1. Balon
Este un micro-cadru scris în Python. Nu are validări pentru formulare și nici un strat de abstractizare a bazei de date, dar vă permite să utilizați biblioteci terțe pentru funcționalități comune. Și de aceea este un micro cadru. Flask este conceput pentru a face crearea de aplicații simplă și rapidă, fiind totodată scalabilă și ușoară. Se bazează pe proiectele Werkzeug și Jinja2. Puteți citi mai multe despre asta în cel mai recent articol al DataFlair despre .
2. Keras
Keras este o bibliotecă de rețele neuronale open source scrisă în Python. Este ușor de utilizat, modular și extensibil și poate rula pe TensorFlow, Theano, PlaidML sau Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras are de toate: șabloane, funcții de obiectiv și de transfer, optimizatori și multe altele. De asemenea, acceptă rețele neuronale convoluționale și recurente.
Lucrez la cel mai recent proiect open source bazat pe Keras - .
Articolul a fost tradus cu sprijinul EDISON Software, care și .
3.SpaCy
Este o bibliotecă de software open source care se ocupă de și scris în Python și Cython. În timp ce NLTK este mai potrivit pentru scopuri de predare și cercetare, sarcina spaCy este să furnizeze software pentru producție. În plus, Thinc este biblioteca de învățare automată a spaCy care oferă modele CNN pentru etichetarea unei părți din vorbire, analizarea dependențelor și recunoașterea entităților numite.
4. Centrifugă
Sentry oferă găzduit de monitorizare a erorilor cu sursă deschisă, astfel încât să puteți detecta și să triați erorile în timp real. Pur și simplu instalați SDK-ul pentru limbile sau framework-urile dvs. și începeți. Vă permite să capturați excepții netratate, să examinați urmele stivei, să analizați impactul fiecărei probleme, să urmăriți erorile în cadrul proiectelor, să atribuiți probleme și multe altele. Utilizarea Sentry înseamnă mai puține erori și mai mult cod livrat.
5.OpenCV
OpenCV este o bibliotecă open source de viziune computerizată și învățare automată. Biblioteca are peste 2500 de algoritmi optimizați pentru sarcini de viziune computerizată, cum ar fi detectarea și recunoașterea obiectelor, clasificarea diferitelor tipuri de activități umane, urmărirea mișcării camerei, crearea de modele de obiecte XNUMXD, asamblarea imaginilor pentru a obține imagini de înaltă rezoluție și multe alte sarcini. . Biblioteca este disponibilă pentru multe limbi, cum ar fi Python, C++, Java etc.
Numărul de stele pe Github: 39585
Ați lucrat deja la vreun proiect OpenCV? Iată una -
6. Nilearn
Acesta este un modul pentru implementarea rapidă și ușoară a învățării statistice pe datele NeuroImaging. Vă permite să utilizați scikit-learn pentru statistici multivariate pentru modelarea predictivă, clasificare, decodare și analiza conectivității. Nilearn face parte din ecosistemul NiPy, care este o comunitate dedicată utilizării Python pentru a analiza datele neuroimagistice.
Numărul de stele per : 549
7. scikit-Learn
Scikit-learn este un alt proiect open source Python. Aceasta este o bibliotecă de învățare automată foarte faimoasă pentru Python. Folosit adesea cu NumPy și SciPy, SciPy oferă clasificare, regresie și grupare - acceptă , păduri aleatorii, accelerație de gradient, k-means și DBSCAN. Această bibliotecă este scrisă în Python și Cython.
Numărul de stele pe Github: 37,144
8. PyTorch
PyTorch este o altă bibliotecă open source de învățare automată scrisă în Python și pentru Python. Se bazează pe biblioteca Torch și este excelent pentru domenii precum viziunea computerizată și procesarea limbajului natural (NLP). Are, de asemenea, un frontend C++.
Printre multe alte caracteristici, PyTorch oferă două funcții de nivel înalt:
- Calcul tensor foarte accelerat de GPU
- Rețele neuronale profunde
Numărul de stele pe Github: 31
9. Librosa
Librosa este una dintre cele mai bune biblioteci python pentru muzică și analiză audio. Conține componentele necesare care sunt folosite pentru a obține informații din muzică. Biblioteca este bine documentată și conține mai multe tutoriale și exemple care vă vor ușura sarcina.
Numărul de stele pe Github: 3107
Implementarea unui proiect open source Python și Librosa - .
10. Gensim
Gensim este o bibliotecă Python pentru modelarea subiectelor, indexarea documentelor și căutări de similaritate pentru corporații mari. Este destinat comunităților NLP și de regăsire a informațiilor. Gensim este prescurtare de la „generare like”. Anterior, el a creat o listă scurtă de articole similare acestui articol. Gensim este clar, eficient și scalabil. Gensim oferă o implementare eficientă și simplă a modelării semantice nesupravegheate din text simplu.
Numărul de stele pe Github: 9
11.Django
este un cadru Python de nivel înalt care încurajează dezvoltarea rapidă și crede în principiul DRY (Don’t Repeat Yourself). Este un cadru foarte puternic și cel mai utilizat pe scară largă pentru Python. Se bazează pe modelul MTV (Model-Template-View).
Numărul de stele pe Github: 44
12. Recunoașterea feței
Recunoașterea feței este un proiect popular pe GitHub. Recunoaște și manipulează cu ușurință fețele folosind Python/linia de comandă și folosește cea mai simplă bibliotecă de recunoaștere facială din lume pentru a face acest lucru. Acesta folosește dlib cu învățare profundă pentru a detecta fețele cu o precizie de 99,38% în benchmarkul Wild.
