Python是一種高級編程語言，越來越受到開發者的喜愛。由于Python可以適應各種編程場景，能夠快速開發且易于調試，因此它在web應用、數據分析、機器學習等領域得到了廣泛應用。而Python庫則是Python編程的支撐，幫助編程人員更快速地開發更加復雜的應用。

在眾多Python庫中，排行榜是一種權威的評價方式。下面我們來看一下目前Python庫的排行榜。

import requests
url = 'https://hugovk.github.io/top-pypi-packages/top-pypi-packages-365-days.json'
response = requests.get(url)
data = response.json()
for package in data["rows"]:
print(package["rank"], package["project"], package["downloads"])

上述代碼使用Python的requests庫獲取了一個JSON數據的url，并使用該url獲取數據。然后，對返回的數據進行處理，輸出排行榜。

排行榜的結果中運用了數據分析、web開發和機器學習等多種領域的Python庫排名。其中，前10名分別是：

1       pip     248118726
2       setuptools      186536433
3       wheel   119338326
4       requests        95502402
5       numpy   84633206
6       Flask   82910210
7       scipy   70187444
8       pandas  66690222
9       Click   54928233
10      pytest  50962042

排行榜最前列的pip和setuptools都是與Python包管理器有關的庫，可以幫助開發人員管理不同的Python庫和版本。而Flask和Django則是Python的web框架，它們可以幫助開發人員更快速地搭建web應用。numpy、scipy和pandas則是數據分析必備的Python庫。pytest則是用于Python代碼測試的庫，它可以幫助開發人員更好地管理和維護代碼。

總之，在Python庫越來越多的今天，排行榜是我們選擇合適的庫的重要參考。