1. Frasco
Es un micro-framework escrito en Python. No tiene validaciones para formularios ni capa de abstracción de base de datos, pero le permite utilizar bibliotecas de terceros para funciones comunes. Y es por eso que es un micro marco. Flask está diseñado para hacer que la creación de aplicaciones sea simple y rápida, al mismo tiempo que es escalable y liviana. Se basa en los proyectos Werkzeug y Jinja2. Puede leer más al respecto en el último artículo de DataFlair sobre .
2. Kerás
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 lo tiene todo: plantillas, funciones de objetivo y transferencia, optimizadores y mucho más. También admite redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Trabajando en el último proyecto de código abierto basado en Keras: .
El artículo fue traducido con el apoyo de EDISON Software, que y .
3. Espacioso
Es una biblioteca de software de código abierto que se ocupa de y escrito en Python y Cython. Si bien NLTK es más adecuado para fines de enseñanza e investigación, el trabajo de spaCy es proporcionar software para producción. Además, Thinc es la biblioteca de aprendizaje automático de spaCy que proporciona modelos CNN para etiquetado de partes del discurso, análisis de dependencias y reconocimiento de entidades nombradas.
4. Centinela
Sentry ofrece monitoreo de errores alojado de código abierto para que pueda detectar y clasificar errores en tiempo real. Simplemente instale el SDK para su(s) idioma(s) o marco(s) y comience. Le permite capturar excepciones no controladas, examinar seguimientos de pila, analizar el impacto de cada problema, realizar un seguimiento de errores en todos los proyectos, asignar problemas y más. Usar Sentry significa menos errores y más código enviado.
5. CV abierto
OpenCV es una biblioteca de aprendizaje automático y visión por computadora de código abierto. La biblioteca cuenta con más de 2500 algoritmos optimizados para tareas de visión por computadora, como detección y reconocimiento de objetos, clasificación de diversos tipos de actividades humanas, seguimiento del movimiento de la cámara, creación de modelos de objetos XNUMXD, 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
¿Has trabajado ya en algún proyecto OpenCV? Aquí hay uno -
6. Ni aprender
Este es un módulo para implementar rápida y fácilmente el aprendizaje estadístico sobre datos de NeuroImaging. Le 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 analizar datos de neuroimagen.
Número de estrellas por : 549
7. scikit-Aprende
Scikit-learn es otro proyecto Python de código abierto. Esta es una biblioteca de aprendizaje automático muy famosa para Python. Utilizado a menudo con NumPy y SciPy, SciPy ofrece clasificación, regresión y agrupación; admite , bosques aleatorios, aceleración 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. Se basa en la biblioteca Torch y es ideal para áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). También tiene una interfaz C++.
Entre muchas otras características, PyTorch ofrece dos características de alto nivel:
- Computación tensorial altamente acelerada por GPU
- Redes neuronales profundas
Número de estrellas en Github: 31
9. Librosa
Librosa es una de las mejores bibliotecas de Python para análisis de música y audio. Contiene los componentes necesarios que se utilizan para obtener información de la música. La biblioteca está bien documentada y contiene varios tutoriales y ejemplos que facilitarán su tarea.
Número de estrellas en Github: 3107
Implementación de un proyecto de código abierto en Python y Librosa - .
10. Gensim
Gensim es una biblioteca de Python para modelado de temas, indexación de documentos y búsquedas de similitudes para grandes corporaciones. Está dirigido a las comunidades de PNL y recuperación de información. Gensim es la abreviatura de "generar me gusta". Anteriormente, creó una breve lista de artículos similares a este. Gensim es claro, eficiente y escalable. Gensim proporciona una implementación eficiente y sencilla de modelado semántico no supervisado a partir de texto sin formato.
Número de estrellas en Github: 9
11.Django
es un marco de Python de alto nivel que fomenta el desarrollo rápido y cree en el principio DRY (No te repitas). Es un marco muy poderoso y más utilizado para Python. Se basa en el patrón MTV (Modelo-Plantilla-Vista).
