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verfügbare Bibliotheken von Python Version 3.14 in IDEA 14.0

Details
Super User
IDEA - Datenanalyse
31. Mai 2026
Zugriffe: 76

verfügbare Bibliotheken/Module von Python Version 3.14.0 in IDEA 14.0:

 
Bibliothek Version Erläuterung
appdirs 1.4.4 Ermittelt plattformabhängige Standardverzeichnisse für Anwendungen (Konfiguration, Cache, Benutzerdaten).
asdf 5.1.0 Advanced Scientific Data Format. Bibliothek zum Speichern und Laden komplexer wissenschaftlicher Datenstrukturen (Arrays, Metadaten, Modelle) in einem modernen, YAML-basierten Dateiformat.
asdf_standard 1.4.0 Enthält die offiziellen ASDF-Standards und Schema-Definitionen. Dient als Grundlage für die Validierung von ASDF-Dateien und wird intern von asdf genutzt.
asdf_transform_schemas 0.6.0 Schema-Definitionen für Transformationen im ASDF-Format (Advanced Scientific Data Format) bei in wissenschaftlicher Datenverarbeitung
attrs 25.4.0 Bibliothek zur einfachen Erstellung sauberer Datenklassen mit Validierung, Defaults und Typunterstützung. Alternative/Erweiterung zu Python dataclasses
beautifulsoup4  4.14.2 HTML- und XML-Dokumente parsen und durchsuchen
blinker 1.9.0 Signal-/Event-System für Python-Anwendungen. Ermöglicht lose gekoppelte Kommunikation zwischen Programmteilen. Oft in Webframeworks genutzt.
Brotli 1.2.0 Bibliothek für Brotli-Kompression und Dekompression. Wird häufig für Webdaten, HTTP-Komprimierung und kleinere Dateigrößen genutzt.
cachetools 6.2.1 Erweiterte Cache-Funktionen für Python, z. B. LRU-, TTL- oder Größen-basierte Caches zur Performance-Optimierung.
ccg 0.1.0 internes oder spezialisiertes Paket; für Konfigurations-, Grafik- oder Datenfunktionen genutzt
certifi 2025.10.5 Stellt aktuelle Root-SSL-Zertifikate für HTTPS-Verbindungen bereit. Wichtig für sichere Webzugriffe mit requests oder APIs.
chardet 5.2.0 Erkennung der Zeichencodierung von Textdateien
charset_normalizer 3.4.4 Moderne Alternative zu chardet zur Erkennung und Normalisierung von Zeichensätzen. Wird oft von requests genutzt.
click 8.3.0 Framework zur Erstellung professioneller Kommandozeilenprogramme (CLI) mit Parametern, Menüs und Optionen.
cluster 1.4.1 Allgemeiner Paketname für Cluster- oder Gruppierungsalgorithmen, häufig Datenanalyse oder Machine Learning.
colorama 0.4.6 Ermöglicht farbige Konsolenausgaben unter Windows und anderen Systemen (print mit Farben).
contourpy 1.3.3 Bibliothek zur Berechnung von Kontur- und Liniengrafiken. Wird intern von matplotlib genutzt.
Corpus 0.4.2 Paket oder Datensammlung für Text-/Sprachverarbeitung (NLP), z. B. Trainingsdaten oder Textkorpora.
cssselect 1.3.0 Wandelt CSS-Selektoren in XPath-Ausdrücke um. Wird häufig beim Web-Scraping mit lxml oder HTML-Parsern genutzt.
cssutils 2.11.1 Bibliothek zum Parsen, Bearbeiten und Erzeugen von CSS-Dateien direkt in Python.
cycler 0.12.1 Hilfsbibliothek für zyklische Wiederholungen von Farben, Linienarten usw. in Diagrammen. Wird häufig von matplotlib verwendet.
dash 3.2.0 Framework für die Erstellung von Webanwendungen, insbesondere für Datenvisualisierung
dash_core_components 2.0.0 Standard-UI-Komponenten für das Webframework Dash, z. B. Diagramme, Dropdowns, Slider und Eingabefelder für interaktive Web-Dashboards.
dash_html_components 2.0.0 HTML-Komponenten für Dash. Ermöglicht das Erstellen von Webseiten-Elementen wie div, table, h1 usw. direkt in Python.
dash_table 5.0.0 Erweiterte Tabellenkomponente für Dash mit Sortierung, Filterung, Pagination und Bearbeitung von Tabellen im Browser.
dateutil   Erweiterung zu Python datetime mit komfortabler Datumsberechnung, Parsing und Zeitzonenunterstützung. Meist als python-dateutil installiert.
emails 0.6 Bibliothek zum Erstellen und Versenden von HTML-E-Mails inklusive Anhängen, Templates und SMTP-Unterstützung.
encutils   Hilfsbibliothek für Zeichenkodierung, Encoding- und Textkonvertierungen. Wird oft intern von XML-, HTML- oder Netzwerkbibliotheken genutzt.
et_xmlfile 2.0.0 Kleine XML-Schreibbibliothek für effizientes Erzeugen großer XML-Dateien. Wird häufig intern von openpyxl für Excel-Dateien (.xlsx) verwendet.
Flask 3.1.2  leichtgewichtiges Web-Framework für Web-Anwendungen
Flask-Cors 6.0.1 Cross-Origin Resource Sharing (CORS) konfigurieren für den Zugriff von Webanwendungen auf Ressourcen von einer anderen Domain notwendig
flask-emails 0.4.2 Senden von E-Mails in Flask-Anwendungen, ermöglicht das einfache Versenden von E-Mails über verschiedene SMTP-Server, unterstützt HTML-E-Mails und Dateianhänge
