1. Flask
Flask este un micro-framework scris în Python. Nu dispune de validări pentru formulare sau de un nivel de abstractizare a bazei de date, dar îți permite să folosești biblioteci externe pentru funcții comune. Aceasta este esența micro-framework-ului. Flask este destinat creării rapide și simple de aplicații, având în același timp scalabilitate și o greutate redusă. Se bazează pe proiectele Werkzeug și Jinja2. Poți afla mai multe despre el în ultimul articol DataFlair despre .
2. Keras
Keras este o bibliotecă de rețele neuronale open-source, scrisă în Python. Este prietenoasă cu utilizatorul, modulară și extensibilă, și poate funcționa pe deasupra TensorFlow, Theano, PlaidML sau Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras oferă tot ceea ce ai nevoie: modele, funcții de obiectiv și de transfer, optimizatori și multe altele. De asemenea, suportă rețele neuronale convoluționale și recurente.
Lucrând la ultimul proiect open-source bazat pe Keras — .
Articolul a fost tradus cu sprijinul companiei EDISON Software, care , dar și pentru .
3. SpaCy
Aceasta este o bibliotecă open-source care se ocupă de și este scrisă în Python și Cython. În timp ce NLTK este mai potrivit pentru scopuri educaționale și de cercetare, scopul spaCy este de a oferi software de producție. În plus, Thinc este biblioteca de învățare automată din spaCy, care prezintă modele CNN pentru etichetarea părții de vorbire, analiza dependențelor și recunoașterea entităților numite.
4. Sentry
Sentry oferă hosting pentru monitorizarea erorilor open-source, astfel încât să poți detecta și clasifica erorile în timp real. Pur și simplu instalează SDK pentru limbajul(ile) sau framework-urile tale și începe. Permite înregistrarea excepțiilor necontrolate, analiza traceback-ului, evaluarea impactului fiecărei probleme, urmărirea erorilor în diverse proiecte, atribuirea problemelor și multe altele. Folosind Sentry, ai mai puține erori și mai mult cod livrat.
5. OpenCV
OpenCV este o bibliotecă de viziune computerizată și învățare automată cu sursă deschisă. Biblioteca are peste 2500 de algoritmi optimizați pentru sarcini de viziune computerizată, cum ar fi detectarea și recunoașterea obiectelor, clasificarea diferitelor tipuri de activitate umană, urmărirea mișcărilor cu ajutorul camerei, crearea de modele tridimensionale ale obiectelor, unirea imaginilor pentru a obține imagini de înaltă rezoluție și multe alte sarcini. Biblioteca este disponibilă pentru multe limbaje, cum ar fi Python, C++, Java etc.
Numărul de stele pe Github: 39585
Ați lucrat deja la un proiect OpenCV? Iată unul —
6. Nilearn
Acesta este un modul pentru implementarea rapidă și simplă a învățării statistice pe datele NeuroImaging. Permite utilizarea scikit-learn pentru statistică multiplă pentru modelare predictivă, clasificare, decodare și analiză a conectivității. Nilearn este parte a ecosistemului NiPy, care este o comunitate dedicată utilizării Python pentru analiza datelor de neuroimagistică.
Numărul de stele pe : 549
7. scikit-learn
Scikit-learn este un alt proiect Python cu sursă deschisă. Este o bibliotecă foarte cunoscută de învățare automată pentru Python. Folosit adesea cu NumPy și SciPy, SciPy oferă clasificare, regresie și clustering — suportă , păduri aleatoare, accelerare gradient, k-medii și DBSCAN. Această bibliotecă este scrisă în limbajele Python și Cython.
Numărul de stele pe Github: 37144
8. PyTorch
PyTorch este o altă bibliotecă deschisă de învățare automată, scrisă în Python și pentru Python. Se bazează pe biblioteca Torch și este excelentă pentru domenii precum viziunea computerizată și procesarea limbajului natural (NLP). De asemenea, are un front-end C++.
Printre multe alte caracteristici, PyTorch oferă două la un nivel înalt:
- Calcul de tensor cu un accelerare puternică folosind GPU
- Rețele neuronale profunde
Numărul de stele pe Github: 31779
9. Librosa
Librosa este una dintre cele mai bune biblioteci Python pentru analiza muzicii și audio. Conține componentele necesare pentru a extrage informații din muzică. Biblioteca este bine documentată și conține mai multe ghiduri și exemple care vor facilita îndeplinirea sarcinii dumneavoastră.
Numărul de stele pe Github: 3107
Implementarea proiectului Python cu sursă deschisă și Librosa — .
