1. Flask
Flask é um microframework escrito em Python. Ele não possui validações para formulários e níveis de abstração de banco de dados, mas permite que você use bibliotecas de terceiros para funcionalidades comuns. E é por isso que é um microframework. Flask é projetado para a criação rápida e simples de aplicativos e também é escalável e leve. É baseado nos projetos Werkzeug e Jinja2. Você pode aprender mais sobre ele no último artigo da DataFlair sobre .
2. Keras
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto, escrita em Python. É amigável ao usuário, modular e extensível, e pode operar sobre TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). O Keras tem tudo: modelos, funções de objetivo e de transferência, otimizadores e muito mais. Ele também suporta redes neurais convolucionais e recorrentes.
O trabalho no último projeto de código aberto baseado em Keras é .
Este artigo foi traduzido com o apoio da empresa EDISON Software, que , além de .
3. SpaCy
Esta é uma biblioteca de software de código aberto que se dedica e é escrita em Python e Cython. Enquanto o NLTK é mais apropriado para ensino e pesquisa, o foco do spaCy é fornecer software para produção. Além disso, Thinc é a biblioteca de aprendizado de máquina do spaCy, que apresenta modelos CNN para marcação de partes do discurso, análise de dependências e reconhecimento de entidades nomeadas.
4. Sentry
O Sentry oferece hospedagem de monitoramento de erros de código aberto, permitindo que você detecte e classifique erros em tempo real. Basta instalar o SDK para sua(s) linguagem(em) ou framework(s) e começar. Ele permite capturar exceções não tratadas, examinar rastreamentos de pilha, analisar o impacto de cada problema, rastrear erros em vários projetos, atribuir problemas e muito mais. Usar o Sentry significa menos erros e mais código enviado.
5. OpenCV
OpenCV é uma biblioteca de visão computacional e aprendizado de máquina de código aberto. A biblioteca possui mais de 2500 algoritmos otimizados para tarefas de visão computacional, como detecção e reconhecimento de objetos, classificação de diferentes tipos de atividades humanas, rastreamento de movimentos com câmera, criação de modelos 3D de objetos, combinação de imagens para obter imagens de alta resolução e muitas outras tarefas. A biblioteca está disponível para várias linguagens, como Python, C++, Java, etc.
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Você já trabalhou em algum projeto OpenCV? Aqui está um —
6. Nilearn
Este é um módulo para implementação rápida e simples de aprendizado estatístico em dados de NeuroImaging. Ele permite o uso do scikit-learn para estatísticas multivariadas para modelagem preditiva, classificação, decodificação e análise de conectividade. Nilearn é parte do ecossistema NiPy, que é uma comunidade dedicada ao uso de Python para análise de dados de neuroimagem.
Número de estrelas em : 549
7. scikit-Learn
Scikit-learn é mais um projeto Python de código aberto. É uma biblioteca de aprendizado de máquina muito conhecida para Python. Frequentemente usada com NumPy e SciPy, a SciPy oferece classificação, regressão e agrupamento — suporta , florestas aleatórias, boosting graduado, k-médias e DBSCAN. Esta biblioteca é escrita nas linguagens Python e Cython.
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8. PyTorch
PyTorch é mais uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, escrita em Python e para Python. Ela é baseada na biblioteca Torch e é excelente para áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP). Também possui uma interface em C++.
Entre muitos outros recursos, o PyTorch oferece dois de alto nível:
- Cálculos de tensor com forte aceleração usando GPU
- Redes neurais profundas
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9. Librosa
Librosa é uma das melhores bibliotecas Python para análise de música e áudio. Ele contém os componentes necessários que são usados para extrair informações da música. A biblioteca é bem documentada e contém vários tutoriais e exemplos que facilitam a realização da sua tarefa.
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Implementação do projeto Python de código aberto e Librosa — .
10. Gensim
Gensim é uma biblioteca Python para modelagem de tópicos, indexação de documentos e busca de similaridade com grandes corporações. É focada em PLN e comunidades de busca de informação. Gensim é a abreviação de 'gerar similar'. Anteriormente, gerava uma lista curta de artigos semelhantes a este artigo. Gensim é compreensível, eficiente e escalável. Gensim implementa uma abordagem eficaz e simples para modelagem semântica não supervisionada a partir de texto simples.
