Python erfreut sich jährlich wachsender Beliebtheit. Regelmäßig entstehen neue Bibliotheken, die den Programmierworkflow optimieren. Im Jahr 2026 haben bereits mehrere Bibliotheken unsere Aufmerksamkeit erregt, die Werkzeuge für Datenverarbeitung, KI-Agenten, Code-Analyse, Dokumentation und synthetische Daten bieten. Die meisten sind Open Source und leicht zugänglich.
12 Python-Bibliotheken für 2026
Hier sind 12 Python-Bibliotheken, die im Jahr 2025 für Aufsehen sorgten und die jeder Entwickler im Jahr 2026 ausprobieren sollte.
- 1. MarkItDown
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Sterne: ~86k+ auf GitHub (schnelle Akzeptanz im Jahr 2025)
Merkmale: MarkItDown konvertiert Dokumente wie PDFs, Word, Excel und PowerPoint in Markdown. Es bewahrt die Struktur wie Überschriften, Tabellen und Listen und ist für Workflows mit großen Sprachmodellen (LLM) konzipiert. - 2. Polars
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Sterne: ~37k+ auf GitHub
Merkmale: Polars ist eine schnelle DataFrame-Bibliothek, die in Rust mit Python-Unterstützung geschrieben wurde. Sie bietet lazy und eager execution, Multithreading und geringen Speicherverbrauch. Polars arbeitet mit CSV, Parquet und JSON und ist für große Datensätze deutlich schneller als Pandas. - 3. GPT Pilot (ehemals Pythagora)
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Sterne: ~33.8k+ auf GitHub
Merkmale: Pythagora nutzt KI, um Code zu erklären und Dokumentation zu generieren. GPT Pilot dient als Kerntechnologie für die Pythagora VS Code-Erweiterung, die als erster echter KI-Entwicklerbegleiter konzipiert ist, der vollständige Funktionen schreiben, Code debuggen, Probleme diskutieren und Bewertungen anfordern kann. - 4. Smolagents
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Sterne: ~25k+ auf GitHub
Merkmale: Smolagents ist ein KI-Agenten-Framework von Hugging Face. Es hilft beim Erstellen intelligenter Agenten, die Code schreiben oder Werkzeuge aufrufen, unterstützt mehrere LLMs und ermöglicht mehrstufiges Denken. Es integriert sich auch mit sandboxed Ausführungsumgebungen (Blaxel, Docker, WebAssembly). - 5. LangExtract
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Sterne: ~24k+ auf GitHub
Merkmale: LangExtract extrahiert strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text mithilfe von LLMs. Es kann Entitäten erkennen, Schemata anwenden und Ergebnisse visualisieren. Es unterstützt Cloud-Modelle (z.B. Gemini) und lokale Modelle über Anbieter-Plugins und ist optimiert für die Verarbeitung langer Dokumente. - 6. FastMCP
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Sterne: ~22k+ auf GitHub
Merkmale: FastMCP ist ein Framework zum Erstellen von Model Context Protocol (MCP)-Servern und -Clients. Es vereinfacht die Verbindung von Clients und Servern sowie das Management von Datenumwandlungen. Diese Integrationsmuster machen es besser als rohe MCP-Implementierungen. - 7. Data-Formulator
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Sterne: ~15k+ auf GitHub
Merkmale: Data Formulator ist ein Projekt von Microsoft Research, das KI-Agenten für die Datenexploration über reichhaltige Visualisierungen nutzt. Es ermöglicht, Absichten und Daten in Diagramme durch einen interaktiven Workflow umzuwandeln. - 8. Pydantic-AI
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Sterne: ~14k+ auf GitHub
Merkmale: Pydantic-AI ist ein agentisches Framework, das beim Aufbau produktionsreifer generativer KI (GenAI)-Anwendungen hilft. Es kombiniert Pydantic-Typen mit generativen Modellmustern, um sicherzustellen, dass Ausgaben validiert und konsistent sind. - 9. Pyrefly
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Sterne: ~5k+ auf GitHub
Merkmale: Pyrefly ist ein statisches Analyse- und Typprüfungswerkzeug für Python. Es integriert sich mit Pydantic und bietet moderne, schnelle und präzise Typprüfungen für große Projekte. - 10. Morphik-Core
Repo: GitHub
Sterne: ~3.5k+ auf GitHub
Merkmale: Morphik ist ein KI-Toolset für die Arbeit mit visuell reichen und multimodalen Dokumenten. Es ermöglicht Entwicklern, PDFs, Bilder, Videos und mehr zu speichern, zu durchsuchen und zu analysieren, unterstützt durch ein Python SDK und eine Webkonsole. - 11. ChainForge
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Sterne: ~2.9k+ auf GitHub
Merkmale: ChainForge ist ein visuelles Toolkit für Prompt Engineering und Hypothesentests mit LLMs. Es hilft beim Vergleichen von Strategien und beim Erkunden des Verhaltens von Modellen. - 12. MostlyAI
Repo: GitHub
Sterne: ~700+ auf GitHub
Merkmale: MostlyAI generiert realistische synthetische Daten für Tests und maschinelles Lernen. Es bewahrt die statistischen Eigenschaften echter Daten und schützt gleichzeitig deren Privatsphäre.
Die Autorin Kanwal Mehreen ist Maschinenbauingenieurin und technische Schriftstellerin mit einer tiefen Leidenschaft für Datenwissenschaft und der Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productivity with ChatGPT“. Als Google Generation Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Zudem wurde sie als Teradata Diversity in Tech Scholar, Mitacs Globalink Research Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist eine leidenschaftliche Verfechterin des Wandels und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Berufen zu stärken.
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