1. Flask
C'est un micro-framework écrit en Python. Il n'a pas de validations pour les formulaires et le niveau d'abstraction de la base de données, mais il vous permet d'utiliser des bibliothèques tierces pour des fonctions générales. C'est ce qui en fait un micro-framework. Flask est conçu pour créer des applications de manière simple et rapide, tout en étant évolutif et léger. Il est basé sur les projets Werkzeug et Jinja2. Vous pouvez en savoir plus à son sujet dans le dernier article de DataFlair sur .
2. Keras
Keras est une bibliothèque de réseau de neurones open source écrite en Python. Elle est conviviale, modulaire et extensible, et peut fonctionner par-dessus TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras a tout : des modèles, des fonctions cibles et de transfert, des optimisateurs et bien plus encore. Elle prend également en charge les réseaux de neurones convolutifs et récurrents.
Le dernier projet open source basé sur Keras travaille sur .
Cet article a été traduit avec le soutien de la société EDISON Software, qui , ainsi que .
3. SpaCy
C'est une bibliothèque open source qui s'occupe et est écrite en Python et Cython. Alors que NLTK est plus adapté à l'enseignement et à la recherche, le travail de spaCy consiste à fournir un logiciel de production. De plus, Thinc est la bibliothèque d'apprentissage automatique de spaCy, qui propose des modèles CNN pour le balisage de parties de discours, l'analyse de dépendances et la reconnaissance d'entités nommées.
4. Sentry
Sentry propose un hébergement de surveillance des erreurs open source, vous permettant de détecter et trier les erreurs en temps réel. Installez simplement le SDK pour votre ou vos langages ou frameworks et commencez. Il permet de capturer des exceptions non gérées, d'examiner les traces de la pile, d'analyser l'impact de chaque problème, de suivre les erreurs dans différents projets, d'attribuer des problèmes et bien plus encore. Utiliser Sentry signifie moins d'erreurs et plus de code envoyé.
5. OpenCV
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique open source. La bibliothèque dispose de plus de 2500 algorithmes optimisés pour des tâches de vision par ordinateur, telles que la détection et la reconnaissance d'objets, la classification de différents types d'activités humaines, le suivi des mouvements à l'aide d'une caméra, la création de modèles tridimensionnels d'objets, le stitching d'images pour obtenir des images haute résolution et de nombreuses autres tâches. La bibliothèque est disponible pour de nombreux langages, tels que Python, C++, Java, etc.
Nombre d'étoiles sur Github : 39585
Avez-vous déjà travaillé sur un projet OpenCV ? En voici un —
6. Nilearn
C'est un module pour une mise en œuvre rapide et facile de l'apprentissage statistique sur des données de neuroimagerie. Il permet d'utiliser scikit-learn pour la statistique multidimensionnelle pour la modélisation prédictive, la classification, le décodage et l'analyse de connectivité. Nilearn fait partie de l'écosystème NiPy, qui est une communauté dédiée à l'utilisation de Python pour l'analyse des données de neuroimagerie.
Nombre d'étoiles sur : 549
7. scikit-Learn
Scikit-learn est un autre projet open source en Python. C'est une bibliothèque de machine learning très réputée pour Python. Souvent utilisée avec NumPy et SciPy, SciPy offre des fonctionnalités de classification, de régression et de clustering — il prend en charge , les forêts aléatoires, le boosting par gradient, k-moyennes et DBSCAN. Cette bibliothèque est écrite en Python et Cython.
Nombre d'étoiles sur Github : 37144
8. PyTorch
PyTorch est une autre bibliothèque open source de machine learning, écrite en Python et pour Python. Elle est basée sur la bibliothèque Torch et est particulièrement adaptée aux domaines comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP). Elle dispose également d'un frontend C++.
