sdkman，tc接口怎么用？
1. 使用tc接口是相对简单的。2. 因为tc接口是Linux系统中的一个命令行工具，用于配置网络流量控制和流量整形，可以通过设置带宽、延迟、丢包等参数来模拟不同网络环境。具体使用方法可以通过查阅相关文档或者使用"man tc"命令来了解。3. 在使用tc接口时，可以根据具体需求来设置不同的参数，如设置带宽限制、延迟模拟等，以达到对网络流量进行控制和优化的目的。此外，还可以结合其他工具或技术，如iptables、QoS等，来进一步优化网络性能。
Python里面有什么好用且有趣的模块？
在github 里面找到的python框架，库，软件和资源的精选列表
管理面板管理界面的库。
ajenti - 您的服务器应得的管理面板。
django-grappelli - Django Admin-Interface的皮肤。
django-suit - 替代Django管理界面（仅限非商业用途）。
django-xadmin - 直接替换Django管理员有很多好东西。
flask-admin - Flask的简单且可扩展的管理界面框架。
flower - Celery的实时监控和Web管理员。
wooey - 一个为Python脚本创建自动Web UI的Django应用程序。
算法和设计模式Python实现算法和设计模式。
algorithms - Python中数据结构和算法的最小示例。
PyPattyrn - 一个简单而有效的库，用于实现常见的设计模式。
python-patterns - Python中的一组设计模式。
sortedcontainers - SortedList，SortedDict和SortedSet类型的快速，纯Python实现。
音频用于处理音频及其元数据的库。
音频
audioread - 跨库（GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg）音频解码。
dejavu - 音频指纹识别和识别。
mingus - 具有MIDI文件和播放支持的高级音乐理论和乐谱包。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库：特征提取，分类，分割和应用
pydub - 使用简单易用的高级界面处理音频。
TimeSide - 开放式网络音频处理框架。
元数据
beets - 音乐库管理器和MusicBrainz标记器。
eyeD3 - 用于处理音频文件的工具，特别是包含ID3元数据的MP3文件。
mutagen - 处理音频元数据的Python模块。
tinytag - 用于读取MP3，OGG，FLAC和Wave文件的音乐元数据的库。
认证用于实现身份验证方案的库。
OAuth
authlib - JavaScript对象签名和加密草案实现。
django-allauth - Django的认证应用程序“正常工作”。
django-oauth-toolkit - 用于Django的OAuth 2好东西。
oauthlib - OAuth请求签名逻辑的通用且全面的实现。
python-oauth2 - 一个经过全面测试的抽象界面，用于创建OAuth客户端和服务器。
python-social-auth - 一种易于设置的社交认证机制。
JWT
pyjwt - Python中的JSON Web Token实现。
python-jose - Python中的JOSE实现。
python-jwt - 用于生成和验证JSON Web令牌的模块。
构建工具从源代码编译软件。
BitBake - 嵌入式Linux的类似make的构建工具。
buildout - 用于从多个部分创建，组装和部署应用程序的构建系统。
PlatformIO - 用于构建具有不同开发平台的代码的控制台工具。
pybuilder - 用纯Python编写的连续构建工具。
SCons - 一种软件构建工具。
内置类增强功能用于增强Python内置类的库。
dataclasses - （Python标准库）数据类。
ATTRS -置换__init__，__eq__，__repr__等样板中的类定义。
bidict - 高效，Pythonic双向地图数据结构和相关功能..
Box - 具有高级点表示法访问权限的Python词典。
DottedDict - 一个库，它提供了一种使用虚线路径表示法访问列表和dicts的方法。
CMS内容管理系统。
wagtail - 一个Django内容管理系统。
django-cms - 基于Django的开源企业CMS。
feincms - 基于Django构建的最先进的内容管理系统之一。
Kotti - 基于Pyramid构建的高级Pythonic Web应用程序框架。
mezzanine - 一个功能强大，一致且灵活的内容管理平台。
plone - 构建在开源应用服务器Zope之上的CMS。
quokka - 灵活，可扩展，小型CMS，由Flask和MongoDB提供支持。
高速缓存用于缓存数据的库。
beaker - 用于会话和缓存的WSGI中间件。
django-cache-machine - Django模型的自动缓存和失效。
django-cacheops - 一个灵活的ORM缓存，具有自动粒度事件驱动的失效。
dogpile.cache - dogpile.cache是同一作者制作的Beaker的下一代替代品。
HermesCache - 基于标记的失效和防狗效应预防的Python缓存库。
pylibmc - 围绕libmemcached接口的Python包装器。
python-diskcache - SQLite和文件支持的缓存后端，其查找速度比memcached和redis快。
ChatOps工具用于聊天机器人开发的库。
errbot - 实现ChatOps的最简单，最流行的聊天机器人。
代码分析静态分析工具，linters和代码质量检查器。请参阅：awesome-static-analysis。
代码分析
coala - 独立于语言且易于扩展的代码分析应用程序。
code2flow - 将您的Python和JavaScript代码转换为DOT流程图。
prospector - 分析Python代码的工具。
pycallgraph - 一个可视化Python应用程序的流（调用图）的库。
Code Linters
flake8 - 一pycodestyle，pyflakes和McCabe。
pylint - 完全可定制的源代码分析器。
pylama - Python和JavaScript的代码审计工具。代码格式化程序
black - Python代码格式化程序。
yapf - 谷歌的又一个Python代码格式化程序。
静态类型检查
mypy - 在编译期间检查变量类型。
pyre-check - 高性能类型检查。
静态类型注释生成器
MonkeyType - Python系统，通过收集运行时类型生成静态类型注释
命令行工具用于构建命令行应用程序的库。
命令行应用程序开发
cement - Python的CLI应用程序框架。
click - 用于以可组合方式创建漂亮命令行界面的包。
cliff - 使用多级命令创建命令行程序的框架。
clint - Python命令行应用程序工具。
docopt - Pythonic命令行参数解析器。
python-fire - 用于从绝对任何Python对象创建命令行界面的库。
python-prompt-toolkit - 用于构建强大的交互式命令行的库。
终端渲染
asciimatics - 用于创建全屏文本UI的包（从交互式表单到ASCII动画）。
bashplotlib - 在终端中制作基本图。
colorama - 跨平台彩色终端文本。
生产力工具
cookiecutter - 一个命令行实用程序，用于从cookiecutters（项目模板）创建项目。
doitlive - 终端中现场演示的工具。
howdoi - 即时编码通过命令行回答。
PathPicker - 从bash输出中选择文件。
percol - 在UNIX上为传统的管道概念添加交互式选择的风格。
thefuck - 更正以前的控制台命令。
tmuxp - 一个tmux会话管理器。
try - 一个简单的试用python包的简单CLI - 它从未如此简单。
CLI增强功能
httpie - 命令行HTTP客户端，用户友好的cURL替换。
kube-shell - 用于与Kubernetes CLI一起使用的集成shell。
mycli - 具有AutoCompletion和语法突出显示功能的MySQL终端客户端。
pgcli - Postgres CLI具有自动完成和语法突出显示功能。
saws - 增压的aws-cli。
兼容性用于从Python 2迁移到3的库。
python-future - Python 2和Python 3之间缺少的兼容层。
python-modernize - 为最终的Python 3迁移实现 Python代码的现代化。
six - Python 2和3兼容性实用程序。
计算机视觉计算机视觉图书馆。
OpenCV - 开源计算机视觉库。
pytesseract - Google Tesseract OCR的另一个包装器。
SimpleCV - 用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。
并发和并行用于并发和并行执行的库。看到awesome-asyncio。
concurrent.futures - （Python标准库）用于异步执行callables的高级接口。
multiprocessing - （Python标准库）基于进程的并行性。
eventlet - 支持WSGI的异步框架。
gevent - 一个使用greenlet的基于协程的Python网络库。
uvloop - 超快速实现asyncio事件循环libuv。
scoop - Python中的可扩展并发操作。
结构设计用于存储和解析配置选项的库。
configobj - 带验证的INI文件解析器。
configparser - （Python标准库）INI文件解析器。
profig - 具有价值转换的多种格式的配置。
python-decouple - 严格地将设置与代码分离。
加密cryptography - 一种旨在向Python开发人员公开加密原语和配方的包。
paramiko - SSHv2协议的Python（2.6 +，3.3 +）实现，提供客户端和服务器功能。
passlib - 安全密码存储/散列库，非常高级别。
pynacl - Python绑定到网络和加密（NaCl）库。
数据分析用于数据分析的库。
Blaze - NumPy和Pandas与大数据的接口。
Open Mining - Pandas界面中的商业智能（BI）。
Orange - 通过可视化编程或脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。
Pandas - 提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的库。
Optimus - 使用PySpark后端进行清理，预处理，功能工程，探索性数据分析和简单的机器学习。
数据验证用于验证数据的库。在许多情况下用于表单。
Cerberus - 轻量级和可扩展的数据验证库。
colander - 验证和反序列化通过XML，JSON，HTML表单帖子获得的数据。
Dash - 建立在Flask之上，React和Plotly针对分析Web应用程序。
真棒破折号
jsonschema - Python 的JSON Schema实现。
schema - 用于验证Python数据结构的库。
schematics - 数据结构验证。
valideer - 轻量级可扩展数据验证和适配库。
voluptuous - 一个Python数据验证库。
数据可视化用于可视化数据的库。请参阅：awesome-javascript。
Altair - Python的声明性统计可视化库。
Bokeh - Python的交互式Web绘图。
bqplot - Jupyter笔记本的交互式绘图库
ggplot - 与g的ggplot2相同的API
Matplotlib - Python 2D绘图库。
Pygal - Python SVG图表创建者。
PyGraphviz - Graphviz的 Python接口。
PyQtGraph - 交互式和实时2D / 3D /图像绘图和科学/工程小部件。
Seaborn - 使用Matplotlib进行统计数据可视化。
VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化。
数据库
用Python实现的数据库。
pickleDB - Python的简单轻量级键值存储。
tinydb - 一个面向文档的小型数据库。
ZODB - Python的本机对象数据库。键值和对象图数据库。
数据库驱动用于连接和操作数据库的库。
MySQL - awesome-mysql
mysqlclient - 支持Python 3的MySQL连接器（mysql-python fork）。
PyMySQL - 与mysql-python兼容的纯Python MySQL驱动程序。
PostgreSQL - 真棒 - postgres
psycopg2 - 最受欢迎的Python PostgreSQL适配器。
queries - psycopg2库的包装器，用于与PostgreSQL交互。
其他关系数据库
pymssql - Microsoft SQL Server的简单数据库接口。
NoSQL数据库
cassandra-driver - Apache Cassandra的Python驱动程序。
happybase - 适用于Apache HBase的开发人员友好库。
kafka-python - Apache Kafka的Python客户端。
py2neo - Neo4j的restful接口的Python包装器客户端。
pymongo - MongoDB的官方Python客户端。
redis-py - Redis的Python客户端。
异步客户端
motor - MongoDB的异步Python驱动程序。
Telephus - 基于Twisted的Cassandra客户端。
txpostgres - PostgreSQL的基于Twisted的异步驱动程序。
txRedis - Redis的基于Twisted的客户端。
日期和时间处理日期和时间的图书馆。
Chronyk - 一个Python 3库，用于解析人类编写的时间和日期。
dateutil - 标准Python 日期时间模块的扩展。
delorean - 用于清除处理日期时间的不便事实的库。
moment - 用于处理日期/时间的Python库。受到Moment.js的启发。
Pendulum - Python日期时间变得简单。
PyTime - 一个易于使用的Python模块，旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间。
pytz - 世界时区定义，现代和历史。将tz数据库引入Python。
when.py - 提供用户友好的功能，以帮助执行常见的日期和时间操作。
maya -日期时间对于人类来说，玛雅主要分析datetime数据网站。
调试工具用于调试代码的库。
类似pdb的调试器
ipdb - 启用IPython的pdb。
pdb ++ - pdb的另一个替代品。
pudb - 一个基于控制台的全屏Python调试器。
wdb - 通过WebSockets实现的不可能的Web调试器。
追踪
lptrace - 用于Python程序的strace。
manhole - 调试服务，它将接受unix域套接字连接并显示所有线程的堆栈跟踪和交互式提示。
pyringe - 能够附加到Python进程并将代码注入Python进程的调试器。
python-hunter - 灵活的代码跟踪工具包。
探查
line_profiler - 逐行分析。
memory_profiler - 监视Python代码的内存使用情况。
profiling - 交互式Python分析器。
py-spy - Python程序的采样分析器。写在Rust。
pyflame - 用于Python的ptracing profiler。
vprof - Visual Python探查器。
其他
icecream - 通过一个简单的函数调用检查变量，表达式和程序执行。
django-debug-toolbar - 显示Django的各种调试信息。
django-devserver - Django的runserver的替代品。
flask-debugtoolbar - 烧瓶的django-debug-toolbar的一个端口。
pyelftools - 解析和分析ELF文件和DWARF调试信息。
深度学习神经网络和深度学习的框架。请参阅：令人敬畏的深度学习。
caffe - 一个快速开放的深度学习框架..
