Python有很多强大的库（或称模块）用于各种不同的应用和任务。以下是一些常用的Python库：
1. **标准库**: Python自带的一些内置库，无需额外安装。例如：os（操作系统相关操作）、sys（系统特定参数和函数）、datetime（处理日期和时间）、json（处理JSON数据）、collections（提供额外数据类型，如字典，列表等）。
2. **数据处理与分析**:
- NumPy：Python中的数值计算库，用于大型多维数组和矩阵运算。
- Pandas：数据分析库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
- Matplotlib：用于绘制二维图表和图形的库。
- Seaborn：基于matplotlib的数据可视化库，提供高级统计可视化功能。
- SciPy：基于NumPy的库，用于科学计算和技术计算的各种问题。
- Scikit-learn：用于机器学习的库，提供了大量算法和实现。
3. **网络开发**:
- Requests：用于发送HTTP请求的库，非常易于使用。
- BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档的库，常用于网页爬虫。
- Flask和Django：两个流行的Web框架，用于构建Web应用程序。Django提供全套开发解决方案，而Flask则专注于简洁、快速的开发过程。
- AsyncIO：异步编程库，用于编写并发代码。
4. **数据库操作**:
- SQLAlchemy：Python的SQL工具包和对象关系映射（ORM）系统。它提供了一个全面的数据库解决方案。
- PyMySQL：连接MySQL数据库的库。
- psycopg2：连接PostgreSQL数据库的库。
- sqlite3：轻量级数据库操作的内置模块。
5. **Web框架**: 除了Flask和Django外，还有Pyramid、Tornado等框架可供选择。这些框架可以帮助开发者快速构建复杂的Web应用程序。
6. **自然语言处理**: NLTK (Natural Language Toolkit) 和 spaCy 是处理自然语言处理的常用库，适用于文本处理和分析任务。它们提供了词性标注、句法分析、命名实体识别等功能。
7. **数据可视化**: 除了Matplotlib和Seaborn外，还有Plotly、Bokeh等库用于创建交互式数据可视化图表。它们提供了丰富的图表类型和动画效果。
8. **图形用户界面**: PyQT和wxPython是两个用于构建桌面应用的流行GUI框架；Tkinter则是Python内置的轻量级GUI工具包。此外还有一些用于创建Web界面的库如Kivy等。
9. **测试与调试**: unittest、pytest 等库用于编写和运行测试代码以确保代码质量。profiling模块可用于性能分析和优化代码执行效率。
以上只是Python生态系统中的一小部分常用库，实际上Python还有更多丰富的库可以满足各种需求和应用场景。随着Python的不断发展，新的库也在持续涌现和优化更新。