Parmi de nombreuses autres caractéristiques, PyTorch offre deux haut niveaux :
- Calculs de tenseurs avec un fort accélérateur GPU
- Réseaux de neurones profonds
Nombre d'étoiles sur Github : 31779
9. Librosa
Librosa est l'une des meilleures bibliothèques Python pour l'analyse de musique et d'audio. Elle contient les composants nécessaires pour extraire des informations de la musique. La bibliothèque est bien documentée et contient plusieurs tutoriels et exemples qui facilitent l'exécution de votre tâche.
Nombre d'étoiles sur Github : 3107
Mise en œuvre d'un projet Python open source avec Librosa — .
10. Gensim
Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets, l'indexation de documents et la recherche de similarités avec de grandes entreprises. Elle cible les communautés NLP et de recherche d'information. Gensim est une abréviation pour « générer des similarités ». Auparavant, elle créait une liste courte d'articles similaires à cet article. Gensim est claire, efficace et scalable. Gensim met en œuvre une réalisation efficace et simple de la modélisation sémantique non supervisée à partir de texte brut.
Nombre d'étoiles sur Github : 9 870
11. Django
— un framework Python de haut niveau qui favorise un développement rapide et croit au principe DRY (ne vous répétez pas). C'est un framework très puissant et le plus largement utilisé pour Python. Il est basé sur le modèle MTV (Modèle-Template-Vue).
Nombre d'étoiles sur Github : 44 214
12. Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est un projet populaire sur GitHub. Il reconnaît facilement les visages et les manipule à l'aide de Python / ligne de commande et utilise la bibliothèque de reconnaissance faciale la plus simple au monde. Il utilise dlib avec apprentissage profond pour détecter des visages avec une précision de 99,38% dans le test Wild benchmark.
Nombre d'étoiles sur Github : 28,267
13. Cookiecutter
Cookiecutter est un utilitaire en ligne de commande qui peut être utilisé pour créer des projets à partir de modèles (cookiecutters). Un exemple pourrait être la création d'un projet de package à partir d'un modèle de projet de package. Ce sont des modèles multiplateformes, et les modèles de projets peuvent être dans n'importe quel langage ou format de balisage, comme Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST et Markdown. Il permet également d'utiliser plusieurs langages dans le même modèle de projet.
Nombre d'étoiles sur Github : 10 291
14. Pandas
Pandas est une bibliothèque pour l'analyse et la manipulation de données pour Python, offrant des structures de données indexées et des fonctions statistiques.
Nombre d'étoiles sur Github : 21 404
Projet Python open source pour essayer Pandas —
15. Pipenv
Pipenv promet d'être un outil prêt pour la production, visant à apporter le meilleur de tous les mondes d'emballage dans le monde de Python. Son terminal est doté de couleurs attrayantes et combine Pipfile, pip et virtualenv en une seule commande. Il crée et gère automatiquement un environnement virtuel pour vos projets et offre aux utilisateurs un moyen simple de configurer leur environnement de travail.
Nombre d'étoiles sur Github : 18 322
16. SimpleCoin
C'est une implémentation Blockchain pour les cryptomonnaies, développée en Python, mais elle est simple, peu sécurisée et incomplète. SimpleCoin n'est pas destiné à un usage en production. Ce projet est destiné à des fins éducatives uniquement, afin de rendre une chaîne de blocs fonctionnelle accessible et plus facile à comprendre. Il permet de sauvegarder les hachages minés et de les échanger contre toute devise prise en charge.
Nombre d'étoiles sur Github : 1 343
17. Pyray
C'est une bibliothèque de rendu 3D écrite en Python pur. Elle visualise des objets et des scènes 2D, 3D de plus grande taille dans Python et permet l'animation. Elle trouve son utilité dans la création de vidéos, de jeux vidéo, de simulations physiques et même de belles images. Les exigences pour cela incluent PIL, numpy et scipy.