fonttools 4.60.1 Bibliothek zum Analysieren, Bearbeiten und Konvertieren von Schriftarten (TrueType, OpenType usw.). Wird häufig von Grafik-, PDF- und Plot-Bibliotheken genutzt.
future 1.0.0 Kompatibilitätsbibliothek zur Unterstützung von Python-2- und Python-3-Code in gemeinsamen Projekten. Hilft bei Migration älterer Anwendungen.
icons 1.1 verschiedene Icon-Sets , insbesondere in grafischen Benutzeroberflächen (GUIs) oder Webanwendungen
idna 3.11 Unterstützt internationale Domainnamen (IDN) mit Unicode-Zeichen für Netzwerk- und Webanwendungen. Wichtig für HTTPS/URLs.
importlib_metadata 8.7.0 Backport der modernen Python-Import-Metadatenfunktionen für ältere Python-Versionen. Liest Paketinformationen wie Versionen oder Abhängigkeiten aus.
isapi   Python-Unterstützung für Microsoft IIS ISAPI-Erweiterungen und Filter. Wird für Webserver-Integrationen unter Windows genutzt.
itsdangerous 2.2.0 Bibliothek zum sicheren Signieren und Verifizieren von Daten oder Tokens. Häufig in Flask-Webanwendungen verwendet.
jdcal 1.4.1 Kleine Hilfsbibliothek für Julianische Datumsberechnungen. Wird oft intern von Excel-/Kalenderbibliotheken genutzt.
jinja2 3.1.6 erweiterbare Template-Engine für dynamische HTML-Seiten
jmespath 1.0.1 Abfragesprache für JSON-Daten. Ermöglicht komplexes Filtern und Auslesen verschachtelter JSON-Strukturen. Häufig bei APIs und AWS genutzt.
joblib 1.5.2 Bibliothek für parallele Verarbeitung, Caching und effizientes Speichern großer Python-Objekte. Oft in scikit-learn verwendet.
jsonschema 4.25.1 Validiert JSON-Daten anhand definierter JSON-Schemas. Wichtig für API-Prüfungen und strukturierte Dateneingaben.
jsonschema_specifications 2025.9.1 Ergänzende Schema-Definitionen und Standards für jsonschema. Unterstützt offizielle JSON-Schema-Spezifikationen.
kiwisolver 1.4.9 Schneller Constraint-Solver für Layoutberechnungen. Wird hauptsächlich intern von matplotlib verwendet.
libfuturize   Teil des future-Pakets. Unterstützt die automatische Umwandlung von Python-2-Code in kompatiblen Python-3-Code.
libpasteurize   Teil des future-Pakets. Hilft dabei, Python-3-Code rückwärtskompatibel für Python 2 zu machen.
lxml 6.0.2 Sehr schnelle Bibliothek zum Parsen und Verarbeiten von XML- und HTML-Dokumenten. Häufig für Web-Scraping, XPath und große XML-Dateien genutzt.
markupsafe 3.0.3  Schutz vor Code-Injektionen, Implementierung von Textobjekten z.B. bei jinja2
matplotlib 3.10.7  Erstellung von statischen, animierten und interaktiven Visualisierungen
more_itertools 10.8.0 Erweiterte Zusatzfunktionen für Python-Iteratoren und Schleifen. Ergänzt das Standardmodul itertools um viele praktische Werkzeuge.
mpl_toolkits   Zusatzmodule für matplotlib, z. B. 3D-Grafiken, Achsen-Tools oder Kartenprojektionen.
narwahls 2.21.2 Einheitliche Abstraktionsschicht für DataFrame-Bibliotheken. Ermöglicht es, denselben Python-Code mit Pandas, Polars, PyArrow oder anderen DataFrame-Frameworks zu verwenden, ohne den Code anzupassen.
nest_asyncio 1.6.0 Ermöglicht verschachtelte asyncio-Eventloops. Wichtig für Jupyter, Dash oder andere Umgebungen mit bereits laufendem Eventloop.
nltk 3.9.2 Natural Language Toolkit – umfangreiche Bibliothek für Sprach- und Textverarbeitung (NLP), z. B. Tokenisierung, Stemming und Textanalyse.
numpy  2.4.4  wissenschaftliches Rechnen, Unterstützung für große, multidimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von mathematischen Funktionen
openpyxl  3.1.5  Lesen und Schreiben von Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm-Dateien 
packaging 25.0 Hilfsbibliothek zur Verarbeitung von Python-Paketversionen, Abhängigkeiten und Kompatibilitätsregeln nach Python-Standards (PEP). Wird von vielen Installations- und Build-Tools genutzt.
pandas 3.0.2  Datenmanipulation und -analyse, Datenstrukturen wie DataFrames und Series, für Datenvorbereitung, Bereinigung und explorative Datenanalyse
pandas.libs   Interne, kompilierte Bibliotheken von pandas für schnelle Datenverarbeitung, Datumsfunktionen und numerische Operationen.
past   Teil des future-Pakets. Stellt Python-2-Funktionen und Kompatibilitätsschichten unter Python 3 bereit.
PIL    Python Imaging Library – ursprüngliche Bildverarbeitungsbibliothek für Python. Heute meist durch Pillow ersetzt.
pillow 12.0.0 Aktive Weiterentwicklung von PIL zur Bildbearbeitung, Konvertierung, Skalierung und Grafikverarbeitung.
plotly 6.7.0 Erstellung interaktiver Grafiken und Dashboards, auch für Webanwendungen