keras - 一个高级神经网络库，能够在TensorFlow或Theano之上运行。
mxnet - 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
pytorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能。
SerpentAI - 游戏代理框架。将任何视频游戏用作深度学习沙箱。
tensorflow - Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
Theano - 快速数值计算的库。
DevOps工具
DevOps的软件和库。
ansible - 一个极其简单的IT自动化平台。
cloudinit - 一个多分发包，用于处理云实例的早期初始化。
cuisine - Fabric的厨师般的功能。
docker-compose - 使用Docker的快速，隔离的开发环境。
fabric - 一种用于远程执行和部署的简单Pythonic工具。
fabtools - 用于编写令人敬畏的Fabric文件的工具。
honcho - Foreman的Python克隆，用于管理基于Procfile的应用程序。
OpenStack - 用于构建私有云和公共云的开源软件。
pexpect - 在GNU期望的伪终端中控制交互式程序。
psutil - 跨平台流程和系统实用程序模块。
saltstack - 基础设施自动化和管理系统。
supervisor - UNIX的supervisor过程控制系统。
分布式计算
分布式计算的框架和库。
批量处理
PySpark - Apache Spark Python API。
dask - 用于分析计算的灵活并行计算库。
luigi - 一个帮助您构建批处理作业的复杂管道的模块。
mrjob - 在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业。
Ray - 用于并行和分布式Python的系统，它统一了机器学习生态系统。
流处理
faust - 一个流处理库，将想法从Kafka Streams移植到Python。
streamparse - 通过Apache Storm针对实时数据流运行Python代码。
分配用于创建发布分发的打包可执行文件的库。
dh-virtualenv - 构建和分发virtualenv作为Debian包。
Nuitka - 将脚本，模块，包编译到可执行文件或扩展模块。
py2app - 冻结Python脚本（Mac OS X）。
py2exe - 冻结Python脚本（Windows）。
PyInstaller - 将Python程序转换为独立的可执行文件（跨平台）。
pynsist - 构建Windows安装程序的工具，安装程序将Python本身捆绑在一起。
文档用于生成项目文档的库。
sphinx - Python文档生成器。
awesome-sphinxdoc
pdoc - Epydoc替换为自动生成Python库的API文档。
pycco - 文字编程风格的文档生成器。
下载图书馆供下载。
s3cmd - 用于管理Amazon S3和CloudFront的命令行工具。
s4cmd - 超级S3命令行工具，有利于提高性能。
you-get - 用Python 3编写的YouTube / Youku / Niconico视频下载器。
youtube-dl - 从YouTube下载视频的小型命令行程序。
电子商务用于电子商务和支付的框架和库。
alipay - 用于Python的非官方支付宝API。
Cartridge - 使用Mezzanine构建的购物车应用程序。
django-oscar - Django的开源电子商务框架。
django-shop - 基于Django的商店系统。
merchant - 一个Django应用程序，接受来自各种支付处理器的付款。
money - 具有可选CLDR支持的区域设置感知格式和可扩展货币交换解决方案的Money类。
python-currency - 显示货币格式及其污秽货币。
forex-python - 外汇汇率，比特币价格指数和货币转换。
saleor - Django的电子商务店面。
shoop - 基于Django的开源电子商务平台。
编辑器插件和IDEEmacs
elpy - Emacs Python开发环境。
Sublime文本
anaconda - Anaconda将你的Sublime Text 3变成一个全功能的Python开发IDE。
SublimeJEDI - 一个令人敬畏的自动完成库Jedi的Sublime Text插件。
VIM
jedi-vim - 用于Python的Jedi自动完成库的Vim绑定。
python-mode - 用于将Vim转换为Python IDE的一体化插件。
YouCompleteMe - 包括基于Jedi的Python完成引擎。
Visual Studio
PTVS - Visual Studio的Python工具。
Visual Studio代码
Python - 一种支持Python语言的扩展，具有linting，IntelliSense，格式化，重构，调试，单元测试和jupyter支持等功能。
IDE
PyCharm - JetBrains的商业Python IDE。有免费的社区版。
spyder - 开源Python IDE。
电子邮件用于发送和解析电子邮件的库。
envelopes - 为人类邮寄。
flanker - 电子邮件地址和Mime解析库。
imbox - 人类的Python IMAP。
inbox.py - 人类的Python SMTP服务器。
lamson - Pythonic SMTP应用服务器。
Marrow Mailer - 高性能可扩展邮件传递框架。
modoboa - 邮件托管和管理平台，包括现代和简化的Web UI。
Nylas Sync Engine - 在强大的电子邮件同步平台上提供RESTful API。
yagmail - 又一个Gmail / SMTP客户端。
环境管理用于Python版本和环境管理的库。
pipenv - Pipfile，Pip和Virtualenv的神圣婚姻。
poetry - Python依赖管理和包装变得简单。
pyenv - 简单的Python版本管理。
venv - （Python 3.3+中的 Python标准库）创建轻量级虚拟环境。
virtualenv - 创建独立Python环境的工具。
文档用于文件操作和MIME类型检测的库。
mimetypes - （Python标准库）将文件名映射到MIME类型。
path.py - os.path的模块包装器。
pathlib - （Python标准库）跨平台，面向对象的路径库。
PyFilesystem2 - Python的文件系统抽象层。
python-magic - libmagic文件类型标识库的Python接口。
Unipath - 面向对象的文件/目录操作方法。
watchdog - 用于监视文件系统事件的API和shell实用程序。
外部函数接口用于提供外部函数接口的库。
cffi - Python的外部函数接口，用于调用C代码。
ctypes - （Python标准库）Python的外部函数接口，用于调用C代码。
PyCUDA - Nvidia的CUDA API的Python包装器。
SWIG - 简化的包装器和接口生成器。
表单用于处理表单的库。
deform - 受形式表单生成库影响的Python HTML表单生成库。
django-bootstrap3 - 与Django的Bootstrap 3集成。
django-bootstrap4 - Bootstrap 4与Django的集成。
django-crispy-forms - 一款Django应用程序，可让您以非常优雅和干燥的方式创建漂亮的表单。
django-remote-forms - 独立于平台的Django表单序列化程序。
WTForms - 灵活的表单验证和呈现库。
函数程序设计使用Python进行函数程序设计。
coconut - 椰子是Python的变种，专为简单，优雅，Pythonic功能编程而打造。
CyToolz - Toolz的Cython实现：高性能功能实用程序。
fn.py - Python中的函数编程：实现丢失的功能以享受FP。
funcy - 一种奇特而实用的功能工具。
Toolz - 迭代器，函数和字典的函数实用程序的集合。
GUI用于处理图形用户界面应用程序的库。
curses - 用于创建终端GUI应用程序的ncurses的内置包装器。
Eel - 用于制作简单类似Electron的离线HTML / JS GUI应用程序的小型库，可以完全访问Python功能和库。
enaml - 使用像QML这样的声明语法创建漂亮的用户界面。
Flexx - Flexx是一个用于创建GUI的纯Python工具包，它使用Web技术进行渲染。
Gooey - 将命令行程序转换为一行完整的GUI应用程序。
kivy - 用于创建NUI应用程序的库，可在Windows，Linux，Mac OS X，Android和iOS上运行。
pyglet - 用于Python的跨平台窗口和多媒体库。
PyGObject - GLib / GObject / GIO / GTK +（GTK + 3）的Python绑定。
PyQt - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4和Qt v5框架。
PySide - 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定，支持Qt v4框架。
PySimpleGUI - 用于tkinter，Qt，WxPython和Remi的包装器，为初学者和中级自定义GUI创建统一，易于理解和更类似Python的界面。
pywebview - 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器，允许在其自己的本机专用窗口中显示HTML内容。
Tkinter - Tkinter是Python的事实上的标准GUI包。
Toga - 一个Python原生的OS原生GUI工具包。
urwid - 用于创建终端GUI应用程序的库，强大支持小部件，事件，丰富的颜色等。
wxPython - wxWidgets C ++类库与Python的混合。
游戏开发游戏开发库。
Cocos2d - cocos2d是用于构建2D游戏，演示和其他图形/交互式应用程序的框架。它基于pyglet。
Harfang3D - 用于3D，VR和游戏开发的Python框架。管理和显示复杂的3D场景，包括物理，视频，声音和音乐，访问VR设备。全部用C ++编写。
Panda3D - 由迪士尼开发并由卡内基梅隆娱乐技术中心维护的3D游戏引擎。用C ++编写，完全用Python包装。
Pygame - Pygame是一组用于编写游戏的Python模块。
PyOgre - 用于Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于游戏，模拟，任何3D。
PyOpenGL - 用于OpenGL的Python ctypes绑定及其相关的API。
PySDL2 - 基于ctypes的SDL2库包装器。
RenPy - 一个视觉新颖的引擎。
地理位置用于地理编码地址和处理纬度和经度的图书馆。
django-countries - 一个Django应用程序，提供用于表单的国家选择，标志图标静态文件和模型的国家/地区字段。
GeoDjango - 世界级的地理网络框架。
GeoIP - MaxMind GeoIP遗留数据库的Python API。
geojson - GeoJSON的Python绑定和实用程序。
geopy - Python地理编码工具箱。
pygeoip - 纯Python GeoIP API。
HTML操作用于处理HTML和XML的库。
BeautifulSoup - 提供用于迭代，搜索和修改HTML或XML的Pythonic习语。
bleach - 基于白名单的HTML清理和文本链接库。
cssutils - Python的CSS库。
html5lib - 用于解析和序列化HTML文档和片段的标准兼容库。
lxml - 一个非常快速，易于使用且通用的库，用于处理HTML和XML。
MarkupSafe - 为Python实现XML / HTML / XHTML Markup安全字符串。
pyquery - 一个类似jQuery的库，用于解析HTML。