Nombre d'étoiles sur Github : 451
18. MicroPython
MicroPython est une version de Python conçue pour les microcontrôleurs. C'est une implémentation efficace de Python3, qui est livrée avec de nombreux packages de la bibliothèque standard de Python et optimisée pour fonctionner sur des microcontrôleurs et dans des conditions limitées. Pyboard est une petite carte électronique sur laquelle MicroPython fonctionne directement sur le matériel, ce qui lui permet de contrôler toutes sortes de projets électroniques.
Nombre d'étoiles sur : 9,197
19. Kivy
Kivy est une bibliothèque Python pour le développement d'applications mobiles et d'autres applications multitouch avec une interface utilisateur naturelle (NUI). Elle comprend une bibliothèque graphique, plusieurs options de widgets, un langage intermédiaire Kv pour créer des widgets personnalisés, ainsi qu'un support pour la souris, le clavier, TUIO et les événements d'entrée multisensorielle. C'est une bibliothèque open source pour un développement rapide d'applications avec des interfaces utilisateur innovantes. Elle est multiplateforme, conviviale pour les entreprises et dispose d'une accélération GPU.
Nombre d'étoiles sur Github : 9 930
20. Dash
Dash par Plotly — est un framework d'applications web. Basé sur Flask, Plotly.js, React et React.js, il nous permet d'utiliser Python pour créer des tableaux de bord. Il permet l'exécution de modèles Python et R à l'échelle. Dash permet de créer, tester, déployer et générer des rapports sans utiliser DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. Dash est performant, personnalisable, léger et facile à gérer. Il est également open source.
Nombre d'étoiles sur Github : 9 883
21. Magenta
Magenta est un projet de recherche open source qui se concentre sur l'apprentissage automatique comme outil dans le processus créatif. Il permet de créer de la musique et de l'art à l'aide de l'apprentissage automatique. Magenta est une bibliothèque Python basée sur TensorFlow, avec des utilitaires pour travailler avec des données brutes, l'utiliser pour former des modèles machine et créer du nouveau contenu.
22. Mask R-CNN
C'est une implémentation de Mask R-CNN en Python 3, TensorFlow et Keras. Le modèle prend chaque instance d'objet dans une image et crée des cadres de délimitation et des masques de segmentation pour chacun d'eux. Il utilise un réseau Feature Pyramid Network (FPN) et une architecture ResNet101. Le code est facilement extensible. Ce projet propose également un ensemble de données Matterport3D sur des espaces 3D reconstruits capturés par des clients…
Nombre d'étoiles sur Github : 14 055
23. Modèles TensorFlow
C'est un dépôt avec divers modèles mis en œuvre dans TensorFlow — modèles officiels et de recherche. Il contient également des exemples et des tutoriels. Les modèles officiels utilisent des API de haut niveau de TensorFlow. Les modèles de recherche sont ceux mis en œuvre dans TensorFlow par des chercheurs pour leur support ou pour fournir de l'aide sur les questions et demandes.
Nombre d'étoiles sur Github : 57 745
24. Snallygaster
Snallygaster est une méthode d'organisation des problèmes à l'aide de tableaux de projets. Cela vous permet de personnaliser un tableau de bord de projet sur GitHub, d'optimiser et d'automatiser le flux de travail. Il permet de trier les tâches, de planifier des projets, d'automatiser le flux de travail, de suivre les progrès, de partager le statut et, enfin, de terminer. Snallygaster peut scanner à la recherche de fichiers secrets sur les serveurs HTTP — il recherche des fichiers accessibles sur des serveurs web qui ne devraient pas être publics et peuvent représenter une menace pour la sécurité.
Nombre d'étoiles sur Github : 1 477
25. Statsmodels
C'est , qui complète scipy pour les calculs statistiques, y compris la statistique descriptive, ainsi que les estimations et conclusions pour les modèles statistiques. Il dispose de classes et de fonctions pour cela. Il nous permet également de réaliser des tests statistiques et d'analyser des données statistiques.
