Fabric 是一个用于 Python 的高效、灵活的命令行工具，主要用于自动化任务和远程服务器管理。它可以帮助开发者编写 Python 脚本来执行系统任务，如部署代码、管理服务器、执行远程命令等。Fabric 的设计哲学是简化任务自动化流程，使开发者能够通过简洁的语法编写可重用的自动化脚本，适用于开发、测试和生产环境的管理。
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 构建的 Python 数据可视化库，专门用于创建具有高质量美观样式的统计图表。与 Matplotlib 相比，Seaborn 提供了更简洁的 API 和更高层次的抽象，使得数据可视化变得更加简单和直观。它特别适合用于绘制统计图表，如分类数据的分布图、回归图、热图等，并且能够轻松地处理 Pandas DataFrame 格式的数据。
Matplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库之一，专门用于生成各种类型的静态、动态和交互式图表。它能够轻松地创建包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图等多种常见的图表形式。Matplotlib 以其强大的功能和丰富的定制选项，被广泛应用于数据科学、工程、金融、经济学等领域的数据可视化任务中。它也是许多其他 Python 数据可视化库（如 Seaborn、Pandas 中的绘图功能）的基础。
SQLAlchemy 是一个用于 Python 的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）库。它提供了一套高级的数据库操作接口，支持通过 Python 代码与数据库进行交互，而无需编写原始 SQL 语句。SQLAlchemy 的核心是 ORM，它允许开发者通过 Python 对象来表示数据库中的数据表，从而提高了代码的可读性和可维护性。SQLAlchemy 同时也支持直接编写 SQL 查询，适合不同需求的开发者。
PyGTK 是一种 Python 绑定库，用于创建基于 GTK+ 图形用户界面的应用程序。GTK+ 是一个开源的跨平台 GUI 工具包，最初用于 Linux 操作系统，但现在也支持其他平台如 Windows 和 macOS。PyGTK 允许开发者使用 Python 编程语言创建 GTK+ 的图形界面，是许多 Linux 桌面应用程序（如 GNOME 桌面环境）的基础。尽管 PyGTK 在 GNOME 2 系列中广泛使用，但随着 GNOME 3 的发布，开发逐渐转向使用 PyGObject 和 GTK+ 3。
PyQt 是一种将 Python 绑定到 Qt 库的工具包，用于开发跨平台的桌面应用程序。Qt 是由 Trolltech（现为 Qt Company）开发的一个功能丰富、强大的 C++ GUI 框架，而 PyQt 是一个基于 Python 的绑定库，允许开发者使用 Python 语言来创建和管理图形用户界面。PyQt 提供了与 Qt 完全一致的 API，使得开发者可以在多种平台（包括 Windows、macOS 和 Linux）上轻松构建图形应用程序。
Tkinter 是 Python 的标准 GUI（图形用户界面）库，是一个用于创建桌面应用程序的轻量级工具包。Tkinter 是 Python 官方内置的库，不需要额外安装，可以直接使用。它是基于 Tk GUI 工具包的 Python 接口，Tk 是一个非常成熟且跨平台的 GUI 工具包，广泛用于各种图形界面开发。
BeautifulSoup 是一个用于从 HTML 和 XML 文档中提取数据的 Python 库。它通过创建文档的解析树，帮助开发者轻松地导航、搜索和修改解析树中的内容。BeautifulSoup 以其简单易用的接口和强大的解析能力而广受欢迎，特别适合处理结构不良或复杂的网页数据。
Scrapy 是一个开源且功能强大的网页抓取（Web Scraping）框架，由 Python 编写而成。它最早由 Mydeco 公司于 2008 年开发，用于其自己的网页抓取需求，随后在 2010 年作为开源项目发布。Scrapy 以其高效、灵活和可扩展性著称，能够快速开发和部署网页抓取项目，适用于从简单的单页面抓取到复杂的分布式爬虫任务。
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR）在 2016 年发布。PyTorch 提供了灵活且易于使用的接口，支持动态计算图构建，适合研究和生产环境下的深度学习模型开发。PyTorch 在学术界和工业界都获得了广泛的认可和使用，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。
TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发并于 2015 年开源的一个广泛使用的机器学习和深度学习框架。它提供了一个灵活而高效的工具集，支持从研究实验到实际生产部署的多种应用场景。TensorFlow 的核心是数据流图，允许开发者以图形化的方式构建、训练和部署神经网络模型。它适用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
Pandas 是一个开源的 Python 数据分析和数据处理库，由 Wes McKinney 于 2008 年开发。Pandas 提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，专为处理关系型或标记（标签）数据设计。Pandas 的核心数据结构是 `Series` 和 `DataFrame`，它们可以处理时间序列、表格数据、非结构化数据等，是 Python 数据科学生态系统中的重要组成部分。