Die beliebtesten Python-Open-Source-Projekte auf GitHub

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Jeder kann Probleme auf GitHub finanzieren und dieses Geld wird an Betreuer und Mitwirkende verteilt



1) TensorFlow-Modelle

Wenn Sie sich für Machine Learning und Deep Learning interessieren, haben Sie bestimmt schon von TensorFlow gehört.



TensorFlow Models ist das Open-Source-Repository, um viele Bibliotheken und Modelle im Zusammenhang mit Deep Learning zu finden.

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



2) Schwer

Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow, CNTK oder Theano ausgeführt werden kann.

Es wurde mit dem Fokus darauf entwickelt, schnelles Experimentieren zu ermöglichen.

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

3) Flasche

Flask ist ein leichtgewichtiges WSGI-Webanwendungs-Framework.

Es wurde entwickelt, um den Einstieg schnell und einfach zu machen und bietet die Möglichkeit, auf komplexe Anwendungen zu skalieren.

Es begann als einfacher Wrapper um Werkzeug und Jinja und hat sich zu einem der beliebtesten Python-Webanwendungs-Frameworks entwickelt.

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

4) scikit-lernen

scikit-learn ist ein Python-Modul für maschinelles Lernen, das auf SciPy basiert und unter der 3-Klausel-BSD-Lizenz vertrieben wird.

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

5) Zulip

Zulip ist eine leistungsstarke Open-Source-Gruppen-Chat-Anwendung, die die Unmittelbarkeit von Echtzeit-Chats mit den Produktivitätsvorteilen von Thread-Konversationen kombiniert. Zulip wird von Open-Source-Projekten, Fortune-500-Unternehmen, großen Standardisierungsgremien und anderen verwendet, die ein Echtzeit-Chat-System benötigen, mit dem Benutzer problemlos Hunderte oder Tausende von Nachrichten pro Tag verarbeiten können. Mit über 300 Mitwirkenden, die monatlich über 500 Commits zusammenführen, ist Zulip auch das größte und am schnellsten wachsende Open-Source-Gruppenchat-Projekt.

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

6) Django

Django ist ein High-Level-Python-Web-Framework, das eine schnelle Entwicklung und ein sauberes, pragmatisches Design fördert.

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

7) Rebound

Quellcode von Python-Projekten

Google Formulare ein- und ausstempeln

Möchten Sie Ihre Zeit während der Codierungssitzung sparen, wenn Sie einen Fehler erhalten und diesen in Stack Overflow suchen möchten? Rebound ist ein Befehlszeilentool, das Stack Overflow-Ergebnisse sofort abruft, wenn ein Compilerfehler auftritt.

Dies ist eine sehr praktische Bibliothek für Programmierer.

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

8) Google Bilder herunterladen

Dies ist ein Befehlszeilen-Python-Programm, um nach Schlüsselwörtern/Schlüsselsätzen in Google Bilder zu suchen und optional Bilder auf Ihren Computer herunterzuladen.

Sie können dieses Skript auch aus einer anderen Python-Datei aufrufen.

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

9) YouTube-dl

Youtube-dl — Videos herunterladen von youtube.com oder andere Videoplattformen.

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

10) Systemdesign-Grundierung

Dieses Repository ist eine organisierte Sammlung von Ressourcen, mit denen Sie lernen, wie Sie Systeme in großem Maßstab erstellen.

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

elf) Maske R-CNN

Python-Projektstruktur

Mask R-CNN dient der Objekterkennung und Segmentierung. Dies ist eine Implementierung von Mask R-CNN auf Python 3, Keras und TensorFlow. Das Modell generiert Begrenzungsrahmen und Segmentierungsmasken für jede Instanz eines Objekts im Bild. Es basiert auf dem Feature Pyramid Network (FPN) und einem ResNet101-Backbone.

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

12) Gesichtserkennung

Open-Source-Python-Chat

Erkennen und manipulieren Sie Gesichter aus Python oder über die Befehlszeile mit der einfachsten Gesichtserkennungsbibliothek der Welt. Dies bietet auch ein einfaches Befehlszeilentool für die Gesichtserkennung, mit dem Sie die Gesichtserkennung für einen Ordner mit Bildern über die Befehlszeile durchführen können!

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

13) snallygaster

Open-Source-Java-Projekte für Studenten

Tool zum Scannen nach geheimen Dateien auf HTTP-Servern.

