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原文链接：https://www.kdnuggets.com/12-python-libraries-you-need-to-try-in-2026
原文作者：Kanwal Mehreen
Python每年都在持续发展。新的库定期涌现，简化了编码工作流程。在2026年，有几个库已经吸引了我们的注意，它们为数据、AI智能体、代码分析、文档和合成数据提供了工具。大多数是开源且易于获取的。
2026年12个Python库
这些是12个在2025年引起轰动，并且是每位开发者在2026年都应该尝试的Python库。
1. MarkItDown
仓库地址: https://github.com/microsoft/markitdown
星标数: GitHub上约86k+（2025年采用速度很快）
特点: MarkItDown将PDF、Word、Excel和PowerPoint等文档转换为Markdown。它保留了标题、表格和列表等结构，专为大型语言模型（LLM）工作流设计。
2. Polars
仓库地址: https://github.com/pola-rs/polars
星标数: GitHub上约37k+
特点: Polars是一个使用Rust编写但支持Python的快速DataFrame库。它提供惰性（lazy）和即时（eager）执行、多线程和低内存占用。Polars可处理CSV、Parquet和JSON文件，对于大型数据集的处理速度远超Pandas。
3. GPT Pilot (原名 Pythagora)
仓库地址: https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot
星标数: GitHub上约33.8k+
特点: Pythagora使用AI来解释代码和生成文档。GPT Pilot是Pythagora VS Code扩展的核心技术，旨在提供第一个真正能够编写完整功能、调试代码、讨论问题并请求审查的AI开发者伴侣。
4. Smolagents
仓库地址: https://github.com/huggingface/smolagents
星标数: GitHub上约25k+
特点: Smolagents是来自Hugging Face的AI智能体框架。它帮助构建能够编写代码或调用工具的智能体，支持多个LLM，并允许进行多步推理。它还集成了沙盒执行环境（Blaxel、Docker、WebAssembly）。
5. LangExtract
仓库地址: https://github.com/google/langextract
星标数: GitHub上约24k+
特点: LangExtract使用LLM从非结构化文本中提取结构化数据。它可以检测实体、应用模式并可视化结果。它支持云模型（如Gemini）和通过提供商插件支持的本地模型，并且针对处理长文档进行了优化。
6. FastMCP
仓库地址: https://github.com/jlowin/fastmcp
星标数: GitHub上约22k+
特点: FastMCP是一个用于构建模型上下文协议（MCP）服务器和客户端的框架。它简化了客户端和服务器的连接以及数据转换的管理。这些集成模式使其优于纯粹的MCP实现。
7. Data-Formulator
仓库地址: https://github.com/microsoft/data-formulator
星标数: GitHub上约15k+
特点: Data Formulator是微软研究院的一个项目，它通过丰富的可视化利用AI智能体进行数据探索。它允许用户通过交互式工作流程将意图和数据转化为图表。
8. Pydantic-AI
仓库地址: https://github.com/pydantic/pydantic-ai
星标数: GitHub上约14k+
特点: Pydantic-AI是一个智能体框架，有助于构建生产级的生成式AI（GenAI）应用。它将Pydantic类型与生成模型模式相结合，以确保输出经过验证且一致。
9. Pyrefly
仓库地址: https://github.com/facebook/pyrefly
星标数: GitHub上约5k+
特点: Pyrefly是一个Python静态分析和类型检查工具。它与Pydantic集成，为大型项目提供现代、快速且准确的类型检查。
10. Morphik-Core
仓库地址: https://github.com/morphik-org/morphik-core
星标数: GitHub上约3.5k+
特点: Morphik是一个用于处理富含视觉和多模态文档的AI工具集。它允许开发者存储、搜索和分析PDF、图像、视频等，并提供Python软件开发工具包（SDK）和Web控制台支持。
11. ChainForge
仓库地址: https://github.com/ianarawjo/ChainForge
星标数: GitHub上约2.9k+
特点: ChainForge是用于LLM提示工程和假设检验的可视化工具包。它有助于比较不同策略和探索模型的行为。
12. MostlyAI
仓库地址: https://github.com/mostly-ai/mostlyai
星标数: GitHub上约700+
特点: MostlyAI为测试和机器学习生成逼真的合成数据。它在保持数据私密性的同时，保留了真实数据的统计特性。
Kanwal Mehreen 是一位机器学习工程师和技术作家，对数据科学以及AI与医学的交叉领域抱有深厚的热情。她是电子书《Maximizing Productivity with ChatGPT》的合著者。作为2022年亚太区谷歌一代学者，她倡导多元化和学术卓越。她还被认证为Teradata多元化技术学者、Mitacs全球链接研究学者和哈佛WeCode学者。Kanwal是变革的坚定倡导者，她创立了FEMCodes，旨在赋能STEM领域的女性。
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