premailer 3.10.0 Konvertiert CSS-Stile in Inline-CSS für HTML-E-Mails, damit diese besser in Mailprogrammen dargestellt werden.
pycparser 2.23 Reiner Python-C-Parser zum Analysieren von C-Quellcode. Wird häufig für Compiler-, Parser- oder FFI-Projekte genutzt.
pyee 13.0.0 EventEmitter-Implementierung ähnlich wie in Node.js. Ermöglicht Event-/Signal-basierte Programmierung in Python.
pyparsing 3.2.5 Erstellung eigener Skriptsprache, durch Semikolon separiert mit Variablen und Funktionsaufrufen mit Argumenten 
pyppeteer 2.0.0 Python-Portierung von Puppeteer, einer Node.js-Bibliothek, ermöglicht das automatisierte Steuern von Webbrowsern, um Webseiten zu scrapen, zu testen oder Screenshots zu erstellen
pyrsistent 0.20.0 Bibliothek für unveränderliche (immutable) Datenstrukturen wie Listen, Maps und Sets. Wird oft für sichere Zustandsverwaltung genutzt.
python_dateutil 2.9.0 Erweiterte Datums- und Zeitfunktionen für Python, inkl. flexiblem Datumsparser, Zeitdifferenzen und Zeitzonenverwaltung.
pytz 2025.2 Olson tz-Datenbank - Zeitzonenberechnung 
pywin32 311 Erstellen und Verwenden von COM-Objekten und die Pythonwin-Umgebung 
PyYAML 6.0.3 Bibliothek zum Lesen und Schreiben von YAML-Dateien. Häufig für Konfigurationsdateien und Datenstrukturen genutzt.
referencing 0.37.0 Unterstützt Referenzauflösung und Verlinkungen innerhalb von JSON-Schemas und verwandten Standards. Oft zusammen mit jsonschema verwendet.
regex 2025.11.3 Erweiterte Alternative zum Python-Standardmodul re mit zusätzlichen Funktionen und besserer Unicode-Unterstützung.
requests 2.32.5 Senden von HTTP-Requests wie GET, POST, PUT und DELETE und das Verarbeiten der HTTP-Anfragen
retrying 1.4.2 Bibliothek zum automatischen Wiederholen fehlgeschlagener Funktionen oder Netzwerkaufrufe mit Wartezeiten und Retry-Logik.
rpds   Schnelle Rust-basierte Datenstrukturen für Python, häufig für unveränderliche (immutable) Collections und Performance-Optimierungen genutzt.
rpds_py 0.28.0 Python-Bindings für rpds; wird oft intern von jsonschema und modernen Datenvalidierungsbibliotheken verwendet.
scikit-learn 1.7.2 maschinelles Lernen , effiziente Werkzeuge für Datenanalyse und prädiktive Modellierung, einschließlich Klassifikation, Regression und Clustering
scipy 1.16.3  aufgebaut auf NumPy, große Anzahl von Algorithmen und Werkzeugen für mathematische, wissenschaftliche und technische Berechnungen, wie z.B. Optimierung, Integration und Signalverarbeitung
scipy.libs   Interne kompilierte Bibliotheken von SciPy für numerische Berechnungen, lineare Algebra, Optimierung und wissenschaftliche Algorithmen.
semantic_version 2.10.0 Bibliothek zur Verarbeitung und Prüfung semantischer Versionsnummern nach dem Schema MAJOR.MINOR.PATCH (z. B. 1.2.3).
setuptools 80.9.0 Erstellen, Verpacken und Verteilen von Python-Paketen, erweitert die Standardfunktionen von distutils
six 1.17.0  Python 2- und 3-Kompatibilitätsbibliothek
sklearn   Kurzname für scikit-learn – umfangreiche Machine-Learning-Bibliothek für Klassifikation, Regression, Clustering und Datenanalyse.
soupsieve 2.8 CSS-Selektor-Engine für BeautifulSoup. Ermöglicht komplexe HTML/XML-Abfragen mit CSS-Syntax.
tenacity 9.1.2 Flexible Retry-Bibliothek zum automatischen Wiederholen fehlgeschlagener Operationen mit Backoff-Strategien.
threadpoolctl 3.6.0 Steuert und überwacht Thread-Pools numerischer Bibliotheken wie NumPy oder SciPy zur Performance-Optimierung.
tqdm 4.67.1 Erstellt Fortschrittsbalken für Schleifen und Datenverarbeitung in Konsole oder Jupyter Notebook.
typing_extensions 4.15.0 Ergänzt neue Typisierungsfunktionen (typing) für ältere Python-Versionen. Wichtig für moderne Typannotationen.
tzdata 2026.2 Zeitzonen-Datenbank für Python-Zeitfunktionen. Liefert aktuelle internationale Zeitzoneninformationen.
urllib3 2.7.0 Leistungsfähige HTTP-Client-Bibliothek für Webzugriffe, Requests und API-Kommunikation. Grundlage vieler Netzwerkbibliotheken.
websockets 15.0.1 Implementierung des WebSocket-Protokolls für Echtzeit-Kommunikation zwischen Client und Server.
werkzeug 3.1.3 WSGI-Toolkit und Basisbibliothek vieler Python-Webframeworks wie Flask. Enthält Routing, Request-/Response-Handling usw.
win32com   COM-Automatisierung für Windows-Anwendungen wie Excel, Word oder CaseWare IDEA. 
win32comext   Erweiterungen zu win32com mit zusätzlichen COM- und Windows-Integrationen.
yaml   Import-Modul von PyYAML zum Lesen und Schreiben von YAML-Dateien.
zipp 3.23.0 Hilfsbibliothek für ZIP-Datei- und Paketpfad-Verarbeitung. Wird oft intern von importlib_metadata genutzt.
IDEALib   Custom Package