10. Gensim
Gensim este o bibliotecă Python pentru modelarea temelor, indexarea documentelor și căutarea similitudinilor între corpuri mari de texte. Aceasta se concentrează pe NLP și comunități de căutare informațională. Gensim este un acronim pentru „a genera similar”. Precedent, crea o listă scurtă de articole similare cu acest articol. Gensim este ușor de utilizat, eficient și scalabil. Gensim implementează o realizare eficientă și simplă a modelării semantice nesupravegheate din text simplu.
Numărul de stele pe Github: 9 870
11. Django
— un framework Python de nivel înalt, care încurajează dezvoltarea rapidă și crede în principiul DRY (nu te repet). Este un framework foarte puternic și cel mai utilizat pentru Python. Se bazează pe modelul MTV (Model-Template-View).
Numărul de stele pe Github: 44 214
12. Recunoașterea facială
Recunoașterea facială este un proiect popular pe GitHub. Acesta recunoaște și manipulează fețele cu ușurință folosind Python / linia de comandă și utilizează cea mai simplă bibliotecă de recunoaștere facială din lume. Folosește dlib cu învățare profundă pentru a detecta fețele cu o precizie de 99,38% în testul Wild benchmark.
Numărul de stele pe Github: 28,267
13. Cookiecutter
Cookiecutter este o utilitate din linia de comandă care poate fi utilizată pentru a crea proiecte din șabloane (cookiecutters). Un exemplu poate fi crearea unui proiect de pachet dintr-un șablon de proiect de pachet. Acestea sunt șabloane cross-platform, iar șabloanele de proiect pot fi în orice limbaj sau format de marcare, cum ar fi Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST și Markdown. De asemenea, permite utilizarea mai multor limbaje în același șablon de proiect.
Numărul de stele pe Github: 10 291
14. Pandas
Pandas este o bibliotecă pentru analiza datelor și manipularea acestora în Python, oferind structuri de date etichetate și funcții statistice.
Numărul de stele pe Github: 21,404
Proiect Python cu sursă deschisă pentru a încerca Pandas —
15. Pipenv
Pipenv promite să fie un instrument gata pentru producție, destinat să aducă cele mai bune aspecte ale tuturor lumilor de pachet în ecosistemul Python. Terminalul său are culori frumoase și combină Pipfile, pip și virtualenv într-o singură comandă. Creează și gestionează automat un mediu virtual pentru proiectele tale și oferă utilizatorilor o modalitate simplă de a-și configura mediul de lucru.
Numărul de stele pe Github: 18,322
16. SimpleCoin
Aceasta este o implementare Blockchain pentru criptomonedă, creată în Python, dar este simplă, nesigură și incompletă. SimpleCoin nu este destinat utilizării în producție. Nu este pentru utilizare în producție, SimpleCoin este destinat scopurilor educaționale și doar pentru a face lanțul de blocuri funcțional accesibil și simplificat. Permite stocarea hash-urilor minate și schimbul acestora în orice monedă acceptată.
Numărul de stele pe Github: 1343
17. Pyray
Aceasta este o bibliotecă de rendering 3D, scrisă în Python vanilla. Vizuază obiecte 2D, 3D și scene mai complexe în Python și animație. O găsim în domeniul videoclipurilor create, jocurilor video, simulărilor fizice și chiar a imaginilor frumoase. Cerințele pentru aceasta sunt: PIL, numpy și scipy.
Numărul de stele pe Github: 451
18. MicroPython
MicroPython este Python pentru microcontrolere. Este o implementare eficientă a Python3, care vine cu multe pachete din biblioteca standard Python și este optimizată pentru a rula pe microcontrolere și în condiții restrictive. Pyboard este o placă electronică mică pe care MicroPython rulează pe metal gol, permițându-i să controleze diverse proiecte electronice.
Numărul de stele pe : 9,197
19. Kivy
Kivy este o bibliotecă Python pentru dezvoltarea de aplicații mobile și alte aplicații tactile cu interfețe utilizator naturale (NUI). Dispune de o bibliotecă grafică, mai multe opțiuni de widget-uri, un limbaj intermediar Kv pentru crearea propriilor widget-uri, suport pentru mouse, tastatură, TUIO și evenimente de intrare multi-touch. Este o bibliotecă open-source pentru dezvoltarea rapidă a aplicațiilor cu interfețe utilizator inovatoare. Este cross-platform, prietenos cu business-urile și dotat cu accelerare GPU.
