1 Flacon
Il s'agit d'un micro-framework écrit en Python. Il n'a aucune validation pour les formulaires ni aucune couche d'abstraction de base de données, mais vous permet d'utiliser des bibliothèques tierces pour des fonctionnalités communes. Et c'est pourquoi c'est un micro-framework. Flask est conçu pour rendre la création d'applications simple et rapide, tout en étant évolutif et léger. Il est basé sur les projets Werkzeug et Jinja2. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet dans le dernier article de DataFlair sur .
2. Kéras
Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux open source écrite en Python. Il est convivial, modulaire et extensible, et peut fonctionner sur TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras a tout pour plaire : modèles, fonctions d'objectif et de transfert, optimiseurs et bien plus encore. Il prend également en charge les réseaux de neurones convolutifs et récurrents.
Travailler sur le dernier projet open source basé sur Keras - .
L'article a été traduit avec le soutien d'EDISON Software, qui et .
3.SpaCy
Il s'agit d'une bibliothèque de logiciels open source qui traite et écrit en Python et Cython. Alors que NLTK est plus adapté à des fins d'enseignement et de recherche, le travail de spaCy consiste à fournir des logiciels pour la production. De plus, Thinc est la bibliothèque d'apprentissage automatique de spaCy qui fournit des modèles CNN pour le balisage de parties du discours, l'analyse des dépendances et la reconnaissance d'entités nommées.
4. Sentinelle
Sentry propose une surveillance des bogues open source hébergée afin que vous puissiez détecter et trier les bogues en temps réel. Installez simplement le SDK pour votre (vos) langage(s) ou framework(s) et commencez. Il vous permet de capturer les exceptions non gérées, d'examiner les traces de pile, d'analyser l'impact de chaque problème, de suivre les bogues dans les projets, d'attribuer des problèmes, etc. Utiliser Sentry signifie moins de bugs et plus de code expédié.
5. CV ouvert
OpenCV est une bibliothèque open source de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique. La bibliothèque contient plus de 2500 XNUMX algorithmes optimisés pour les tâches de vision par ordinateur telles que la détection et la reconnaissance d'objets, la classification de divers types d'activités humaines, le suivi des mouvements de caméra, la création de modèles d'objets XNUMXD, l'assemblage d'images pour obtenir des images haute résolution et bien d'autres tâches. . La bibliothèque est disponible pour de nombreux langages comme Python, C++, Java, etc.
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Avez-vous déjà travaillé sur un projet OpenCV ? En voici un -
6. Nilapprendre
Il s'agit d'un module permettant de mettre en œuvre rapidement et facilement un apprentissage statistique sur les données NeuroImaging. Il vous permet d'utiliser scikit-learn pour les statistiques multivariées pour la modélisation prédictive, la classification, le décodage et l'analyse de connectivité. Nilearn fait partie de l'écosystème NiPy, une communauté dédiée à l'utilisation de Python pour analyser les données de neuroimagerie.
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7. scikit-Learn
Scikit-learn est un autre projet Python open source. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique très célèbre pour Python. Souvent utilisé avec NumPy et SciPy, SciPy propose la classification, la régression et le clustering - il prend en charge , forêts aléatoires, accélération de gradient, k-moyennes et DBSCAN. Cette bibliothèque est écrite en Python et Cython.
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8. PyTorche
PyTorch est une autre bibliothèque d'apprentissage automatique open source écrite en Python et pour Python. Il est basé sur la bibliothèque Torch et convient parfaitement à des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP). Il dispose également d’une interface C++.
Parmi de nombreuses autres fonctionnalités, PyTorch en propose deux de haut niveau :
- Calcul tensoriel hautement accéléré par GPU
- Réseaux de neurones profonds
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9. Bibliothèque
Librosa est l'une des meilleures bibliothèques Python pour l'analyse musicale et audio. Il contient les composants nécessaires utilisés pour obtenir des informations à partir de la musique. La bibliothèque est bien documentée et contient plusieurs tutoriels et exemples qui faciliteront votre tâche.
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Implémentation d'un projet open source Python et Librosa - .
