1. Matraz
É un micro-framework escrito en Python. Non ten validacións para formularios nin capa de abstracción de bases de datos, pero permite usar bibliotecas de terceiros para a funcionalidade común. E por iso é un micro framework. Flask está deseñado para facer que a creación de aplicacións sexa sinxela e rápida, á vez que é escalable e lixeiro. Está baseado nos proxectos Werkzeug e Jinja2. Podes ler máis sobre iso no último artigo de DataFlair sobre .
2. Keras
Keras é unha biblioteca de rede neuronal de código aberto escrita en Python. É fácil de usar, modular e extensible, e pode executarse enriba de TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras teno todo: modelos, funcións de obxectivos e de transferencia, optimizadores e moito máis. Tamén admite redes neuronais convolucionais e recorrentes.
Traballando no último proxecto de código aberto baseado en Keras - .
O artigo foi traducido co apoio de EDISON Software, que E .
3. Espazo
É unha biblioteca de software de código aberto que se ocupa e escrito en Python e Cython. Aínda que NLTK é máis axeitado para fins de ensino e investigación, o traballo de spaCy é proporcionar software para a produción. Ademais, Thinc é a biblioteca de aprendizaxe automática de spaCy que ofrece modelos de CNN para a etiquetaxe de parte da voz, a análise de dependencias e o recoñecemento de entidades con nome.
4. Centinela
Sentry ofrece un seguimento de erros de código aberto aloxado para que poida detectar e clasificar erros en tempo real. Só ten que instalar o SDK para os seus idiomas ou cadros de traballo e comezar. Permítelle capturar excepcións non xestionadas, examinar trazos de pila, analizar o impacto de cada problema, rastrexar erros en proxectos, asignar problemas e moito máis. Usar Sentry significa menos erros e máis código enviado.
5.OpenCV
OpenCV é unha biblioteca de visión por ordenador e aprendizaxe automática de código aberto. A biblioteca conta con máis de 2500 algoritmos optimizados para tarefas de visión por ordenador, como detección e recoñecemento de obxectos, clasificación de varios tipos de actividades humanas, seguimento do movemento da cámara, creación de modelos de obxectos XNUMXD, unión de imaxes para obter imaxes de alta resolución e moitas outras tarefas. . A biblioteca está dispoñible para moitos idiomas como Python, C++, Java, etc.
Número de estrelas en Github: 39585
Xa traballaches nalgún proxecto OpenCV? Aquí tes un -
6. Nilearn
Este é un módulo para implementar rápida e facilmente a aprendizaxe estatística sobre os datos de NeuroImaging. Permítelle usar scikit-learn para estatísticas multivariantes para modelado preditivo, clasificación, decodificación e análise de conectividade. Nilearn forma parte do ecosistema NiPy, que é unha comunidade dedicada a usar Python para analizar datos de neuroimaxes.
Número de estrelas por : 549
7. scikit-Aprender
Scikit-learn é outro proxecto Python de código aberto. Esta é unha biblioteca de aprendizaxe automática moi famosa para Python. Usado a miúdo con NumPy e SciPy, SciPy ofrece clasificación, regresión e agrupación; admite , bosques aleatorios, aceleración de gradientes, k-means e DBSCAN. Esta biblioteca está escrita en Python e Cython.
Número de estrelas en Github: 37,144
8. PyTorch
PyTorch é outra biblioteca de aprendizaxe automática de código aberto escrita en Python e para Python. Está baseado na biblioteca Torch e é excelente para áreas como a visión por ordenador e o procesamento da linguaxe natural (PNL). Tamén ten unha interface C++.
Entre outras moitas funcións, PyTorch ofrece dúas funcións de alto nivel:
- Computación tensorial altamente acelerada por GPU
- Redes neuronais profundas
Número de estrelas en Github: 31
9. Librosa
Librosa é unha das mellores bibliotecas de Python para a análise de música e audio. Contén os compoñentes necesarios que se utilizan para obter información da música. A biblioteca está ben documentada e contén varios titoriais e exemplos que facilitarán a túa tarefa.
Número de estrelas en Github: 3107
Implementación dun proxecto Python de código aberto e Librosa - .