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11. Django
— um framework Python de alto nível, que incentiva o desenvolvimento rápido e acredita no princípio DRY (não se repita). É um framework muito poderoso e amplamente utilizado para Python. Ele é baseado no padrão MTV (Modelo-Template-View).
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12. Reconhecimento facial
O reconhecimento facial é um projeto popular no GitHub. Ele reconhece facilmente rostos e os manipula usando Python / linha de comando e utiliza a biblioteca de reconhecimento facial mais simples do mundo. Utiliza dlib com aprendizado profundo para detectar rostos com uma precisão de 99,38% no teste Wild benchmark.
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13. Cookiecutter
Cookiecutter é uma utilidade de linha de comando que pode ser usada para criar projetos a partir de templates (cookiecutters). Um exemplo pode ser a criação de um projeto de pacote a partir de um template de projeto de pacote. Esses são templates multiplataforma, e os templates de projetos podem estar em qualquer linguagem ou formato de marcação, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST e Markdown. Ele também permite o uso de várias linguagens em um mesmo template de projeto.
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14. Pandas
Pandas é uma biblioteca para análise de dados e manipulação de dados em Python, oferecendo estruturas de dados rotuladas e funções estatísticas.
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Projeto Python de código aberto para experimentar Pandas —
15. Pipenv
O Pipenv promete ser uma ferramenta pronta para produção, voltada para trazer o melhor de todos os mundos de empacotamento para o universo Python. Seu terminal possui cores bonitas e combina Pipfile, pip e virtualenv em um único comando. Ele cria e gerencia automaticamente um ambiente virtual para seus projetos, oferecendo aos usuários uma maneira simples de configurar seu ambiente de trabalho.
Número de estrelas no Github: 18.322
16. SimpleCoin
Esta é uma implementação de Blockchain para criptomoeda, criada em Python, mas que é simples, insegura e incompleta. O SimpleCoin não é destinado para uso em produção. É destinado para fins educacionais e apenas para tornar a cadeia de blocos funcional e simplificá-la. Ele permite armazenar hashes minerados e trocá-los por qualquer moeda suportada.
Número de estrelas no Github: 1.343
17. Pyray
Esta é uma biblioteca de renderização 3D escrita em Python puro. Visualiza objetos e cenas 2D e 3D de maior escala em Python e animações. Ele nos encontra no campo de vídeos criados, videogames, simulações físicas e até mesmo imagens bonitas. Os requisitos para isso são: PIL, numpy e scipy.
Número de estrelas no Github: 451
18. MicroPython
MicroPython é Python para microcontroladores. É uma implementação eficiente do Python3, que vem com muitos pacotes da biblioteca padrão do Python e é otimizada para ser executada em microcontroladores e em condições restritas. O Pyboard é uma pequena placa eletrônica em que o MicroPython funciona em metal nu, por isso pode controlar todos os tipos de projetos eletrônicos.
Número de estrelas em : 9,197
19. Kivy
Kivy é uma biblioteca Python para desenvolvimento de aplicativos móveis e outras aplicações multitoque com interface de usuário natural (NUI). Ela possui uma biblioteca gráfica, várias opções de widgets, uma linguagem intermediária Kv para criar widgets personalizados, suporte a mouse, teclado, TUIO e eventos de entrada multitoque. Esta é uma biblioteca de código aberto para desenvolvimento rápido de aplicativos com interfaces de usuário inovadoras. É multiplataforma, amigável para negócios e possui aceleração por GPU.
Número de estrelas no Github: 9.930
20. Dash
Dash by Plotly é um framework para aplicações web. Construído sobre Flask, Plotly.js, React e React.js, ele permite que usamos Python para construir painéis. Ele proporciona a execução de modelos Python e R em escala. Dash permite criar, testar, implantar e compor relatórios sem a necessidade de DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. Dash é rápido, personalizável, leve e fácil de gerenciar. Também possui código aberto.