Número de estrellas en Github: 44
12. Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es un proyecto popular en GitHub. Reconoce y manipula fácilmente rostros usando Python/línea de comando y utiliza la biblioteca de reconocimiento facial más simple del mundo para hacerlo. Utiliza dlib con aprendizaje profundo para detectar rostros con una precisión del 99,38% en el punto de referencia Wild.
Número de estrellas en Github: 28,267
13. Cortador de galletas
Cookiecutter es una utilidad de línea de comandos que se puede utilizar para crear proyectos a partir de plantillas (cookiecutter). Un ejemplo sería crear un proyecto por lotes a partir de una plantilla de proyecto por lotes. Estas son plantillas multiplataforma y las plantillas de proyecto pueden estar en cualquier lenguaje o formato de marcado, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST y Markdown. También te permite utilizar varios idiomas en la misma plantilla de proyecto.
Número de estrellas en Github: 10
14. pandas
Pandas es una biblioteca de manipulación y análisis de datos para Python que ofrece estructuras de datos etiquetados y funciones estadísticas.
Número de estrellas en Github: 21,404
Proyecto de código abierto Python para probar Pandas -
15. Tubería
Pipenv promete ser una herramienta lista para producción destinada a llevar lo mejor de todos los mundos de empaquetado al mundo de Python. Su terminal tiene bonitos colores y combina Pipfile, pip y virtualenv en un solo comando. Crea y administra automáticamente un entorno virtual para sus proyectos y proporciona a los usuarios una forma sencilla de personalizar su entorno de trabajo.
Número de estrellas en Github: 18,322
16. Moneda simple
Es una implementación Blockchain para criptomonedas construida en Python, pero es simple, insegura e incompleta. SimpleCoin no está diseñado para uso en producción. SimpleCoin no está destinado a uso de producción, sino que está destinado a fines educativos y únicamente a hacer que la cadena de bloques en funcionamiento sea accesible y más sencilla. Le permite guardar hashes extraídos e intercambiarlos por cualquier moneda admitida.
Número de estrellas en Github: 1343
17. Piraya
Es una biblioteca de renderizado 3D escrita en Python básico. Representa objetos y escenas 2D, 3D y de dimensiones superiores en Python y animación. Nos encuentra en el ámbito de los vídeos creados, los videojuegos, las simulaciones físicas e incluso las bellas imágenes. Requisitos para esto: 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 ejecutarse en microcontroladores y en entornos restringidos. Pyboard es una pequeña placa electrónica que ejecuta MicroPython sobre metal desnudo para poder controlar todo tipo de proyectos electrónicos.
Número de estrellas por : 9,197
19. Kivy
Kivy es una biblioteca de Python para desarrollar aplicaciones móviles y otras aplicaciones multitáctiles con una interfaz de usuario natural (NUI). Tiene una biblioteca de gráficos, varias opciones de widgets, un lenguaje intermedio Kv para crear tus propios widgets, soporte para mouse, teclado, TUIO y eventos multitáctiles. Es una biblioteca de código abierto para el desarrollo rápido de aplicaciones con interfaces de usuario innovadoras. Es multiplataforma, apto para empresas y acelerado por GPU.
Número de estrellas en Github: 9
20. guión
Dash de Plotly es un marco de aplicación web. Construido sobre Flask, Plotly.js, React y React.js, nos permite usar Python para crear paneles. Impulsa los modelos Python y R a escala. Dash te permite crear, probar, implementar e informar sin DevOps, JavaScript, CSS o CronJobs. Dash es potente, personalizable, liviano y fácil de administrar. También es de código abierto.
Número de estrellas en Github: 9,883
21. magenta
Magenta es un proyecto de investigación de código abierto que se centra en el aprendizaje automático como herramienta en el proceso creativo. Te permite crear música y arte mediante el aprendizaje automático. Magenta es una biblioteca de Python basada en TensorFlow, con utilidades para trabajar con datos sin procesar, usarlos para entrenar modelos de máquinas y crear contenido nuevo.