Numărul de stele pe Github: 9,930
20. Dash
Dash by Plotly este un framework pentru aplicații web. Bazat pe Flask, Plotly.js, React și React.js, acesta ne permite să folosim Python pentru construirea tablourilor de bord. Oferă funcționarea modelelor Python și R la scară. Dash permite crearea, testarea, desfășurarea și raportarea fără a folosi DevOps, JavaScript, CSS sau CronJobs. Dash este performant, personalizabil, ușor și ușor de gestionat. De asemenea, are cod sursă deschis.
Numărul de stele pe Github: 9.883
21. Magenta
Magenta este un proiect de cercetare cu sursă deschisă, care se concentrează pe învățarea automată ca instrument în procesul creativ. Acesta permite generarea de muzică și artă folosind învățarea automată. Magenta este o bibliotecă Python bazată pe TensorFlow, cu utilitare pentru lucrul cu datele inițiale, utilizarea acesteia pentru antrenarea modelelor de învățare automată și crearea de conținut nou.
22. Mask R-CNN
Aceasta este o implementare a Mask R-CNN pe Python 3, TensorFlow și Keras. Modelul ia fiecare exemplu de obiect din raster și creează pentru acesta limite de constrângere și măști de segmentare. Folosește o rețea Feature Pyramid Network (FPN) și un backbone ResNet101. Codul este ușor de extins. Acest proiect oferă de asemenea setul de date Matterport3D despre spațiile 3D reconstruite, capturate de clienți...
Numărul de stele pe Github: 14.055
23. Modele TensorFlow
Aceasta este un repository cu diverse modele, implementate în TensorFlow - modele oficiale și de cercetare. De asemenea, are exemple și tutoriale. Modelele oficiale folosesc API-uri de nivel înalt TensorFlow. Modelele de cercetare sunt modele implementate în TensorFlow de către cercetători pentru suportul lor sau pentru întrebări și primirea cererilor.
Numărul de stele pe Github: 57.745
24. Snallygaster
Snallygaster este un mod de organizare a problemelor cu panourile de proiect. Datorită acestuia, poți configura un tablou de bord pentru proiecte pe GitHub, optimizând și automatizând fluxul de lucru. Acesta permite sortarea sarcinilor, planificarea proiectelor, automatizarea fluxului de lucru, urmărirea progresului, împărtășirea stării și, în cele din urmă, finalizarea. Snallygaster poate scana pentru fișiere secrete pe serverele HTTP - caută fișiere accesibile pe serverele web care nu ar trebui să fie publice și pot reprezenta o amenințare la securitate.
Numărul de stele pe Github: 1.477
25. Statsmodels
Aceasta , care completează scipy pentru calcule statistice, inclusiv statistici descriptive, precum și estimări și concluzii pentru modele statistice. Acesta are clase și funcții. De asemenea, ne permite să efectuăm teste statistice și să cercetăm datele statistice.
Numărul de stele pe Github: 4 246
26. WhatWaf
Acesta este un instrument avansat de detectare a firewall-ului pe care îl putem folosi pentru a înțelege dacă există un firewall pentru aplicația web. Detectează firewall-ul într-o aplicație web și încearcă să găsească unul sau mai multe căi de ocolire pentru acesta pe ținta specificată.
Numărul de stele pe Github: 1 300
27. Chainer
Chainer — , orientat spre flexibilitate. Se bazează pe Python și oferă API-uri diferențiate, bazate pe abordarea define-by-run. Chainer oferă, de asemenea, API-uri orientate pe obiect de nivel înalt pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale. Este o structură puternică, flexibilă și intuitivă pentru rețele neuronale.
Numărul de stele pe Github: 5 054
28. Rebound
Rebound — un instrument de linie de comandă. Când primiți un mesaj de eroare a compilatorului, acesta obține imediat rezultatele din stiva de suprasarcină. Pentru a folosi acest lucru, puteți folosi comanda rebound pentru a executa fișierul dvs. Este unul dintre cele 50 cele mai populare proiecte Python cu sursă deschisă din 2018. În plus, necesită Python 3.0 sau mai recent. Tipurile de fișiere acceptate: Python, Node.js, Ruby, Golang și Java.
Numărul de stele pe Github: 2 913
29. Detectron
Detectron efectuează detectarea modernă a obiectelor (implementând de asemenea masca R-CNN). Acesta este un software dezvoltat de Facebook AI Research (FAIR), scris în Python și funcționând pe platforma Caffe2 Deep Learning. Scopul Detectron este de a oferi o bază de cod de înaltă calitate și performantă pentru cercetarea detectării obiectelor. Este flexibil și implementează următoarele algoritmi — masca R-CNN, RetinaNet, Faster R-CNN, RPN, Fast R-CNN, R-FCN.
