Librerias de Python

Requests: Quita las complicaciones de trabajar HTTP/1.1 en Python - haciendo que la integración con servicios web sea transparente. 

Scrapy:  Es una librería Open Source que nos permite extraer información importante que se encuentra en internet. Es posible leer el contenido de una web y movernos en su estructura HTML para analizar sus datos y explotarlos según sean nuestras necesidades.

wxPython: Un conjunto de herramientas de interfaz gráfica de usuario para el Python. He utilizado principalmente en lugar de tkinter.

Pillow:  Una alternativa muy amistosa de PIL (Python Imaging Library). Es más fácil de usar que PIL y es una necesidad para cualquier persona que trabaja con imágenes.

SQLAlchemy: Una biblioteca de base de datos.

BeautifulSoup: Es una biblioteca de Python para analizar documentos HTML. Esta biblioteca crea un árbol con todos los elementos del documento y puede ser utilizado para extraer información.

Colorama: me gustaría empezar la lista con una librería que deberíamos tener siempre a mano. Su función es la de mostrar el texto con diferentes fondos y colores de una forma muy sencilla y sin quebraderos de cabeza. Muy recomendada si queréis hacer un script que sea visualmente atractivo.

Twisted: La herramienta más importante para cualquier desarrollador de aplicaciones de red. Cuenta con una API muy, pero que muy bonita y es utilizada por una gran cantidad de desarrolladores de Python famosos.

NumPy: De esta librería es muy difícil escapar. Proporciona algunas funcionalidades matemáticas avanzadas para Python.

SciPi: Si hablamos de NumPy entonces tenemos que hablar también de SciPy. Es una biblioteca de algoritmos y herramientas matemáticas que ha ocasionado que muchos científicos se cambien de Ruby a Python.

matplotlib: Una biblioteca de trazado numérico. Es muy útil para cualquier científico de datos o cualquier analizador de datos.

Pygame: ¿A qué programador no le gusta echarse unas partiditas a un videojuego? Con la librería Pygame podrás desarrollar juegos en 2D a la antigua usanza.

Pyglet: Un motor de animación y creación de juegos en 3D. Este es el motor con el que se desarrolló el juego que más dinero ha generado en Youtube, Minecraft.

PyQt: Un conjunto de herramientas GUI para Python. Es mi segunda elección después de wxPython para el desarrollo de interfaces gráficas de usuario para mis scripts en Python.

PyGTK: Otra biblioteca GUI para Python. Es la misma biblioteca con la que se creó el famoso cliente Bittorrent.

Scapy: Un sencillo analizador de Python desarrollado con Python. Todo muy meta.

pywin32: Una biblioteca de Python que proporciona algunos métodos y clases útiles para interactuar con el sistema operativo Windows.

NTLK: Sé que la mayoría de los programadores en Python no van a utilizar esto, pero es lo suficientemente genérica como para aparecer en este top. NTLK es una librería muy útil si pretendes manipular cadenas, aparte de otras muchas funciones que debes comprobar tú mismo.

Kivy: cuando nos gusta un lenguaje de programación queremos usarlo en todas partes. ¿Y si os dijera que podemos crear apps para Android con Kivy? De hecho, este proyecto pone a nuestra disposición en Google Play ejemplos de apps creadas con Python y Kivy, e incluso el famoso juego 2048. Es una librería multiplataforma, también podremos crear aplicaciones multitouch en Windows, Mac OS X y Linux.

Para la programación de videojuegos: en este caso podríamos mencionar al conocido Pygame o también a Pyglet. Si combinamos estos con la librería Kivy mencionada anteriormente, seremos capaces de hacer juegos para Android. 
PyWeather: si no estás contento con el formato en que muchos programas te muestran la información del tiempo, de invito a que pruebes esta librería. Nos da la posibilidad de recoger los datos de varias fuentes meteorológicas y mostrarlo a nuestra manera. 
Entre otras librerías.

• Para las ciencias: uno de los campos en el que más se utiliza a Python es en estadísticas y para realizar estudios científicos. Aquí podemos mencionar a SciPy, un ecosistema con varios componentes enfocados en la matemática, ingeniería y las ciencias (IPython por ejemplo, una consola Python con esteroides). Si hablamos de bioinformática sería obligatorio mencionar a BioPython. Para estadísticas podríamos combinar Python con el lenguaje de programación R, mediante RPy.
• Otras menciones de interés: hay tantas cosas diferentes que se pueden hacer con Python que es difícil seleccionar solo unas pocas librerías. PRAW crea un bot para Reddit, PyEphem localiza planetas y satélites basados en nuestra posición en la tierra y en la hora, NLTK crea programas en Python que interpreten el lenguaje humano.