1. Flask
Este es un microframework escrito en Python. No tiene validaciones para formularios ni un nivel de abstracción de base de datos, pero permite utilizar bibliotecas externas para funciones comunes. Y es precisamente por eso que se le llama microframework. Flask está diseñado para crear aplicaciones de manera simple y rápida, además de ser escalable y ligero. Se basa en los proyectos Werkzeug y Jinja2. Puedes aprender más sobre él en el último artículo de DataFlair sobre .
2. Keras
Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python. Es fácil de usar, modular y extensible, y puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano, PlaidML o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras tiene todo: capas, funciones objetivo y de activación, optimizadores y mucho más. También soporta redes neuronales convolucionales y recurrentes.
El trabajo en el último proyecto de código abierto basado en Keras es .
Este artículo fue traducido con el apoyo de EDISON Software, que , así como .
3. SpaCy
Es una biblioteca de software de código abierto que se ocupa de y está escrita en Python y Cython. Mientras que NLTK es más adecuado para propósitos de enseñanza e investigación, el trabajo de spaCy consiste en proporcionar software para producción. Además, Thinc es la biblioteca de aprendizaje automático de spaCy, que presenta modelos CNN para etiquetado de partes del habla, análisis de dependencias y reconocimiento de entidades nombradas.
4. Sentry
Sentry ofrece un servicio de monitoreo de errores de código abierto para que puedas detectar y clasificar errores en tiempo real. Simplemente instala el SDK para tu(s) lenguaje(s) o marco(s) y comienza a trabajar. Permite registrar excepciones no controladas, explorar trazas de pila, analizar el impacto de cada problema, rastrear errores en varios proyectos, asignar problemas y mucho más. Usar Sentry significa menos errores y más código enviado.
5. OpenCV
OpenCV es una biblioteca de visión por computadora y aprendizaje automático de código abierto. La biblioteca tiene más de 2500 algoritmos optimizados para tareas de visión por computadora, como detección y reconocimiento de objetos, clasificación de diferentes tipos de actividades humanas, seguimiento de movimientos mediante una cámara, creación de modelos tridimensionales de objetos, unión de imágenes para obtener imágenes de alta resolución y muchas otras tareas. La biblioteca está disponible para muchos lenguajes, como Python, C++, Java, etc.
Número de estrellas en Github: 39585
¿Ya has trabajado en algún proyecto de OpenCV? Aquí hay uno:
6. Nilearn
Este módulo permite una implementación rápida y sencilla del aprendizaje estadístico en datos de NeuroImaging. Permite utilizar scikit-learn para estadísticas multivariadas para modelado predictivo, clasificación, decodificación y análisis de conectividad. Nilearn es parte del ecosistema NiPy, que es una comunidad dedicada al uso de Python para el análisis de datos de neuroimagen.
Número de estrellas en : 549
7. scikit-Learn
Scikit-learn es otro proyecto en Python de código abierto. Es una biblioteca de aprendizaje automático muy conocida para Python. A menudo se utiliza con NumPy y SciPy, que ofrecen clasificación, regresión y agrupamiento, y admite , bosques aleatorios, impulso de gradiente, k-medias y DBSCAN. Esta biblioteca está escrita en Python y Cython.
Número de estrellas en Github: 37,144
8. PyTorch
PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, escrita en Python y para Python. Está basada en la biblioteca Torch y es excelente para áreas como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). También tiene un frontend en C++.
Entre muchas otras características, PyTorch ofrece dos de alto nivel:
- Cálculos de tensores con gran aceleración mediante GPU
- Redes neuronales profundas
Número de estrellas en Github: 31 779
9. Librosa
Librosa es una de las mejores bibliotecas de Python para el análisis de música y audio. Contiene los componentes necesarios que se utilizan para extraer información de la música. La biblioteca está bien documentada y contiene varias guías y ejemplos que facilitarán la realización de tu tarea.
Número de estrellas en Github: 3107
Implementación de un proyecto de Python de código abierto y Librosa — .
