Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。
Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。
应该说Python/Perl是相互替代的脚本语言，但个人推荐用Python, 虽然很多老的生物信息软件是用Perl,Python学习曲线好，功能也更强大，是发展趋势。这两个语言主要是做数据预处理、文本处理和格式转换、对算法效率要求不高的分析软件开发，系统管理和pipeline搭建等工作。R语言主要的优势是大量的统计包的支持，数据统计分析中非常常用。Python和R有良好的接口。关于绘图很多人用R,其实Python的Matplotlib的绘图效果比它漂亮很多，也更强大。对pipeline的搭建shell编程更适合，是一个不可缺少的技能。与数据库相关的工作需要用到SQL， Linux : 操作系统，是基础。 生物信息对Linux的要求其实并不高，并不是要做系统开发者或管理员，只需要会用就行。复制粘贴、处理数据、安装软件等。生物信息软件：标准数据分析。 生物信息学的数据格式已经基本标准化，大部分工作可以直接用软件完成。Perl和Python：处理个性化问题、软件之间的对接。 这两门语言至少应该熟练掌握一门自己写程序用，另外一门要能看得懂。 写点小脚本感觉差别不大，但是perl写大程序不合适。 很多人认为python是趋势，但至少截止目前更多生信软件是用perl写的。 所以，如果刚开始学，建议主打python, 看懂perl。R ：数据处理、统计、绘图、数据分析。 R语言的数据结构跟其他语言差异较大、而且总感觉语法比较散，不好记。但是R的软件包却异常强大。数据处理的reshape2, dplyr；绘图的ggplot2；还有Bioconductor里的几千个包。不得不会。