siehe auch verfügbare Python-Bibliotheken ab Version 13

Achtung: Ab Version 14 existiert keine Pythonwin.exe als IDE mehr. Hier muss auf die Standard-IDLE zurückgegriffen werden.

 

IDEA Caseware Python
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KI-Agenten in der Datenanalyse und Wirtschaftsprüfung – aber bitte kontrolliert! - Beispiel Caseware IDEA mit Python

Details
Super User
IDEA - Datenanalyse
31. Mai 2026
Zugriffe: 116

🔍 KI-Agenten in der Datenanalyse und Wirtschaftsprüfung – aber bitte kontrolliert!

In den letzten Monaten wurde viel darüber diskutiert, ob KI-Agenten künftig komplette Datenanalysen und Prüfungen eigenständig durchführen können. Technisch betrachtet lautet die Antwort: Ja.

Mit einer Kombination aus:

  • Python
  • CaseWare IDEA
  • IDEALib
  • Win32COM
  • MCP (Model Context Protocol)
  • KI-Modellen wie ChatGPT oder Claude

lassen sich Prüfungsabläufe bereits heute weitgehend automatisieren.

Ein möglicher Ablauf:

✅ IDEA-Projekte automatisch öffnen
✅ Tabellen und Datenbestände erkennen
✅ Dubletten-, Lücken- und Ausreißeranalysen durchführen
✅ DATEV- und ERP-Daten auswerten
✅ Auffälligkeiten identifizieren
✅ Prüfungsfeststellungen formulieren
✅ Berichte und Arbeitspapiere erstellen

Der entscheidende Punkt ist jedoch nicht die Technik, sondern die Kontrolle.

Statt eines unkontrollierten KI-Agenten erscheint ein überwachter Audit-Agent der richtige Weg:

🔹 Der Agent erhält nur freigegebene Funktionen.
🔹 Jede Aktion wird protokolliert.
🔹 Kritische Schritte benötigen eine Freigabe durch den Prüfer.
🔹 Die KI interpretiert Ergebnisse, verändert aber keine Datenbestände eigenständig.

Beispielsweise könnte ein Audit-Agent ausschließlich folgende Aktionen ausführen:

  • Daten einlesen
  • Analysen starten
  • Ergebnisse exportieren
  • Prüfberichte vorbereiten

Nicht freigegeben wären dagegen:

❌ Daten löschen
❌ Datenbanken überschreiben
❌ Beliebigen Code ausführen
❌ Unkontrollierten Datenversand in Cloud-Dienste

Gerade in der Wirtschaftsprüfung, Steuerprüfung und Internen Revision bietet dieser Ansatz enormes Potenzial: Routinearbeiten werden automatisiert, während Fachkräfte sich auf die Beurteilung und Risikoeinschätzung konzentrieren können.