10. Gensim
Gensim é unha biblioteca de Python para modelado de temas, indexación de documentos e buscas de similitudes para grandes corporacións. Está dirixido ás comunidades de PNL e de recuperación de información. Gensim é a abreviatura de "xerar como". Anteriormente, creou unha pequena lista de artigos similares a este artigo. Gensim é claro, eficiente e escalable. Gensim ofrece unha implementación eficiente e sinxela de modelado semántico non supervisado a partir de texto plano.
Número de estrelas en Github: 9
11. Django
é un marco de Python de alto nivel que fomenta o desenvolvemento rápido e cre no principio DRY (Don't Repeat Yourself). É un framework moi potente e máis utilizado para Python. Está baseado no patrón MTV (Model-Template-View).
Número de estrelas en Github: 44
12. Recoñecemento facial
O recoñecemento facial é un proxecto popular en GitHub. Recoñece e manipula caras facilmente usando Python/liña de comandos e usa a biblioteca de recoñecemento facial máis sinxela do mundo para facelo. Isto usa dlib con aprendizaxe profunda para detectar caras cunha precisión do 99,38 % no benchmark Wild.
Número de estrelas en Github: 28,267
13. Cortagalletas
Cookiecutter é unha utilidade de liña de comandos que se pode usar para crear proxectos a partir de modelos (cookiecutters). Un exemplo sería crear un proxecto por lotes a partir dun modelo de proxecto por lotes. Estes son modelos multiplataforma e os modelos de proxecto poden estar en calquera linguaxe ou formato de marcado, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST e Markdown. Tamén permite usar varios idiomas no mesmo modelo de proxecto.
Número de estrelas en Github: 10
14. Pandas
Pandas é unha biblioteca de análise e manipulación de datos para Python que ofrece estruturas de datos etiquetados e funcións estatísticas.
Número de estrelas en Github: 21,404
Proxecto de código aberto Python para probar Pandas -
15. Pipenv
Pipenv promete ser unha ferramenta lista para a produción destinada a achegar o mellor de todos os mundos de envases ao mundo de Python. O seu terminal ten cores agradables e combina Pipfile, pip e virtualenv nun só comando. Crea e xestiona automaticamente un ambiente virtual para os teus proxectos e ofrece aos usuarios un xeito sinxelo de personalizar o seu ambiente de traballo.
Número de estrelas en Github: 18,322
16. SimpleCoin
É unha implementación de Blockchain para criptomonedas construída en Python, pero é sinxela, insegura e incompleta. SimpleCoin non está pensado para uso de produción. Non para uso de produción, SimpleCoin está destinado a fins educativos e só para facer que a cadea de bloques de traballo sexa accesible e máis sinxela. Permítelle gardar hash extraídos e trocalos por calquera moeda admitida.
Número de estrelas en Github: 1343
17. Pyray
É unha biblioteca de renderizado 3D escrita en vanilla Python. Representa obxectos e escenas 2D, 3D e de dimensións superiores en Python e animación. Atópase no ámbito dos vídeos creados, videoxogos, simulacións físicas e ata fermosas imaxes. Requisitos para iso: PIL, numpy e scipy.
Número de estrelas en Github: 451
18. MicroPython
MicroPython é Python para microcontroladores. É unha implementación eficiente de Python3 que vén con moitos paquetes da biblioteca estándar de Python e está optimizada para executarse en microcontroladores e en ambientes restrinxidos. Pyboard é unha pequena placa electrónica que executa MicroPython en metal desnudo para que poida controlar todo tipo de proxectos electrónicos.
Número de estrelas por : 9,197
19. Kivy
Kivy é unha biblioteca de Python para desenvolver aplicacións móbiles e outras aplicacións multitáctiles cunha interface de usuario natural (NUI). Ten unha biblioteca de gráficos, varias opcións de widgets, un idioma intermedio Kv para crear os teus propios widgets, soporte para rato, teclado, TUIO e eventos multitáctiles. É unha biblioteca de código aberto para o desenvolvemento rápido de aplicacións con interfaces de usuario innovadoras. É multiplataforma, apto para empresas e acelerado pola GPU.