Nombre d'étoiles sur Github : 4 246
26. WhatWaf
C'est un outil avancé de détection de pare-feu que nous pouvons utiliser pour comprendre si un pare-feu d'application Web est présent. Il détecte le pare-feu dans l'application Web et essaie de trouver une ou plusieurs méthodes de contournement pour celui-ci sur la cible spécifiée.
Nombre d'étoiles sur Github : 1 300
27. Chainer
Chainer — , axé sur la flexibilité. Il est basé sur Python et offre des API différenciées, basées sur l'approche define-by-run. Chainer propose également des API orientées objet de haut niveau pour construire et entraîner des réseaux de neurones. C'est une structure puissante, flexible et intuitive pour les réseaux neuronaux.
Nombre d'étoiles sur Github : 5 054
28. Rebound
Rebound est un outil en ligne de commande. Lorsque vous recevez un message d'erreur du compilateur, il récupère immédiatement les résultats du stack overflow. Pour l'utiliser, vous pouvez utiliser la commande rebound pour exécuter votre fichier. C'est l'un des 50 projets open source Python les plus populaires de 2018. De plus, il nécessite Python 3.0 ou supérieur. Types de fichiers pris en charge : Python, Node.js, Ruby, Golang et Java.
Nombre d'étoiles sur Github : 2 913
29. Detectron
Detectron réalise une détection moderne d'objets (implémente également le masque R-CNN). C'est un logiciel de Facebook AI Research (FAIR), écrit en Python et fonctionnant sur la plateforme Caffe2 Deep Learning. L'objectif de Detectron est de fournir une base de code haute qualité et haute performance pour la recherche sur la détection d'objets. Il est flexible et implémente les algorithmes suivants : masque R-CNN, RetinaNet, Fast R-CNN, RPN, Faster R-CNN, R-FCN.
Nombre d'étoiles sur Github : 21 873
30. Python-fire
C'est une bibliothèque pour la génération automatique de CLI (interfaces de ligne de commande) à partir de n'importe quel objet Python. Elle vous permet également de développer et de déboguer votre code, d'explorer du code existant ou de transformer du code d'autrui en CLI. Python Fire facilite la transition entre Bash et Python, rendant ainsi l'utilisation de REPL plus aisée.
Nombre d'étoiles sur Github : 15 299
31. Pylearn2
Pylearn2 est une bibliothèque de machine learning principalement construite sur Theano. Son objectif est de faciliter l'exploration du ML. Elle permet d'écrire de nouveaux algorithmes et modèles.
Nombre d'étoiles sur Github : 2681
32. Matplotlib
est une bibliothèque de tracé 2D pour Python qui génère des publications de qualité dans divers formats.
Nombre d'étoiles sur Github : 10 072
33. Theano
Theano est une bibliothèque pour la manipulation d'expressions mathématiques et matricielles. C'est aussi un compilateur optimiseur. Theano utilise - une syntaxe semblable pour exprimer les calculs et les compile pour qu'ils fonctionnent sur des architectures CPU ou GPU. C'est une bibliothèque de machine learning Python open source, écrite en Python et CUDA et fonctionnant sous Linux, macOS et Windows.
Nombre d'étoiles sur : 8,922
34. Multidiff
Multidiff est conçu pour faciliter la compréhension des données orientées machine. Il aide à visualiser les différences entre un grand nombre d'objets en effectuant des distinctions entre les objets correspondants, puis en les affichant. Cette visualisation nous permet de chercher des motifs dans nos propres protocoles ou des formats de fichiers inhabituels. Il est également principalement utilisé pour le rétro-ingénierie et l'analyse des données binaires.
Nombre d'étoiles sur Github : 262
35. Som-tsp
Ce projet est consacré à l'utilisation de cartes auto-organisatrices pour résoudre le problème du voyageur de commerce. En utilisant SOM, nous trouvons des solutions non optimales pour le problème TSP et utilisons le format .tsp. Le TSP est un problème NP-complet, et avec l'augmentation du nombre de villes, il devient de plus en plus difficile à résoudre.