Die Zukunft liegt aus meiner Sicht nicht im autonomen Prüfer, sondern im überwachten KI-Agenten, der Fachwissen, Datenanalyse und Dokumentation unterstützt – nachvollziehbar, revisionssicher und kontrollierbar.

Wie schätzt ihr das ein?

Werden wir in einigen Jahren mit KI-gestützten Audit-Agenten arbeiten oder bleiben solche Systeme auf absehbare Zeit Assistenzwerkzeuge?

#KI #ArtificialIntelligence #Audit #Wirtschaftsprüfung #InterneRevision #DataAnalytics #CaseWareIDEA #Python #MCP #ChatGPT #Claude #Digitalisierung #TaxTechnology #Finanzverwaltung #DataScience #Automation #digitaleBp

IDEA Datenanalyse Python Agenten
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BFH-Urteil vom 20.01.2026, Az. VII R 4/25: Andere Gesetze im Sinne des § 140 AO bei nationalen Verbrauchsteuern

Details
Super User
BFH-Entscheidungen
31. Mai 2026
Zugriffe: 79

BFH-Urteil vom 20.01.2026, Az. VII R 4/25: Andere Gesetze im Sinne des § 140 AO bei nationalen Verbrauchsteuern unter https://www.bundesfinanzhof.de/de/entscheidung/entscheidungen-online/detail/STRE202610092/ 

 

BFH VII. Senat

AO § 1 Abs 1 S 1, AO § 131 Abs 2 S 1 Nr 1, AO § 140, KaffeeStG § 21, KaffeeStV § 32, KaffeeStV § 34, FGO § 120 Abs 1 S 1, ZPO § 173, ZPO § 175

vorgehend Finanzgericht Baden-Württemberg , 12. September 2024, Az: 11 K 2180/21

Leitsätze

1. Wird eine gerichtliche Entscheidung gegen elektronisches Empfangsbekenntnis an das besondere elektronische Behördenpostfach übermittelt, kommt es für den Zeitpunkt der Zustellung darauf an, wann der Empfänger das Dokument tatsächlich und empfangsbereit entgegengenommen hat.

2. Der Begriff "andere Gesetze" in § 140 der Abgabenordnung (AO) verweist auch auf ausländische Buchführungspflichten (Anschluss an Urteile des Bundesfinanzhofs ‑‑BFH‑‑ vom 14.11.2018 - I R 81/16, BFHE 263, 108, BStBl II 2019, 390, und vom 20.04.2021 - IV R 3/20, BFHE 273, 119, BStBl II 2023, 703).

3. Diese Rechtsprechung des BFH zu § 140 AO gilt auch für nationale Verbrauchsteuern.

Tenor

Die Revision des Beklagten gegen das Urteil des Finanzgerichts Baden-Württemberg vom 12.09.2024 - 11 K 2180/21 wird als unbegründet zurückgewiesen.

Die Kosten des Revisionsverfahrens hat der Beklagte zu tragen.

BFH BFH-Urteil Buchführung AO KaffeeStG FG Baden-Württemberg
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verfügbare Bibliotheken von Python Version 3.12.4 in IDEA 13.0

Details
Super User
IDEA - Datenanalyse
10. Mai 2026
Zugriffe: 158

verfügbare Bibliotheken/Module von Python Version 3.12.4 in IDEA 13.0:

 
Bibliothek Version Erläuterung
asdf_transform_schemas 0.5.0 Schema-Definitionen für Transformationen im ASDF-Format (Advanced Scientific Data Format) bei in wissenschaftlicher Datenverarbeitung
attrs 23.2.0 Bibliothek zur einfachen Erstellung sauberer Datenklassen mit Validierung, Defaults und Typunterstützung. Alternative/Erweiterung zu Python dataclasses
beautifulsoup4  4.12.3 HTML- und XML-Dokumente parsen und durchsuchen
blinker 1.8.2 Signal-/Event-System für Python-Anwendungen. Ermöglicht lose gekoppelte Kommunikation zwischen Programmteilen. Oft in Webframeworks genutzt.
Brotli 1.1.0 Bibliothek für Brotli-Kompression und Dekompression. Wird häufig für Webdaten, HTTP-Komprimierung und kleinere Dateigrößen genutzt.
cachetools 5.3.3 Erweiterte Cache-Funktionen für Python, z. B. LRU-, TTL- oder Größen-basierte Caches zur Performance-Optimierung.
ccg 0.1.0 internes oder spezialisiertes Paket; für Konfigurations-, Grafik- oder Datenfunktionen genutzt
certifi 2024.7.4 Stellt aktuelle Root-SSL-Zertifikate für HTTPS-Verbindungen bereit. Wichtig für sichere Webzugriffe mit requests oder APIs.
chardet 5.2.0 Erkennung der Zeichencodierung von Textdateien
charset_normalizer 3.3.2 Moderne Alternative zu chardet zur Erkennung und Normalisierung von Zeichensätzen. Wird oft von requests genutzt.
click 8.1.7 Framework zur Erstellung professioneller Kommandozeilenprogramme (CLI) mit Parametern, Menüs und Optionen.
cluster 1.4.1 Allgemeiner Paketname für Cluster- oder Gruppierungsalgorithmen, häufig Datenanalyse oder Machine Learning.
colorama 0.4.6 Ermöglicht farbige Konsolenausgaben unter Windows und anderen Systemen (print mit Farben).
contourpy 1.2.1 Bibliothek zur Berechnung von Kontur- und Liniengrafiken. Wird intern von matplotlib genutzt.
Corpus 0.4.2 Paket oder Datensammlung für Text-/Sprachverarbeitung (NLP), z. B. Trainingsdaten oder Textkorpora.
cssselect 1.2.0 Wandelt CSS-Selektoren in XPath-Ausdrücke um. Wird häufig beim Web-Scraping mit lxml oder HTML-Parsern genutzt.
cssutils 2.11.1 Bibliothek zum Parsen, Bearbeiten und Erzeugen von CSS-Dateien direkt in Python.
cycler 0.12.1 Hilfsbibliothek für zyklische Wiederholungen von Farben, Linienarten usw. in Diagrammen. Wird häufig von matplotlib verwendet.
dash 2.17.1 Framework für die Erstellung von Webanwendungen, insbesondere für Datenvisualisierung
dash_core_components 2.0.0 Standard-UI-Komponenten für das Webframework Dash, z. B. Diagramme, Dropdowns, Slider und Eingabefelder für interaktive Web-Dashboards.
dash_html_components 2.0.0 HTML-Komponenten für Dash. Ermöglicht das Erstellen von Webseiten-Elementen wie div, table, h1 usw. direkt in Python.
dash_table 5.0.0 Erweiterte Tabellenkomponente für Dash mit Sortierung, Filterung, Pagination und Bearbeitung von Tabellen im Browser.
dateutil   Erweiterung zu Python datetime mit komfortabler Datumsberechnung, Parsing und Zeitzonenunterstützung. Meist als python-dateutil installiert.
emails 0.6 Bibliothek zum Erstellen und Versenden von HTML-E-Mails inklusive Anhängen, Templates und SMTP-Unterstützung.
encutils   Hilfsbibliothek für Zeichenkodierung, Encoding- und Textkonvertierungen. Wird oft intern von XML-, HTML- oder Netzwerkbibliotheken genutzt.
et_xmlfile 1.1.0 Kleine XML-Schreibbibliothek für effizientes Erzeugen großer XML-Dateien. Wird häufig intern von openpyxl für Excel-Dateien (.xlsx) verwendet.
Flask 3.0.3  leichtgewichtiges Web-Framework für Web-Anwendungen
Flask-Cors 5.0.0 Cross-Origin Resource Sharing (CORS) konfigurieren für den Zugriff von Webanwendungen auf Ressourcen von einer anderen Domain notwendig
flask-emails 0.4.2 Senden von E-Mails in Flask-Anwendungen, ermöglicht das einfache Versenden von E-Mails über verschiedene SMTP-Server, unterstützt HTML-E-Mails und Dateianhänge
fonttools 4.53.1 Bibliothek zum Analysieren, Bearbeiten und Konvertieren von Schriftarten (TrueType, OpenType usw.). Wird häufig von Grafik-, PDF- und Plot-Bibliotheken genutzt.
future 1.0.0 Kompatibilitätsbibliothek zur Unterstützung von Python-2- und Python-3-Code in gemeinsamen Projekten. Hilft bei Migration älterer Anwendungen.
icons 1.1 verschiedene Icon-Sets , insbesondere in grafischen Benutzeroberflächen (GUIs) oder Webanwendungen
idna 3.7 Unterstützt internationale Domainnamen (IDN) mit Unicode-Zeichen für Netzwerk- und Webanwendungen. Wichtig für HTTPS/URLs.