10. Génisim
Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets, l'indexation de documents et les recherches de similarités pour les grandes entreprises. Il s'adresse aux communautés de PNL et de recherche d'informations. Gensim est l'abréviation de « générer comme ». Auparavant, il avait créé une courte liste d'articles similaires à cet article. Gensim est clair, efficace et évolutif. Gensim fournit une implémentation efficace et simple de modélisation sémantique non supervisée à partir de texte brut.
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11. Django
est un framework Python de haut niveau qui encourage un développement rapide et croit au principe DRY (Don't Repeat Yourself). Il s'agit du framework très puissant et le plus largement utilisé pour Python. Il est basé sur le modèle MTV (Model-Template-View).
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12. Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est un projet populaire sur GitHub. Il reconnaît et manipule facilement les visages à l'aide de Python/ligne de commande et utilise pour ce faire la bibliothèque de reconnaissance faciale la plus simple au monde. Celui-ci utilise dlib avec l'apprentissage profond pour détecter les visages avec une précision de 99,38 % dans le benchmark Wild.
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13. Emporte-pièce
Cookiecutter est un utilitaire de ligne de commande qui peut être utilisé pour créer des projets à partir de modèles (cookiecutters). Un exemple serait de créer un projet par lots à partir d’un modèle de projet par lots. Il s'agit de modèles multiplateformes et les modèles de projet peuvent être dans n'importe quel langage ou format de balisage, tel que Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST et Markdown. Il vous permet également d'utiliser plusieurs langues dans le même modèle de projet.
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14. Panda
Pandas est une bibliothèque d'analyse et de manipulation de données pour Python qui propose des structures de données étiquetées et des fonctions statistiques.
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Projet open source Python pour essayer Pandas -
15. Pipenv
Pipenv promet d'être un outil prêt pour la production visant à apporter le meilleur de tous les mondes de l'emballage au monde de Python. Son terminal a de jolies couleurs 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 personnaliser leur environnement de travail.
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16. SimpleCoin
Il s'agit d'une implémentation Blockchain pour crypto-monnaie construite en Python, mais elle est simple, peu sécurisée et incomplète. SimpleCoin n'est pas destiné à une utilisation en production. Non destiné à une utilisation en production, SimpleCoin est destiné à des fins éducatives et uniquement pour rendre la blockchain fonctionnelle accessible et plus simple. Il vous permet de sauvegarder les hachages extraits et de les échanger contre n'importe quelle devise prise en charge.
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17. Pyrée
Il s'agit d'une bibliothèque de rendu 3D écrite en Python Vanilla. Il restitue des objets et des scènes 2D, 3D et de dimensions supérieures en Python et en animation. Cela nous retrouve dans le domaine des vidéos créées, des jeux vidéo, des simulations physiques et même de belles images. Conditions requises pour cela : PIL, numpy et scipy.
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18. MicroPython
MicroPython est Python pour les microcontrôleurs. Il s'agit d'une implémentation efficace de Python3 fournie avec de nombreux packages de la bibliothèque standard Python et optimisée pour fonctionner sur des microcontrôleurs et dans des environnements contraints. Pyboard est une petite carte électronique qui exécute MicroPython sur du métal nu afin de pouvoir contrôler toutes sortes de projets électroniques.
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19. Kivy
Kivy est une bibliothèque Python permettant de développer des applications mobiles et autres applications multi-touch avec une interface utilisateur naturelle (NUI). Il dispose d'une bibliothèque graphique, de plusieurs options de widgets, d'un langage intermédiaire Kv pour créer vos propres widgets, de la prise en charge des événements souris, clavier, TUIO et multi-touch. Il s'agit d'une bibliothèque open source pour le développement rapide d'applications avec des interfaces utilisateur innovantes. Il est multiplateforme, convivial pour les entreprises et accéléré par GPU.
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20. tiret
Dash by Plotly est un framework d'application Web. Construit sur Flask, Plotly.js, React et React.js, il nous permet d'utiliser Python pour créer des tableaux de bord. Il alimente les modèles Python et R à grande échelle. Dash vous permet de créer, tester, déployer et créer des rapports sans DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. Dash est puissant, personnalisable, léger et facile à gérer. Il est également open source.