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

14) Ansible

Ansible ist ein radikal einfaches IT-Automatisierungssystem. Es übernimmt das Konfigurationsmanagement, die Anwendungsbereitstellung, die Cloud-Bereitstellung, die Ad-hoc-Aufgabenausführung und die Orchestrierung mit mehreren Knoten – einschließlich der Trivialisierung von Dingen wie fortlaufenden Updates ohne Ausfallzeiten mit Load Balancern.

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

fünfzehn) Detektor

Python Open-Source-Projekte für Anfänger

Detectron ist das Softwaresystem von Facebook AI Research, das hochmoderne Objekterkennungsalgorithmen implementiert, einschließlich Mask R-CNN. Es ist in Python geschrieben und wird vom Caffe2-Deep-Learning-Framework unterstützt.

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

16) Asciinema

Terminal Session Recorder und der beste Begleiter von asciinema.org .

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

17) HTTPie

Open-Source-Java-Projekte für Studenten

HTTPie ist ein HTTP-Client für die Befehlszeile. Sein Ziel ist es, die CLI-Interaktion mit Webdiensten so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten. Es bietet einen einfachen http-Befehl, der das Senden beliebiger HTTP-Anforderungen mit einer einfachen und natürlichen Syntax ermöglicht und eine farbige Ausgabe anzeigt. HTTPie kann zum Testen, Debuggen und allgemein zur Interaktion mit HTTP-Servern verwendet werden.

Knoten js Video streamen

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

18) Du erhältst

Quellcode von Python-Projekten

You-Get ist ein kleines Befehlszeilenprogramm zum Herunterladen von Medieninhalten (Videos, Audios, Bilder) aus dem Web, falls es keine andere praktische Möglichkeit gibt.

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

19) Posten

Sentry ist im Grunde ein Dienst, der Ihnen hilft, Abstürze in Echtzeit zu überwachen und zu beheben. Der Server ist in Python, enthält jedoch eine vollständige API zum Senden von Ereignissen aus jeder Sprache und in jeder Anwendung.

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

zwanzig) Twister

Tornado ist ein Python-Web-Framework und eine asynchrone Netzwerkbibliothek, die ursprünglich bei FriendFeed entwickelt wurde. Durch die Verwendung von nicht blockierender Netzwerk-E/A kann Tornado auf Zehntausende von offenen Verbindungen skaliert werden, was es ideal für lange Abfragen, WebSockets und andere Anwendungen macht, die eine langlebige Verbindung zu jedem Benutzer erfordern.

GitHub: https://github.com/tornadoweb/tornado

einundzwanzig) Magenta

interessante Python-Projekte

Magenta ist ein Forschungsprojekt, das die Rolle des maschinellen Lernens im Prozess der Kunst- und Musikschöpfung untersucht. Dies beinhaltet in erster Linie die Entwicklung neuer Deep-Learning- und Reinforcement-Learning-Algorithmen zur Generierung von Liedern, Bildern, Zeichnungen und anderen Materialien. Aber es ist auch eine Erforschung des Aufbaus intelligenter Tools und Schnittstellen, die es Künstlern und Musikern ermöglichen, ihre Prozesse mit diesen Modellen zu erweitern.

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

22) ZeroNet

Erstellen Sie dezentrale Websites mit Bitcoin-Krypto und dem BitTorrent-Netzwerk.

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

2. 3) Fitnessstudio

OpenAI Gym ist ein Toolkit zum Entwickeln und Vergleichen von Reinforcement-Learning-Algorithmen. Dies ist die Open-Source-Bibliothek des Fitnessstudios, die Ihnen Zugriff auf eine standardisierte Reihe von Umgebungen bietet.

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

24) Pandas

Python-Projekt

Pandas ist ein Python-Paket, das schnelle, flexible und ausdrucksstarke Datenstrukturen bereitstellt, die das Arbeiten mit relationalen oder gekennzeichneten Daten sowohl einfach als auch intuitiv machen. Es soll der grundlegende High-Level-Baustein für die praktische, reale Datenanalyse in Python sein. Darüber hinaus hat es das übergeordnete Ziel, das leistungsstärkste und flexibelste Open-Source-Tool zur Datenanalyse/-manipulation zu werden, das in jeder Sprache verfügbar ist. Es ist bereits auf einem guten Weg, dieses Ziel zu erreichen.

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

25) Luigi

Python-Projekt github

Luigi ist ein Python-Paket, mit dem Sie komplexe Pipelines von Batch-Jobs erstellen können. Es behandelt Abhängigkeitsauflösung, Workflow-Management, Visualisierung, Fehlerbehandlung, Befehlszeilenintegration und vieles mehr.