importlib_metadata 8.0.0 Backport der modernen Python-Import-Metadatenfunktionen für ältere Python-Versionen. Liest Paketinformationen wie Versionen oder Abhängigkeiten aus.
isapi   Python-Unterstützung für Microsoft IIS ISAPI-Erweiterungen und Filter. Wird für Webserver-Integrationen unter Windows genutzt.
itsdangerous 2.2.0 Bibliothek zum sicheren Signieren und Verifizieren von Daten oder Tokens. Häufig in Flask-Webanwendungen verwendet.
jdcal 1.4.1 Kleine Hilfsbibliothek für Julianische Datumsberechnungen. Wird oft intern von Excel-/Kalenderbibliotheken genutzt.
jinja2 3.1.4  erweiterbare Template-Engine für dynamische HTML-Seiten
jmespath 1.0.1 Abfragesprache für JSON-Daten. Ermöglicht komplexes Filtern und Auslesen verschachtelter JSON-Strukturen. Häufig bei APIs und AWS genutzt.
joblib 1.4.2 Bibliothek für parallele Verarbeitung, Caching und effizientes Speichern großer Python-Objekte. Oft in scikit-learn verwendet.
jsonschema 4.23.0 Validiert JSON-Daten anhand definierter JSON-Schemas. Wichtig für API-Prüfungen und strukturierte Dateneingaben.
jsonschema_specifications 2023.12.1 Ergänzende Schema-Definitionen und Standards für jsonschema. Unterstützt offizielle JSON-Schema-Spezifikationen.
jupyterlab_plotly   Integration von Plotly-Diagrammen in JupyterLab-Umgebungen für interaktive Visualisierungen.
kiwisolver 1.4.5 Schneller Constraint-Solver für Layoutberechnungen. Wird hauptsächlich intern von matplotlib verwendet.
libfuturize   Teil des future-Pakets. Unterstützt die automatische Umwandlung von Python-2-Code in kompatiblen Python-3-Code.
libpasteurize   Teil des future-Pakets. Hilft dabei, Python-3-Code rückwärtskompatibel für Python 2 zu machen.
lxml 5.2.2 Sehr schnelle Bibliothek zum Parsen und Verarbeiten von XML- und HTML-Dokumenten. Häufig für Web-Scraping, XPath und große XML-Dateien genutzt.
markupsafe 3.0.3  Schutz vor Code-Injektionen, Implementierung von Textobjekten z.B. bei jinja2
matplotlib 3.9.2  Erstellung von statischen, animierten und interaktiven Visualisierungen
more_itertools 10.3.0 Erweiterte Zusatzfunktionen für Python-Iteratoren und Schleifen. Ergänzt das Standardmodul itertools um viele praktische Werkzeuge.
mpl_toolkits   Zusatzmodule für matplotlib, z. B. 3D-Grafiken, Achsen-Tools oder Kartenprojektionen.
nest_asyncio 1.6.0 Ermöglicht verschachtelte asyncio-Eventloops. Wichtig für Jupyter, Dash oder andere Umgebungen mit bereits laufendem Eventloop.
nltk 3.9.1 Natural Language Toolkit – umfangreiche Bibliothek für Sprach- und Textverarbeitung (NLP), z. B. Tokenisierung, Stemming und Textanalyse.
numpy  2.0.0  wissenschaftliches Rechnen, Unterstützung für große, multidimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von mathematischen Funktionen
openpyxl  3.1.5  Lesen und Schreiben von Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm-Dateien 
packaging 24.1 Hilfsbibliothek zur Verarbeitung von Python-Paketversionen, Abhängigkeiten und Kompatibilitätsregeln nach Python-Standards (PEP). Wird von vielen Installations- und Build-Tools genutzt.
pandas 3.0.2  Datenmanipulation und -analyse, Datenstrukturen wie DataFrames und Series, für Datenvorbereitung, Bereinigung und explorative Datenanalyse
pandas.libs   Interne, kompilierte Bibliotheken von pandas für schnelle Datenverarbeitung, Datumsfunktionen und numerische Operationen.
past   Teil des future-Pakets. Stellt Python-2-Funktionen und Kompatibilitätsschichten unter Python 3 bereit.
PIL    Python Imaging Library – ursprüngliche Bildverarbeitungsbibliothek für Python. Heute meist durch Pillow ersetzt.
pillow 10.4.0 Aktive Weiterentwicklung von PIL zur Bildbearbeitung, Konvertierung, Skalierung und Grafikverarbeitung.
plotly 5.22.0 Erstellung interaktiver Grafiken und Dashboards, auch für Webanwendungen
premailer 3.10.0 Konvertiert CSS-Stile in Inline-CSS für HTML-E-Mails, damit diese besser in Mailprogrammen dargestellt werden.
pycparser 2.22 Reiner Python-C-Parser zum Analysieren von C-Quellcode. Wird häufig für Compiler-, Parser- oder FFI-Projekte genutzt.
pyee 11.1.0 EventEmitter-Implementierung ähnlich wie in Node.js. Ermöglicht Event-/Signal-basierte Programmierung in Python.
pyparsing 3.1.0 Erstellung eigener Skriptsprache, durch Semikolon separiert mit Variablen und Funktionsaufrufen mit Argumenten 
