9月Python开源项目Top10
作者 | Mybridge
译者 | 王天宇
整理 | Jane
出品 | AI科技大本营
【导读】我们从过去一个月近 250 个 Python 的开源项目中，精心挑选出了最热门的 10 个。在挑选过程中，我们始终在各个项目之间作比较，并基于大量的因素来估量项目的专业水平，从而对其进行排名。
（此前发布过多篇收藏党喜欢的文章，也是来自Mybridge：① 9月精选机器学习文章Top10 ② 9月推荐 | 从近1000篇Python文章中精选Top10 ③ 8月精选Python开源项目Top10 ④ 8月精选机器学习开源项目Top10 ⑤ 7月Python和机器学习最佳开源项目Top 10! ⑥Python热文Top10，精选自1000篇文章 ⑦ 干货 | 1400篇机器学习的文章中，这10篇是最棒的！）
这些项目在 Github 上获得的平均 star 数高达 603，涉及的话题包括：命令行、流水式处理、SoundCloud、音乐理论、机器学习、虚拟机、WebAssembly、数据驱动、ASCII 码、Embeddings。
对于程序员来说，开源项目是十分有帮助的。希望你能从中找到可以激发你灵感的有趣项目。最后希望大家假期快乐！
▌No.1 Python-nubia：一款命令行与交互式 shell 框架
Nubia 是一款由 Python 编写的，用于建立命令行应用的轻型框架，是由 Facebook 团队开发的。该框架有以下几个特点：
可实现流畅地自动补全的交互模式
可切换的 bash/zsh 补全方式
在交互模式中自定义状态栏
可选的基于 IPython 的交互式 shell
用Python3 的类型标注做输入类型验证
项目链接：
https://github.com/facebookincubator/python-nubia?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.2 Faust：一个用于建立流应用的库
Faust 是一个用 Python 编写的，可用于创建流应用的库。Robinhood 使用 Faust 库建立了高性能的分布式系统，以及每天可处理数十亿事件的实时数据流。Faust 同时提供了流处理和事件处理两种方法。它没有使用 DSL，只用了 Python，这意味着在做流处理过程中，你可以使用任何你喜欢的 Python 库，如 Numpy、PyTorch、Pandas、NLTK 等等。
项目链接：
https://github.com/robinhood/faust?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.3 Soundcloud-dl：以 128kbps 的速度下载 SoundCloud 的音乐
该工具可实现以 128kbps 的速度从 SoundCloud 平台下载音乐、专辑以及标签等信息。
项目链接：
https://github.com/sdushantha/soundcloud-dl?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.4 PyTheory：人类的音乐理论
这是一个致力于让音乐理论走近全人类的库，也就是让音乐看起来不再那么“高大上”。该工具可用来测量音调，听录音然后进行演奏，还能为所有乐器的已知和弦生成五线谱进阶图。
项目链接：
https://github.com/kennethreitz/pytheory?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.5 Lazydata：一个极简的 Python 库
Lazydata 是一个极简主义风格的 Python 库，可用于将数据依赖装入 Python 项目中。在工作中你可能会遇到这种情况，将所有数据文件存储在 git 中，导致文件夹臃肿，代码与数据不同步。lazydata 为这一问题提供了解决方案，它仅将数据文件的引用存储在 git 中，然后在必要的时候将所需的数据文件进行同步。该库有以下几个优点：
有助于保持 git 目录有条理，同时可以无缝衔接任何数据文件
哈希文件和版本自动控制保证了数据的一致性
可选择自己的远程存储后端：AWS S3 或 SSH 目录
项目链接：
https://github.com/rstojnic/lazydata?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.6 Python-jvm-interpreter： 用 Python 编写的 Java 虚拟机
这是一款用 Python 实现的 Java 虚拟机，可以对 Java 类文件进行解析和编译。
项目链接：
https://github.com/gkbrk/python-jvm-interpreter?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.7 Pyodide：Python 科学堆栈，编译为 WebAssembly
Pyodide 提供了 JavaScript 和 Python 之间的对象转换。当处于浏览器中时，这意味着 Python 拥有使用全部 Web API 的权限。
项目链接：
https://github.com/iodide-project/pyodide?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.8 Botflow：一款由数据驱动的 Python 快速编程框架
该框架是由 Python 编写的数据驱动编程框架，用于数据工作流任务。所有功能都由管道连接，通过数据交流。当数据到来时，函数会被调用并返回结果。该框架有以下两个优点：
有助于数据解耦，有泛函性
便于重复利用
项目链接：
https://github.com/kkyon/botflow?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.9 Asciify：用 Python 将图像转为字符画
ASCIIFY 是由 Python 编写的脚本，它可以处理输入的图片，然后返回一段与图片相似的文本。换句话说，它用特定的符号将图像进行了复刻。
项目链接：
https://github.com/RameshAditya/asciify?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
▌No.10 Lmdb-embeddings：快速词向量查询
Lmdb-embeddings 是用 Python 编写的快速词向量查询方法，提供预训练嵌入，可即时使用，可以同时使用若干个 embeddings，但只占用很少的内存，例如，在使用传统方法时，glove-840B 大约花 2 分钟时间加载 4GB 内存。若使用 LMDB 进行管理，glove-840B 可以立即访问，且只占用了 2MB 内存。
项目链接：
https://github.com/ThoughtRiver/lmdb-embeddings?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
原文链接：
https://medium.mybridge.co/python-open-source-of-the-month-v-sep-2018-3136ac55f230
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