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21.Magenta
Magenta est un projet de recherche open source qui se concentre sur l'apprentissage automatique en tant qu'outil dans le processus créatif. Il vous permet de créer de la musique et de l’art en utilisant l’apprentissage automatique. Magenta est une bibliothèque Python basée sur TensorFlow, avec des utilitaires permettant de travailler avec des données brutes, de les utiliser pour entraîner des modèles de machines et créer du nouveau contenu.
22. Masque R-CNN
Il s'agit d'une implémentation du masque R-CNNN dans Python 3, TensorFlow et Keras. Le modèle prend chaque instance d'objet dans le raster et crée des cadres de délimitation et des masques de segmentation pour celle-ci. Il utilise le Feature Pyramid Network (FPN) et le backbone ResNet101. Le code est facile à étendre. Ce projet propose également un ensemble de données Matterport3D d'espaces 3D reconstruits capturés par les clients...
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23. Modèles TensorFlow
Il s'agit d'un référentiel avec divers modèles implémentés dans TensorFlow - modèles officiels et de recherche. Il contient également des exemples et des didacticiels. Les modèles officiels utilisent des API TensorFlow de haut niveau. Les modèles de recherche sont des modèles implémentés dans TensorFlow par les chercheurs pour leur prise en charge ou leur prise en charge de questions et de requêtes.
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24. Snallygaster
Snallygaster est un moyen d'organiser les problèmes avec les tableaux de projet. Grâce à cela, vous pouvez personnaliser votre panneau de gestion de projet sur GitHub, optimiser et automatiser votre workflow. Il vous permet de trier les tâches, de planifier des projets, d'automatiser le flux de travail, de suivre la progression, de partager le statut et enfin de terminer. Snallygaster peut rechercher des fichiers secrets sur les serveurs HTTP - il recherche les fichiers disponibles sur les serveurs Web qui ne devraient pas être accessibles au public et peuvent présenter un risque de sécurité.
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25. Modèles de statistiques
Il , qui complète scipy pour le calcul statistique, y compris les statistiques descriptives ainsi que l'estimation et l'inférence pour les modèles statistiques. Il dispose de classes et de fonctions à cet effet. Cela nous permet également de réaliser des tests statistiques et des recherches sur des données statistiques.
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26. QuoiWaf
Il s'agit d'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 un pare-feu dans une application Web et tente de découvrir une ou plusieurs solutions de contournement sur une cible spécifiée.
Nombre d'étoiles sur Github : 1300
27. Chaîne
Chaîneur — orienté vers la flexibilité. Il est basé sur Python et propose des API différenciées basées sur une approche définie par exécution. Chainer propose également des API orientées objet de haut niveau pour la création et la formation de réseaux de neurones. Il s'agit d'un cadre puissant, flexible et intuitif pour les réseaux de neurones.
Nombre d'étoiles sur Github : 5,054
28. Rebond
Rebound est un outil en ligne de commande. Lorsque vous recevez une erreur du compilateur, il récupère immédiatement les résultats du débordement de pile. Pour l'utiliser, vous pouvez utiliser la commande rebond pour exécuter votre fichier. Il s’agit de l’un des 50 projets Python open source 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.
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29. Détectron
Detectron effectue une détection d'objets moderne (implémente également le masque R-CNN). Il s'agit du logiciel 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 de haute qualité et performante pour la recherche sur la détection d'objets. Il est flexible et implémente les algorithmes suivants : masque R-CNN, RetinaNet, R-CNN plus rapide, RPN, R-CNN rapide, R-FCN.
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30. Python-feu
Il s'agit d'une bibliothèque permettant de générer automatiquement des CLI (interfaces de ligne de commande) à partir de (n'importe quel) objet Python. Il vous permet également de développer et de déboguer du code, ainsi que d'examiner le code existant ou de transformer le code de quelqu'un d'autre en CLI. Python Fire facilite le déplacement entre Bash et Python, et facilite également l'utilisation du REPL.
Nombre d'étoiles sur Github : 15 299
31. Pylearn2
Pylearn2 est une bibliothèque d'apprentissage automatique construite principalement sur Theano. Son objectif est de faciliter la recherche en ML. Vous permet d'écrire de nouveaux algorithmes et modèles.
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32. Matplotlib
est une bibliothèque de dessins 2D pour Python - elle génère des publications de qualité dans différents formats.