untangle - 将XML文档转换为Python对象以便于访问。
WeasyPrint - 可以导出为PDF的HTML和CSS的可视化渲染引擎。
xmldataset - 简单的XML解析。
xmltodict - 使用XML感觉就像使用JSON一样。
HTTP用于处理HTTP的库。
grequests - 针对异步HTTP请求的请求+ gevent。
httplib2 - 全面的HTTP客户端库。
requests - 对Humans™的HTTP请求。
treq - 像在Twisted的HTTP客户端之上构建的API之类的Python请求。
urllib3 - 具有线程安全连接池，文件发布支持，健全的HTTP库。
硬件用硬件编程的库。
ino - 用于处理Arduino的命令行工具包。
keyboard - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局键盘事件。
mouse - 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局鼠标事件。
Pingo -Pingo为Raspberry Pi，pcDuino，Intel Galileo等程序设备提供统一的API。
PyUserInput - 用于鼠标和键盘的跨平台控制的模块。
scapy - 一个出色的数据包操作库。
wifi - 用于在Linux上使用WiFi的Python库和命令行工具。
图像处理用于处理图像的库。
hmap - 图像直方图重新映射。
imgSeek - 使用视觉相似性搜索图像集合的项目。
nude.py - 裸露检测。
pagan -复古identicon（阿凡达）根据输入的字符串和哈希生成。
pillow - 枕头是友好的PIL叉子。
pyBarcode - 在Python中创建条形码而无需PIL。
pygram - 类似Instagram的图像过滤器。
python-qrcode - 纯Python二维码生成器。
quads - 基于四叉树的计算机艺术。
scikit-image - 用于（科学）图像处理的Python库。
thumbor - 智能成像服务。它支持按需裁剪，重新调整大小和翻转图像。
wand - MagickWand的 Python绑定，ImageMagick的C API。
实现Python的实现。
CLPython - 用Common Lisp编写的Python编程语言的实现。
CPython - 用C编写的Python编程语言的默认，最广泛使用的实现。
Cython - 优化Python的静态编译器。使用类型mixins将Python编译为C或C ++模块，从而大大提高性能
Grumpy - 比解释器更多的编译器作为更强大的CPython2.7替换（alpha）。
IronPython - 用C＃编写的Python编程语言的实现，目标是.NET Framework和Mono。
Jython - 用Java编写的用于Java虚拟机（JVM）的Python编程语言的实现。
MicroPython - MicroPython - 一种针对微控制器和受约束系统的精简高效的Python编程语言实现
Numba - 用于LLVM的Python JIT编译器，旨在用于科学Python。
PeachPy - 嵌入在Python中的x86-64汇编程序。可用作Python的内联汇编程序，也可用作Windows，Linux，OS X，Native Client和Go的独立汇编程序。
Pyjion - 基于CoreCLR的Python JIT。
PyPy - 用RPython编写并转换成C. PyPy的Python编程语言的实现着重于速度，效率和与原始CPython解释器的兼容性。解释器使用黑魔法使Python非常快，而无需添加其他类型信息。
PySec - 经过强化的python版本，使安全专业人员和开发人员能够更轻松地编写应用程序，使其更能抵御攻击和操纵。
Pyston - 使用LLVM和现代JIT技术构建的Python实现，旨在实现良好的性能。
Stackless Python - Python编程语言的增强版本，它允许程序员从基于线程的编程中获益，而不会出现与传统线程相关的性能和复杂性问题。
互动口译员交互式Python解释器（REPL）。
bpython - Python解释器的一个奇特的接口。
Jupyter Notebook（IPython） - 一个丰富的工具包，可以帮助您以交互方式充分利用Python。
awesome-jupyter
ptpython - 基于python-prompt-toolkit构建的高级Python REPL 。
国际化i18n合作的图书馆。
Babel - Python的国际化库。
PyICU - 用于Unicode C ++库（ICU）的国际组件的包装器。
Job Scheduler用于安排工作的库。
APScheduler - 一个轻巧但功能强大的进程内任务调度程序，可让您安排功能。
django-schedule - Django的日历应用程序。
doit - 任务运行器和构建工具。
gunnery - 用于具有基于Web的界面的分布式系统的多用途任务执行工具。
Joblib - 一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。
Plan - 在Python中编写crontab文件就像一个魅力。
schedule - Python作业调度。
Spiff - 用纯Python实现的强大工作流引擎。
TaskFlow - 一个Python库，有助于使任务执行变得简单，一致和可靠。
Airflow - Airflow是一个以编程方式创作，安排和监控工作流程的平台。
日志用于生成和使用日志的库。
Eliot - 针对复杂和分布式系统的日志记录。
logbook - Python的日志替换。
logging - （Python标准库）Python的日志记录工具。
raven - Sentry的Python客户端，用于Web应用程序的日志/错误跟踪，崩溃报告和聚合平台。
机器学习机器学习库。
通用机器学习
PyOD - > Python Outlier Detection，全面且可扩展的Python工具包，用于检测多变量数据中的外围对象。适用于高级模型，包括神经网络/深度学习和异常集合。
steppy - >轻量级Python库，用于快速，可重复的机器学习实验。介绍非常简单的界面，实现清洁机器学习管道设计。
steppy-toolkit - >神经网络，变换器和模型的精选集合，使您的机器学习更快，更有效。
CNTK - Microsoft认知工具包（CNTK），一种开源深度学习工具包。文档可以在这里找到。
auto_ml - 用于生产和分析的自动化机器学习。让您专注于ML的有趣部分，同时输出生产就绪代码，以及数据集和结果的详细分析。包括对NLP，XGBoost，CatBoost，LightGBM的支持，以及即将深入学习。
机器学习 - 自动构建，包括Web界面和一组程序界面 API，用于支持向量机。相应的数据集存储在SQL数据库中，然后生成用于预测的模型，存储到NoSQL数据存储区中。
XGBoost - 用于eXtreme Gradient Boosting（树）库的Python绑定。
Apache SINGA - 用于开发开源机器学习库的Apache Incubating项目。
用于黑客的贝叶斯方法 - 用于 Python中的概率编程的Book / iPython笔记本。
Featureforge一组用于创建和测试机器学习功能的工具，具有scikit-learn兼容API。
Apache Spark中的MLlib - Spark中的分布式机器学习库
Hydrosphere Mist - 用于部署Apache Spark MLLib机器学习模型的服务，作为实时，批量或反应式Web服务。
scikit-learn - 基于SciPy构建的用于机器学习的Python模块。
metric-learn - 用于度量学习的Python模块。
SimpleAI Python实现了许多人工智能算法，在“人工智能，现代方法”一书中描述。它着重于提供易于使用，记录良好且经过测试的库。
astroML - 用于天文学的机器学习和数据挖掘。
graphlab-create - 在磁盘支持的DataFrame之上实现的具有各种机器学习模型（回归，聚类，推荐系统，图形分析等）的库。
BigML - 与外部服务器联系的库。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
Pylearn2 - 基于Theano的机器学习库。
keras - TensorFlow，CNTK和Theano的高级神经网络前端。
烤宽面条 - 在Theano建立和训练神经网络的轻量级图书馆。
Chainer - 灵活的神经网络框架。
prophet - Facebook快速自动化的时间序列预测框架。
gensim - 人类的主题建模。
PyBrain - 另一个Python机器学习库。
brainstorm - 快速，灵活和有趣的神经网络。这是PyBrain的继承者。
surprise - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
python-recsys - 用于实现推荐系统的Python库。
Bolt - Bolt Online Learning Toolbox。[深入学习]
nilearn - Python中NeuroImaging的机器学习。
neuropredict - 针对新手机器学习者和非专业程序员，这个软件包提供简单（无需编码）和全面的机器学习（评估和预测性能的完整报告，无需您编写代码），用于神经错误的Python和任何其他类型的功能。这是为了吸收ML工作流程的大部分内容，不像其他软件包，如nilearn和pymvpa，它们要求您学习其API和代码以生成任何有用的内容。
imbalanced-learn - 使用各种技术在采样和过采样下执行的Python模块。
shogun - shogun学习工具箱。
Caffe - 一个深度学习框架，以清洁，可读性和速度为基础。
pyhsmm - 用于贝叶斯隐马尔可夫模型（HMM）和显式持续时间隐马尔可夫模型（HSMM）的近似无监督推理的库，侧重于贝叶斯非参数扩展，HDP-HMM和HDP-HSMM，主要具有弱极限近似。
mrjob - 允许Python程序在Hadoop上运行的库。
SKLL - 围绕scikit-learn的包装，使得进行实验变得更加简单。
neurolab
Theano - 优化GPU元编程代码，在Python中生成面向数组的优化数学编译器。
TensorFlow - 使用数据流图进行数值计算的开源软件库。
pomegranate - 用于Python的隐马尔可夫模型，在Cython中实现速度和效率。
python-timbl - 包含完整TiMBL C ++编程接口的Python扩展模块。Timbl是一个精心设计的k-Nearest Neighbors机器学习工具包。
deap - 进化算法框架。
mlxtend - 由数据科学和机器学习任务的有用工具组成的库。
neon - Nervana 基于Python 的高性能深度学习框架[DEEP LEARNING]。
Optunity - 一个专用于自动超参数优化的库，它具有简单，轻量级的API，便于直接替换网格搜索。
Neural Networks and Deep Learning- 我的书“神经网络和深度学习”[深度学习]的代码样本。
annoy - 近似最近邻居的实施。
TPOT - 使用遗传编程自动创建和优化机器学习管道的工具。将它视为您的个人数据科学助手，自动化机器学习的繁琐部分。
pgmpy用于处理概率图形模型的python库。
DIGITS - 深度学习GPU培训系统（DIGITS）是一个用于培训深度学习模型的Web应用程序。
Orange - 面向新手和专家的开源数据可视化和数据分析。
MXNet - 具有动态，突变感知数据流Dep Scheduler的轻量级，便携式，灵活的分布式/移动深度学习; 适用于Python，R，Julia，Go，Javascript等。
TFLearn - 深度学习库，为TensorFlow提供更高级别的API。
REP - 基于IPython的环境，以一致且可重复的方式进行数据驱动的研究。REP不是试图替代scikit-learn，而是扩展它并提供更好的用户体验。[已过时]
rgf_python - 规则化贪婪森林（树）库的Python绑定。
