2018年GitHub最流行50大Python开源项目

韦德客户端 www.zyplsj.com Python是当下最火的编程语言之一,在GitHub上有大量热门开源项目,近日开源众包平台IssueHunt评选出了2018年GitHub上最流行的50个Python开源项目如下:

1)TensorFlow Model

TensorFlow Models

如果你对机器学习和深度学习有所了解,那么肯定听说过TensorFlow的大名。

TensorFlow Models包含大量与深度学习有关的代码库,是人工智能专业人士必备武器库之一。

GitHub:?https://github.com/tensorflow/models

2)? Keras

Keras是一个高级神经网络API,由Python编写,能够运行在TensorFlow、CNTK或者Theano之上。

Keras的开发更侧重快速实验。

GitHub:?https://github.com/keras-team/keras

3)Flask

Flask

Flask是一个轻量级的WSGI Web应用程序框架。

入门快速简便,同时能够扩展到复杂的应用程序。

它最初是围绕Werkzeug和Jinja的简单包装器,并且已经成为最受欢迎的Python Web应用程序框架之一。

GitHub:https//github.com/pallets/flask

4)scikit-learn

Scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的Python???,建立在SciPy之上,并根据3-Clause BSD许可证进行分发。

GitHub:https//github.com/scikit-learn

5)Zulip

Zulip

Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip被开源项目、财富500强公司,大型标准组织以及其他需要实时聊天系统的用户使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者,每月合并超过500次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。

GitHub:https//github.com/zulip/zulip

6)Django

Django是一个高级Python Web框架,支持快速开发简洁实用的设计。

GitHub:https//github.com/django/django

7)Rebound

在Stack Overflow上搜索编码中发现的bug往往非常耗费时间。Rebound是一个命令行工具,可在您收到编译器错误时立即获取Stack Overflow结果。

这对程序员来说非常方便。

GitHub:https//github.com/shobrook/rebound

8)谷歌图像下载Google Image Download

这是一个命令行python程序,用于搜索Google Images上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。

您也可以从另一个python文件调用此脚本。

GitHub:https//github.com/hardikvasa/google-images-download

9)YouTube-dl

油管搬运工,可从youtube.com或其他视频平台下载视频。

GitHub:https//github.com/rg3/youtube-dl

10)System Design Primer

此代码库是一个资源集合,可帮助您了解如何大规模构建系统。

GitHub:https//github.com/donnemartin/system-design-primer

11)Mask R-CNN

Mask R-CNN用于对象检测和分割。在Python 3,Keras和TensorFlow上实现Mask R-CNN。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特征金字塔网络(FPN)和ResNet101骨干网。

GitHub:https//github.com/matterport/Mask_RCNN

12)面部识别(Face Recognition)

Face Recognition可能是世界上最简单的人脸识别库,支持从Python或命令行识别和篡改人脸。此外还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可用命令行对图像文件夹进行人脸识别!

GitHub:https//github.com/ageitgey/face_recognition

13)snallygaster

用于扫描HTTP服务器上机密文件的工具。

GitHub:https//github.com/hannob/snallygaster

14)Ansible

Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它处理配置管理,应用程序部署,云配置,临时任务执行和多节点编排 – 包括通过负载平衡器轻松实现零?;龆碌炔僮?。

GitHub:https//github.com/ansible/ansible

15)Detectron

Detectron是Facebook AI Research开发的软件系统,它实现了最先进的物体检测算法,包括Mask R-CNN。Detectron用Python编写,由Caffe2深度学习框架提供支持。

GitHub:https//github.com/facebookresearch/Detectron

16)asciinema

终端会话记录器和asciinema.org的最佳伴侣。

GitHub:https//github.com/asciinema/asciinema

17)HTTPie

HTTPie是命令行HTTP客户端。其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令,允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求,并显示彩色输出。HTTPie可用于测试,调试以及通常与HTTP服务器交互。

GitHub:https//github.com/jakubroztocil/httpie

18)You-Get

You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),尤其是在手边没有合适工具的时候。

GitHub:https//github.com/soimort/you-get

19)Sentry

Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助您实时监控和修复崩溃。服务器端使用Python,但它包含一个完整的API,支持在任何应用程序中使用任何语言发送事件。

GitHub:https//github.com/getsentry/sentry

20)Tornado

Tornado是一个Python Web框架和异步网络库,最初是在FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,非常适合长轮询,WebSockets等需要与每个用户建立长期连接的应用程序。

21)Magenta

Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法,用于生成歌曲,图像,绘图和其他材料。Magenta也是构建智能工具和界面的一次探索,能够开发艺术家和音乐家处理作品时使用的智能工具和界面。

GitHub:https//github.com/tensorflow/magenta

22)ZeroNet

使用比特币加密技术和BitTorrent网络制作去中心化的网站。

GitHub:https//github.com/HelloZeroNet/ZeroNet

23)Gym

OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源代码库,可让您访问标准化的环境。

GitHub:https//github.com/openai/gym

24)Pandas

Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观。Pandas的目标是成为使用Python分析真实世界数据的高级基础???。此外,它还有更雄心勃勃的目标:成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。

GitHub:https//github.com/pandas-dev/pandas

25)Luigi

Luigi是一个Python包,可用来创建复杂的批处理作业管道??捎美创硪览迪罱馕?、工作流管理、可视化、处理故障、命令行集成等等。

GitHub:https//github.com/spotify/luigi

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