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33. Théano
Theano est une bibliothèque permettant de manipuler des expressions mathématiques et matricielles. C'est également un compilateur d'optimisation. Théano utilise -like pour exprimer les calculs et les compiler pour s'exécuter sur des architectures CPU ou GPU. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique Python open source écrite en Python et CUDA et fonctionnant sous Linux, macOS et Windows.
Nombre d'étoiles par : 8,922
34. Multidiff
Multidiff est conçu pour faciliter la compréhension des données orientées machine. Il vous aide à visualiser les différences entre un grand nombre d'objets en faisant des différences entre les objets correspondants puis en les affichant. Cette visualisation nous permet de rechercher des modèles dans des protocoles propriétaires ou des formats de fichiers inhabituels. Il est également principalement utilisé pour l’ingénierie inverse et l’analyse de données binaires.
Nombre d'étoiles sur Github : 262
35. Une cuillère à café
Ce projet consiste à utiliser des cartes auto-organisées pour résoudre le problème du voyageur de commerce. En utilisant SOM, nous trouvons des solutions sous-optimales au problème TSP et utilisons le format .tsp pour cela. TSP est un problème NP-complet et devient de plus en plus difficile à résoudre à mesure que le nombre de villes augmente.
Nombre d'étoiles sur Github : 950
36. Photons
Photon est un scanner Web exceptionnellement rapide conçu pour OSINT. Il peut récupérer des URL, des URL avec des paramètres, des informations Intel, des fichiers, des clés secrètes, des fichiers JavaScript, des correspondances d'expressions régulières et des sous-domaines. Les informations extraites peuvent ensuite être enregistrées et exportées au format json. Photon est flexible et ingénieux. Vous pouvez également y ajouter des plugins.
Nombre d'étoiles sur Github : 5714
37. Mappeur social
Social Mapper est un outil de cartographie des réseaux sociaux qui corrèle les profils à l'aide de la reconnaissance faciale. Il le fait sur divers sites Web à grande échelle. Social Mapper automatise la recherche de noms et de photos sur les réseaux sociaux, puis tente d'identifier et de regrouper la présence d'une personne. Il génère ensuite un rapport pour examen humain. Ceci est utile dans le secteur de la sécurité (par exemple, le phishing). Il prend en charge les plateformes 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 vous aide à extraire des tableaux de fichiers PDF. Il fonctionne avec les fichiers PDF texte, mais pas avec les documents numérisés. Ici, chaque table est un DataFrame pandas. De plus, vous pouvez exporter des tables au format .json, .xls, .html ou .sqlite.
Nombre d'étoiles sur Github : 2415
39. Lecteur
Il s'agit d'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 a une fenêtre principale, une vue tableau, une vue livre, une vue sans distraction, une prise en charge des annotations, une vue bande dessinée et une fenêtre de paramètres. Il prend également en charge les signets, la navigation dans les profils, un éditeur de métadonnées et un dictionnaire intégré.
Nombre d'étoiles sur Github : 835
40.m00dbot
Il s'agit d'un robot Telegram permettant d'auto-tester la dépression et l'anxiété.
Nombre d'étoiles sur Github : 145
41. Manim
Il s'agit d'un moteur d'animation permettant d'expliquer des vidéos mathématiques qui peuvent être utilisées pour créer des animations précises par programmation. Il utilise Python pour cela.
Nombre d'étoiles sur Github : 13 491
42. Douyin-Bot
Un bot écrit en Python pour une application de type Tinder. Développeurs de Chine.
Nombre d'étoiles sur Github : 5,959
43. XSStrike
Il s'agit d'un package de détection de scripts intersites avec quatre analyseurs écrits à la main. Il dispose également d'un générateur de charge utile intelligent, d'un puissant moteur de fuzzing et d'un moteur de recherche incroyablement rapide. Au lieu d'injecter une charge utile et de la tester pour qu'elle fonctionne comme tous les autres outils, XSStrike reconnaît la réponse à l'aide de plusieurs analyseurs, puis traite la charge utile, dont le fonctionnement est garanti à l'aide d'une analyse contextuelle intégrée au moteur de fuzzing.