22. Máscara R-CNN
Esta es una implementación de la máscara R-CNNN en Python 3, TensorFlow y Keras. El modelo toma cada instancia de objeto en el ráster y crea cuadros delimitadores y máscaras de segmentación para él. Utiliza Feature Pyramid Network (FPN) y la red troncal ResNet101. El código es fácil de ampliar. Este proyecto también ofrece un conjunto de datos Matterport3D de espacios 3D reconstruidos capturados por los clientes...
Número de estrellas en Github: 14
23. Modelos TensorFlow
Este es un repositorio con varios modelos implementados en TensorFlow: modelos oficiales y de investigación. También tiene muestras y tutoriales. Los modelos oficiales utilizan API de TensorFlow de alto nivel. Los modelos de investigación son modelos implementados en TensorFlow por investigadores para su soporte o soporte de preguntas y consultas.
Número de estrellas en Github: 57
24. Sallygaster
Snallygaster es una forma de organizar problemas con tableros de proyectos. Gracias a esto, puedes personalizar tu panel de gestión de proyectos en GitHub, optimizar y automatizar tu flujo de trabajo. Le permite ordenar tareas, programar proyectos, automatizar el flujo de trabajo, realizar un seguimiento del progreso, compartir el estado y finalmente completarlo. Snallygaster puede buscar archivos secretos en servidores HTTP: busca archivos disponibles en servidores web que no deberían ser accesibles públicamente y que pueden representar un riesgo para la seguridad.
Número de estrellas en Github: 1
25. Modelos de estadísticas
Lo , que complementa a scipy para la informática estadística, incluidas las estadísticas descriptivas y la estimación e inferencia para modelos estadísticos. Tiene clases y funciones para este fin. También nos permite realizar pruebas estadísticas e investigaciones sobre datos estadísticos.
Número de estrellas en Github: 4
26. Qué waf
Esta es una herramienta avanzada de detección de firewall que podemos utilizar para comprender si hay presente un firewall de aplicaciones web. Detecta un firewall en una aplicación web e intenta descubrir una o más soluciones alternativas en un objetivo específico.
Número de estrellas en Github: 1300
27. Encadenador
Encadenador — Orientado a la flexibilidad. Está basado en Python y ofrece API diferenciadas basadas en un enfoque de definición por ejecución. Chainer también ofrece API orientadas a objetos de alto nivel para crear y entrenar redes neuronales. Es un marco potente, flexible e intuitivo para redes neuronales.
Número de estrellas en Github: 5,054
28. Rebote
Rebound es una herramienta de línea de comandos. Cuando recibe un error del compilador, inmediatamente recupera los resultados del desbordamiento de la pila. Para usar esto, puede usar el comando de rebote para ejecutar su archivo. Es uno de los 50 proyectos Python de código abierto más populares de 2018. Además, requiere Python 3.0 o superior. Tipos de archivos admitidos: Python, Node.js, Ruby, Golang y Java.
Número de estrellas en Github: 2913
29. Detectrón
Detectron realiza una detección de objetos moderna (también implementa la máscara R-CNN). Es el software Facebook AI Research (FAIR) escrito en Python y que se ejecuta en la plataforma Caffe2 Deep Learning. El objetivo de Detectron es proporcionar una base de código de alta calidad y alto rendimiento para la investigación de detección de objetos. Es flexible e implementa los siguientes algoritmos: máscara R-CNN, RetinaNet, R-CNN más rápido, RPN, R-CNN rápido, R-FCN.
Número de estrellas en Github: 21
30. Fuego de pitón
Esta es una biblioteca para generar automáticamente CLI (interfaces de línea de comandos) desde (cualquier) objeto Python. También le permite desarrollar y depurar código, así como examinar el código existente o convertir el código de otra persona en una CLI. Python Fire facilita el movimiento entre Bash y Python, y también facilita el uso de REPL.
Número de estrellas en Github: 15
31. Pylearn2
Pylearn2 es una biblioteca de aprendizaje automático construida principalmente sobre Theano. Su objetivo es facilitar la investigación de ML. Le permite escribir nuevos algoritmos y modelos.
