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Fucking Awesome Python：带星标数据的 Python 资源清单

做 Python 开发的人大概都听过 awesome-python 这个项目，GitHub 上 Star 数超过 24 万，算是 Python 生态里最出名的资源合集之一。不过 awesome-python 有个问题，它只列项目名和简介，不带任何数据指标，你不知道哪些项目是真正活跃的，哪些已经没人维护了。

今天介绍的这个项目 fucking-awesome-python，就是对 awesome-python 的一次数据增强。

做了什么改动

项目的思路很直接：在 awesome-python 的基础上，给每个收录的项目加上了 GitHub Star 数和 Fork 数。同时把原版的链接格式做了统一，用 emoji 图标区分 GitHub 仓库链接和外部网站链接。

整个清单覆盖了 100 多个分类，从 Web 框架、数据库驱动、到机器学习、命令行工具、测试框架，基本涵盖了 Python 开发的方方面面。每个分类下面少则几个项目，多则几十个，全部带上了实时的 Star 和 Fork 统计。

举几个例子：

• 算法类里，TheAlgorithms/Python 拿到了 16 万 Star，python-patterns 有 3.7 万
• Web 框架里，Django 和 Flask 的周边工具数量最多
• 代码格式化工具里，black 有 3.2 万 Star，yapf 有 1.3 万

这些数据帮你快速判断一个库的社区热度，不用自己一个个去翻。

为什么需要这个

awesome-python 的原始版本已经存在很多年了，收录的项目数量庞大，但信息颗粒度不够。你打开一个分类，看到十几个库，每个都写着"一个好用的 XXX 库"，根本分不清哪个更值得用。

加上 Star 和 Fork 数据之后，至少多了一个参考维度。Star 数不能代表一切，但一个 50 Star 的库和一个 5 万 Star 的库，社区活跃度大概率不在一个量级。对于刚接触某个领域的开发者来说，这个数据能帮你缩小选择范围。

另外，这个项目用了一个独立的 GitHub 仓库来维护，没有直接修改原版 awesome-python 的内容。它更像是一个"带数据的镜像"，两边可以各自发展。

项目的来源和维护

从 README 来看，作者是 trananhkma，项目灵感来自 fucking-awesome-go，一个对 awesome-go 做类似数据增强的项目。说明这个"给 awesome 系列加数据"的需求是普遍的，不只 Python 社区有。

目前项目 Star 数在 2000 左右，规模不算大，但实用性不错。如果你经常需要选型技术栈，或者想了解 Python 生态里哪些库比较靠谱，可以把这个清单收藏起来当参考。

一句话总结

这是一个给 awesome-python 加上 Star/Fork 数据的增强版资源清单，帮你在 100 多个分类里快速找到社区认可度高的 Python 库。

强版资源清单，帮你在 100 多个分类里快速找到社区认可度高的 Python 库。