Nombre d'étoiles sur Github : 7050
44. PythonRobotique
Ce projet est une collection de codes d'algorithmes de robotique Python, ainsi que d'algorithmes de navigation autonomes.
Nombre d'étoiles sur Github : 6,746
45. Téléchargement d'images Google
Google Images Download est un programme Python en ligne de commande qui recherche des mots-clés dans Google Images et obtient les images pour vous. C'est un petit programme sans dépendances si vous n'avez besoin que de télécharger jusqu'à 100 images pour chaque mot-clé.
Nombre d'étoiles sur Github : 5749
46. Piège
Vous permet de surveiller et d’exécuter des attaques intelligentes d’ingénierie sociale en temps réel. Cela permet de révéler comment les grandes sociétés Internet peuvent obtenir des informations sensibles et contrôler les utilisateurs à leur insu. Trape peut également aider à traquer les cybercriminels.
Nombre d'étoiles sur Github : 4256
47. Xonsh
Xonsh est une ligne de commande et un langage shell multiplateforme Unix basé sur Python. Il s'agit d'un surensemble de Python 3.5+ avec des primitives de shell supplémentaires comme celles trouvées dans Bash et IPython. Xonsh fonctionne sous Linux, Max OS X, Windows et d'autres systèmes majeurs.
Nombre d'étoiles sur Github : 3426
48. GIF pour CLI
Il nécessite un GIF ou une courte vidéo ou une requête, et à l'aide de l'API Tenor GIF, il est converti en un graphique animé ASCII. Il utilise des séquences d'échappement ANSI pour l'animation et la couleur.
Nombre d'étoiles sur Github : 2,547
49. Cartoonifier
Dessiner Il s'agit d'un appareil photo Polaroid capable de dessiner des dessins animés. Il utilise un réseau neuronal pour la reconnaissance d'objets, un ensemble de données Google Quickdraw, une imprimante thermique et un Raspberry Pi. Dégainer rapidement! est un jeu Google qui demande aux joueurs de dessiner un objet/une idée, puis d'essayer de deviner ce qu'il représente en moins de 20 secondes.
Nombre d'étoiles sur Github : 1760
50. Zulipe
Zulip est une application de discussion de groupe qui fonctionne en temps réel et est également productive avec des conversations multithreads. De nombreuses entreprises Fortune 500 et projets open source l'utilisent pour un chat en temps réel pouvant traiter des milliers de messages par jour.
Nombre d'étoiles sur Github : 10,432
51. YouTube-dl
Il s'agit d'un programme en ligne de commande qui permet de télécharger des vidéos depuis YouTube et d'autres sites. Il n’est pas lié à une plateforme spécifique.
Nombre d'étoiles sur Github : 55 868
52.Ansible
Il s'agit d'un système d'automatisation informatique simple qui peut gérer les fonctions suivantes : gestion de la configuration, déploiement d'applications, provisionnement du cloud, tâches ad hoc, automatisation du réseau et orchestration multi-sites.
Nombre d'étoiles sur Github : 39,443
53. HTTPie
HTTPie est un client HTTP en ligne de commande. Cela facilite l’interaction de la CLI avec les services Web. Pour la commande http, cela nous permet d'envoyer des requêtes HTTP arbitraires avec une syntaxe simple et de recevoir une sortie colorée. Nous pouvons l'utiliser pour tester, déboguer et interagir avec les serveurs HTTP.
Nombre d'étoiles sur Github : 43 199
54. Serveur Web Tornado
Il s'agit d'un framework Web, d'une bibliothèque de réseau asynchrone pour Python. Il utilise des E/S réseau non bloquantes pour s'adapter à des 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. Demandes
Requests est une bibliothèque qui facilite l'envoi de requêtes HTTP/1.1. Vous n'avez pas besoin d'ajouter manuellement des paramètres aux URL ni d'encoder les données PUT et POST.
Nombre d'étoiles sur Github : 40 294
56. grattant
Scrapy est un framework d'exploration Web rapide et de haut niveau - vous pouvez l'utiliser pour gratter des sites Web afin d'extraire des données structurées. Vous pouvez également l'utiliser pour l'analyse des données, la surveillance et les tests automatisés.
Nombre d'étoiles sur Github : 34,493
Source: habr.com