2026年最常用的5个Python库,你用过几个?

5分钟Python · 选型指南 | 选对工具，比学会所有语法更管用

背景

本文用的两个筛选标准：

1. 跨场景普适性：考虑做数据分析、自动化脚本、Web开发、AI应用，大概率都会用到
2. 实际使用数据：参考PyPI 2026年上半年下载量统计

注：JetBrains和Stack Overflow的2026年度调查报告预计年底才发布，所以本文的数据来源主要是PyPI下载量（2026年1-6月月均数据）。

这5个库覆盖了数据处理、网络请求、文件操作、测试四个领域。无论你做哪方向的Python开发，大概率会用到它们。

五个库的主要用途

说明：numpy 的月下载量（1.7亿+），但它属于“数据分析/科学计算”领域的专用库，在Web开发、自动化脚本等场景中非必选项。requests和pandas在跨领域普适性上更强，它们适用于数据分析、自动化脚本、Web开发、AI应用等场景。

另外，boto3的月下载量（1.9亿+）排名第三，主要用于AWS云服务，国内用户使用频率有限。本文以国内开发者实际使用场景为主要依据，未将特定云厂商SDK列入通用统计。

1. requests

下载量：3.1亿+/月 | 排名：第1

程序需要调用API、爬取网页、对接第三方接口等都需要发HTTP请求。

与标准库urllib的比较

标准库的urllib存在几个问题：API设计繁琐（处理headers和body需要分别写多行代码）、不支持自动重定向、会话管理需要手动实现。requests用起来简单太多——requests.get(url)一行搞定，而且resp.json()直接返回字典。

2. pandas

下载量：2.2亿+/月 | 排名：第2

如果需要处理表格数据——读取CSV、合并Excel、分组统计、数据清洗，那么pandas是Python生态中最成熟的选择。

pandas底层用C和Cython优化，处理几十万行数据依然流畅，API设计贴近Excel的操作习惯。

典型使用场景：数据分析、数据清洗、报表生成、CSV/Excel文件处理。

import pandas as pddf = pd.read_csv("销售数据.csv")df.groupby("地区")["销售额"].sum()

3. pytest

下载量：1.8亿+/月 | 排名：第4

当代码量超过一定规模，人工测试就会变得效率低、容易遗漏。pytest能把测试自动化，能实现快速验证代码修改的效果。

与标准库unittest比较

unittest是基于类的测试框架，写一个简单的测试也需要创建测试类、继承TestCase、写断言方法，代码偏重。pytest的写法更简洁——函数式测试，直接assert即可，报错信息清晰易读。

使用场景：单元测试、集成测试、自动化测试。

4. pathlib

Python 内置标准库

pathlib是Python 3.4引入的现代化路径处理库，提供了面向对象的API。

与os.path比较的优势

os.path用字符串处理路径，拼接时需要用os.path.join()，判断文件类型时需要用os.path.isfile()，代码分散。pathlib把路径封装成对象，Path("/a/b") / "c.txt"直接拼接，Path.iterdir()直接遍历，代码更集中。Python官方文档已推荐在3.6+优先使用pathlib。

from pathlib import Pathfor f in Path(".").glob("*.py"):print(f.name)

5. shutil

shutil是os模块的补充，提供更高级的文件操作——复制整个目录树、删除非空目录、移动文件、创建压缩包。

os模块能删除文件（os.remove）和空目录（os.rmdir），但删除非空目录需要自己写递归遍历。shutil.rmtree()一行搞定。shutil.copytree()复制整个目录、shutil.make_archive()创建压缩包，都是日常脚本中的高频需求。

import shutilshutil.copytree("源目录","目标目录")shutil.rmtree("要删除的目录")

其他常用库简要说明

因工作领域不同，常用库会有差异：

你用得最多的Python库是哪个？欢迎留言交流。

作者简介：码上工坊，探索用编程为己赋能，定期分享编程知识和项目实战经验。持续学习、适应变化、记录点滴、复盘反思、成长进步。

重要提示：本文主要是记录自己的学习与实践过程，所提内容或者观点仅代表个人意见，只是我以为的，不代表完全正确，欢迎交流讨论。