Número de estrellas en Github: 2681
32. matplotlib
es una biblioteca de dibujo 2D para Python: genera publicaciones de calidad en diferentes formatos.
Número de estrellas en Github: 10,072
33. Teano
Theano es una biblioteca para manipular expresiones matemáticas y matriciales. También es un compilador optimizador. usos de téano -similar a la sintaxis para expresar cálculos y compilarlos para ejecutarlos en arquitecturas de CPU o GPU. Es una biblioteca de aprendizaje automático Python de código abierto escrita en Python y CUDA y se ejecuta en Linux, macOS y Windows.
Número de estrellas por : 8,922
34. multidiferencial
Multidiff está diseñado para facilitar la comprensión de los datos orientados a máquinas. Le ayuda a ver las diferencias entre una gran cantidad de objetos al hacer diferencias entre los objetos correspondientes y luego mostrarlos. Esta visualización nos permite buscar patrones en protocolos propietarios o formatos de archivos inusuales. También se utiliza principalmente para ingeniería inversa y análisis de datos binarios.
Número de estrellas en Github: 262
35. Som-cucharadita
Este proyecto trata sobre el uso de mapas autoorganizados para resolver el problema del viajante. Usando SOM, encontramos soluciones subóptimas al problema de TSP y usamos el formato .tsp para esto. TSP es un problema NP completo y se vuelve cada vez más difícil de resolver a medida que aumenta el número de ciudades.
Número de estrellas en Github: 950
36. fotón
Photon es un escáner web excepcionalmente rápido diseñado para OSINT. Puede recuperar URL, URL con parámetros, información de Intel, archivos, claves secretas, archivos JavaScript, coincidencias de expresiones regulares y subdominios. La información extraída se puede guardar y exportar en formato json. El fotón es flexible e ingenioso. También puedes agregarle algunos complementos.
Número de estrellas en Github: 5714
37. Mapeador social
Social Mapper es una herramienta de mapeo de redes sociales que correlaciona perfiles mediante reconocimiento facial. Lo hace en varios sitios web a gran escala. Social Mapper automatiza la búsqueda de nombres y fotografías en las redes sociales y luego intenta identificar y agrupar la presencia de alguien. Luego genera un informe para revisión humana. Esto es útil en la industria de la seguridad (por ejemplo, phishing). Es compatible con las plataformas LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo y Douban.
Número de estrellas en Github: 2,396
38 Camelot
Camelot es una biblioteca de Python que te ayuda a extraer tablas de archivos PDF. Funciona con archivos PDF de texto, pero no con documentos escaneados. Aquí cada tabla es un DataFrame de pandas. Además, puede exportar tablas a .json, .xls, .html o .sqlite.
Número de estrellas en Github: 2415
39. Lector
Este es un lector Qt para leer libros electrónicos. Admite formatos de archivo .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw/.azw3/.azw4, .cbr/.cbz y .md. Lector tiene una ventana principal, una vista de tabla, una vista de libro, una vista sin distracciones, soporte para anotaciones, una vista de cómic y una ventana de configuración. También admite marcadores, exploración de perfiles, un editor de metadatos y un diccionario integrado.
Número de estrellas en Github: 835
40.m00dbot
Este es un bot de Telegram para autoevaluar la depresión y la ansiedad.
Número de estrellas en Github: 145
41. Manim
Es un motor de animación para explicar vídeos de matemáticas que se puede utilizar para crear animaciones precisas mediante programación. Utiliza Python para esto.
Número de estrellas en Github: 13
42. Douyin-Bot
Un bot escrito en Python para una aplicación tipo Tinder. Desarrolladores de China.
Número de estrellas en Github: 5,959
43. XS Strike
Este es un paquete de detección de secuencias de comandos entre sitios con cuatro analizadores escritos a mano. También cuenta con un generador de carga útil inteligente, un potente motor de fuzzing y un motor de búsqueda increíblemente rápido. En lugar de inyectar una carga útil y probarla para que funcione como todas las demás herramientas, XSStrike reconoce la respuesta utilizando múltiples analizadores y luego procesa la carga útil, que se garantiza que funcionará mediante el análisis contextual integrado en el motor de fuzzing.