Número de estrelas en Github: 9
20 Trazo
Dash by Plotly é un marco de aplicacións web. Construído sobre Flask, Plotly.js, React e React.js, permítenos usar Python para crear paneis. Potencia modelos Python e R a escala. Dash permítelle crear, probar, implementar e informar sen DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. Dash é potente, personalizable, lixeiro e fácil de xestionar. Tamén é de código aberto.
Número de estrelas en Github: 9,883
21. Maxenta
Magenta é un proxecto de investigación de código aberto que se centra na aprendizaxe automática como ferramenta no proceso creativo. Permítelle crear música e arte mediante a aprendizaxe automática. Magenta é unha biblioteca de Python baseada en TensorFlow, con utilidades para traballar con datos en bruto, usándoa para adestrar modelos de máquinas e crear novos contidos.
22. Máscara de R-CNN
Esta é unha implementación da máscara R-CNNN en Python 3, TensorFlow e Keras. O modelo toma cada instancia de obxecto no ráster e crea caixas delimitadoras e máscaras de segmentación para el. Usa a rede de pirámides de características (FPN) e a columna vertebral ResNet101. O código é fácil de ampliar. Este proxecto tamén ofrece un conxunto de datos Matterport3D de espazos 3D reconstruídos capturados polos clientes...
Número de estrelas en Github: 14
23. Modelos TensorFlow
Este é un repositorio con varios modelos implementados en TensorFlow: modelos oficiais e de investigación. Tamén ten mostras e titoriais. Os modelos oficiais usan API de TensorFlow de alto nivel. Os modelos de investigación son modelos implementados en TensorFlow polos investigadores para o seu apoio ou consultas.
Número de estrelas en Github: 57
24. Snallygaster
Snallygaster é unha forma de organizar problemas cos cadros de proxecto. Grazas a isto, podes personalizar o teu panel de xestión de proxectos en GitHub, optimizar e automatizar o teu fluxo de traballo. Permítelle ordenar tarefas, programar proxectos, automatizar o fluxo de traballo, seguir o progreso, compartir o estado e, finalmente, completar. Snallygaster pode buscar ficheiros secretos en servidores HTTP: busca ficheiros dispoñibles en servidores web que non deberían ser accesibles ao público e poden supoñer un risco de seguridade.
Número de estrelas en Github: 1
25.Modelos estatísticos
El , que complementa a scipy para a computación estatística, incluíndo estatísticas descritivas e estimación e inferencia para modelos estatísticos. Ten clases e funcións para este fin. Tamén nos permite realizar probas estatísticas e investigación sobre datos estatísticos.
Número de estrelas en Github: 4
26. WhatWaf
Esta é unha ferramenta avanzada de detección de firewall que podemos usar para comprender se hai un firewall de aplicacións web. Detecta un firewall nunha aplicación web e tenta descubrir unha ou máis solucións para el nun destino especificado.
Número de estrelas en Github: 1300
27. Encadenador
Cadena - orientada á flexibilidade. Está baseado en Python e ofrece API diferenciadas baseadas nun enfoque definido por execución. Chainer tamén ofrece API orientadas a obxectos de alto nivel para construír e adestrar redes neuronais. É un marco poderoso, flexible e intuitivo para redes neuronais.
Número de estrelas en Github: 5,054
28. Rebote
Rebound é unha ferramenta de liña de comandos. Cando recibe un erro do compilador, recupera inmediatamente os resultados do desbordamento da pila. Para usalo, pode usar o comando rebote para executar o seu ficheiro. É un dos 50 proxectos Python de código aberto máis populares de 2018. Ademais, require Python 3.0 ou superior. Tipos de ficheiros admitidos: Python, Node.js, Ruby, Golang e Java.
Número de estrelas en Github: 2913
29. Detectrón
Detectron realiza a detección de obxectos moderna (tamén implementa máscara R-CNN). É un software Facebook AI Research (FAIR) escrito en Python e que se executa na plataforma Caffe2 Deep Learning. O obxectivo de Detectron é proporcionar unha base de código de alta calidade e alto rendemento para a investigación de detección de obxectos. É flexible e implementa os seguintes algoritmos: máscara R-CNN, RetinaNet, R-CNN máis rápido, RPN, R-CNN rápido, R-FCN.