skbayes - 使用scikit-learn API进行贝叶斯机器学习的Python包。
fuku-ml - 简单的机器学习库，包括Perceptron，回归，支持向量机，决策树等，它易于使用，易于初学者学习。
Xcessiv - 基于Web的应用程序，用于快速，可扩展和自动化的超参数调整和堆叠集成。
PyTorch - Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能
ML-From-Scratch - 在Python中从头开始实现机器学习模型，重点是透明度。旨在以无障碍的方式展示ML的螺母和螺栓。
xRBM - 限制玻尔兹曼机（RBM）的库及其在Tensorflow中的条件变体。
CatBoost - 决策树库上的通用梯度增强功能，支持开箱即用的分类功能。它易于安装，文档齐全，支持CPU和GPU（甚至是多GPU）计算。
stacked_generalization - 在Python中实现机器学习堆叠技术作为便利库。
modAL - 用于Python的模块化主动学习框架，构建于scikit-learn之上。
Cogitare：适用于Python的现代，快速，模块化的深度学习和机器学习框架。
Parris - Parris，用于机器学习算法的自动化基础设施设置工具。
neonrvm - neonrvm是一个基于RVM技术的开源机器学习库。它是用C编程语言编写的，并附带Python编程语言绑定。
Turi Create - 从Apple学习机器。Turi Create简化了定制机器学习模型的开发。您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似性或活动分类。
xLearn - 高性能，易于使用且可扩展的机器学习包，可用于解决大规模机器学习问题xLearn对于解决大规模稀疏数据的机器学习问题特别有用，这在互联网服务（如在线广告和推荐系统）中非常常见。
mlens - 高性能，内存高效，最大程度并行化的集成学习，与scikit-learn集成。
Netron - 用于机器学习模型的Visualizer。
Thampi - AWS Lambda上的机器学习预测系统
MindsDB - 开源框架，以简化神经网络的使用。
Gorgonia - Gorgonia是一个帮助促进Golang机器学习的图书馆。
Microsoft推荐人：作为Jupyter笔记本提供的构建推荐系统的示例和最佳实践。包含Microsoft Research以及其他公司和机构的一些最新技术。
StellarGraph：Graphs上的机器学习，一种用于机器学习图形结构（网络结构）数据的Python库。
BentoML：用于打包和部署机器学习模型的工具包，用于生产服务
n
H2O - 开源快速可扩展机器学习平台。
指标 - 机器学习评估指标。
NuPIC - 用于智能计算的Numenta平台。
scikit-learn - 最受欢迎的机器学习Python库。
Spark ML - Apache Spark可扩展的机器学习库。
vowpal_porpoise -一个轻量级的Python包装的Vowpal Wabbit。
xgboost - 可扩展，可移植和分布式渐变增强库。
微软Windows：
Microsoft Windows上的Python编程。
Python（x，y） - 基于Qt和Spyder的面向科学应用程序的Python发行版。
pythonlibs - Python扩展包的非官方Windows二进制文件。
PythonNet - 与.NET公共语言运行时（CLR）的Python集成。
PyWin32 - 适用于Windows的Python扩展。
WinPython - 适用于Windows 7/8的便携式开发环境。
其它：有用的库或工具不适合上述类别。
blinker - 一个快速的Python进程中信号/事件调度系统。
boltons - 一组纯Python实用程序。
itsdangerous - 将可信数据传递给不受信任的环境的各种帮助程序。
pluginbase - 一个简单但灵活的Python插件系统。
tryton - 通用业务框架。
自然语言处理：使用人类语言的图书馆。
一般
gensim - 人类的主题建模。
langid.py - 独立语言识别系统。
nltk - 构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。
pattern - 用于Python的Web挖掘模块。
polyglot - 支持数百种语言的自然语言管道。
pytext - 基于PyTorch的自然语言建模框架。
PyTorch-NLP - 一个工具包，可以快速深入学习研究的NLP原型。
spacy - 用于Python和Cython的工业级自然语言处理库。
stanfordnlp - 斯坦福NLP集团的官方Python库，支持50多种语言。
中文
jieba - 最受欢迎的中文文本分割库。
pkuseg-python - 用于各种域中的中文分词的工具包。
snownlp - 用于处理中文文本的库。
funNLP - 中文NLP的工具和数据集的集合。
网络虚拟化
用于虚拟网络和SDN（软件定义网络）的工具和库。
mininet - 一种流行的网络模拟器和用Python编写的API。
pox - 基于Python的SDN控制应用程序，例如OpenFlow SDN控制器。
联网用于网络编程的库。
asyncio - （Python标准库）异步I / O，事件循环，协同程序和任务。
pulsar - Python的事件驱动并发框架。
pyzmq - ZeroMQ消息库的Python包装器。
Twisted - 事件驱动的网络引擎。
napalm - 用于操纵网络设备的跨供应商API。
新闻Feed用于构建用户活动的库。
django-activity-stream - 从您网站上的操作生成通用活动流。
Stream Framework - 使用Cassandra和Redis构建新闻源和通知系统。
ORM实现对象关系映射或数据映射技术的库。
关系数据库
Django模型 - Django的一部分。
SQLAlchemy - Python SQL工具包和对象关系映射器。
dataset - 将Python dicts存储在数据库中 - 与SQLite，MySQL和PostgreSQL一起使用orator - 演说者ORM提供了一个简单而美观的ActiveRecord实现。
peewee - 一种小型，富有表现力的ORM。
pony - 为SQL提供面向生成器的接口的ORM。
pydal - 纯Python数据库抽象层。
NoSQL数据库
hot-redis - Redis的丰富Python数据类型。
mongoengine - 用于处理MongoDB的Python Object-Document-Mapper。
PynamoDB - Amazon DynamoDB的 Pythonic界面。
redisco - Redis中保存的简单模型和容器的Python库。
包管理用于包和依赖关系管理的库。
pip - Python包和依赖项管理器。
pip-tools - 一组工具，可以保持固定的Python依赖关系。
conda - 跨平台，Python无关的二进制包管理器。
包存储库本地PyPI存储库服务器和代理。
warehouse - 下一代Python包存储库（PyPI）。
bandersnatch - Python Packaging Authority（PyPA）提供的PyPI镜像工具。
devpi - PyPI服务器和打包/测试/发布工具。
localshop - 本地PyPI服务器（自定义包和pypi的自动镜像）。
权限允许或拒绝用户访问数据或功能的库。
django-guardian - 实现Django 1.2+的每对象权限
django-rules - 一个小而强大的应用程序，为Django提供对象级权限，无需数据库。
流程用于启动和与OS进程通信的库。
delegator.py - Humans™2.0的子流程。
sarge - 另一个子进程包装器。
sh - Python的完整子进程替换。
队列用于处理事件和任务队列的库。
celery - 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列。
huey - 小型多线程任务队列。
mrq - Queue先生 - 使用Redis和gevent在Python中的分布式工作者任务队列。
rq - Python的简单作业队列。
推荐系统用于构建推荐系统的库。
annoy - C ++ / Python中近似最近的邻居，针对内存使用进行了优化。
fastFM - 分解机器的库。
implocit - 隐式数据集的协同过滤的快速Python实现。
libffm - 用于字段感知分解机器（FFM）的库。
lightfm - 许多流行推荐算法的Python实现。
spotlight - 使用PyTorch的深度推荐器模型。
Surprose - 用于构建和分析推荐系统的scikit。
tensorrec - TensorFlow中的推荐引擎框架。
RESTful API用于开发RESTful API的库。
Django
django-rest-framework - 一个强大而灵活的工具包，用于构建Web API。
django-tastypie - 为Django应用程序创建美味的API。
Flask
eve - 由Flask，MongoDB和良好意图提供支持的REST API框架。
flask-api-utils - 负责Flask的API表示和身份验证。
flask-api - Flask的可浏览Web API。
flask-restful - 快速为Flask构建REST API。
flask-restless - 为使用SQLAlchemy定义的数据库模型生成RESTful API。
Pyramid
cornice - Pyramid的RESTful框架。
Framework agnostic
apistar - 专为Python 3设计的智能Web API框架。
falcon - 用于构建云API和Web应用程序后端的高性能框架。
hug - 一个Python3框架，用于通过HTTP和命令行干净地公开API以及自动文档和验证。
restless - 基于从Tastypie学到的经验教训的框架不可知的REST框架。
ripozo - 快速创建REST / HATEOAS /超媒体API。
sandman - 用于现有数据库驱动系统的自动REST API。
机器人机器人图书馆。
PythonRobotics - 这是可视化的各种机器人算法的汇编。
rospy - 这是ROS（机器人操作系统）的库。
RPC服务器RPC兼容的服务器。
SimpleJSONRPCServer - 此库是JSON-RPC规范的实现。
SimpleXMLRPCServer - （Python标准库）简单的XML-RPC服务器实现，单线程。
zeroRPC - zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack的灵活的RPC实现。
科学科学计算的图书馆。
astropy - 用于天文学的社区Python库。
bcbio-nextgen - 为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道。
bccb - 与生物分析相关的有用代码的集合。
Biopython - Biopython是一套免费提供的生物计算工具。
cclib - 用于解析和解释计算化学包结果的库。
Colour - 一种色彩科学包，实现了全面的色彩理论转换和算法。
NetworkX - 适用于复杂网络的高效软件。
NIPY - 神经影像工具包的集合。
NumPy - 使用Python进行科学计算的基础包。
Open Babel - 一种化学工具箱，设计用于说多种语言的化学数据。
ObsPy - 用于地震学的Python工具箱。
PyDy - Python Dynamics的缩写，用于协助动态建模动画中的工作流程。
PyMC - 马尔可夫链蒙特卡罗采样工具包。
QuTiP - Python中的Quantum工具箱。
RDKit - Cheminformatics和机器学习软件。
SciPy - 基于Python的数学，科学和工程开源软件生态系统。
statsmodels - Python中的统计建模和计量经济学。
SymPy - 用于符号数学的Python库。
Zipline - 一个Pythonic算法交易库。