Numărul de stele pe Github: 21 873
30. Python-fire
Aceasta este o bibliotecă pentru generarea automată a CLI (interfețe de linie de comandă) din (orice) obiect Python. De asemenea, vă permite să dezvoltați și să depanați codul, să explorați codul existent sau să transformați codul altora în CLI. Python Fire facilitează trecerea între Bash și Python, precum și utilizarea REPL.
Numărul de stele pe Github: 15 299
31. Pylearn2
Pylearn2 este o bibliotecă de învățare automată, construită în principal pe baza Theano. Scopul ei este de a facilita explorarea ML. Permite scrierea de noi algoritmi și modele.
Numărul de stele pe Github: 2681
32. Matplotlib
— este o bibliotecă de desenare 2D pentru Python — generează publicații de calitate în diferite formate.
Numărul de stele pe Github: 10,072
33. Theano
Theano este o bibliotecă pentru manipularea expresiilor matematice și matriciale. Este, de asemenea, un compilator optimizator. Theano folosește -o sintaxă pentru a exprima calculele și le compilează pentru a funcționa pe arhitecturi CPU sau GPU. Aceasta este o bibliotecă de învățare automată Python cu sursă deschisă, scrisă în Python și CUDA și funcționează pe Linux, macOS și Windows.
Numărul de stele pe : 8,922
34. Multidiff
Multidiff este dezvoltat pentru a facilita înțelegerea datelor orientate pe mașină. Ajută la vizualizarea diferențelor dintre un număr mare de obiecte, efectând diferențierea între obiectele corespunzătoare și apoi afișându-le. Această vizualizare ne permite să căutăm tipare în protocoalele noastre sau formatele de fișiere neobișnuite. Este, de asemenea, utilizat în principal pentru proiectarea inversă și analizarea datelor binare.
Numărul de stele pe Github: 262
35. Som-tsp
Acest proiect este dedicat utilizării hartelor auto-organizante pentru a rezolva problema turoperatorului. Folosind SOM, găsim soluții suboptime pentru problema TSP și folosim pentru aceasta formatul .tsp. TSP este o problemă NP-completă, iar pe măsură ce numărul orașelor crește, devine din ce în ce mai greu de rezolvat.
Numărul de stele pe Github: 950
36. Photon
Photon este un scanner web extrem de rapid, dezvoltat pentru OSINT. Poate obține adrese URL, URL-uri cu parametrii, informații despre Intel, fișiere, chei secrete, fișiere JavaScript, potriviri cu expresii regulate și subdomenii. Informațiile extrase pot fi apoi salvate și exportate în format json. Photon este flexibil și genial. De asemenea, puteți adăuga unele pluginuri la acesta.
Numărul de stele pe Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper este un instrument pentru cartografierea pe rețelele sociale, care corelează profilurile folosind recunoașterea facială. Acesta face acest lucru pe diverse site-uri web la scară largă. Social Mapper automatizează căutarea numelui și fotografiilor pe rețelele sociale, apoi încearcă să identifice și să grupeze cu exactitate prezența cuiva. Apoi, creează un raport pentru verificare de către o persoană. Acest lucru este util în industria de securitate (de exemplu, pentru phishing). Suportă platformele LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, ВКонтакте, Weibo și Douban.
Numărul de stele pe Github: 2,396
38. Camelot
Camelot este o bibliotecă Python care ajută la extragerea tabelului din fișiere PDF. Funcționează cu fișiere PDF textuale, dar nu cu documente scanate. Aici, fiecare tabel este un pandas DataFrame. De asemenea, poți exporta tabelele în .json, .xls, .html sau .sqlite.
Numărul de stele pe Github: 2415
39. Lector
Acesta este un cititor Qt pentru citirea cărților electronice. Suportă formatele de fișiere .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz și .md. În Lector există o fereastră principală, vizualizarea tabelului, vizualizarea cărților, vizualizarea fără distragere, suport pentru adnotări, vizualizarea benzilor desenate și o fereastră de setări. De asemenea, suportă marcaje, vizualizarea profilurilor, editor de metadate și un dicționar încorporat.
Numărul de stele pe Github: 835
40. m00dbot
Acesta este un bot Telegram pentru auto-testarea depresiei și anxietății.
Numărul de stele pe Github: 145
41. Manim
Acesta este un motor de animație pentru explicarea videoclipurilor matematice, care poate fi folosit pentru a crea animații precise programatic. Folosește Python pentru aceasta.
Numărul de stele pe Github: 13 491
42. Douyin-Bot
Bot scris în Python pentru o aplicație similară cu Tinder. Dezvoltatori din China.