Número de estrellas en Github: 7050
44. PythonRobótica
Este proyecto es una colección de código en algoritmos robóticos de Python, así como algoritmos de navegación autónomos.
Número de estrellas en Github: 6,746
45. Descarga de imágenes de Google
Google Images Download es un programa Python de línea de comandos que busca palabras clave en Google Imágenes y obtiene las imágenes por usted. Es un programa pequeño sin dependencias si solo necesitas cargar hasta 100 imágenes para cada palabra clave.
Número de estrellas en Github: 5749
46. trampa
Le permite monitorear y ejecutar ataques inteligentes de ingeniería social en tiempo real. Esto ayuda a revelar cómo las grandes empresas de Internet pueden obtener información confidencial y controlar a los usuarios sin su conocimiento. La trampa también puede ayudar a rastrear a los ciberdelincuentes.
Número de estrellas en Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh es un lenguaje de shell y línea de comandos multiplataforma basado en Python. Este es un superconjunto de Python 3.5+ con primitivas de shell adicionales como las que se encuentran en Bash e IPython. Xonsh se ejecuta en Linux, Max OS X, Windows y otros sistemas importantes.
Número de estrellas en Github: 3426
48. GIF para CLI
Requiere un GIF o un vídeo corto o una consulta y, utilizando la API Tenor GIF, se convierte en un gráfico animado ASCII. Utiliza secuencias de escape ANSI para animación y color.
Número de estrellas en Github: 2,547
49. Caricatura
Dibujar Esta es una cámara Polaroid que puede dibujar dibujos animados. Utiliza una red neuronal para el reconocimiento de objetos, un conjunto de datos de Google Quickdraw, una impresora térmica y una Raspberry Pi. ¡Dibujo rapido! es un juego de Google que pide a los jugadores que hagan un dibujo de un objeto/idea y luego intentan adivinar qué representa en menos de 20 segundos.
Número de estrellas en Github: 1760
50. Zulip
Zulip es una aplicación de chat grupal que funciona en tiempo real y también es productiva con conversaciones multiproceso. Muchas empresas Fortune 500 y proyectos de código abierto lo utilizan para chat en tiempo real que puede manejar miles de mensajes por día.
Número de estrellas en Github: 10,432
51. YouTube-dl
Es un programa de línea de comandos que puede descargar vídeos de YouTube y algunos otros sitios. No está vinculado a una plataforma específica.
Número de estrellas en Github: 55
52. ansible
Es un sistema de automatización de TI simple que puede manejar las siguientes funciones: gestión de configuración, implementación de aplicaciones, aprovisionamiento de la nube, tareas ad hoc, automatización de redes y orquestación de múltiples sitios.
Número de estrellas en Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie es un cliente HTTP de línea de comandos. Esto facilita que la CLI interactúe con los servicios web. Para el comando http, nos permite enviar solicitudes HTTP arbitrarias con una sintaxis simple y recibir resultados en color. Podemos usarlo para probar, depurar e interactuar con servidores HTTP.
Número de estrellas en Github: 43
54. Servidor web Tornado
Es un marco web, una biblioteca de redes asíncrona para Python. Utiliza E/S de red sin bloqueo para escalar a más de miles de conexiones abiertas. Esto lo convierte en una buena opción para solicitudes largas y WebSockets.
Número de estrellas en Github: 18
55. Solicitudes
Requests es una biblioteca que facilita el envío de solicitudes HTTP/1.1. No es necesario agregar parámetros manualmente a las URL ni codificar datos PUT y POST.
Número de estrellas en Github: 40
56. Raspado
Scrapy es un marco de rastreo web rápido y de alto nivel; puede usarlo para raspar sitios web y extraer datos estructurados. También puede utilizarlo para análisis de datos, seguimiento y pruebas automatizadas.
Número de estrellas en Github: 34,493
Fuente: habr.com