SimPy - 基于流程的离散事件仿真框架。
搜索用于索引和执行数据搜索查询的库和软件。
elasticsearch-py - Elasticsearch的官方低级Python客户端。
elasticsearch-dsl-py - Elasticsearch的官方高级Python客户端。
django-haystack - 模块化搜索Django。
pysolr - Apache Solr的轻量级Python包装器。
whoosh - 一个快速，纯粹的Python搜索引擎库。
序列化用于序列化复杂数据类型的库
marshmallow - 一个轻量级库，用于将复杂对象转换为简单的Python数据类型。
pysimdjson - 用于simdjson的Python绑定。
python-rapidjson -围绕一个Python包装RapidJSON。
无服务器框架用于开发无服务器Python代码的框架。
python-lambda - 用于在AWS Lambda中开发和部署Python代码的工具包。
Zappa - 用于在AWS Lambda和API Gateway上部署WSGI应用程序的工具。
特定格式处理用于解析和操作特定文本格式的库。
一般
tablib - XLS，CSV，JSON，YAML中的表格数据集模块。
办公
openpyxl - 用于读取和写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件的库。
pyexcel - 提供一个用于读取，操作和编写csv，ods，xls，xlsx和xlsm文件的API。
python-docx - 读取，查询和修改Microsoft Word 2007/2008 docx文件。
python-pptx - 用于创建和更新PowerPoint（.pptx）文件的Python库。
unoconv - 在LibreOffice / OpenOffice支持的任何文档格式之间进行转换。
XlsxWriter - 用于创建Excel .xlsx文件的Python模块。
xlwings - 一个获得BSD许可的库，可以轻松地从Excel调用Python，反之亦然。
xlwt / xlrd - 从Excel文件中写入和读取数据和格式信息。
PDFMiner - 用于从PDF文档中提取信息的工具。
PyPDF2 - 一个能够分割，合并和转换PDF页面的库。
ReportLab - 允许快速创建丰富的PDF文档。
Markdown
Mistune - Markdown的最快和全功能的纯Python解析器。
Python-Markdown - John Gruber的Markdown的Python实现。
YAML
PyYAML - Python的YAML实现。
CSV
csvkit - 用于转换为CSV并使用CSV的实用程序。
档案
unp - 一个可以轻松解压缩归档的命令行工具。
静态站点生成器静态站点生成器是一种软件，它将一些文本+模板作为输入，并在输出上生成HTML文件。
mkdocs - Markdown友好文档生成器。
pelican - 支持Markdown和reST语法的静态站点生成器。
lektor - 易于使用的静态CMS和博客引擎。
nikola - 静态网站和博客生成器。
标记用于标记项目的库。
django-taggit - Django的简单标记。
模板引擎用于模板和lexing的库和工具。
Jinja2 - 一种现代和设计师友好的模板语言。
Genshi - 用于生成Web感知输出的Python模板工具包。
Mako - 用于Python平台的超快速和轻量级模板。
测试用于测试代码库和生成测试数据的库。
测试框架
pytest - 一个成熟的全功能Python测试工具。
hypothesis - 假设是一种基于Quickcheck风格的高级属性测试库。
nose2 - nose基于`unittest2 的继承者。
Robot Framework - 通用测试自动化框架。
unittest - （Python标准库）单元测试框架。
运行测试
green - 干净，运行测试。
mamba - Python的权威测试工具。出生在BDD的旗帜下。
tox - 在多个Python版本中自动构建和测试发行版
GUI / Web测试
locust - 用Python编写的可扩展用户负载测试工具。
PyAutoGUI - PyAutoGUI是一个面向人类的跨平台GUI自动化Python模块。
Selenium - Selenium WebDriver的Python绑定。
sixpack - 与语言无关的A / B测试框架。
splinter - 用于测试Web应用程序的开源工具。
Mock
doublex - 强大的测试加倍Python的框架。
freezegun - 通过模拟日期时间模块来度过时间。
httmock - 一个用于Python 2.6+和3.2+请求的模拟库。
httpretty - Python的HTTP请求模拟工具。
mock - （Python标准库）一个模拟和修补库。
Mocket - Socket Mock Framework加上HTTP [S] / asyncio / gevent模拟库，具有录制/重放功能。
responser - 用于模拟请求Python库的实用程序库。
VCR.py - 在测试中记录和重放HTTP交互。
Object Factories
factory_boy - Python的测试夹具替代品。
mixer - 另一个夹具更换。支持Django，Flask，SQLAlchemy，Peewee等。
model_mommy - 在Django中创建用于测试的随机装置。
代码覆盖范围
coverage - 代码覆盖率测量。
Fake Data
mimesis - 是一个Python库，可以帮助您生成虚假数据。
fake2db - 假数据库生成器。
faker - 生成虚假数据的Python包。
radr - 生成随机日期时间/时间。
错误处理程序
FuckIt.py - FuckIt.py使用最先进的技术确保您的Python代码无论是否有权运行。
文字处理用于解析和操作纯文本的库。
一般
chardet - Python 2/3兼容字符编码检测器。
difflib - （Python标准库）用于计算增量的助手。
ftfy - 使Unicode文本更少破碎，更自然地更加一致。
fuzzywuzzy -模糊字符串匹配。
Levenshtein - Levenshtein距离和弦相似性的快速计算。
pangu.py - 偏执文本间距。
pyfiglet - 用Python编写的figlet实现。
pypinyin - 将汉语（汉字）转换为拼音（拼音）。
textdistance - 计算序列之间的距离。30多种算法，纯python实现，通用接口，可选的外部库使用。
unidecode - Unicode文本的ASCII音译。
Slugify
awesome-slugify - 一个可以保存unicode的Python slugify库。
python-slugify - 一个Python ungode库，可将unicode转换为ASCII。
unicode-slugify - 一个以Django为依赖关系生成unicode slug的slugifier。
唯一标识符
hashids - 在Python中实现hashids。
shortuuid - 用于简洁，明确且URL安全的UUID的生成器库。
分析器
ply - 为Python实现lex和yacc解析工具。
pygments - 通用语法荧光笔。
pyparsing - 用于生成解析器的通用框架。
python-nameparser - 将人名解析为各自的组件。
python-phonenumbers - 解析，格式化，存储和验证国际电话号码。
python-user-agents - 浏览器用户代理解析器。
sqlparse - 非验证SQL解析器。
第三方API用于访问第三方服务API的库。请参阅：Python API包装器和库列表。
apache-libcloud - 一个适用于所有云的Python库。
boto3 - Amazon Web Services的Python接口。
django-wordpress - Django的 WordPress模型和视图。
facebook-sdk - Facebook平台Python SDK。
google-api-python-client - 用于Python的Google API客户端库。
gspread - Google Spreadsheets Python API。
twython - Twitter API的Python包装器。
URL操作用于解析URL的库。
furl - 一个小型Python库，可以轻松解析和操作URL。
purl - 一个简单的，不可变的URL类，带有用于询问和操作的干净API。
pyshorteners - 一个纯Python的URL缩短库。
webargs - 一个用于解析HTTP请求参数的友好库，内置支持流行的Web框架，包括Flask，Django，Bottle，Tornado和Pyramid。
视频用于操纵视频和GIF的库。
moviepy - 基于脚本的电影编辑模块，具有多种格式，包括动画GIF。
scikit-video - SciPy的视频处理程序。
WSGI服务器兼容WSGI的Web服务器。
bjoern - 异步，非常快，用C语言编写。
gunicorn - 预分叉，部分用C语言写成。
uWSGI - 一个项目旨在开发一个用于构建托管服务的完整堆栈，用C语言编写。
waitress - 多线程，为金字塔提供动力。
werkzeug - 一个用于Python的WSGI实用程序库，可以为Flask提供支持，并且可以轻松嵌入到您自己的项目中。
网络资产管理用于管理，压缩和缩小网站资产的工具。
django-compressor - 将链接和内联JavaScript或CSS压缩到一个缓存文件中。
django-pipeline - Django的资产包装库。
django-storages - Django的自定义存储后端集合。
fanstatic - 作为Python包打包，优化和提供静态文件依赖性。
fileconveyor - 用于检测文件并将文件同步到CDN，S3和FTP的守护程序。
flask-assets - 帮助您将webassets集成到Flask应用程序中。
webassets - 捆绑，优化和管理静态资源的唯一缓存清除URL。
Web内容提取用于提取Web内容的库。
html2text - 将HTML转换为Markdown格式的文本。
lassie - 网页内容检索。
micawber - 一个用于从URL中提取丰富内容的小型库。
newspaper - Python中的新闻提取，文章提取和内容管理。
python- readability - arc90可读性工具的快速Python端口。
requests-html - 用于Pythonic HTML解析。
sumy - 用于自动汇总文本文档和HTML页面的模块。
textract - 从任何文档，Word，PowerPoint，PDF等中提取文本。
toapi - 每个网站都提供API。
网页抓取和网页抓取用于自动从网站提取数据的库。
cole - 分布式爬行框架。
feedparser - 通用饲料解析器。
grab - 网站抓取框架。
MechanicalSoup - 用于自动与网站交互的Python库。
portia - 视觉刮擦Scrapy。
pyspider - 一个强大的蜘蛛系统。
robobrowser - 一个简单的Pythonic库，用于在没有独立Web浏览器的情况下浏览网页。
scrapy - 快速高级屏幕抓取和网络爬行框架。
网络框架Django - Python中最流行的Web框架。
Flask - Python的微框架。
Pyramid- 一个小型，快速，脚踏实地的开源Python Web框架。
Sanic - 写得很快的Web服务器。
Vibora - 受Flask启发的快速，高效和异步Web框架。
WebSocket
用于WebSocket的库。
autobahn-python - Twisted和asyncio上用于Python的WebSocket和WAMP 。
crossbar - 开源统一应用程序路由器（Autobahn上用于Python的Websocket和WAMP）。
django-channels - Django的开发人员友好的异步。
django-socketio - Django的WebSockets。
