１）基本工具：
virtualenv（虚拟环境）
pip、setuptools (e.g. easy_install，这些东西肯定要呢)
ipython（用了以后，就不再想用普通的python shell）
ipdb（ipython上的debugger，怎么能不用？难道要一直重新运行print某变量？）
ipython notebook（又名jupyter，在线写代码并debug，这东西用了以后就知道自己错过了啥）
记住％pylab ... 这命令，这样图片之类的直接显示在网页里
fabric（控制多个服务器、方便安装、更改设置、开关某service、等等）
nose、mock、coverage（testing类）
gevent、eventlet（千万别用python自带的多线程库）
gevent还有从外hijack thread这个debug功能
别忘了monkey.patch()，哈哈
multiprocessing（必要使用多个处理器、还蛮有必要）
pypy/psyco/cython/ctypes/cffi etc.（理解这些很有必要，有时候还真的需要跟C兼容或加速）
celery、luigi（同时进行多个process任务，任务之间需要沟通更方便管理）
logging
argparse（上面有人推荐docopt更好）
２）数据处理类：
numpy （千万别低估啊，谁缺少这个真的什么都干不好）
还有一些在numpy基础上的：
pillow/gd（图片数据类，还有不少图片处理功能）
matplotlib（把各种东西简单显示渲染出来）
pandas（处理复杂数据、转化或合并数据等等。用了以后就不会再import csv之类的）
scipy（统计类，也不少图片处理、优化等功能）
sklearn（机器学习，好方便）
（theano、tensorflow这些也很有名，只是还没用过，还有个有名的OCR库忘了名字）
nltk、pattern（更多语言处理工具）
pyopencl、pyopengl、pycuda（这些能让numpy做复杂任务更加强更快，利用GPU）
３）网络类：
requests（python内带的http/url等库很烦人）
django、flask、twisted（以及其他web framework，比如Zope、Button、Webapp就不说了）
（django、flask下面还有很多小库，比如messages和websocket。太多了，不说了）
pika皮卡丘（不同服务器不同程序之间的沟通大大简化）
pyzmq（也类似，更简单一些，功能比较有限，不过还能直接调用远程python函数－rpc）
sqlalchemy、pymongo、pycouch（还有好多较为方便的数据库累的）
各种google api
特别是appengine、compute engine api，还有maps/places/search api
还有谷歌的pipeline、mapreduce之类的、google docs那个编辑远程表格的也不错
爬虫方面也不少有用的库，比如beautifulsoup、scrapy。
还有mechanize这种自动控制多个浏览器做事的库，利用浏览器引擎等。
４）其他：
TK, WX, QT（做界面）
pyglet、pygame、等（更好处理多个界面，各令块渲染，渲染频率，这些）
geopy、shapely、gdal、geos、pyproj（地图处理，可能还有些，早就忘了）
但是数据库一定要选择PostGIS
arrow、pendulum（python内带的datetime处理太弱了）
py2exe类（把代码直接编译成executable，所有人能运行）
simplejson（更快）
pyyaml（相对json，更好写，呵呵）
joblib（比那个pickle好太多了，直接把某object存到硬盘等）
tqdm（在命令行显示progress进度，超简单）
virtualenv（虚拟环境）
pip、setuptools (e.g. easy_install，这些东西肯定要呢)
ipython（用了以后，就不再想用普通的python shell）
ipdb（ipython上的debugger，怎么能不用？难道要一直重新运行print某变量？）
ipython notebook（又名jupyter，在线写代码并debug，这东西用了以后就知道自己错过了啥）
记住％pylab ... 这命令，这样图片之类的直接显示在网页里
fabric（控制多个服务器、方便安装、更改设置、开关某service、等等）
nose、mock、coverage（testing类）
gevent、eventlet（千万别用python自带的多线程库）
gevent还有从外hijack thread这个debug功能
别忘了monkey.patch()，哈哈
multiprocessing（必要使用多个处理器、还蛮有必要）
pypy/psyco/cython/ctypes/cffi etc.（理解这些很有必要，有时候还真的需要跟C兼容或加速）
celery、luigi（同时进行多个process任务，任务之间需要沟通更方便管理）
logging
argparse（上面有人推荐docopt更好）
２）数据处理类：
numpy （千万别低估啊，谁缺少这个真的什么都干不好）
还有一些在numpy基础上的：
pillow/gd（图片数据类，还有不少图片处理功能）
matplotlib（把各种东西简单显示渲染出来）
pandas（处理复杂数据、转化或合并数据等等。用了以后就不会再import csv之类的）
scipy（统计类，也不少图片处理、优化等功能）
sklearn（机器学习，好方便）
（theano、tensorflow这些也很有名，只是还没用过，还有个有名的OCR库忘了名字）
nltk、pattern（更多语言处理工具）
pyopencl、pyopengl、pycuda（这些能让numpy做复杂任务更加强更快，利用GPU）
３）网络类：
requests（python内带的http/url等库很烦人）
django、flask、twisted（以及其他web framework，比如Zope、Button、Webapp就不说了）
（django、flask下面还有很多小库，比如messages和websocket。太多了，不说了）
pika皮卡丘（不同服务器不同程序之间的沟通大大简化）
pyzmq（也类似，更简单一些，功能比较有限，不过还能直接调用远程python函数－rpc）
sqlalchemy、pymongo、pycouch（还有好多较为方便的数据库累的）
各种google api
特别是appengine、compute engine api，还有maps/places/search api
还有谷歌的pipeline、mapreduce之类的、google docs那个编辑远程表格的也不错
爬虫方面也不少有用的库，比如beautifulsoup、scrapy。
还有mechanize这种自动控制多个浏览器做事的库，利用浏览器引擎等。
４）其他：
TK, WX, QT（做界面）
pyglet、pygame、等（更好处理多个界面，各令块渲染，渲染频率，这些）
geopy、shapely、gdal、geos、pyproj（地图处理，可能还有些，早就忘了）
但是数据库一定要选择PostGIS
arrow、pendulum（python内带的datetime处理太弱了）
py2exe类（把代码直接编译成executable，所有人能运行）
simplejson（更快）
pyyaml（相对json，更好写，呵呵）
joblib（比那个pickle好太多了，直接把某object存到硬盘等）
tqdm（在命令行显示progress进度，超简单）