10. Gensim
Gensim es una biblioteca de Python para modelado de temas, indexación de documentos y búsqueda de similitud con grandes corporaciones. Está dirigida a las comunidades de PLN y de búsqueda de información. Gensim es una abreviatura de 'generar similitudes'. Anteriormente, creaba listas cortas de artículos similares a este artículo. Gensim es claro, eficiente y escalable. Gensim implementa una implementación sencilla y eficaz de modelado semántico no supervisado a partir de texto sencillo.
Número de estrellas en Github: 9,870
11. Django
— es un marco de alto nivel para Python que fomenta el desarrollo rápido y cree en el principio DRY (no te repitas). Es un marco muy poderoso y el más utilizado para Python. Se basa en el patrón MTV (Modelo-Plantilla-Vista).
Número de estrellas en Github: 44,214
12. Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es un proyecto popular en GitHub. Reconoce fácilmente caras y las manipula usando Python / línea de comandos y utiliza la biblioteca de reconocimiento facial más simple del mundo. Para esto, utiliza dlib con aprendizaje profundo para detectar caras con una precisión del 99.38% en la prueba Wild benchmark.
Número de estrellas en Github: 28,267
13. Cookiecutter
Cookiecutter es una herramienta de línea de comandos que se puede usar para crear proyectos a partir de plantillas (cookiecutters). Un ejemplo puede ser crear un proyecto de paquete a partir de una plantilla de proyecto de paquete. Estas son plantillas multiplataforma, y las plantillas de proyectos pueden estar en cualquier idioma o formato de marcado, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST y Markdown. También permite usar varios idiomas en la misma plantilla de proyecto.
Número de estrellas en Github: 10,291
14. Pandas
Pandas es una biblioteca para el análisis y manipulación de datos en Python, que ofrece estructuras de datos etiquetadas y funciones estadísticas.
Número de estrellas en Github: 21,404
Proyecto de Python de código abierto para probar Pandas —
15. Pipenv
Pipenv promete ser una herramienta lista para producción, orientada a llevar lo mejor de todos los mundos de empaquetado al ámbito de Python. Su terminal presenta colores atractivos y combina Pipfile, pip y virtualenv en un solo comando. Automatiza la creación y gestión de entornos virtuales para tus proyectos y ofrece a los usuarios una manera sencilla de configurar su entorno de trabajo.
Número de estrellas en Github: 18,322
16. SimpleCoin
Esta es una implementación de Blockchain para criptomonedas, creada en Python, pero es simple, insegura e incompleta. SimpleCoin no está destinada a uso en producción. No para uso en producción, SimpleCoin está diseñada con fines educativos y solo para hacer una cadena de bloques operativa accesible y simplificada. Permite guardar los hashes minados y canjearlos por cualquier moneda soportada.
Número de estrellas en Github: 1,343
17. Pyray
Esta es una biblioteca de renderizado 3D escrita en Python puro. Visualiza objetos 2D, 3D y escenas de mayor tamaño en Python y animación. Nos ubica en el ámbito de videos creados, videojuegos, simulaciones físicas e incluso imágenes visualmente atractivas. Los requisitos para esto son: PIL, numpy y scipy.
Número de estrellas en Github: 451
18. MicroPython
MicroPython es Python para microcontroladores. Es una implementación eficiente de Python3 que viene con muchos paquetes de la biblioteca estándar de Python y está optimizada para funcionar en microcontroladores y en condiciones restringidas. La Pyboard es una pequeña placa electrónica donde MicroPython opera directamente sobre el hardware, permitiendo controlar todo tipo de proyectos electrónicos.
Número de estrellas en : 9,197
19. Kivy
Kivy es una biblioteca de Python para el desarrollo de aplicaciones móviles y otras aplicaciones multitáctiles con interfaces de usuario naturales (NUI). Tiene una biblioteca gráfica, múltiples opciones de widgets, un lenguaje intermedio Kv para crear widgets personalizados, soporte para ratón, teclado, TUIO y eventos de entrada multitáctil. Esta es una biblioteca de código abierto para el desarrollo rápido de aplicaciones con interfaces de usuario innovadoras. Es multiplataforma, amigable para los negocios y ofrece aceleración por GPU.