WebSocket-for-Python - 用于Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。
服务用于简化开发的在线工具和API。
CircleCI - 可以运行非常快速的并行测试的CI服务。（仅限GitHub）
Travis CI - 适用于您的开源和私有项目的流行CI服务。（仅限GitHub）
Vexor CI - 针对私人应用程序的持续集成工具，具有按分钟付费的计费模式。
Wercker - 一个基于Docker的平台，用于构建和部署应用程序和微服务。
代码质量
Codacy - 自动代码审查，以更快的速度发送更好的代码。
Codecov - 代码覆盖率仪表板。
CodeFactor - Git的自动代码审查。
Landscape - 托管连续的Python代码指标。
mac找不到jdk安装包？
如果您在Mac上找不到JDK（Java Development Kit）安装包，可以尝试以下几个步骤：
1. 访问官方网站：前往 Oracle 官方网站（https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html）下载适合您的操作系统的 JDK 安装包。确保选择正确的版本和操作系统。
2. 使用终端命令安装：在终端中，可以使用 Homebrew 包管理器安装 JDK。首先，确保已安装 Homebrew。然后在终端中运行以下命令：
```
brew update
brew tap adoptopenjdk/openjdk
brew install --cask adoptopenjdk11
```
这将安装适用于 macOS 的 OpenJDK 11 版本。
3. 检查环境变量：安装 JDK 后，确保正确设置了 JAVA_HOME 环境变量。打开终端并运行以下命令：
```
echo $JAVA_HOME
```
如果没有输出或输出为空，则需要设置 JAVA_HOME 环境变量。您可以编辑 `~/.bash_profile` 文件并添加以下行：
```
export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/<jdk_version>/Contents/Home
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
```
替换 `<jdk_version>` 为您安装的 JDK 版本号。
4. 重新启动终端：完成上述步骤后，关闭并重新启动终端，以确保环境变量的更新生效。
这些步骤应该能够帮助您在Mac上找到并安装JDK。如果您仍然遇到问题，建议参考官方文档或联系JDK的技术支持团队获取进一步的帮助和指导。
vivonex27什么处理器？
是骁龙710处理器
vivo X27和vivo NEX标准版都搭载了骁龙710处理器，从硬件上看确实区别不大。不过在软件上有着较为明显的差别。为了提升手机流畅性，vivo开发了Multi-Turbo，其中Center turbo针对系统底层进行优化，保持CPU的性能表现；Net Turbo保障网络连接的稳定性；Cooling Turbo加入硬件层零冷水散热和软件层热管理；AI Turbo则利用手机内存与AI预测提升读取速度；Game Turbo则优化游戏专属SDK。
二战中德国军武器都有哪些？
纳粹的四大王牌武器-虎式坦克
本文章为萨沙原创，如果转载请务必注明
虎式坦克是二战中最为优秀的重型坦克，也是创造了无数最优秀坦克团队的载体。它的诞生和装备德军现役部队，给英美法苏各国装甲兵造成了极大的威胁和恐惧，一时间“小心前方有老虎出没”这句话成为盟军装甲兵的口头禅！下面就听老萨来说一说。
二战时期的坦克大体可以分为三类，轻型坦克， 中型坦克和重型坦克。轻型坦克主要起到侦查，警戒和打击战场次要目标的作用，在整个装甲作战中处于配角的位置。轻型坦克的防御和攻击力较差，但机动性优 秀。而中型坦克则是各国装甲部队的中坚力量，主要打击敌方坦克，工事，炮兵阵地，杀伤敌军有生力量等。中型坦克一般防御力和攻击力远比轻型坦克要强，机动 性上比轻型坦克逊色，也不算弱。
总之，一个国家装机部队的实力绝大部分取决于 中型坦克的性能和数量。除了这两种坦克以外，还有一种重型坦克。这种坦克在战场上主要作用打击对方坦克，坚固工事等等，它的主要作用就是搜索和歼灭，是装 甲部队相当重要的打击力量。重型坦克一般攻击力和防御力很强，机动性较差，它是装甲部队中的火力支柱。
在二战初期，重型坦克并不受重视。
以欧洲最为强大的德国装甲部队来说，由于闪电战的特性，德军高层对轻型和中型坦克比较重视，他们开发了1，2，3，4型坦克。其中1，2型是轻型坦克，都具有极佳的机动性。3，4型是中型坦克，它们的机动性也很好，攻击力和防御力也不弱于当时英美法的中型坦克。
德军对于重型坦克却并不重视！这主要是德军装甲部队进行闪电战时，经常需要独立突入敌人后方上百百公里，进行两一何为。德军装甲部队，对机动性的要求很高。以当时的技术来说，重型坦克的机动性肯定是很差的，无法跟随闪击战中的轻型中型坦克一起作战，那么开发这样的重型坦克有什么实际意义呢？
德军早在1930年开始研究装备重型坦克的可行性，但直到1937年才正式启动了重型坦克的研究计划，进展却极为缓慢，这主要还是高层不重视的结果。
波兰战役中，德国装甲部队在2周内击溃波兰的百万大军。胜利如此轻松，德国军方高层认为现有的轻型中型坦克的组合，似乎已经完全可以应付战场的需要了。那还要开发重型坦克干什么呢？
可惜战争有着自己的规避，永远不会因为某些人的想当然而有所改变。
之后的法兰西战役，英法联军给德国人好好的上了一课。法兰西战役以英法的惨败告终，在在实战中，德国装甲部队遭遇了英法数百辆重型坦克（其实在之后看，他们也不过算是较重的中型坦克）。英国的玛蒂尔达2型坦克和法国的Char B1坦克的厚重装甲，给德国坦克造成了极大的麻烦。实战中，德军轻型中型坦克根本无法击毁这两种坦克。在几次遭遇战中，德国坦克都遭受了很大的损失，最终还是靠斯图卡俯冲轰炸机和88毫米高射炮平射将它们击毁击伤。
法兰西战役让德国人意识到，重型坦克也有着存在的意义，尤其对于防御作战意义更为巨大。
由此德国人开始加快了重型坦克的研究计划。
在1939年，元首希特勒责令军方让保时捷，戴姆勒·奔驰，MAN等著名坦克制造商提供自己的方案。
当时的要求是必须装备一门75毫米长管火炮（此时德军最优秀的四型坦克还是75毫米短管火炮），重量在35吨左右。保时捷，戴姆勒·奔驰，MAN公司经过1年多的研究工作，分别在1941年初提出了自己的重型坦克方案。
出乎希特勒预料的是，德国又再一次遭遇了苏联重型坦克暴风骤雨般的冲击。1941年6月22日，德国入侵苏联，二战中规模最大的苏德战争爆发。战争开始德军横扫了苏联边防军，几个月内造成苏军约400万人的惨重损失。作战似乎一帆风顺，德军坦克部队却遭遇到了两种可怕的苏军坦克T-34中型坦克和KV重型坦克。T-34中型坦克火力防御力和机动性都远远超过德军现役坦克，给德军2，3，4型坦克造成了极大的杀伤。相比起来，最让德军头疼的却是KV1和KV2重型坦克。
大家都知道，德军3型中型坦克的37毫米和50毫米短管火炮无法击穿T-34任何角度的装甲，4型中型坦克在升级前的75毫米短管主炮之前，仅能击穿T-34的后方装甲，或者在极近距离击穿T-34的侧面装甲。
德军尚且无法对付T-34重型坦克，那么面对装甲防御能力几乎是T-34一倍的KV重型坦克就更是无能为力了。
苏军坦克兵不喜欢故障极多，机动性差，维修困难的KV坦克，实战中它仍然发挥了重大的作用，最大程度上延迟了德军的进攻步伐。
最著名的例子，就是苏联第三机械化军第2装甲师的1辆KV2型坦克挡住了德国第六装甲师整整48小时。在立陶宛前线，这辆KV2重型坦克是自愿留下殿后，阻挡德军的推进步伐。它满载弹药埋伏在多比萨河的一座桥上，等待德军的到来。
6月24日清晨，德军先头部队遭遇了这辆KV2型坦克，被击毁了12辆卡车。双方遭遇之后，德军在两天内先后发到了五次进攻，第一次使用6门37毫米反坦克炮，结果发射7次全部击中KV2坦克，却只击落了一些炮塔上的油漆，反而被KV2击毁了其中的4门。第二次使用一门88毫米高炮偷袭，却还没等高炮架设起来就被一炮打翻，牵引车也被击毁。德军88毫米高炮架设需要一段时间，这能时间内极容易遭到打击。
第三次一支12人精锐的工兵部队乘夜色对KV2实行了爆破，并且使用了二倍的炸药包。KV2用机枪猛烈扫射工兵部队，他们只得在较远距离进行爆破，爆破以后居然连坦克履带也没被炸坏。
第四次德军使用6辆捷克35（t）轻型坦克，佯攻吸引KV2的注意力（期间多发37毫米炮弹击中KV2，没有造成任何破坏），然后秘密架设了一门88毫米高炮。在KV2和6辆德军坦克对射的时候，88毫米高炮连射5发，其中的2发将其击穿。KV2坦克虽然已经冒烟。当德军士兵逼近他的时候，发现炮塔还在转动。
第五次，德军步兵敲开KV2的顶盖，向里面扔了几颗手雷，才将全部成员炸死。此时该师的大部分兵力已经被这辆KV2阻挡了48个小时之久。
KV型坦克的强悍防御力，确实给德军造成极大的威胁。也就是该KV2被击毁的同一天，德军也和苏联第2装甲师的主力部队在另一座桥附近激战，将其击退。此战苏军遗留下29辆KV坦克，事后分析大部分都是因机械故障才放弃的。其中一辆KV坦克四周装甲，被各种反坦克炮击中多达70发，导致该坦克瞄准装置，履带大面积受损而被迫放弃，却居然没有1发击穿其装甲！！！这让德国人惊叹不已！
此后一系列作战中，德军对于KV坦克这种装甲极厚的陆地巡洋舰，几乎没有什么办法，依靠坦克对付它完全是天方夜谭。
苏军在明白这种情况以后，更肆无忌惮的使用这种坦克。由于苏联前线后勤已经陷入极大的混乱中，很多坦克弹药严重不足。一些KV坦克在打光了携带少量弹药以后，居然仍然继续冲击德军的反坦克炮阵地，将一门门的反坦克炮压毁。如此嚣张的战术，自然是让骄傲的德国人无法忍受。
KV重型坦克的成功让德军高层如梦初醒，也让希特勒非常震怒。独裁者怒斥德国的将军们忽视重型坦克的研究工作，导致现在德军装甲部队的被动。
希特勒在1941年下令，必须立即研究出重型坦克，该坦克必须有超越KV坦克的性能，可以有效击毁所有苏军现役坦克。希特勒还提出，现有75毫米火炮不能符合战场的要求，而需要使用在苏德战争反坦克威力最大的88毫米高炮作为坦克主炮。于是早期重型坦克计划被推翻，重新开始研究工作。
需要说明的是，德国坦克设计师的工作效率还是比较高的，他们很快在1942年4月20日（希特勒生日）前完成了整车的设计。当天参与展示样车的为保时捷公司和亨舍尔公司，MAN公司被淘汰出局（不过MAN公司设计的豹式坦克也中标了），枪炮大王克虏伯公司根据两家公司的车体设计炮塔。
问题来了！由于初期车体为75毫米火炮设计，现在增加到88毫米以后，重量增加很多，现有车体承受不了这样的重量，导致机械故障很多。
两家公司的样车4月17日送到拉斯登堡车站以后，曾经被迫自行行驶11公里到达希特勒的指挥部狼穴。就这短短11公里的路程，这两辆样车就出了数次故障，急坏了随车的工程师们。
好在4月20日的表演还相当不错，希特勒经过仔细研究以后，认为保时捷公司的样车设计不符合实战对重型坦克的要求，它的机动性太差，反应太慢。
亨舍尔公司的设计虽有缺陷，却比较符合德军的需要。经过和德军高层的研究以后，7月他们采用了折中的方案，使用了亨舍尔公司的样车车体，炮塔则用保时捷公司的，实际上炮塔是由克虏伯公司设计，就等于将保时捷公司踢出局了。
需要说明的是，这时的希特勒表现的还是比较实际的。保时捷公司的老板费迪南.保时捷（发明著名的甲壳虫汽车的人）是他私人的好友，希特勒却没有采用保时捷的设计。私人感情是私人感情，公事是公事吗！
保时捷公司对结果极为不满，他们之前认为自己的产品非常优秀，肯定会中标，所以提前生产了90辆车体，为将来的大规模生产做准备。结果却没有中标，这些车体就等于浪费了。好在保时捷公司还算精明，它们用着90辆车体做成了之后也极为有名的费迪南重型坦克歼击车，不过这又是另外一篇文章的内容了。
------------------------费迪南重型坦克歼击车（也叫做象式），这也是德军中一款极可怕的武器。他可以在2800米的射击距离上可击穿苏联T-34坦克的主装甲，或在3000米的射击距离上击穿美军M4谢尔曼坦克的主装甲。由于其威力巨大，居然成为德军坦克歼击车的代名词。苏军士兵对德军威力较强的坦克歼击车，一律称为费迪南！下图是虎豹成群，这是德国装甲部队最强有力的两种坦克！
1941年7月亨舍尔公司的样车VK4501（H）被德军正式采用，命名为Panzerkampfwagen 6 Ausf. E，又称为虎式1型坦克。
1941年就已经定型，虎式坦克的生产需要非常复杂的制造工艺，流程众多，还需要很多精密加工工具和技术高超的工人。加上样车自身就有很多问题，直到在1942年8月才开始以较大的数量生产。