Número de estrelas en Github: 21
30. Python-lume
Esta é unha biblioteca para xerar automaticamente CLI (interfaces de liña de comandos) desde (calquera) obxecto Python. Tamén che permite desenvolver e depurar código, así como examinar o código existente ou converter o código doutra persoa nunha CLI. Python Fire facilita o desprazamento entre Bash e Python e tamén facilita o uso de REPL.
Número de estrelas en Github: 15
31. Pylearn2
Pylearn2 é unha biblioteca de aprendizaxe automática construída principalmente sobre Theano. O seu obxectivo é facilitar a investigación de ML. Permítelle escribir novos algoritmos e modelos.
Número de estrelas en Github: 2681
32. Matplotlib
é unha biblioteca de debuxos 2D para Python: xera publicacións de calidade en diferentes formatos.
Número de estrelas en Github: 10,072
33. Teano
Theano é unha biblioteca para manipular expresións matemáticas e matriciales. Tamén é un compilador optimizador. Theano usa -como sintaxe para expresar cálculos e compilalos para executalos en arquitecturas de CPU ou GPU. É unha biblioteca de aprendizaxe automática Python de código aberto escrita en Python e CUDA e funciona en Linux, macOS e Windows.
Número de estrelas por : 8,922
34. Multidif
Multidiff está deseñado para facilitar a comprensión dos datos orientados á máquina. Axúdache a ver as diferenzas entre un gran número de obxectos facendo diferenzas entre os correspondentes obxectos e despois mostrándoas. Esta visualización permítenos buscar patróns en protocolos propietarios ou formatos de ficheiro pouco habituais. Tamén se usa principalmente para enxeñaría inversa e análise de datos binarios.
Número de estrelas en Github: 262
35. Som-tsp
Este proxecto trata de utilizar mapas autoorganizados para resolver o problema do vendedor ambulante. Usando SOM, atopamos solucións subóptimas para o problema TSP e usamos o formato .tsp para iso. TSP é un problema NP-completo e faise cada vez máis difícil de resolver a medida que aumenta o número de cidades.
Número de estrelas en Github: 950
36. Fotón
Photon é un escáner web excepcionalmente rápido deseñado para OSINT. Pode recuperar URL, URL con parámetros, información de Intel, ficheiros, claves secretas, ficheiros JavaScript, coincidencias de expresións regulares e subdominios. A información extraída pódese gardar e exportar en formato json. Photon é flexible e enxeñoso. Tamén pode engadirlle algúns complementos.
Número de estrelas en Github: 5714
37. Cartografía social
Social Mapper é unha ferramenta de mapeo de redes sociais que relaciona perfís mediante o recoñecemento facial. Faino en varios sitios web a gran escala. Social Mapper automatiza a busca de nomes e fotos nas redes sociais e despois intenta identificar e agrupar a presenza de alguén. Despois xera un informe para a revisión humana. Isto é útil na industria da seguridade (por exemplo, phishing). Admite as plataformas LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo e Douban.
Número de estrelas en Github: 2,396
38. Camelote
Camelot é unha biblioteca de Python que che axuda a extraer táboas de ficheiros PDF. Funciona con ficheiros PDF de texto, pero non con documentos dixitalizados. Aquí cada táboa é un DataFrame pandas. Ademais, pode exportar táboas a .json, .xls, .html ou .sqlite.
Número de estrelas en Github: 2415
39. Lector
Este é un lector Qt para ler libros electrónicos. Admite os formatos de ficheiro .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw/.azw3/.azw4, .cbr/.cbz e .md. Lector ten unha xanela principal, unha vista de táboa, unha vista de libro, unha vista sen distraccións, soporte para anotacións, unha vista de cómic e unha xanela de configuración. Tamén admite marcadores, navegación por perfil, un editor de metadatos e un dicionario integrado.
Número de estrelas en Github: 835
40.m00dbot
Este é un bot de Telegram para probar a depresión e a ansiedade.
Número de estrelas en Github: 145
41. Manim
É un motor de animación para explicar vídeos de matemáticas que se pode usar para crear animacións precisas mediante programación. Usa Python para iso.
Número de estrelas en Github: 13
42. Douyin-Bot
Un bot escrito en Python para unha aplicación tipo Tinder. Desenvolvedores de China.