Nombre d'étoiles sur Github : 950
36. Photon
Photon est un scanner web exceptionnellement rapide, conçu pour l'OSINT. Il peut récupérer des URL, des URL avec paramètres, des informations sur l'Intel, des fichiers, des clés secrètes, des fichiers JavaScript, des correspondances avec des expressions régulières et des sous-domaines. Les informations extraites peuvent ensuite être sauvegardées et exportées en format json. Photon est flexible et brillant. Vous pouvez également lui ajouter certains plugins.
Nombre d'étoiles sur Github : 5714
37. Social Mapper
Social Mapper est un outil de cartographie des réseaux sociaux qui corrèle des profils à l'aide de la reconnaissance faciale. Il le fait à grande échelle sur divers sites web. Social Mapper automatise la recherche de noms et de photos sur les réseaux sociaux, puis tente de déterminer et de regrouper précisément la présence de quelqu'un. Il crée ensuite un rapport à vérifier par un humain. Cela est utile dans l'industrie de la sécurité (par exemple, pour le phishing). Il prend en charge des plateformes telles que LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, Vkontakte, Weibo et Douban.
Nombre d'étoiles sur Github : 2,396
38. Camelot
Camelot est une bibliothèque Python qui facilite l'extraction de tableaux à partir de fichiers PDF. Elle fonctionne avec des PDF textuels, mais pas avec des documents scannés. Chaque tableau est un DataFrame pandas. De plus, vous pouvez exporter les tableaux en .json, .xls, .html ou .sqlite.
Nombre d'étoiles sur Github : 2415
39. Lector
C'est un lecteur Qt pour lire des livres électroniques. Il prend en charge les formats de fichiers .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz et .md. Lector dispose d'une fenêtre principale, d'une vue de tableau, d'une vue des livres, d'une lecture sans distractions, de la prise en charge des annotations, d'une vue de bandes dessinées et d'une fenêtre de paramètres. Il prend également en charge les signets, la vue des profils, un éditeur de métadonnées et un dictionnaire intégré.
Nombre d'étoiles sur Github : 835
40. m00dbot
C'est un bot Telegram pour tester la dépression et l'anxiété de manière autonome.
Nombre d'étoiles sur Github : 145
41. Manim
C'est un moteur d'animation pour illustrer des vidéos mathématiques, qui peut être utilisé pour créer une animation précise de manière programmatique. Il utilise Python pour cela.
Nombre d'étoiles sur Github : 13 491
42. Douyin-Bot
Un bot écrit en Python pour une application similaire à Tinder. Développé par des créateurs en Chine.
Nombre d'étoiles sur Github : 5,959
43. XSStrike
C'est un package de détection de scripts intersites avec quatre analyseurs syntaxiques écrits à la main. Il est également équipé d'un générateur de données utiles intelligent, d'un puissant moteur de fuzzing et d'un module de recherche incroyablement rapide. Au lieu de saisir des données utiles et de vérifier leur fonctionnement comme le font tous les autres outils, XSStrike reconnaît la réponse à l'aide de plusieurs analyseurs et traite ensuite les données utiles qui fonctionneront à coup sûr grâce à une analyse contextuelle intégrée dans le moteur de fuzzing.
Nombre d'étoiles sur Github : 7050
44. PythonRobotics
Ce projet est une collection de code sur les algorithmes de robotique Python, ainsi que des algorithmes de navigation autonome.
Nombre d'étoiles sur Github : 6 746
45. Google Images Download
Google Images Download est un programme Python en ligne de commande qui recherche des mots-clés dans les images Google et récupère les images pour vous. C'est un petit programme sans dépendances, si vous avez simplement besoin de télécharger jusqu'à 100 images pour chaque mot-clé.