Numărul de stele pe Github: 5,959
43. XSStrike
Aceasta este un pachet de detectare a scripturilor intersite, cu patru interpretoare scrise manual. Este, de asemenea, echipat cu un generator inteligent de date utile, un motor puternic de fuzzing și un modul de căutare extrem de rapid. Spre deosebire de alte instrumente care introduc datele utile și verifică dacă funcționează, XSStrike recunoaște răspunsul folosind mai multe interpretoare și apoi procesează datele utile care vor funcționa garantat prin analiza contextuală integrată în motorul de fuzzing.
Numărul de stele pe Github: 7050
44. PythonRobotics
Acest proiect este o colecție de coduri în algoritmii robotice Python, precum și algoritmi de navigație autonomă.
Numărul de stele pe Github: 6,746
45. Google Images Download
Google Images Download este un program Python pentru linia de comandă, care caută cuvinte cheie în imaginile Google și obține imagini pentru tine. Este un program mic, fără dependențe, dacă trebuie doar să descarci până la 100 de imagini pentru fiecare cuvânt cheie.
Numărul de stele pe Github: 5749
46. Trape
Permite urmărirea și desfășurarea atacurilor inteligente de inginerie socială în timp real. Ajută la descoperirea modului în care marile companii de internet pot obține informații confidențiale și controla utilizatorii fără știrea lor. Trape poate ajuta, de asemenea, la urmărirea infractorilor cibernetici.
Numărul de stele pe Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh este un limbaj de comandă și o interfață de linie de comandă cross-platform, bazată pe Python. Este un superset al Python 3.5+ cu primitive suplimentare de shell, precum în Bash și IPython. Xonsh funcționează pe Linux, Mac OS X, Windows și alte sisteme majore.
Numărul de stele pe Github: 3426
48. GIF pentru CLI
Acesta necesită un GIF sau un videoclip scurt sau o interogare, iar cu ajutorul API-ului Tenor GIF, acesta este transformat în grafică animată ASCII. Folosește secvențe de escape ANSI pentru animație și culoare.
Numărul de stele pe Github: 2,547
49. Cartoonify
Draw This — o cameră Polaroid capabilă să deseneze desene animate. Folosește o rețea neuronală pentru a recunoaște obiectele, setul de date Google Quickdraw, un termoprinter și Raspberry Pi. Quick, Draw! — este un joc Google în care jucătorii trebuie să deseneze o imagine a unui obiect/idee, iar apoi acesta încearcă să ghicească ce reprezintă în mai puțin de 20 de secunde.
Numărul de stele pe Github: 1760
50. Zulip
Zulip este o aplicație de chat de grup care funcționează în timp real, fiind de asemenea productivă datorită conversațiilor pe mai multe teme. Multe companii din lista Fortune 500 și proiecte cu sursă deschisă o utilizează pentru chatul în timp real, care poate gestiona mii de mesaje pe zi.
Numărul de stele pe Github: 10,432
51. YouTube-dl
Aceasta este o aplicație de linie de comandă care poate descărca video de pe YouTube și alte site-uri similare. Nu este legată de o platformă specifică.
Numărul de stele pe Github: 55 868
52. Ansible
Aceasta este o sistem simplu de automatizare IT, care poate gestiona următoarele funcții: gestionarea configurației, desfășurarea aplicațiilor, inițializarea cloud-ului, executarea de sarcini speciale, automatizarea rețelei și orchestrarea multi-nod.
Numărul de stele pe Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie este un client HTTP de linie de comandă. Acesta simplifică interacțiunea CLI cu serviciile web. Pentru comanda http, ne permite să trimitem cereri HTTP arbitrare cu o sintaxă simplă și să primim un output colorat. Îl putem folosi pentru testarea, depanarea și interacțiunea cu serverele HTTP.
Numărul de stele pe Github: 43 199
54. Tornado Web Server
Acesta este un framework web, o bibliotecă de rețea asincronă pentru Python. Folosește intrări/ieșiri de rețea non-blocante pentru a scala la mii de conexiuni deschise. Aceasta îl face o alegere bună pentru cereri lungi și WebSockets.
Numărul de stele pe Github: 18 306
55. Requests
Requests este o bibliotecă care permite trimiterea ușoară de cereri HTTP/1.1. Nu trebuie să adăugați manual parametrii la URL-uri sau să codificați datele PUT și POST.
Numărul de stele pe Github: 40 294
56. Scrapy
Scrapy este un cadru rapid și de înalt nivel pentru explorarea paginilor web — îl puteți folosi pentru a explora site-uri web în scopul extragerii de date structurate. De asemenea, îl puteți utiliza pentru analiza datelor, monitorizare și testare automatizată.
Numărul de stele pe Github: 34,493
Sursa: habr.com