虎式坦克可谓当时世界上最优秀的重型坦克，是重型坦克界的奔驰宝马！
火力上，它装备一门88毫米36 L/56，这种炮来源于威力巨大的德军88毫米高射炮。该炮使用碳化钨心穿甲弹时，可在1000米上击穿厚达140毫米的装甲，在1500米和2000米距离上分别击穿125毫米，110毫米装甲。
当年坦克的有效射程一般是在1000米左右，大部分在几百米内。虎式坦克却可以在1500米到2000米距离上准确击中敌人。没有一种盟军坦克可以抵御它的打击，即使苏联装甲最厚的KV2重型坦克也不行。
该火炮采用当时最先进的的德国卡尔蔡司TFZ 9b 瞄准器，精准度非常惊人。在一次试射时，坦克在1000米的距离外开火，而连续5发落在一个长宽0.4米的目标上，约是一个电脑机箱侧面大小。这在当时来说是非常惊人的。当时坦克一般至少2.5米高3米宽。
1944年7月，第506重型坦克营第三连的虎式坦克在3，900米的距离上击毁了T-34坦克，这是远超过火炮射击极限的惊人成绩，足以体现火炮和瞄准系统的优秀性能。
二战中，使用过虎式坦克的德国装甲兵都对虎式的火炮系统赞赏有加，认为它和黑豹一样是一个非常稳定精确的射击平台，是绝佳的坦克杀手！
战斗中，已经压制德国坦克2年之久的T-34坦克终于遇到了对手。虎式坦克火炮巨大的威力轻松击穿T-34坦克正面装甲，引爆其内部弹药，将整个炮塔都被巨大的爆炸力掀掉，飞到十几米以外。德军士兵戏称，这是T-34在向虎式坦克脱帽致敬
威力和高精度成为虎式坦克最大的杀手锏，也是它最显著的特点。
防御上，虎式坦克没有采用类似于黑豹坦克和 虎王坦克的倾斜装甲，而是采用了传统的德军垂直装甲。可以说，虎式坦克的装甲是传统德国垂直装甲制造的顶峰之作。这种经过精细轧制的由镍合金钢作成的金属 板，其装甲生产采用冷轧锻造工艺而非铸造。相对于铸造钢，冷轧锻造钢的强度特性高出不少！
虎式坦克的生产商在44年向军方建议：为节省工时，加快坦克生产速度，必须改为铸造钢工艺。陆军经过仔细研究，以必须保证装甲质量为理由，否决了这一建议。
结果就是装甲硬度，超过了二战期间所有其他坦克上同类装甲的硬度级别，是德国坦克中最为优秀的装甲。
它的前方装甲有102毫米厚，炮塔正前方有135毫米厚，两侧和背面也有82毫米厚的装甲。炮塔的四边接近垂直，炮盾和炮塔的厚度几乎相等，使得要从正面贯穿虎式坦克的炮塔几乎是不可能。当时也没有一款盟军坦克可以有效击穿其正面装甲，甚至想在较远距离击穿侧面装甲也有极大的难度。
虎式坦克的防御能力在当时来说，超越了KV型坦克，成为世界第一。
虎式坦克的防御并不比黑豹坦克强太多，却因为虎式坦克侧面和后部装甲也较厚，实战中仍然具有极强的防御能力。而黑豹坦克侧面装甲比较薄，存在被击毁的可能性。
第503重坦克营的一个军官发回战报，在一次持续6个小时的苏德坦克大战中，他的坦克总共承受了227发反坦克步枪弹（苏军装备大量反坦克枪）、14发45毫米穿甲弹、11发76毫米穿甲弹的打击，履带、轮轴、悬挂系统严重受损，无法继续作战，但乘员毫发无伤，战斗结束以后又开了60公里回后方修理。
----------------------虎式坦克主炮威力很大，对于重型坦克来说，火炮威力是极为重要的。由于火炮堪称所向披靡，德军二战中最厉害的坦克王牌，几乎都是驾驶虎式坦克。自信的虎式坦克手！他确实可以自信，因为二战中没有一种坦克能够超越虎式坦克！
机动性上，以当时的技术来说，强调了火力和防御力，就不可能兼顾机动性。虎式坦克由于采用厚重的装甲和沉重的大口径火炮炮塔，全重高达56吨，是4型坦克的两倍。这个重量让当时任何一种发动机和承载系统都不堪重负，更别说虎式坦克早期使用的21升 12汽缸 梅巴赫HL210 P45汽油引擎的650匹马力。
早期虎式坦克的最高公路速度为45公里，实际越野最高时速仅有20到30公里。由于油耗高达每百公里800升，虎式坦克的最大行程也仅有120公里。
著名的电影《坦克大决战》中，德军在阿登战役最后因为燃料不足丢下了大量的虎式坦克，这不是虚构的。由于虎式坦克需要的汽油量极大，德国控制的油田又基本被盟军轰炸，被迫靠缴获敌军的燃料才能作战。
单靠缴获想维持虎式坦克这样的吃油机器，根本是不可能的，最终扔掉坦克也是必然的。
虎式坦克太重，导致机械故障很多，且战场维修非常困难，必须采用专门的重型维修车辆。普通维修车辆是根本无法拖动的。在通常情况，一辆虎式坦克需要3辆18吨Sdkfz9半履带牵引车牵引。而如果用一辆虎式去牵引，往往牵引的虎式自己也会不堪负重被搞瘫，必须用两辆虎式才能牵引的动。这在战场上谈何容易！
在1944年5月23日到25日，第508重坦克营第3连失去了全部16辆坦克中的15辆，大多都是属于机械故障而损失。由于德军缺少更多的牵引车辆，只能将一些出故障的虎式坦克扔在了战场上。
除此以外，虎式坦克的重量太大，一般桥梁无法承受，所以虎式坦克在河流较多的区域行进非常困难。
貌似虎式坦克机动性较差，不过相对当时世界其他重型坦克来说，虎式坦克的机动性还算可以，强于黑豹坦克，虎王坦克以及苏联的KV和斯大林系列重型坦克。
由于虎式坦克在攻击力、防御力、机动性上有明显的短板，那么对于虎式坦克的使用，是需要仔细斟酌才能发挥最大的威力。。
如果把它当做闪电战的支柱，需要和3，4型坦克一样长途奔袭，那么虎式坦克低下的机动力和频繁的机械故障让它根本无法胜任。恐怕还没到战场，一部分虎式坦克就要坏在路上。同时巨大的油耗和车身的重量，对后勤部门以及战场的道路都有相当的要求。
万幸的是，希特勒对其定位总体还是成功的。他把虎式坦克定做坦克和坚固工事的摧毁者，一般用于最需要反坦克火力和打击敌方坚固防御阵地支援火力的战线上。
虎式坦克一般被编成独立的重型坦克营，供集团军或者军独立使用，其中优先供给党卫军部队。
虎式坦克先后编组了11个重坦克营，3个独立的党卫队装甲大队。重坦克营最初装备27辆虎式坦克，后来则增添到50辆，还配以一些3，4型坦克以及半履带装甲车作为辅助车辆。
这样的使用方法就现在看来是非常实际的，也让虎式坦克发挥了最大的作用。
--------------虎式坦克的机动性在当时来说还是不错的，尤其在防御战中它的机动性完全可以满足要求。相比机动性极差的虎王式坦克，虎式坦克的综合性能明显高出一筹。但还是被苏联的泥泞搞垮了！这种重型坦克越野能力，是很有限的！
虎式坦克第一次参战是在1942年9月23日列宁格勒战役。这批虎式坦克属于初期型号，故障极多。在希特勒限时完成若干辆虎式坦克的命令下，德国生产厂家和设计师害怕坐牢，于是拼命抢工期。一些设计上的问题没有时间修改方案然后实施，居然全部直接在生产线上修改。
这对于一项要求严谨，精确和强调按计划做事的德国人来说，自然是被逼出来的。这样一来，初期的虎式坦克有大大小小的故障也就是情理之中。
第502重装甲营的第一连重坦克连4辆虎式坦克在列宁格勒附近作战，主要是实验性质。结果还没赶到前线，在行驶中就有2辆坦克因为机械故障瘫在路上，只有2辆赶到了战场。
这2辆坦克在通过列宁格勒附近的一个小型沼泽时候，全部被淤泥陷住动弹不得。苏军随即调动重炮对其轰击，将2辆坦克全部击伤。德军维修人员冒着炮击的危险修好了其中1辆，但有1辆陷入太深，实在无法拖动，只能将其爆破摧毁，最后为苏军缴获。
这次缴获大大震惊了苏联人，让他们立即对所有的T-34坦克进行升级，并且加速研发了斯大林IS系列重型坦克以及Su-152自行反坦克炮。
虎式坦克第二次参战是1943年的北非，此次的战绩却相当不错。北非沙漠的开阔地形让虎式坦克的火炮威力和防御力的强大发挥无疑。
实战中，6辆虎式坦克在凯瑟林山口的法尔德小道战斗中，轻松击毁15辆美军坦克，其中一辆M4谢尔曼在2.7公里外被虎式坦克一炮击毁，这是极为惊人的数字。
3个月后虎式坦克再次出击，11辆老虎配合再次击毁美军35辆坦克，其中大部分是M4谢尔曼。由此直到北非德军向盟军投降，北非参战的33辆虎式坦克一共击毁盟军坦克150辆，仅有1辆被英军大口径反坦克炮击毁。这还是因为该坦克的车长冒然打开车盖伸出头去观察，被一发英军丘吉尔坦克发射的炮弹击中炮塔炸伤了头部，其他坦克成员也有伤亡，被迫放弃了这辆坦克。
希特勒对于虎式坦克的表现还是很满意的，它下令后方大量生产。没想到，虎式坦克的最大问题就狰狞的表现出来。它的结构太复杂了，生产工时高达25到30万，造价也高达15万美元。这个工时是苏联T-34坦克的几十倍。当然德国对于工时的计算方法和苏联有所不同，但西方专家估算，生产一辆虎式至少相当于生产10辆T-34！
这个成绩还是亨舍尔公司才能达到的，因为亨舍尔公司本来就是生产诸如铁路机车和大型起重机械的公司，换成其他公司还不知道需要多少工时。
虎式坦克的加工要求非常高，庞大车身的焊接，炮塔和悬挂系统的切割、制作以及磨光都必须在允许的极小误差范围之内，然后才是最终复杂的组装工作，这样的工序和要求所花费的时间自然不可能低。
-----------------------虎式坦克最大缺点是结构复杂，这种坦克如果打局部战争绝对是没有对手，但打二战这种动辄数十万军队混战的世界大战，它就不行了。数量上的缺陷让这些老虎对付不了十几倍数量的敌军坦克。虎式坦克的维修困难，一次要出动两辆拖车才能拖动它！
从1942年8月开始，德军坦克生产厂商费劲了力气，只能达到每月25辆的产量，甚至直到1944年4月才可以每月生产104辆。从1942年7月到1944年8月一共仅生产了1355辆虎式坦克。
而苏联的IS斯大林2型重型坦克，仅仅在一年内就生产了近4000辆，更先进的IS斯大林3型重型坦克也在一年内生产了2300多辆。也就是说，同一时间苏联重型坦克生产能力是德国人的5，6倍。如果在加上T-34坦克在几年内生产的5万3000多辆，等于虎式坦克要和60倍的苏军中型重型坦克作战。
如果加上美军的5万辆M4谢尔曼坦克，光是美苏的中型重型坦克数量不下虎式坦克的100多倍。这实在是让德国人极为无奈的数据，想在这种战争中获胜也是根本不可能的。
虎式坦克的优点很明显，防御能力强大，攻击力超强，缺点也很明显，它的机动性很差，反应也慢。炮塔通过引擎供给动力的液压驱动系统控制，由于炮塔太重，旋转一圈需要1分钟时间，而利用坦克成员通过手摇的方法来大角度旋转炮塔几乎是不可能的事情。坦克成员的手动操作，只能用在炮塔需要微量调整射角的时候！一旦坦克的引擎熄火，炮塔就无法转动，就等于无法作战了。而美国的M4谢尔曼中型坦克的炮塔仅用10秒钟就可以转一圈。
如果让虎式坦克用于进攻作战，那么它起到的作用有限。为什么如此先进的黑豹坦克，在库尔斯克会战中仍然损失了不少？是因为黑豹坦克完全用于进攻作战！黑豹正面装甲很厚，侧面和后面甚至顶部装甲和履带的防御力不可能面面俱到，在进攻作战中必然遭到全方位的打击，有较大的损失也是正常的。
实战中，虎式坦克的战绩貌似明显优于黑豹坦克，甚至德军中最有名的四个战果超过100辆坦克超级坦克王牌，使用的都是虎式坦克。
这主要是对虎式坦克的使用，正好满足了性能的需求，可以扬长避短的发挥威力。
虎式坦克大规模用在战场上时，德军已经接受了斯大林格勒战役的惨败，开始被迫处于战略防御状态。
斯大林格勒战役之后，德军还获得了而一场胜利，就是哈尔科夫反击战。1943年2月曼施坦因指挥了哈尔科夫反击战，他的部队装备有一个虎式坦克重坦克营的党卫军第二装甲军担当主力，这个营的三个坦克连分别配属给最精锐的希特勒卫队师、帝国师和骷髅师。
此役党卫军第二装甲军几乎是独力全歼了波波夫机动军团 （Mobile Group Popov） 。此战苏军此役损失约24万人，坦克大炮损失无数，德军仅仅伤亡5万左右，一下子阻挡了苏军斯大林格勒战役后奋勇进攻的势头。
此次一次战斗中，2辆虎式坦克向两公里以外的苏军一个坦克集群猛烈开火，当场击毁16辆T-34/76坦克，追击过程中又击毁18辆苏军坦克。侥幸逃脱的T-34/76坦克手向后方报告，遇到了德军一种可怕的新式坦克攻击。
虎式在苏德战场投入最多的一次战役是库尔斯克会战，此次战役中虎式使用了200多辆。希特勒为了等待黑豹坦克，虎式坦克以及费迪南坦克歼击车达到足够的数量，人为延迟了战役的时间。结果等到战役开始的时候，苏军已经建立了复杂严密的防御阵地，并且集中了相当于进攻德军3倍数量的兵力，2倍数量的坦克，3倍数量的火炮。
在库尔斯克会战中，虎式坦克表现平平。一来这种进攻作战中，虎式坦克的机动性差，反应能力慢，机械故障多的缺点就暴露出来，并不能有效发挥自己的威力。二来面对苏军这种强度的防御阵地，就算现在的美军的M1A1艾布拉姆斯主战坦克来打，恐怕也不可能获得好的成绩。
此次，参战的200辆虎式坦克损失近半，大部分并不是被敌方坦克击毁，而是各种其他反坦克武器破坏的，比如反坦克地雷！苏军在德军可能进攻的地域每平方英里埋设了2400枚反坦克地雷和数不清的反步兵地雷，是斯大林格勒战役埋设的4倍。德军工兵部队无法排除如此多的地雷，虎式坦克在这些地雷阵上损失很大，黑豹坦克的损失也大。如果绕过这些雷区，就又落到苏军反坦克炮和大口径榴弹炮的火力范围。
