Este documento presenta la biblioteca fsmpy de Python para la implementación de cualquier tipo de medidas y comparaciones de diferentes tipos de conjuntos difusos, así como otras utilidades y algoritmos importantes y útiles. En este documento, analizamos la motivación detrás de su implementación, los principios de diseño seguidos, los módulos implementados de la biblioteca y sus capacidades, considerando los conjuntos difusos intuicionistas como el estudio de caso. Por último, se presentan algunos ejemplos de su aplicación en el reconocimiento de patrones, diagnóstico médico y segmentación de imágenes, que son ampliamente utilizados.