Número de estrellas en Github: 9,930
20. Dash
Dash by Plotly es un marco para aplicaciones web. Construido sobre Flask, Plotly.js, React y React.js, nos permite utilizar Python para construir paneles de control. Soporta modelos de Python y R a escala. Dash permite crear, probar, desplegar e informar sin necesidad de DevOps, JavaScript, CSS o CronJobs. Dash es eficiente, personalizable, ligero y fácil de manejar. También es de código abierto.
Cantidad de estrellas en Github: 9,883
21. Magenta
Magenta es un proyecto de investigación de código abierto que se enfoca en el aprendizaje automático como herramienta en el proceso creativo. Permite crear música y arte utilizando aprendizaje automático. Magenta es una biblioteca de Python basada en TensorFlow, con utilidades para trabajar con datos originales, usarla para entrenar modelos de máquina y crear nuevo contenido.
22. Mask R-CNN
Esta es una implementación de Mask R-CNN en Python 3, TensorFlow y Keras. El modelo toma cada instancia de objeto en la cuadrícula y crea límites y máscaras de segmentación para él. Utiliza una Red de Pirámide de Características (FPN) y un tronco ResNet101. El código es fácilmente extensible. Este proyecto también ofrece un conjunto de datos Matterport3D sobre espacios 3D reconstruidos, capturados por los clientes…
Cantidad de estrellas en Github: 14,055
23. Modelos TensorFlow
Este es un repositorio con varios modelos implementados en TensorFlow, tanto oficiales como de investigación. También tiene muestras y tutoriales. Los modelos oficiales utilizan APIs de alto nivel de TensorFlow. Los modelos de investigación son modelos implementados en TensorFlow por investigadores para su soporte o asistencia con preguntas y solicitudes.
Cantidad de estrellas en Github: 57,745
24. Snallygaster
Snallygaster es una forma de organizar problemas con tableros de proyectos. A través de esto, puedes configurar un panel de control de proyectos en GitHub, optimizar y automatizar el flujo de trabajo. Permite clasificar tareas, planificar proyectos, automatizar los procesos, rastrear progreso, compartir estado y, al final, completar. Snallygaster puede escanear en busca de archivos secretos en servidores HTTP: busca archivos accesibles en servidores web que no deberían ser públicos y pueden representar una amenaza de seguridad.
Cantidad de estrellas en Github: 1,477
25. Statsmodels
Es , que complementa scipy para cálculos estadísticos, incluyendo estadística descriptiva, así como estimaciones y conclusiones para modelos estadísticos. Para ello, cuenta con clases y funciones. También nos permite realizar pruebas estadísticas y análisis de datos estadísticos.
Número de estrellas en Github: 4,246
26. WhatWaf
Es una herramienta avanzada para la detección de firewalls, que podemos utilizar para entender si hay un firewall en la aplicación web. Detecta el firewall en la aplicación web e intenta encontrar uno o más caminos de evasión para él en el objetivo especificado.
Número de estrellas en Github: 1,300
27. Chainer
Chainer es , orientado a la flexibilidad. Se basa en Python y ofrece API diferenciadas, basadas en el enfoque define-by-run. Chainer también proporciona API orientadas a objetos de alto nivel para construir y entrenar redes neuronales. Es un marco poderoso, flexible e intuitivo para redes neuronales.
Número de estrellas en Github: 5,054
28. Rebound
Rebound es una herramienta de línea de comandos. Cuando recibes un mensaje de error del compilador, obtiene inmediatamente los resultados del stack desbordado. Para usarlo, puedes utilizar el comando rebound para ejecutar tu archivo. Es uno de los 50 proyectos de código abierto más populares de Python en 2018. Además, requiere Python 3.0 o superior. Tipos de archivos admitidos: Python, Node.js, Ruby, Golang y Java.
Número de estrellas en Github: 2,913
29. Detectron
Detectron realiza detección de objetos moderna (también implementa mask R-CNN). Este software es de Facebook AI Research (FAIR), escrito en Python y que funciona en la plataforma de aprendizaje profundo Caffe2. El objetivo de Detectron es proporcionar una base de código de alta calidad y alto rendimiento para la investigación en detección de objetos. Es flexible y implementa los siguientes algoritmos: mask R-CNN, RetinaNet, faster R-CNN, RPN, fast R-CNN, R-FCN.
