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2019 年最受欢迎的 Python 开源项目盘点!

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18:25 在看 真爱

开发者技术前线出品


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



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。


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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。


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3)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。


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4)scikit-learn



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


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5)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。


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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。


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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。


传送门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。


传送门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。


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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。


传送门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。


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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!


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13)snallygaster



用于扫描HTTP服务器上机密文件的工具。


传送门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停机滚动更新等操作。


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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。


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16)asciinema



终端会话记录器和asciinema.org的最佳伴侣。


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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。


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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。


传送门https://www.oschina.net/p/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。


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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。


传送门:https://www.oschina.net/p/tornado


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。



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22)ZeroNet



使用比特币加密技术和BitTorrent网络制作去中心化的网站。


传送门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。


传送门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模块。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。


传送门https://www.oschina.net/p/pandas


25)Luigi



Luigi是一个Python包,可用来创建复杂的批处理作业管道。可用来处理依赖项解析、工作流管理、可视化、处理故障、命令行集成等等。


26)Pyramid

Pyramid以其高效率和快节奏的开发能力而出名。这个框架最妙的是包含了一些Python,Perl和Ruby提供的最独特的功能。此开源Web框架有一个独立于平台的MVC结构,提供了开发的最简途径。此外,它还是高效开发重用代码的首选平台之一。

官方网站:http://www.pylonsproject.org/projects/pyramid/about





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我总结的82页《Python之路V1.1.pdf》,都是干货
520 页机器学习笔记!图文并茂可能更适合你,文末附下载方法
541页的《利用Python进行数据分析》(附电子书和源码下载)
下载 | 《Python数据科学速查表中文版》
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