Número de estrelas no Github: 9.883
21. Magenta
Magenta é um projeto de pesquisa de código aberto que foca em machine learning como uma ferramenta no processo criativo. Isso permite criar música e arte usando machine learning. Magenta é uma biblioteca Python baseada em TensorFlow, com utilitários para trabalhar com dados de entrada, usá-la para treinar modelos de machine learning e gerar novo conteúdo.
22. Mask R-CNN
Esta é uma implementação do Mask R-CNN em Python 3, TensorFlow e Keras. O modelo pega cada instância de objeto em um raster e cria caixas delimitadoras e máscaras de segmentação para elas. Utiliza uma rede Feature Pyramid Network (FPN) e a arquitetura ResNet101. O código é facilmente extensível. Este projeto também oferece um conjunto de dados Matterport3D sobre espaços 3D reconstruídos capturados por clientes...
Número de estrelas no Github: 14.055
23. Modelos TensorFlow
Este é um repositório com vários modelos implementados em TensorFlow — tanto modelos oficiais quanto de pesquisa. Ele também possui amostras e tutoriais. Os modelos oficiais usam APIs de alto nível do TensorFlow. Os modelos de pesquisa são aqueles implementados por pesquisadores para apoio a perguntas e recebimento de requisições.
Número de estrelas no Github: 57.745
24. Snallygaster
Snallygaster é uma forma de organizar problemas por meio de quadros de projetos. Com isso, você pode configurar um painel de controle de projetos no GitHub, otimizar e automatizar o fluxo de trabalho. Ele permite classificar tarefas, planejar projetos, automatizar processos, acompanhar o progresso, compartilhar status e, finalmente, concluir. Snallygaster pode escanear em busca de arquivos secretos em servidores HTTP — ele procura por arquivos disponíveis em servidores web que não deveriam ser públicos e que podem representar uma ameaça à segurança.
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25. Statsmodels
Isso é , que complementa o scipy para cálculos estatísticos, incluindo estatística descritiva, bem como estimativas e inferências para modelos estatísticos. Para isso, possui classes e funções. Também nos permite realizar testes estatísticos e investigações de dados estatísticos.
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26. WhatWaf
É uma ferramenta avançada de detecção de firewall, que podemos usar para entender se um firewall de aplicativo da web está presente. Ele detecta o firewall em um aplicativo da web e tenta encontrar um ou mais métodos de contorno para ele no alvo especificado.
Número de estrelas no Github: 1.300
27. Chainer
Chainer — , focado na flexibilidade. Ele é baseado em Python e oferece APIs diferenciadas, baseadas na abordagem define-by-run. Chainer também oferece APIs orientadas a objetos de alto nível para construção e treinamento de redes neurais. É uma estrutura poderosa, flexível e intuitiva para redes neurais.
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28. Rebound
Rebound — uma ferramenta de linha de comando. Quando você recebe uma mensagem de erro do compilador, ele imediatamente obtém os resultados de uma pilha de chamadas sobrecarregada. Para usar isso, você pode utilizar o comando rebound para executar seu arquivo. É um dos 50 projetos de código aberto Python mais populares de 2018. Além disso, requer Python 3.0 ou superior. Tipos de arquivos suportados: Python, Node.js, Ruby, Golang e Java.
Número de estrelas no Github: 2.913
29. Detectron
Detectron realiza detecção moderna de objetos (também implementa máscara R-CNN). É um software do Facebook AI Research (FAIR), escrito em Python e funcionando na plataforma Caffe2 Deep Learning. O objetivo do Detectron é fornecer uma base de código de alta qualidade e alto desempenho para pesquisa em detecção de objetos. É flexível e implementa os seguintes algoritmos — máscara R-CNN, RetinaNet, Faster R-CNN, RPN, Fast R-CNN, R-FCN.
Número de estrelas no Github: 21.873
30. Python-fire
Esta é uma biblioteca para geração automática de CLI (interfaces de linha de comando) a partir de qualquer objeto Python. Ela também permite que você desenvolva e depure código, além de explorar código existente ou transformar código de terceiros em CLI. O Python Fire facilita a transição entre Bash e Python e torna o uso do REPL mais simples.