Número de estrelas en Github: 5,959
43. XSSfolga
Este é un paquete de detección de scripts entre sitios con catro analizadores escritos a man. Tamén conta cun xerador de carga útil intelixente, un potente motor de fuzzing e un motor de busca incriblemente rápido. En lugar de inxectar unha carga útil e probar que funcione como todas as outras ferramentas, XSStrike recoñece a resposta mediante varios analizadores e despois procesa a carga útil, que se garante que funcionará mediante a análise contextual integrada no motor fuzzing.
Número de estrelas en Github: 7050
44. PythonRobotics
Este proxecto é unha colección de código en algoritmos de robótica Python, así como algoritmos de navegación autónoma.
Número de estrelas en Github: 6,746
45. Descarga de imaxes de Google
Google Images Download é un programa Python de liña de comandos que busca palabras clave en Google Images e obtén as imaxes por ti. É un pequeno programa sen dependencias se só precisas cargar ata 100 imaxes por cada palabra clave.
Número de estrelas en Github: 5749
46. Trapeo
Permítelle supervisar e executar ataques intelixentes de enxeñería social en tempo real. Isto axuda a revelar como as grandes empresas de Internet poden obter información confidencial e controlar os usuarios sen o seu coñecemento. Trape tamén pode axudar a rastrexar os cibercriminais.
Número de estrelas en Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh é unha linguaxe de shell e liña de comandos multiplataforma que contempla Unix e baseada en Python. Este é un superconxunto de Python 3.5+ con primitivas de shell adicionais como as que se atopan en Bash e IPython. Xonsh funciona en Linux, Max OS X, Windows e outros sistemas principais.
Número de estrelas en Github: 3426
48. GIF para CLI
Require un GIF ou un vídeo curto ou unha consulta e, mediante a API Tenor GIF, convértese nun gráfico animado ASCII. Usa secuencias de escape ANSI para animación e cor.
Número de estrelas en Github: 2,547
49. Caricatura
Debuxar Esta é unha cámara Polaroid que pode debuxar debuxos animados. Usa unha rede neuronal para o recoñecemento de obxectos, un conxunto de datos de Google Quickdraw, unha impresora térmica e unha Raspberry Pi. Rápido, debuxa! é un xogo de Google que pide aos xogadores que debuxen un debuxo dun obxecto/idea e despois tenta adiviñar o que representa en menos de 20 segundos.
Número de estrelas en Github: 1760
50. Zulip
Zulip é unha aplicación de chat grupal que funciona en tempo real e tamén é produtiva con conversas multiproceso. Moitas empresas e proxectos de código aberto de Fortune 500 úsano para chats en tempo real que poden xestionar miles de mensaxes ao día.
Número de estrelas en Github: 10,432
51. YouTube-dl
É un programa de liña de comandos que pode descargar vídeos de YouTube e outros sitios. Non está vinculado a unha plataforma específica.
Número de estrelas en Github: 55
52.Ansible
É un sistema de automatización de TI sinxelo que pode xestionar as seguintes funcións: xestión de configuración, despregamento de aplicacións, aprovisionamento na nube, tarefas ad hoc, automatización de rede e orquestración en varios sitios.
Número de estrelas en Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie é un cliente HTTP de liña de comandos. Isto facilita que a CLI interactúe cos servizos web. Para o comando http, permítenos enviar solicitudes HTTP arbitrarias cunha sintaxe sinxela e recibir saídas en cores. Podemos usalo para probar, depurar e interactuar con servidores HTTP.
Número de estrelas en Github: 43
54. Servidor web Tornado
É un marco web, biblioteca de redes asíncronas para Python. Usa E/S de rede sen bloqueo para escalar a máis de miles de conexións abertas. Isto fai que sexa unha boa opción para solicitudes longas e WebSockets.
Número de estrelas en Github: 18
55. Solicitudes
Requests é unha biblioteca que facilita o envío de solicitudes HTTP/1.1. Non tes que engadir manualmente parámetros aos URL nin codificar os datos PUT e POST.
Número de estrelas en Github: 40
56. Scrapy
Scrapy é un marco de exploración web rápido e de alto nivel: podes usalo para raspar sitios web para extraer datos estruturados. Tamén pode usalo para análise de datos, seguimento e probas automatizadas.
Número de estrelas en Github: 34,493
Fonte: www.habr.com