Python，作为当前最热门的编程语言之一，其人气随着大数据和人工智能的发展而不断攀升。从代码的角度来看，库可以看作是一堆类（class）和函数（function）的集合。而从应用角度来看，库就像生活中的工具箱，里面有很多做其他事情必不可少的工具。
面对不同的情况，我们需要不同的工具箱，Python世界中有着众多的库和工具供我们选择。例如，pycuda/opencl是用于GPU高性能并发计算的库；Pandas则是用于数据统计和分析的平台；SciPy则包含了许多科学计算中常用的计算模块。
以下是部分Python库的介绍：
1. pycuda/opencl：用于GPU高性能并发计算。
2. Pandas：类似Excel的数据处理工具，用于数据分析和数据可视化。
3. SciPy：开源的Python算法库和数学工具包，包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数等模块。
4. NumPy：科学计算库，提供了矩阵、线性代数、傅立叶变换等解决方案。
5. Matplotlib：著名的绘图库，用于绘制高质量的二维图形。
6. Scikit-learn：主要用来做机器学习和数据挖掘的库。
7. TensorFlow、PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练网络模型。
Python数据库与存储库概览
MySQLdb：成熟的Python模块，专为与[MySQL]数据库进行交互而设计。
Baresql：一个SQL数据库包，以ZODB为基础，提供Python本地对象数据库功能。它是一种K-V对象图数据库，能高效地处理数据存储需求。
pickledb：轻便且简单的K-V键值存储库，便于快速实现数据的存储和检索。
TinyDB：一个轻量级的面向文档的数据库，适用于存储和处理大量小型数据集。
mysql-python：为Python提供的工具库，支持与MySQL数据库的交互操作。
mysqlclient：作为mysql-python的分支，它支持Python 3，使得在Python 3环境中与MySQL数据库交互变得更加容易。
PyMySQL：一个纯Python编写的MySQL驱动程序，与mysql-python兼容，为用户提供了更多的选择。
mysql-connector-python：来自[Oracle]的MySQL连接器，以纯Python编写，适用于多种Python项目。
oursql：一个MySQL连接器，它提供了对本地化指令语句和OBs的支持，增强了数据处理的能力。
在Python的数据库和存储领域中，除了上述库之外，还有许多其他优秀的工具。例如：
psycopg2：流行的Python PostgreSQL适配器，为Python程序与PostgreSQL数据库的交互提供了便利。
txpostgres：基于Twisted的异步驱动，适用于PostgreSQL，为处理大量并发请求提供了可能。
queries：作为psycopg2的函数库，专为PostgreSQL设计，简化了对数据库的查询操作。
dataset：一个用于存储Python字典数据的库，支持SQLite、MySQL和PostgreSQL等多种数据库，使得跨数据库操作变得更加简单。
还有针对其他类型数据库和存储系统的Python库，如：
cassandra-python-driver：Apache Cassandra系统的Python驱动，一个开源的分布式NoSQL数据库系统。
pycassa：一个简化的cassandra数据库Python驱动，降低了使用cassandra的门槛。
HappyBase：友好的Apache Hbase函数库，为Python程序提供了与Hbase交互的接口。