Python 编程语言的一大优势，就在于其丰富的第三方库。经过过去一年的时间， Python 的世界中又涌现出了哪些优秀的第三方库呢？在本文中，我将给大家介绍2015年新出现的十大 Python 开发库。这里比较的范围，指的是在2015新开发或创建的第三方库。

1. Keras 

Keras是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 语言编写，可以基于TensorFlow或Theano框架运行。Keras的开发者在设计时，就注重支持快速实验这一特性。使用Keras库，可以极大地缩短从想法到实现之间的时间。

2. yapf

yapf是一个 Python 文件代码格式化工具，但与其他类似工具采取了不同的算法。它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format。大体上来说，这个算法获取代码，然后把初始代码重新编排，即便初始代码并没有违背规范，也可使其达到遵循代码规范的最佳格式。这个理念和 Go 语言中的 gofmt 工具相似，终结关于格式的各种“圣战”。如果一个项目的代码库，无论何时修改，通过 YAPF 优化后，代码风格可统一，在每次代码审查中，也就没有必要争论风格了。

YAPF 的终极目标是生成和遵循代码规范的程序员写出的一样的代码。可帮你减少维护代码的苦差事。

3. tqdm 

tqdm（读音：taqadum）在阿拉伯语中的意思是进展。tqdm可以在长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)，是一个快速、扩展性强的进度条工具库。

4. pyvim 

用 Python 语言实现的Vim编辑器。

5. snake

Snake用来取代Vim的VimScript进行Vim的插件编程，借由 Python 的强大，让插件编程如虎添翼。

6. reverse-geocoder

用 Python 实现的反向地理信息编码器（geocoder），性能强，可离线使用。

7. pyxley

使用Flask和React.js，快速开发数据面板（dashboard）。在网页上显示一个数据面板是与人分享数据科学发现的最直观方法。对R语言来说有Shiny来简化数据科学家开发网页的工作，而Pyxley就相当于 Python 版的Shiny。使用Pyxley不光不用写HTML、CSS，你还可以加入自己的JavaScript来进行定制。

8. pupy

Pupy是一个远程管理工具（Administration Tool），开源并且支持多个平台。Pupy还内置了一个 Python 解释器，可以从内存中加载 Python 包，访问远程 Python 对象。

9. tomorrow

Tomorrow为 Python 2.7中的异步代码提供了神奇的装饰器语法实现。示例如下：

import time
import requests

from tomorrow import threads

@threads(5)
def download(url):
    return requests.get(url)

if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    responses = [download(url) for url in urls]
    html = [response.text for response in responses]
    end = time.time()
    print "Time: %f seconds" % (end - start)

10. ibis

Ibis是Cloudera Labs推出的一个新项目，目前还是预览版。它试图解决的就是数据集规模的问题，但对用户提供的确是单机上 Python 的体验，而且能够与现有的 Python 数据生态圈（Pandas、Scikit-learn、Numpy）进行集成。未来它还计划加入与机器学习和高级分析集成的功能。

参考链接： http://blog.apcelent.com/most-popular-Python-library-2015.html