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

26) spaCy

spaCy ist eine Bibliothek für fortgeschrittene Natural Language Processing in Python und Cython. Es basiert auf den neuesten Forschungsergebnissen und wurde vom ersten Tag an für den Einsatz in echten Produkten entwickelt. spaCy wird mit vortrainierten statistischen Modellen und Wortvektoren geliefert und unterstützt derzeit die Tokenisierung für über 20 Sprachen. Es bietet den schnellsten syntaktischen Parser der Welt, konvolutionelle neuronale Netzwerkmodelle für Tagging, Parsing und Erkennung benannter Entitäten sowie eine einfache Deep-Learning-Integration.

GitHub: https://github.com/explosion/spaCy

27) Theano

beste Python-Projekte 2019

Theano ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mathematische Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays effizient definieren, optimieren und auswerten können. Es kann GPUs verwenden und eine effiziente symbolische Differenzierung durchführen.

GitHub: https://github.com/Theano/Theano

28) TFlearn

TFlearn ist eine modulare und transparente Deep-Learning-Bibliothek, die auf Tensorflow basiert. Es wurde entwickelt, um TensorFlow eine API auf höherer Ebene bereitzustellen, um Experimente zu erleichtern und zu beschleunigen und gleichzeitig vollständig transparent und kompatibel zu bleiben.

GitHub: https://github.com/tflearn/tflearn

29) Enttäuscht

Projekt Python Anfänger

Kivy ist ein plattformübergreifendes Open-Source-Python-Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die innovative Multi-Touch-Benutzeroberflächen verwenden. Das Ziel besteht darin, ein schnelles und einfaches Interaktionsdesign und schnelles Prototyping zu ermöglichen und gleichzeitig Ihren Code wiederverwendbar und implementierbar zu machen.

GitHub: https://github.com/kivy/kivy

30) Poststapel

Mailpile ist ein moderner, schneller Web-Mail-Client mit benutzerfreundlichen Verschlüsselungs- und Datenschutzfunktionen. Die Entwicklung von Mailpile wird von einer großen Gemeinschaft von Unterstützern finanziert und der gesamte Code im Zusammenhang mit dem Projekt wird und wird unter einer vom OSI genehmigten Freie-Software-Lizenz veröffentlicht.

GitHub: https://github.com/mailpile/Mailpile

31) Matplotlib

Matplotlib ist eine Python 2D-Plotting-Bibliothek, die plattformübergreifende Abbildungen in Publikationsqualität in einer Vielzahl von Hardcopy-Formaten und interaktiven Umgebungen erzeugt. Matplotlib kann in Python-Skripten, der Python- und IPython-Shell, Webanwendungsservern und verschiedenen Toolkits für grafische Benutzeroberflächen verwendet werden.

GitHub: https://github.com/matplotlib/matplotlib

32) YAPF

YAPF nimmt den Code und formatiert ihn in die beste Formatierung, die dem Styleguide entspricht, auch wenn der Originalcode nicht gegen den Styleguide verstößt.

GitHub: https://github.com/google/yapf

33) Ausstechform

Ein Befehlszeilen-Dienstprogramm, das Projekte aus Cookie-Cuttern (Projektvorlagen) erstellt, z.B. Erstellen eines Python-Paketprojekts aus einer Python-Paketprojektvorlage.

GitHub: https://github.com/audreyr/cookiecutter

3. 4) HTTP-Eingabeaufforderung

HTTP Prompt ist ein interaktiver HTTP-Befehlszeilen-Client mit automatischer Vervollständigung und Syntaxhervorhebung, der auf HTTPie und prompt_toolkit basiert.

GitHub: https://github.com/eliangcs/http-prompt

35) speedtest-cli

Befehlszeilenschnittstelle zum Testen der Internetbandbreite mit speedtest.net .

GitHub: https://github.com/sivel/speedtest-cli

IssueHunt

Projekt Python Anfänger

Dieser Beitrag wird kuratiert von IssueHunt dass eine Crowdfunding- und Sourcing-Plattform für Open-Source-Projekte.

Jeder kann Probleme auf GitHub finanzieren und dieses Geld wird an Betreuer und Mitwirkende verteilt.

https://issuehunt.io/

36) Muster

beste Python-Projekte

Pattern ist ein Web-Mining-Modul für Python. Es verfügt über Tools für Data Mining, Natural Language Processing, Machine Learning und Netzwerkanalyse.