Número de estrelas no Github: 15.299
31. Pylearn2
Pylearn2 é uma biblioteca de aprendizado de máquina construída principalmente sobre Theano. Seu objetivo é facilitar a exploração de ML. Permite escrever novos algoritmos e modelos.
Número de estrelas no Github: 2.681
32. Matplotlib
é uma biblioteca de desenho 2D para Python - ela gera publicações de qualidade em vários formatos.
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33. Theano
Theano é uma biblioteca para manipulação de expressões matemáticas e matriciais. É também um compilador otimizador. Theano usa - semelhante a um código para expressar cálculos e compila-os para rodar em arquiteturas de CPU ou GPU. Esta é uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python com código aberto, escrita em Python e CUDA e que funciona em Linux, macOS e Windows.
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34. Multidiff
Multidiff foi desenvolvido para facilitar a compreensão de dados orientados a máquinas. Ele ajuda a visualizar diferenças entre um grande número de objetos, realizando comparações entre objetos correspondentes e, em seguida, exibindo-as. Essa visualização nos permite buscar padrões em nossos próprios protocolos ou formatos de arquivo incomuns. É também usado principalmente para engenharia reversa e análise de dados binários.
Número de estrelas no Github: 262
35. Som-tsp
Este projeto é dedicado ao uso de mapas auto-organizáveis para resolver o problema do caixeiro viajante. Usando SOM, encontramos soluções subótimas para o problema TSP e utilizamos o formato .tsp para isso. O TSP é um problema NP-completo, e conforme o número de cidades aumenta, torna-se cada vez mais difícil de resolver.
Número de estrelas no Github: 950
36. Photon
Photon é um scanner web excepcionalmente rápido, projetado para OSINT. Ele pode capturar URLs, URLs com parâmetros, informações sobre Intel, arquivos, chaves secretas, arquivos JavaScript, correspondências com expressões regulares e subdomínios. As informações extraídas podem ser salvas e exportadas em formato json. Photon é flexível e engenhoso. Você também pode adicionar alguns plugins a ele.
Número de estrelas no Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper é uma ferramenta de mapeamento em redes sociais que correlaciona perfis usando reconhecimento facial. Ela faz isso em vários sites em grande escala. O Social Mapper automatiza a busca por nomes e fotos nas redes sociais e, em seguida, tenta identificar e agrupar com precisão a presença de alguém. Depois, gera um relatório para verificação humana. É útil na indústria de segurança (por exemplo, para phishing). Suporta plataformas como LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, Vkontakte, Weibo e Douban.
Número de estrelas no Github: 2,396
38. Camelot
Camelot é uma biblioteca Python que ajuda a extrair tabelas de arquivos PDF. Ela trabalha com arquivos PDF baseados em texto, mas não com documentos escaneados. Aqui, cada tabela é um DataFrame do pandas. Além disso, você pode exportar tabelas em .json, .xls, .html ou .sqlite.
Número de estrelas no Github: 2415
39. Lector
Este é um leitor Qt para leitura de eBooks. Ele suporta os formatos de arquivo .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz e .md. O Lector possui uma janela principal, visualização de tabelas, visualização de livros, visualização sem distrações, suporte a anotações, visualização de quadrinhos e janela de configurações. Também suporta marcadores, visualização de perfis, editor de metadados e dicionário integrado.
Número de estrelas no Github: 835
40. m00dbot
Este é um bot do Telegram para autoavaliação de depressão e ansiedade.
Número de estrelas no Github: 145
41. Manim
Este é um motor de animação para explicar vídeos matemáticos, que pode ser usado para criar animações precisas de forma programática. Para isso, utiliza Python.
Número de estrelas no Github: 13,491
42. Douyin-Bot
Bot escrito em Python para um aplicativo semelhante ao Tinder. Desenvolvedores da China.
Número de estrelas no Github: 5,959
43. XSStrike
Este é um pacote de detecção de scripts intersites com quatro analisadores sintáticos escritos manualmente. Ele também vem com um gerador de dados úteis inteligente, um poderoso mecanismo de fuzzing e um módulo de busca incrivelmente rápido. Em vez de inserir dados úteis e verificar seu funcionamento, como todas as outras ferramentas, o XSStrike reconhece a resposta usando vários analisadores e, em seguida, processa os dados úteis que certamente funcionarão por meio de uma análise contextual integrada ao mecanismo de fuzzing.