pyppeteer 2.0.0 Python-Portierung von Puppeteer, einer Node.js-Bibliothek, ermöglicht das automatisierte Steuern von Webbrowsern, um Webseiten zu scrapen, zu testen oder Screenshots zu erstellen
pyrsistent 0.20.0 Bibliothek für unveränderliche (immutable) Datenstrukturen wie Listen, Maps und Sets. Wird oft für sichere Zustandsverwaltung genutzt.
pytest_asdf   Erweiterung für pytest zum Testen von ASDF-Dateien und wissenschaftlichen Datenformaten.
python_dateutil 2.9.0 Erweiterte Datums- und Zeitfunktionen für Python, inkl. flexiblem Datumsparser, Zeitdifferenzen und Zeitzonenverwaltung.
pytz 2024.1 Olson tz-Datenbank - Zeitzonenberechnung 
pywin32 306 Erstellen und Verwenden von COM-Objekten und die Pythonwin-Umgebung 
PyYAML 6.0.1 Bibliothek zum Lesen und Schreiben von YAML-Dateien. Häufig für Konfigurationsdateien und Datenstrukturen genutzt.
referencing 0.35.1 Unterstützt Referenzauflösung und Verlinkungen innerhalb von JSON-Schemas und verwandten Standards. Oft zusammen mit jsonschema verwendet.
regex 2024.5.15 Erweiterte Alternative zum Python-Standardmodul re mit zusätzlichen Funktionen und besserer Unicode-Unterstützung.
requests 2.31.0 Senden von HTTP-Requests wie GET, POST, PUT und DELETE und das Verarbeiten der HTTP-Anfragen
retrying 1.3.4 Bibliothek zum automatischen Wiederholen fehlgeschlagener Funktionen oder Netzwerkaufrufe mit Wartezeiten und Retry-Logik.
rpds   Schnelle Rust-basierte Datenstrukturen für Python, häufig für unveränderliche (immutable) Collections und Performance-Optimierungen genutzt.
rpds_py 0.18.1 Python-Bindings für rpds; wird oft intern von jsonschema und modernen Datenvalidierungsbibliotheken verwendet.
scikit-learn 1.5.1 maschinelles Lernen , effiziente Werkzeuge für Datenanalyse und prädiktive Modellierung, einschließlich Klassifikation, Regression und Clustering
scipy 1.14.0  aufgebaut auf NumPy, große Anzahl von Algorithmen und Werkzeugen für mathematische, wissenschaftliche und technische Berechnungen, wie z.B. Optimierung, Integration und Signalverarbeitung
scipy.libs   Interne kompilierte Bibliotheken von SciPy für numerische Berechnungen, lineare Algebra, Optimierung und wissenschaftliche Algorithmen.
semantic_version 2.10.0 Bibliothek zur Verarbeitung und Prüfung semantischer Versionsnummern nach dem Schema MAJOR.MINOR.PATCH (z. B. 1.2.3).
setuptools 70.2.0 Erstellen, Verpacken und Verteilen von Python-Paketen, erweitert die Standardfunktionen von distutils
six 1.16.0  Python 2- und 3-Kompatibilitätsbibliothek
sklearn   Kurzname für scikit-learn – umfangreiche Machine-Learning-Bibliothek für Klassifikation, Regression, Clustering und Datenanalyse.
soupsieve 2.5 CSS-Selektor-Engine für BeautifulSoup. Ermöglicht komplexe HTML/XML-Abfragen mit CSS-Syntax.
tenacity 8.5.0 Flexible Retry-Bibliothek zum automatischen Wiederholen fehlgeschlagener Operationen mit Backoff-Strategien.
threadpoolctl 3.5.0 Steuert und überwacht Thread-Pools numerischer Bibliotheken wie NumPy oder SciPy zur Performance-Optimierung.
tqdm 4.66.4 Erstellt Fortschrittsbalken für Schleifen und Datenverarbeitung in Konsole oder Jupyter Notebook.
typing_extensions 4.12.2 Ergänzt neue Typisierungsfunktionen (typing) für ältere Python-Versionen. Wichtig für moderne Typannotationen.
tzdata 2024.1 Zeitzonen-Datenbank für Python-Zeitfunktionen. Liefert aktuelle internationale Zeitzoneninformationen.
urllib3 1.26.19 Leistungsfähige HTTP-Client-Bibliothek für Webzugriffe, Requests und API-Kommunikation. Grundlage vieler Netzwerkbibliotheken.
websockets 10.4 Implementierung des WebSocket-Protokolls für Echtzeit-Kommunikation zwischen Client und Server.
werkzeug 3.0.3 WSGI-Toolkit und Basisbibliothek vieler Python-Webframeworks wie Flask. Enthält Routing, Request-/Response-Handling usw.
win32com   COM-Automatisierung für Windows-Anwendungen wie Excel, Word oder CaseWare IDEA. 
win32comext   Erweiterungen zu win32com mit zusätzlichen COM- und Windows-Integrationen.
yaml   Import-Modul von PyYAML zum Lesen und Schreiben von YAML-Dateien.
zipp 3.19.2 Hilfsbibliothek für ZIP-Datei- und Paketpfad-Verarbeitung. Wird oft intern von importlib_metadata genutzt.
IDEALib   Custom Package

siehe auch verfügbare Python-Bibliotheken ab Version 12.2

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