Bild vom HerausgeberPython wächst jedes Jahr weiter. Es entstehen regelmäßig neue Bibliotheken, die die Codierungsabläufe optimieren. Im Jahr 2026 haben mehrere bereits unsere Aufmerksamkeit erregt und Instruments für Daten, KI-Agenten, Code-Analyse, Dokumentation und synthetische Daten angeboten. Die meisten sind Open Supply und zugänglich.
# 12 Python-Bibliotheken für 2026
Dies sind 12 Python-Bibliotheken, die im Jahr 2025 für Aufsehen gesorgt haben und die jeder Entwickler im Jahr 2026 ausprobieren sollte.
// 1. MarkItDown
Repo: https://github.com/microsoft/markitdown
Sterne: ~86.000+ auf GitHub (schnelle Einführung im Jahr 2025)
Merkmale: MarkItDown konvertiert Dokumente wie PDFs, Phrase, Excel und PowerPoint in Markdown. Es behält Strukturen wie Überschriften, Tabellen und Hear bei und ist für LLM-Workflows (Giant Language Mannequin) konzipiert.
// 2. Polaren
Repo: https://github.com/pola-rs/polars
Sterne: ~37k+ auf GitHub
Merkmale: Polars ist eine schnelle DataFrame-Bibliothek, in die geschrieben wurde Rost mit Python-Unterstützung. Es bietet eine verzögerte und eifrige Ausführung, Multithreading und eine geringe Speichernutzung. Polars funktioniert mit CSV, Parquet und JSON und ist viel schneller als Pandas für große Datensätze.
// 3. GPT-Pilot (früher Pythagora)
Repo: https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot
Sterne: ~33,8k+ auf GitHub
Merkmale: Pythagora nutzt KI, um Code zu erklären und Dokumentation zu erstellen. GPT Pilot dient als Kerntechnologie für Pythagora VS Code-Erweiterungdas darauf abzielt, den ersten echten KI-Entwicklerbegleiter bereitzustellen, der in der Lage ist, vollständige Funktionen zu schreiben, Code zu debuggen, Probleme zu diskutieren und Rezensionen anzufordern.
// 4. Smolagenzien
Repo: https://github.com/huggingface/smolagents
Sterne: ~25.000+ auf GitHub
Merkmale: Smolagents ist ein KI-Agent-Framework von Umarmendes Gesicht. Es hilft Ihnen beim Aufbau intelligenter Agenten, die Code schreiben oder Instruments aufrufen, unterstützt mehrere LLMs und ermöglicht mehrstufiges Denken. Es lässt sich auch in Sandbox-Ausführungsumgebungen integrieren (Blaxel, Docker, WebAssembly).
// 5. LangExtract
Repo: https://github.com/google/langextract
Sterne: ~24k+ auf GitHub
Merkmale: LangExtract extrahiert mithilfe von LLMs strukturierte Daten aus unstrukturiertem Textual content. Es kann Entitäten erkennen, Schemata anwenden und Ergebnisse visualisieren. Es unterstützt Cloud-Modelle (z. B. Gemini) und lokale Modelle über Anbieter-Plugins und ist für die Verarbeitung langer Dokumente optimiert.
// 6. FastMCP
Repo: https://github.com/jlowin/fastmcp
Sterne: ~22k+ auf GitHub
Merkmale: FastMCP ist ein Framework zum Erstellen von Mannequin Context Protocol (MCP)-Servern und -Shoppers. Es vereinfacht die Verbindung von Shoppers und Servern und die Verwaltung von Datentransformationen. Diese Integrationsmuster machen es besser als reine MCP-Implementierungen.
// 7. Datenformulierer
Repo: https://github.com/microsoft/data-formulator
Sterne: ~15.000+ auf GitHub
Merkmale: Knowledge Formulator ist ein Microsoft Analysis-Projekt, das KI-Agenten zur Datenexploration über umfassende Visualisierungen nutzt. Es ermöglicht Ihnen, Absichten und Daten über einen interaktiven Workflow in Diagramme umzuwandeln.
// 8. Pydantic-KI
Repo: https://github.com/pydantic/pydantic-ai
Sterne: ~14k+ auf GitHub
Merkmale: Pydantic-AI ist ein Agenten-Framework, das beim Erstellen von generativen KI-Anwendungen (GenAI) in Produktionsqualität hilft. Es verbindet Pydantisch Typen mit generativen Modellmustern, um sicherzustellen, dass die Ausgaben validiert und konsistent sind.
// 9. Pyrefly
Repo: https://github.com/fb/pyrefly
Sterne: ~5k+ auf GitHub
Merkmale: Pyrefly ist ein statisches Python-Analyse- und Typprüfungstool. Es lässt sich in Pydantic integrieren und bietet eine moderne, schnelle und genaue Typprüfung für große Projekte.
// 10. Morphik-Kern
Repo: https://github.com/morphik-org/morphik-core
Sterne: ~3,5k+ auf GitHub
Merkmale: Morphik ist ein KI-Toolset für die Arbeit mit visuell reichhaltigen und multimodalen Dokumenten. Mit dem Python Software program Improvement Package (SDK) und der Webkonsolenunterstützung können Entwickler PDFs, Bilder, Movies und mehr speichern, durchsuchen und analysieren.
// 11. ChainForge
Repo: https://github.com/ianarawjo/ChainForge
Sterne: ~2,9k+ auf GitHub
Merkmale: ChainForge ist ein visuelles Toolkit für schnelles Engineering und Hypothesentests mit LLMs. Es hilft, Strategien zu vergleichen und Modellverhalten zu untersuchen.
// 12. Meistens KI
Repo: https://github.com/mostly-ai/mostlyai
Sterne: ~700+ auf GitHub
Merkmale: MostlyAI generiert realistische synthetische Daten für Exams und maschinelles Lernen. Es bewahrt die statistischen Eigenschaften realer Daten und hält sie gleichzeitig privat.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Technology Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.