热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

2018年GitHub上最流行50大Python开源项目(上)

2018年GitHub上最流行50大Python开源项目(上),Go语言社区,Golang程序员人脉社

近日开源众包平台IssueHunt(这是一个开源项目的赏金平台)评选出了2018年GitHub上最流行的50个Python开源项目

下面我们一起来看看上榜的项目都有哪些:

1) TensorFlow Models

如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlow Models是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。(GitHub:https://github.com/tensorflow/models)

2) Keras

Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub:https://github.com/keras-team/keras)

3) Flask

Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架,基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎,使用BSD授权。 (GitHub:https://github.com/pallets/flask)

4)scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。,并遵循 BSD 许可协议。(GitHub:https://github.com/scikit-learn)

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作为一个开源项目,被许多世界500强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,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 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。(GitHub:https://github.com/django/django)

7) Rebound

Rebound 是一个当你得到编译错误时即时获取 Stack Overflow 结果的命令行工具。 就用 rebound 命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少(GitHub:https://github.com/shobrook/rebound)

8) Google Images 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。你也可以从另一个python文件调用此脚本。(GitHub:https://github.com/hardikvasa/google-images-download)

9) YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。(GitHub:https://github.com/rg3/youtube-dl)

10) System Design Primer

此repo是一个系统的资源集合,可帮助你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。这是对Python 3,Keras和TensorFlow的Mask R-CNN实现。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Feature Pyramid Network(FPN)和 ResNet101 backbone。(GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN)

12) Face Recognition

Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从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服务器上的机密文件的工具。(GitHub:https://github.com/hannob/snallygaster)

14) Ansible

Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,支持远程任务执行和多节点发布 - 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作(GitHub:https://github.com/ansible/ansible)

15) Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括Mask R-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。

16) asciinema

终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。(GitHub:https://github.com/asciinema/asciinema)

17) HTTPie

HTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包,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),支持国内外常用的视频网站。(GitHub:https://github.com/soimort/you-get)

19) Sentry

Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建,它包含一个完整的API,用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。(GitHub:https://github.com/getsentry/sentry)

20) Tornado

Tornado是使用Python开发的全栈式(full-stack)Web框架和异步网络库,,最初是由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,是long polling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。(GitHub:https://github.com/tornadoweb/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,绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索,它允许艺术家和音乐家使用这些模型。(GitHub:https://github.com/tensorflow/magenta)

22) ZeroNet

ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络,完全开源(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的开源库,可让让你访问标准化的环境。(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,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外,它还有更广泛的目标,即成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。(GitHub:https://github.com/pandas-dev/pandas)

25) Luigi

Luigi 是一个 Python 模块,可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等,内建 Hadoop 支持。(GitHub:https://github.com/spotify/luigi)


如果您觉得此篇文章对您有帮助,欢迎关注微信公众号:大禹编程,您的支持是对我最大的鼓励!共同学习,共同进步:    


推荐阅读
  • 微软头条实习生分享深度学习自学指南
    本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享,包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性,并提供了一些建议。 ... [详细]
  • 2018年人工智能大数据的爆发,学Java还是Python?
    本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代,Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言,容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进,使得新手可以快速上手。目前,Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣,欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]
  • 一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到,由于这个问题Google发明 ... [详细]
  • 本文介绍了数据库的存储结构及其重要性,强调了关系数据库范例中将逻辑存储与物理存储分开的必要性。通过逻辑结构和物理结构的分离,可以实现对物理存储的重新组织和数据库的迁移,而应用程序不会察觉到任何更改。文章还展示了Oracle数据库的逻辑结构和物理结构,并介绍了表空间的概念和作用。 ... [详细]
  • Android Studio Bumblebee | 2021.1.1(大黄蜂版本使用介绍)
    本文介绍了Android Studio Bumblebee | 2021.1.1(大黄蜂版本)的使用方法和相关知识,包括Gradle的介绍、设备管理器的配置、无线调试、新版本问题等内容。同时还提供了更新版本的下载地址和启动页面截图。 ... [详细]
  • 本文介绍了Hyperledger Fabric外部链码构建与运行的相关知识,包括在Hyperledger Fabric 2.0版本之前链码构建和运行的困难性,外部构建模式的实现原理以及外部构建和运行API的使用方法。通过本文的介绍,读者可以了解到如何利用外部构建和运行的方式来实现链码的构建和运行,并且不再受限于特定的语言和部署环境。 ... [详细]
  • 本文介绍了计算机网络的定义和通信流程,包括客户端编译文件、二进制转换、三层路由设备等。同时,还介绍了计算机网络中常用的关键词,如MAC地址和IP地址。 ... [详细]
  • 本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了StartingzookeeperFAILEDTOSTART相关的知识,希望对你有一定的参考价值。下载路径:https://ar ... [详细]
  • Ubuntu安装常用软件详细步骤
    目录1.GoogleChrome浏览器2.搜狗拼音输入法3.Pycharm4.Clion5.其他软件1.GoogleChrome浏览器通过直接下载安装GoogleChro ... [详细]
  • 本文介绍了贝叶斯垃圾邮件分类的机器学习代码,代码来源于https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html,并对代码进行了简介。朴素贝叶斯分类器训练函数包括求p(Ci)和基于词汇表的p(w|Ci)。 ... [详细]
  • Java在运行已编译完成的类时,是通过java虚拟机来装载和执行的,java虚拟机通过操作系统命令JAVA_HOMEbinjava–option来启 ... [详细]
  • 本文介绍了2020年计算机二级MSOffice的选择习题及答案,详细解析了操作系统的五大功能模块,包括处理器管理、作业管理、存储器管理、设备管理和文件管理。同时,还解答了算法的有穷性的含义。 ... [详细]
  • 在本教程中,我们将看到如何使用FLASK制作第一个用于机器学习模型的RESTAPI。我们将从创建机器学习模型开始。然后,我们将看到使用Flask创建AP ... [详细]
  • 【论文】ICLR 2020 九篇满分论文!!!
    点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!阅读大概需要11分钟跟随小博主,每天进步一丢丢来自:深度学习技术前沿 ... [详细]
  • 本人学习笔记,知识点均摘自于网络,用于学习和交流(如未注明出处,请提醒,将及时更正,谢谢)OS:我学习是为了上 ... [详细]
author-avatar
huaxingwu
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有