Nombre d'étoiles sur Github : 5749
46. Trape
Permet de suivre et d'exécuter des attaques de social engineering intelligentes en temps réel. Cela aide à comprendre comment les grandes entreprises Internet peuvent obtenir des informations sensibles et contrôler les utilisateurs à leur insu. Trape peut également aider à suivre les cybercriminels.
Nombre d'étoiles sur Github : 4256
47. Xonsh
Xonsh est un langage de commande et un shell de ligne de commande multiplateforme basé sur Unix et sur Python. C'est un sur-ensemble de Python 3.5+ avec des primitives supplémentaires de shell, semblables à celles de Bash et IPython. Xonsh fonctionne sur Linux, Mac OS X, Windows et d'autres systèmes principaux.
Nombre d'étoiles sur Github : 3426
48. GIF pour CLI
Cela nécessite un GIF ou une courte vidéo ou une requête, et à l'aide de l'API Tenor GIF, il est converti en graphique ASCII animé. Il utilise des séquences d'échappement ANSI pour l'animation et la couleur.
Nombre d'étoiles sur Github : 2 547
49. Cartoonify
Draw This — un appareil photo polaroid capable de dessiner des dessins animés. Pour ce faire, il utilise un réseau neuronal pour la reconnaissance d'objets, un ensemble de données Google Quickdraw, une imprimante thermique et un Raspberry Pi. Quick, Draw! — est un jeu de Google où les joueurs doivent dessiner une image d'un objet/idée, puis le jeu tente de deviner de quoi il s'agit en moins de 20 secondes.
Nombre d'étoiles sur Github : 1760
50. Zulip
Zulip est une application de chat de groupe qui fonctionne en temps réel et qui est aussi productive grâce aux conversations en plusieurs threads. De nombreuses entreprises du classement Fortune 500 et des projets open source l'utilisent pour un chat en temps réel capable de gérer des milliers de messages par jour.
Nombre d'étoiles sur Github : 10 432
51. YouTube-dl
C'est un programme en ligne de commande qui peut télécharger des vidéos depuis YouTube et certains autres sites. Il n'est pas lié à une plateforme spécifique.
Nombre d'étoiles sur Github : 55 868
52. Ansible
C'est un système d'automatisation IT simple qui peut gérer les fonctions suivantes : gestion de la configuration, déploiement d'applications, initialisation du cloud, exécution de tâches spéciales, automatisation du réseau et orchestration multi-nœuds.
Nombre d'étoiles sur Github : 39 443
53. HTTPie
HTTPie est un client HTTP en ligne de commande. Il simplifie l'interaction CLI avec les services web. Pour la commande http, il nous permet d'envoyer des requêtes HTTP arbitraires avec une syntaxe simple et d'obtenir une sortie colorée. Nous pouvons l'utiliser pour tester, déboguer et interagir avec des serveurs HTTP.
Nombre d'étoiles sur Github : 43 199
54. Tornado Web Server
C'est un framework web, une bibliothèque réseau asynchrone pour Python. Il utilise des entrées/sorties réseau non bloquantes pour se scalabiliser à plus de milliers de connexions ouvertes. Cela en fait un bon choix pour les requêtes longues et les WebSockets.
Nombre d'étoiles sur Github : 18 306
55. Requests
Requests est une bibliothèque qui permet d'envoyer facilement des requêtes HTTP/1.1. Vous n'avez pas besoin d'ajouter manuellement des paramètres aux URLs ou de coder des données PUT et POST.
Nombre d'étoiles sur Github : 40 294
56. Scrapy
Scrapy est un framework rapide et de haut niveau pour l'exploration de pages web. Vous pouvez l'utiliser pour parcourir des sites web afin d'extraire des données structurées. Vous pouvez également l'utiliser pour l'analyse de données, la surveillance et les tests automatisés.
Nombre d'étoiles sur Github : 34,493
Source : habr.com