Número de estrellas en Github: 21,873
30. Python-fire
Esta es una biblioteca para la generación automática de CLI (interfaces de línea de comandos) a partir de (cualquier) objeto de Python. También te permite desarrollar y depurar código, así como explorar código existente o convertir el código de otros en CLI. Python Fire facilita la transición entre Bash y Python, así como el uso de REPL.
Número de estrellas en Github: 15,299
31. Pylearn2
Pylearn2 es una biblioteca de aprendizaje automático, principalmente construida sobre Theano. Su objetivo es facilitar la exploración de ML. Permite escribir nuevos algoritmos y modelos.
Número de estrellas en Github: 2,681
32. Matplotlib
es una biblioteca de gráficos 2D para Python, que genera publicaciones de calidad en varios formatos.
Número de estrellas en Github: 10,072
33. Theano
Theano es una biblioteca para manipular expresiones matemáticas y matriciales. También es un compilador optimizador. Theano utiliza -sintaxis similar para expresar cálculos y los compila para que funcionen en arquitecturas de CPU o GPU. Es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto, escrita en Python y CUDA, y funciona en Linux, macOS y Windows.
Número de estrellas en : 8,922
34. Multidiff
Multidiff fue diseñado para facilitar la comprensión de datos orientados a máquina. Ayuda a ver diferencias entre un gran número de objetos, realizando diferencias entre objetos correspondientes y luego visualizándolas. Esta visualización nos permite buscar patrones en nuestros propios protocolos o formatos de archivo inusuales. También se utiliza principalmente para ingeniería inversa y análisis de datos binarios.
Número de estrellas en Github: 262
35. Som-tsp
Este proyecto se dedica al uso de mapas autoorganizados para resolver el problema del vendedor viajero. Usando SOM, encontramos soluciones subóptimas para el problema TSP y utilizamos el formato .tsp para ello. TSP es un problema NP-completo, y a medida que aumenta el número de ciudades, se vuelve cada vez más difícil de resolver.
Número de estrellas en Github: 950
36. Photon
Photon es un escáner web excepcionalmente rápido, diseñado para OSINT. Puede obtener URL, URL con parámetros, información sobre Intel, archivos, claves secretas, archivos JavaScript, coincidencias con expresiones regulares y subdominios. La información extraída se puede guardar y exportar en formato json. Photon es flexible y genial. También puedes agregar algunos complementos a él.
Número de estrellas en Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper es una herramienta de mapeo en redes sociales que correlaciona perfiles utilizando reconocimiento facial. Lo hace a gran escala en varios sitios web. Social Mapper automatiza la búsqueda de nombres y fotos en redes sociales y luego intenta identificar y agrupar la presencia de alguien con precisión. Luego crea un informe para revisión humana. Es útil en la industria de la seguridad (por ejemplo, para phishing). Soporta plataformas como LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo y Douban.
Número de estrellas en Github: 2396
38. Camelot
Camelot es una biblioteca de Python que ayuda a extraer tablas de archivos PDF. Funciona con archivos PDF de texto, pero no con documentos escaneados. Aquí, cada tabla es un pandas DataFrame. Además, puedes exportar tablas a .json, .xls, .html o .sqlite.
Número de estrellas en Github: 2415
39. Lector
Es un lector Qt para leer libros electrónicos. Soporta los formatos de archivo .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz y .md. En Lector hay una ventana principal, visualización de tabla, visualización de libros, vista sin distracciones, soporte para anotaciones, visualización de cómics y una ventana de configuración. También admite marcadores, visualización de perfiles, editor de metadatos y diccionario incorporado.
Número de estrellas en Github: 835
40. m00dbot
Es un bot de Telegram para autoevaluación de depresión y ansiedad.
Número de estrellas en Github: 145
41. Manim
Es un motor de animación para explicar videos matemáticos que se puede usar para crear animaciones precisas programáticamente. Para esto, utiliza Python.
Número de estrellas en Github: 13 491
42. Douyin-Bot
Bot programado en Python para una aplicación similar a Tinder. Desarrolladores de China.