Número de estrelas no Github: 7050
44. PythonRobotics
Este projeto é uma coleção de código em algoritmos de robótica Python e algoritmos de navegação autônoma.
Número de estrelas no Github: 6,746
45. Google Images Download
Google Images Download é um programa Python para linha de comando que busca palavras-chave em imagens do Google e obtém imagens para você. É um pequeno programa sem dependências, caso você precise apenas baixar até 100 imagens para cada palavra-chave.
Número de estrelas no Github: 5749
46. Trape
Permite monitorar e realizar ataques inteligentes de engenharia social em tempo real. Isso ajuda a descobrir como grandes empresas da internet podem obter informações confidenciais e controlar usuários sem seu conhecimento. O Trape também pode ajudar a rastrear cibercriminosos.
Número de estrelas no Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh é uma linguagem de linha de comando e shell multiplataforma baseada em Unix e em Python. É um superconjunto do Python 3.5+ com primitivas adicionais de shell, como em Bash e IPython. O Xonsh funciona em Linux, Max OS X, Windows e outros sistemas operacionais principais.
Número de estrelas no Github: 3426
48. GIF para CLI
Isso requer um GIF ou um vídeo curto ou uma consulta, e usando a API do Tenor GIF, ele é convertido em arte gráfica ASCII animada. Usa sequências de escape ANSI para animação e cor.
Número de estrelas no Github: 2,547
49. Cartoonify
Draw This — uma câmera Polaroid capaz de desenhar desenhos animados. Para isso, utiliza uma rede neural para reconhecimento de objetos, um conjunto de dados do Google Quickdraw, uma impressora térmica e um Raspberry Pi. Quick, Draw! — é um jogo do Google que desafia os jogadores a desenhar uma imagem de um objeto/ideia, enquanto tenta adivinhar o que é em menos de 20 segundos.
Número de estrelas no Github: 1760
50. Zulip
Zulip é um aplicativo de chat em grupo que funciona em tempo real e é produtivo devido às conversas em múltiplas threads. Muitas empresas da lista Fortune 500 e projetos de código aberto o utilizam para chat em tempo real, capaz de processar milhares de mensagens por dia.
Número de estrelas no Github: 10.432
51. YouTube-dl
É um programa de linha de comando que pode baixar vídeos do YouTube e de alguns outros sites. Não está restrito a uma plataforma específica.
Número de estrelas no Github: 55.868
52. Ansible
É um sistema simples de automação de TI que pode realizar as seguintes funções: gerenciamento de configuração, implantação de aplicativos, inicialização de nuvem, execução de tarefas específicas, automação de rede e orquestração multinodal.
Número de estrelas no Github: 39.443
53. HTTPie
HTTPie é um cliente HTTP de linha de comando. Ele simplifica a interação da CLI com serviços web. Para o comando http, permite enviar solicitações HTTP arbitrárias com uma sintaxe simples e obter saída colorida. Nós podemos usá-lo para testar, depurar e interagir com servidores HTTP.
Número de estrelas no Github: 43.199
54. Tornado Web Server
É um framework web, uma biblioteca de rede assíncrona para Python. Utiliza entradas/saídas de rede não bloqueantes para escalar para mais de mil conexões abertas. Isso o torna uma boa escolha para requisições longas e WebSockets.
Número de estrelas no Github: 18.306
55. Requests
Requests é uma biblioteca que permite enviar solicitações HTTP/1.1 de forma fácil. Você não precisa adicionar parâmetros manualmente a URLs ou codificar dados PUT e POST.
Número de estrelas no Github: 40.294
56. Scrapy
Scrapy — é um framework de alto nível rápido para a visualização de páginas da web — você pode usá-lo para extrair dados estruturados de sites. Também é possível utilizá-lo para análise de dados, monitoramento e testes automatizados.
Número de estrelas no Github: 34.493
Fonte: habr.com
