Python не стоит на месте и развивается с каждым годом. Регулярно появляются свежие библиотеки, которые упрощают повседневную работу с кодом. Уже в 2026 году выделяются инструменты для обработки данных, создания ИИ-агентов, анализа кода, генерации документации и синтетических данных. Большинство из них открыты и доступны всем.
Вот 12 библиотек Python, которые набрали популярность в 2025 году и заслуживают внимания разработчиков в 2026-м.
1. MarkItDown
Репозиторий: https://github.com/microsoft/markitdown
Звёзд: ~86 тыс.+ на GitHub (быстрое распространение в 2025 году)
Возможности: MarkItDown преобразует документы вроде PDF, Word, Excel и PowerPoint в Markdown. Сохраняет структуру — заголовки, таблицы, списки — и ориентирована на рабочие процессы с большими языковыми моделями (LLM).
2. Polars
Репозиторий: https://github.com/pola-rs/polars
Звёзд: ~37 тыс.+ на GitHub
Возможности: Polars — быстрая библиотека DataFrame, написанная на Rust с поддержкой Python. Поддерживает ленивые и немедленные вычисления, многопоточность и экономию памяти. Работает с CSV, Parquet, JSON и значительно превосходит Pandas на больших наборах данных.
3. GPT Pilot (ранее Pythagora)
Репозиторий: https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot
Звёзд: ~33,8 тыс.+ на GitHub
Возможности: Pythagora помогает ИИ разбирать код и создавать документацию. GPT Pilot лежит в основе расширения Pythagora для VS Code, которое становится полноценным ИИ-соратником разработчика: пишет целые функции, отлаживает код, обсуждает проблемы и запрашивает ревью.
4. Smolagents
Репозиторий: https://github.com/huggingface/smolagents
Звёзд: ~25 тыс.+ на GitHub
Возможности: Smolagents — фреймворк для ИИ-агентов от Hugging Face. Позволяет создавать умных агентов, которые пишут код или вызывают инструменты, работает с разными LLM и поддерживает многошаговое рассуждение. Интегрируется с изолированными средами выполнения (Blaxel, Docker, WebAssembly).
5. LangExtract
Репозиторий: https://github.com/google/langextract
Звёзд: ~24 тыс.+ на GitHub
Возможности: LangExtract достаёт структурированные данные из неструктурированного текста с помощью LLM. Распознаёт сущности, применяет схемы и визуализирует результаты. Поддерживает облачные модели (например, Gemini) и локальные через плагины провайдеров, оптимизирована для длинных документов.
6. FastMCP
Репозиторий: https://github.com/jlowin/fastmcp
Звёзд: ~22 тыс.+ на GitHub
Возможности: FastMCP — фреймворк для серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP). Упрощает связь между клиентами и серверами, управление преобразованиями данных. Такие шаблоны интеграции удобнее чистых реализаций MCP.
7. Data Formulator
Репозиторий: https://github.com/microsoft/data-formulator
Звёзд: ~15 тыс.+ на GitHub
Возможности: Data Formulator — проект Microsoft Research, где ИИ-агенты помогают исследовать данные через яркие визуализации. Превращает намерения и данные в графики с помощью интерактивного процесса.
8. Pydantic-AI
Репозиторий: https://github.com/pydantic/pydantic-ai
Звёзд: ~14 тыс.+ на GitHub
Возможности: Pydantic-AI — фреймворк для агентных приложений генеративного ИИ (GenAI) промышленного уровня. Объединяет типы Pydantic с шаблонами генеративных моделей, чтобы выводы всегда проверялись и оставались последовательными.
9. Pyrefly
Репозиторий: https://github.com/facebook/pyrefly
Звёзд: ~5 тыс.+ на GitHub
Возможности: Pyrefly — инструмент статического анализа и проверки типов для Python. Интегрируется с Pydantic, обеспечивает современную, быструю и точную проверку типов в крупных проектах.
10. Morphik-Core
Репозиторий: https://github.com/morphik-org/morphik-core
Звёзд: ~3,5 тыс.+ на GitHub
Возможности: Morphik — набор ИИ-инструментов для визуально насыщенных и мультимодальных документов. Разработчики могут хранить, искать и анализировать PDF, изображения, видео и другое с помощью Python SDK и веб-консоли.
11. ChainForge
Репозиторий: https://github.com/ianarawjo/ChainForge
Звёзд: ~2,9 тыс.+ на GitHub
Возможности: ChainForge — визуальный набор для инженерии промтов и тестирования гипотез с LLM. Помогает сравнивать подходы и изучать поведение моделей.
12. MostlyAI
Репозиторий: https://github.com/mostly-ai/mostlyai
Звёзд: ~700+ на GitHub
Возможности: MostlyAI создаёт реалистичные синтетические данные для тестов и машинного обучения. Сохраняет статистические свойства реальных данных, не раскрывая их.