deep Learning

Frameworks for Neural Networks and Deep Learning. Also see awesome-deep-learning.

Machine Learning

Libraries for Machine Learning. Also see awesome-machine-learning.

Natural Language Processing

Libraries for working with human languages.

Computer Vision

Libraries for Computer Vision.

Recommender Systems

Libraries for building recommender systems.

Web Development

Web Frameworks

Traditional full stack web frameworks. Also see Web APIs.

Web APIs

Libraries for building RESTful, GraphQL, and RPC APIs.

Web Servers

ASGI and WSGI compatible web servers.

WebSocket

Libraries for working with WebSocket.

Template Engines

Libraries and tools for templating and lexing.

Web Asset Management

Tools for managing, storing, compressing and minifying website assets.

Authentication

Libraries for implementing authentication schemes.

Admin Panels

Libraries for administrative interfaces.

CMS

Content Management Systems.

ERP

Enterprise resource planning frameworks.

Static Site Generators

Static site generator is a software that takes some text + templates as input and produces HTML files on the output.

HTTP & Scraping

HTTP Clients

Libraries for working with HTTP.

awesome-python (vinta/awesome-python)

Searching Database…

Что это такое?Awesome Python — это тщательно подобранный, авторский справочник по лучшим фреймворкам, библиотекам и инструментам Python, распределённый по категориям — классический ответ на вопрос «хочу сделать X на Python, какой инструмент выбрать?»
Это программа, которую нужно установить, или то, что читают?То, что читают: структурированный список, а не пакет — разделы про ИИ и машинное обучение, веб-разработку, данные, DevOps, безопасность и не только, каждый разбит на более мелкие категории.
README огромный — есть способ просматривать его удобнее?Да, есть сайт-компаньон: он позволяет искать и фильтровать проекты гораздо удобнее, чем исходный список.
Насколько подробно он описывает каждый пункт?Одна строка на проект: название и краткое описание, например «flask - A microframework for Python» — этого хватает, чтобы составить шорт-лист кандидатов, но не полноценные обзоры.
Будет ли она полезна новичку в Python или рассчитана на опытных разработчиков?Она обращена к Python-разработчикам в целом — в предложении для спонсоров говорится о продуктах «на глазах у Python-разработчиков» — а новички могут использовать категории как карту экосистемы.
А если я хочу углубиться в один конкретный фреймворк, скажем Django?Несколько пунктов ссылаются на отдельные awesome-списки — awesome-django, awesome-flask, awesome-pyramid, awesome-fasthtml, — а разделы про машинное обучение указывают на awesome-deep-learning и awesome-machine-learning.
Можно ли доверять его выбору?Это репозиторий №10 по количеству звёзд на GitHub — более 326 000 звёзд, пополняется с 2014 года.
Список ещё обновляется?Да — по метаданным GitHub репозиторий не архивирован, и в нём работают CI-процессы, включая тот, что публикует сайт-компаньон.
Creator
vinta
Size
6.7 MB
Stars
328.1K
Updated
CommitOct 17
Age
12y
Commits · 90 Days