除此以外，苏军还有大量的大口径反坦克炮（每公里上有24门），训练有素的反坦克步兵（这种反坦克小分队在近距离对坦克的威胁极大），以及隐藏在阵地后的大量苏军坦克。
此时的苏军已经吸取了哈尔科夫反击战惨败的教训，他们对于虎式坦克在较远距离并不开火，因为一旦开火就会暴露目标，马上就会被虎式坦克射程远，精度高的88毫米坦克炮定位消灭掉！苏军反坦克炮等到虎式坦克开到其阵地前几百米，才猛烈开火。76毫米反坦克炮，122毫米榴弹炮等火炮在这种距离威力还是极大的。
另外苏联步兵也是携带着反坦克枪，反坦克手榴弹，炸药包，集束手榴弹，甚至燃烧瓶埋伏在碉堡战壕中，一旦虎式坦克到了极近距离就立即冲锋上去。当然，这种打法必然遭受极重的伤亡，以苏军第３反坦克旅为例，仅仅一天之内就几乎全军覆没，其中一个主力营在消灭了17辆德军坦克装甲车以后，仅有3人幸存。
而苏军的坦克集群也正确使用了战术，他们一旦遭遇虎式，苏联坦克就立即高速冲锋，逼近德军几百米甚至几十米后开火。在这种近距离内，苏制坦克还是有可能击穿虎式坦克的装甲的！
此种作战伤亡也极重，平均损失至少5，6辆坦克才能击毁一辆德军的虎豹式坦克。
库尔斯克会战中，苏军损失的坦克数量为德军的4倍，士兵损失数量也有2.5倍（苏军损失80多万人，德军为30万人）。
实际战斗中打的更为惨烈，这种激烈到疯狂的战斗中，连虎式坦克也无法从容招架。俄军第18坦克军第181坦克旅第２营遭遇了德军虎式坦克营，营长史可布利金上尉（Captain Skripkin）发出了跟我来的命令后，便指挥着他的ＫＶ１重型坦克全速冲向德军。这辆ＫＶ１的第一发炮弹击中了一辆虎式坦克的侧面。但炮弹被防御力很强的虎式装甲被弹飞，同时另一辆虎式坦克也击中了ＫＶ１，88毫米火炮的巨大威力，顿时让该KV坦克燃烧了起来。俄军驾驶及无线电手合力将负伤的史可布利金上尉拖出ＫＶ１，将他抬到一处弹坑中。这时一辆虎式坦克向他们冲了过来，驾驶尼可拉耶夫（Nikolayev）立刻奔回燃烧的ＫＶ１，将它发动後全速撞上迎面而来的那辆虎式坦克，一阵大爆炸之後，两辆车都陷入了熊熊的火海中。
像这种惨烈的战斗不断地在上演，炮声、枪声、爆炸声和哀号声处处可闻。坦克组员侥幸的从燃烧的坦克爬出後，往往被迫拿起步枪手枪像步兵一样的作战，有时双方的坦克兵甚至用匕首激烈肉博。
库尔斯克会战中，虎式坦克仍然击毁了大量的敌军坦克。战役结束后，朱可夫元帅亲自参观苏军缴获的一辆虎式坦克。在了解它的优秀性能后，朱可夫对部下将军们说：坦率的说，希特勒认为依靠这种坦克可以获得战役的胜利，是完全有理由的！
如果说在苏德战场上，虎式坦克还用于进攻作战，在西线战争则是完全处于防御状态。
------------------------纳粹最著名的一张宣传照，钢铁死神魏特曼中尉。再强大的老虎，落在海里也会被鲨鱼吃掉。魏特曼和他的虎式坦克最终被盟军的空军击毁，当时盟军在西线已经完全掌握了制空权。下面是魏特曼的坦克，炮管上的线有粗有细，粗的一圈代表击毁敌军10辆坦克，细的一圈代表击毁敌军1辆坦克，只有击毁敌军坦克数量在10辆以上才有资格标注。
到了1944年盟军在诺曼底登陆，德军更是被迫在东西两线防御，顾此失彼，狼狈不堪。
诺曼底战役中，德军通常是三、四辆虎式坦克为 一组，各自依托地形隐蔽，等到盟军坦克接近以后突然开火，以交叉火力杀伤敌军，同时互相掩护，一旦得手迅速转移阵地，再选择其他的伏击地点。这种战术不需 要长途奔波，避免了引擎过热的问题，又可以充分发挥虎式坦克的远程火力和官兵的战术素养。
在这种防御战中，虎式坦克就发挥它巨大的威力，以著名的小村血战，党卫军第101重装甲营的钢铁死神魏特曼中尉（有138辆坦克的击毁战绩，阵亡前是德军第四号坦克王牌），在波卡基村利用虎式坦克强大的88毫米火炮，在隐蔽情况下进行近距离硬碰硬的强攻和从隐蔽地域的偷袭，一战击毁了27辆英军坦克和大量装甲车，卡车等。
战斗中，虎式坦克88火炮威力巨大，射击精确，对于英军坦克完全是一炮一个，根本不用打第二炮。
而虎式坦克的超强防御能力，也是魏特曼胜利的重要原因。小村的近距离作战中，魏特曼的坐车曾经两次在极近距离被敌方坦克击中。一次被克伦威尔坦克在几十米距离上击中，没有穿透。另一次被萤火虫坦克的76毫米长管火炮，也在几百米的距离上击中。但都没能击穿虎式坦克的装甲。如果不是虎式坦克防御力这么强，魏特曼恐怕在这两次炮击的时候就死了，也不会有之后的战绩。
而另外一个坦克王牌，国防军第502重装甲营的奥托﹒卡尔尤斯（有178辆坦克的击毁战绩，德军一号坦克王牌）也和魏特曼非常类似。他在马利诺沃村和战友科舍尔配合，用两辆虎式坦克击毁了苏军47辆坦克和大量装甲车，其中包括至少17辆IS斯大林2型重型坦克。
战斗中卡尔尤斯和战友科舍尔的两辆虎式坦克，在村中突然和15辆IS2重型坦克遭遇，它们中的一半正在热车启动，另一半正在准备合围过来。两辆虎式坦克立即炮击，苏军坦克也立即还击。结果卡尔尤斯和战友科舍尔的2辆虎式坦克在短短的1分钟内，击毁了13辆防御能力极强的IS2重型坦克，等于两人每10秒钟击毁一辆，这也是非常惊人的数字。
要知道当时的坦克还，是需要人力装填弹药的，仅仅这样的装填时间就接近5，6秒钟。而IS斯大林2型坦克射速太低，火炮准确度也不高，完全不是虎式坦克的对手。
期间，卡尔尤斯的虎式坦克也被苏军坦克击中，仅仅打坏了三个负重轮，不影响行驶。
可以说，如果没有虎式坦克如此强大的火炮，如此优秀的防御力，让卡尔尤斯开着3型，4型坦克冲进去，恐怕早就被打成肉酱了。
----------------虎式坦克耗油量惊人，注意每辆坦克都携带着油桶。虎式坦克是德国步兵的保护神，在苏联的作战中，它起到巨大的作用！
虎式坦克给东西两线的盟军造成了极大的冲击，甚至改变了他们的作战模式。英美法苏经过对缴获虎式坦克的研究，发现了惊人的结果。
英美法苏没有一款中型重型坦克可以有效对付虎式坦克。
虎式坦克能够在1600米内有效击毁苏军的T-34，KV坦克，美军的M4谢尔曼，英军的丘吉尔坦克。而T-34/76和KV1型坦克的76.2毫米主炮无论在任何距离无法击穿虎式坦克的正面装甲，但可以在逼近300到500米的地方击穿虎式坦克的侧面装甲。
M4谢尔曼坦克的75毫米短管火炮在任何距离不可能击穿虎式坦克的正面装甲，但可以在极近距离击穿虎式坦克的侧面装甲。
英国丘吉尔坦克的57毫米火炮则连虎式坦克的侧面装甲也击不穿。
虎式坦克出现以后，盟军迫于现实的压力，立即对自身的坦克全面升级，并且研发新的坦克。
T-34全面换装85毫米主炮，也只能在500米距离上击穿虎式坦克的正面装甲。M4谢尔曼坦克换装75毫米长管火炮后，可以在300米距离击穿虎式坦克的正面装甲。
而虎式坦克的主炮可以在1600米上击毁这些坦克，自身防御力又远远超过这些坦克。也就是说，只要虎式坦克有备而来，没有被这些盟军坦克伏击，盟军坦克向击毁它只有一个办法，就是冲。用几辆坦克换一辆，一旦遭遇虎式坦克立即四面包围上去，全力逼近虎式坦克，在300，400米上将其击毁。
这样在实战中有谈何容易，即使能够成功，虎式坦克在被击毁之前也可以击毁数量盟军坦克。
更惨的是，德军坦克兵早就在苏德战场上杀成了老油子，单辆虎式坦克作战情况不可能存在，往往都是多辆坦克配合作战。几辆坦克配合作战，可以击毁大量盟军坦克，而盟军冲锋的坦克也很难逼近虎式。
除了对自己坦克的升级外，苏联人赶忙推出了自己的斯大林IS2重型坦克，SU152自行反坦克炮。
英国人则推出了自己的M4萤火虫坦克，美国人紧急研发了M26潘兴重型坦克。
遗憾的是，这些坦克都有自己的问题。美国的M26潘兴重型坦克研发迟缓，到大量部属的时候二战已经结束，根本没有起到作用；苏联的斯大林IS2重型坦克的122毫米巨炮，虽然理论上可以1000米上击穿虎式坦克的正面装甲，但该坦克反应力很差，一分仅能发射2发炮弹，整个坦克也仅装载28发炮弹，实际很难和虎式坦克对抗。
奥托﹒卡尔尤斯和科舍尔两辆虎式能在一分钟内击毁13辆IS2坦克，也是因为苏联人反应太慢。
而SU152自行反坦克炮的性能比IS2坦克还要差，机动性差，反应极慢，载弹量仅有20枚。
而英国人萤火虫坦克的17磅长管炮，理论上可以在1000米上击穿虎式坦克正面装甲。不过，萤火虫为M4谢尔曼坦克改装而成，防御能力和虎式根本不是一个水平级。魏特曼在波卡基村战斗中，轻松击毁多辆萤火虫，一炮下去萤火虫立即四分五裂。而萤火虫的第一发射击被虎式装甲弹飞，第二发才击毁了魏特曼坐车的履带。
简单来说，如果是单挑，英美法苏没有一种型号坦克能够是虎式的对手，虎式在性能上具有极大的优势。最弱的机动性在防御战中也可以接受，由此虎式在西线东线发挥了巨大的威力，比较优秀的德国坦克车组使用虎式坦克都具有击毁敌军10辆坦克以上的战绩，这是当时绝无仅有的，也足以体现虎式坦克的优秀性能。
另外需要特别说明的一点，虎式坦克的外形棱角分明，高大威猛，极具威慑力，让任何人望而生畏。据说希特勒和他的军械部长斯佩尔其实都是建筑机械艺术的崇拜者，对于有美观的杀人武器特别欣赏，这也是他们对虎式坦克如此重视的原因。
盟军在实战中吃了虎式的大苦头，对其非常敬畏。库尔斯克会战中，进攻的苏军坦克往往看到虎式坦克以后就赶忙后撤，等待IS2重型坦克上来才敢和其作战。
苏联坦克手恐惧的回忆道：
1944年俄军坦克车组的报告，一辆虎式坦克出现在林子外一面开炮一面前进。它已经在200—600米之间的距离上摧毁了我们6辆T-34坦克。我们向它发射了大约20—30发 反坦克炮弹，但是在虎式坦克的厚装甲面前全都被反弹了。我们不得不呼叫空中支援击退德军坦克，虎式坦克撤回林子里离开战场。
1944年俄军近卫部队的一位指挥官的声明，这位军官后来因为这份报告表现的怯懦而被斯大林下令枪毙。我们新型的斯大林坦克似乎比德国虎式坦克更好。万一德国人出动虎式坦克，无论如何我都不能派遣我的T-34坦克进入战场，除非至少有两辆斯大林坦克…
1944年俄军反坦克营营长的报告，一辆虎式坦克出现在我军阵地附近。我们营使用反坦克炮向它射击十几次。但是没有任何一次打击是有效的，在另外两辆德军坦克加入后，他们摧毁了我们炮兵阵地上的所有火炮，我们被迫放弃阵地全部撤退…
-----------------小心，前方有老虎出没！这是盟军坦克手的口头禅！
苏军如此，英美军队也好不到哪里去，他们和苏联坦克手一样，对虎式坦克有着很多恐怖的回忆。
1943年北非美国装甲团指挥官的报告，我们的坦克编队在200—800码之间的距离上同3辆虎式坦克交战。我们通过不断的射击对方的履带打停了其中一辆虎式坦克。这是在反复射击对方甚至 是在很近的距离上击中对方上部装甲都没有效果后取得的战果。虎式坦克摧毁了我们8辆M4坦克迫使我们撤退。在我们撤退过程中，那辆被打伤的虎式坦克仍然在 向我们开炮…
1944年在诺曼底英国人报告，我们的指挥官确定一个新战术。如果德军派一辆虎式坦克来，我们将派出8辆谢尔曼坦克迎击它，我们认为损失其中7辆就可以消灭老虎。
1944年诺曼底英国克伦威尔坦克车组的报告，我带着我的谢尔曼坦克编队向隐藏的一辆虎开过去。虎式坦克退却前摧毁了我们连7辆坦克，我们在不足100码的距离上用穿甲弹和反坦克高爆弹不断射击虎的正面装甲。但是没有任何一发炮弹能打穿它的厚装甲…
1944年诺曼底英军谢尔曼坦克车组的报告，我们连同正在向我军右翼突进的3辆虎式坦克交战。我们在100—600码的距离向虎式坦克的侧装甲发射了12枚穿甲弹，除了使其装甲表面的漆皮 脱落以外对敌人坦克没有造成任何有影响的伤害。在虎式坦克退出战斗前我们损失了4辆谢尔曼坦克和许多半履带车。我辨别其中一辆虎是 Liebestandarte装甲师的编号是331…
英美军队把坦克手对虎式的畏惧叫做虎式坦克恐惧症。有个故事在当时的盟军中流传，在荷兰一个小镇内的一堵墙上画了一辆逼真的虎式坦克的油画。
结果进攻该小镇的一个连美军士兵，以为是一辆虎式坦克埋伏在那里等着他们。他们都吓得不敢前进，赶忙向后方要求支援。
结果附近的英军派出几辆坦克赶到这里，通过瞄准镜发现是一副油画。但英国人告知美军士兵是油画以后，美军士兵仍然不信，还是不敢前进。英军坦克只好一炮将墙壁轰塌，美军才敢进入小镇。
这种故事无法证实，多少表现了盟军士兵对虎式的恐惧心理。
为了制止这种恐惧的蔓延，英国元帅蒙哥马利曾经下令禁止一切报告提及虎式坦克在战斗中的威力。
可惜任何一种武器不可能拯救一个国家。虎式坦克作为一种重型坦克就技术上来说是相当优秀的，但4年仅仅1000多辆的产量极大限制其作用的发挥。
萨经常说，一把精良的武器可以赢得一次绅士之间的决斗，一把粗糙但使用的武器却可以赢得一场战争。
在二战期间，如果开着一辆虎式坦克对跟任意一辆盟军坦克单挑，恐怕是必胜无疑的。
打仗终究不是决斗，武器除了质量以外，更要讲究数量上的优势。不错，虎式坦克可能一次对付数量盟军坦克，但是让它能对抗数十倍于自己的苏英美联军的坦克洪流吗，答案显然是否定的。
虎式坦克是二战中技术上最为优秀的重型坦克，但它并不是一件可以让德国人获胜的优秀作品。
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