Java-Projekte für Portfolio

GitHub: https://github.com/clips/pattern

37) Gänsehaut (Beta)

Python Open-Source-Projekte

Verwandeln Sie (fast) jedes Python 2- oder 3-Konsolenprogramm in eine GUI-Anwendung mit einer Zeile.

GitHub: https://github.com/chriskiehl/Gooey

38) Bachstelze CMS

Wagtail ist ein Content-Management-System, das auf Django basiert. Es konzentriert sich auf die Benutzererfahrung und bietet Designern und Entwicklern eine präzise Kontrolle.

GitHub: https://github.com/wagtail/wagtail

39) Flasche

Bottle ist ein schnelles, einfaches und leichtes WSGI-Micro-Web-Framework für Python. Es wird als einzelnes Dateimodul verteilt und weist keine anderen Abhängigkeiten als die Python-Standardbibliothek auf.

GitHub: https://github.com/bottlepy/bottle

40) Prophet (von Facebook)

Prophet ist ein Verfahren zur Vorhersage von Zeitreihendaten. Es basiert auf einem additiven Modell, bei dem nichtlineare Trends mit der jährlichen und wöchentlichen Saisonalität sowie Feiertagen angepasst werden. Es funktioniert am besten mit täglichen Periodizitätsdaten mit mindestens einem Jahr historischen Daten. Prophet ist robust gegenüber fehlenden Daten, Trendverschiebungen und großen Ausreißern.

junit Test-Void-Methode

GitHub: https://github.com/facebook/prophet

41) Falke

Github-Modell Tensorflow

Falcon ist ein zuverlässiges, leistungsstarkes Python-Web-Framework zum Erstellen umfangreicher App-Backends und Microservices. Es fördert den REST-Architekturstil und versucht, so wenig wie möglich zu tun und gleichzeitig hocheffektiv zu bleiben.

GitHub: https://github.com/falconry/falcon

42) Mopidy

Mopidy ist ein erweiterbarer Musikserver, der in Python geschrieben wurde. Mopidy spielt Musik von der lokalen Festplatte, Spotify, SoundCloud, Google Play Music und mehr ab. Sie bearbeiten die Playlist von jedem Telefon, Tablet oder Computer mit einer Reihe von MPD- und Web-Clients.

GitHub: https://github.com/mopidy/mopidy

43) Umarmung

Hug zielt darauf ab, die Entwicklung von Python-gesteuerten APIs so einfach wie möglich zu machen, aber nicht einfacher. Dadurch wird die Python-API-Entwicklung drastisch vereinfacht.

GitHub: https://github.com/timothycrosley/hug

44) SymPy

Eine Python-Bibliothek für symbolische Mathematik.

GitHub: https://github.com/sympy/sympy

Vier fünf) Bindestrich

Python-Tutorial für Anfänger

Dash ist ein Python-Framework zum Erstellen analytischer Webanwendungen. Kein JavaScript erforderlich.

https://github.com/plotly/dash

46) Weisheit

Ein flexibles Tool zum Erstellen, Organisieren und Freigeben von Visualisierungen von umfangreichen Live-Daten. Unterstützt Fackel und Numpy.

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

47) LUMINOTH

Python-Tutorial für Anfänger

Luminoth ist ein Open-Source-Toolkit für Computer Vision . Derzeit unterstützen wir die Objekterkennung, aber wir streben noch viel mehr an. Es ist in Python gebaut und verwendet TensorFlow und Sonnet.

GitHub: https://github.com/tryolabs/luminoth

48) Pygame

Pygame ist eine plattformübergreifende Bibliothek, die entwickelt wurde, um das Schreiben von Multimedia-Software wie Spielen in Python zu vereinfachen.

GitHub: https://github.com/pygame/pygame

49) Anfragen

Python-Tutorial für Anfänger

Requests ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie HTTP/1.1-Anfragen senden, Header, Formulardaten, mehrteilige Dateien und Parameter mit einfachen Python-Wörterbüchern hinzufügen können. Auf die gleiche Weise können Sie auch auf die Antwortdaten zugreifen.

GitHub: https://github.com/requests/requests

fünfzig) Zustandsmodelle

Python-Tutorial für Anfänger

Statsmodels ist ein Python-Paket, das eine Ergänzung zu scipy für statistische Berechnungen bietet, einschließlich deskriptiver Statistiken und Schätzungen und Inferenz für statistische Modelle.

GitHub: https://github.com/statsmodels/statsmodels

#Python

hackernoon.com

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Eine kuratierte Liste großartiger Python-Open-Source-Frameworks, -Bibliotheken, -Software und -Ressourcen auf Github