Número de estrellas en Github: 5,959
43. XSStrike
Este es un paquete de detección de scripts entre sitios con cuatro analizadores sintácticos escritos a mano. También viene equipado con un generador inteligente de datos útiles, un potente motor de fuzzing y un módulo de búsqueda increíblemente rápido. En lugar de introducir datos útiles y verificar su funcionamiento como hacen todas las demás herramientas, XSStrike reconoce la respuesta mediante varios analizadores y luego procesa los datos útiles que garantizan funcionar gracias al análisis contextual integrado en el motor de fuzzing.
Número de estrellas en Github: 7050
44. PythonRobotics
Este proyecto es una colección de código sobre algoritmos de robótica en Python, así como de algoritmos de navegación autónoma.
Número de estrellas en Github: 6,746
45. Google Images Download
Google Images Download es un programa en Python para la línea de comandos que busca palabras clave en imágenes de Google y obtiene imágenes para ti. Es un pequeño programa sin dependencias, si solo necesitas descargar hasta 100 imágenes para cada palabra clave.
Número de estrellas en Github: 5749
46. Trape
Permite rastrear y llevar a cabo ataques inteligentes de ingeniería social en tiempo real. Ayuda a descubrir cómo las grandes empresas de Internet pueden obtener información confidencial y controlar a los usuarios sin su conocimiento. Trape también puede ayudar a rastrear a los cibercriminales.
Número de estrellas en Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh es un lenguaje de línea de comandos y shell multiplataforma basado en Python. Es un superconjunto de Python 3.5+ con primitivas adicionales de shell, como en Bash e IPython. Xonsh funciona en Linux, Mac OS X, Windows y otros sistemas operativos principales.
Número de estrellas en Github: 3426
48. GIF para CLI
Esto requiere un GIF o un video corto o una consulta, y a través de la API de Tenor GIF se convierte en gráficos animados ASCII. Utiliza secuencias de escape ANSI para la animación y el color.
Número de estrellas en Github: 2,547
49. Cartoonify
Draw This — una cámara Polaroid capaz de dibujar caricaturas. Utiliza una red neuronal para el reconocimiento de objetos, un conjunto de datos de Google Quickdraw, una impresora térmica y una Raspberry Pi. Quick, Draw! — es un juego de Google donde a los jugadores se les pide dibujar una imagen de un objeto/idea, y luego intenta adivinar qué representa en menos de 20 segundos.
Número de estrellas en Github: 1760
50. Zulip
Zulip es una aplicación de chat grupal que opera en tiempo real y es productiva gracias a las conversaciones multiprocesadas. Muchas empresas de la lista Fortune 500 y proyectos de código abierto la utilizan para chat en tiempo real, pudiendo manejar miles de mensajes al día.
Número de estrellas en Github: 10,432
51. YouTube-dl
Es un programa de línea de comandos que puede descargar videos de YouTube y algunos otros sitios. No está vinculado a una plataforma específica.
Número de estrellas en Github: 55,868
52. Ansible
Es un sistema de automatización de TI sencillo que puede manejar las siguientes funciones: gestión de configuración, despliegue de aplicaciones, inicialización de la nube, ejecución de tareas específicas, automatización de redes y orquestación multinodal.
Número de estrellas en Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie es un cliente HTTP de línea de comandos. Facilita la interacción de CLI con servicios web. Para el comando http, permite enviar solicitudes HTTP arbitrarias con una sintaxis simple y obtener salidas coloreadas. Se puede utilizar para probar, depurar e interactuar con servidores HTTP.
Número de estrellas en Github: 43,199
54. Tornado Web Server
Es un marco web, una biblioteca de red asíncrona para Python. Utiliza entradas/salidas de red no bloqueantes para escalar a más de mil conexiones abiertas. Esto lo convierte en una buena opción para solicitudes largas y WebSockets.
Número de estrellas en Github: 18,306
55. Requests
Requests es una biblioteca que permite enviar fácilmente solicitudes HTTP/1.1. No necesitas agregar manualmente parámetros a las URL o codificar datos PUT y POST.
Número de estrellas en Github: 40,294
56. Scrapy
Scrapy es un marco de alto nivel rápido para la recopilación de páginas web: puedes utilizarlo para extraer datos estructurados de sitios web. También puedes usarlo para el análisis de datos, monitoreo y pruebas automatizadas.
Número de estrellas en Github: 34,493
Fuente: habr.com