Numărul de stele pe Github: 28,267
13. Tăiător de prăjituri
Cookiecutter este un utilitar de linie de comandă care poate fi folosit pentru a crea proiecte din șabloane (cookiecutters). Un exemplu ar fi crearea unui proiect batch dintr-un șablon de proiect batch. Acestea sunt șabloane multiplatforme, iar șabloanele de proiect pot fi în orice limbă sau format de marcare, cum ar fi Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST și Markdown. De asemenea, vă permite să utilizați mai multe limbi în același șablon de proiect.
Numărul de stele pe Github: 10
14. Panda
Pandas este o bibliotecă de analiză și manipulare a datelor pentru Python care oferă structuri de date etichetate și funcții statistice.
Numărul de stele pe Github: 21,404
Proiect Python open source pentru a încerca Pandas -
15. Pipenv
Pipenv promite să fie un instrument pregătit pentru producție, menit să aducă cele mai bune dintre toate lumile de ambalare în lumea Python. Terminalul său are culori frumoase și combină Pipfile, pip și virtualenv într-o singură comandă. Acesta creează și gestionează automat un mediu virtual pentru proiectele dvs. și oferă utilizatorilor o modalitate ușoară de a-și personaliza mediul de lucru.
Numărul de stele pe Github: 18,322
16. SimpleCoin
Este o implementare Blockchain pentru criptomoneda construită în Python, dar este simplă, nesigură și incompletă. SimpleCoin nu este destinat utilizării în producție. Nu pentru utilizare în producție, SimpleCoin este destinat în scopuri educaționale și doar pentru a face blockchain-ul de lucru accesibil și mai simplu. Vă permite să salvați hashurile extrase și să le schimbați cu orice monedă acceptată.
Numărul de stele pe Github: 1343
17. Pyray
Este o bibliotecă de randare 3D scrisă în vanilla Python. Redă obiecte și scene 2D, 3D, cu dimensiuni mai mari în Python și animație. Ne găsește în tărâmul videoclipurilor create, al jocurilor video, al simulărilor fizice și chiar al imaginilor frumoase. Cerințe pentru aceasta: 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 medii constrânse. Pyboard este o placă electronică mică care rulează MicroPython pe metal, astfel încât să poată controla toate tipurile de proiecte electronice.
Numărul de stele per : 9,197
19. Kivy
Kivy este o bibliotecă Python pentru dezvoltarea aplicațiilor mobile și a altor aplicații multi-touch cu o interfață naturală de utilizator (NUI). Are o bibliotecă grafică, mai multe opțiuni de widget, un limbaj intermediar Kv pentru crearea propriilor widget-uri, suport pentru mouse, tastatură, TUIO și evenimente multi-touch. Este o bibliotecă open source pentru dezvoltarea rapidă a aplicațiilor cu interfețe de utilizator inovatoare. Este multi-platformă, prietenos pentru afaceri și accelerat de GPU.
Numărul de stele pe Github: 9
20. liniuță
Dash by Plotly este un cadru de aplicații web. Construit pe Flask, Plotly.js, React și React.js, ne permite să folosim Python pentru a construi tablouri de bord. Acesta alimentează modelele Python și R la scară. Dash vă permite să construiți, să testați, să implementați și să raportați fără DevOps, JavaScript, CSS sau CronJobs. Dash este puternic, personalizabil, ușor și ușor de gestionat. Este, de asemenea, open source.
Numărul de stele pe Github: 9,883
21. Magenta
Magenta este un proiect de cercetare open source care se concentrează pe învățarea automată ca instrument în procesul creativ. Vă permite să creați muzică și artă folosind învățarea automată. Magenta este o bibliotecă Python bazată pe TensorFlow, cu utilități pentru lucrul cu date brute, folosind-o pentru a antrena modele de mașini și a crea conținut nou.
22. Mască R-CNN
Aceasta este o implementare a măștii R-CNNN în Python 3, TensorFlow și Keras. Modelul preia fiecare instanță de obiect din raster și creează casete de delimitare și măști de segmentare pentru acesta. Utilizează rețeaua piramidală caracteristică (FPN) și coloana vertebrală ResNet101. Codul este ușor de extins. Acest proiect oferă și un set de date Matterport3D de spații 3D reconstruite capturate de clienți...
Numărul de stele pe Github: 14
23. Modele TensorFlow
Acesta este un depozit cu diverse modele implementate în TensorFlow - modele oficiale și de cercetare. Are, de asemenea, mostre și tutoriale. Modelele oficiale folosesc API-uri TensorFlow de nivel înalt. Modelele de cercetare sunt modele implementate în TensorFlow de către cercetători pentru susținerea lor sau pentru susținerea întrebărilor și a întrebărilor.
Numărul de stele pe Github: 57
24. Snallygaster
Snallygaster este o modalitate de a organiza problemele cu panourile de proiect. Datorită acestui lucru, vă puteți personaliza panoul de management al proiectelor pe GitHub, puteți optimiza și automatiza fluxul de lucru. Vă permite să sortați sarcini, să programați proiecte, să automatizați fluxul de lucru, să urmăriți progresul, să partajați starea și, în sfârșit, să finalizați. Snallygaster poate scana fișiere secrete pe serverele HTTP - caută fișiere disponibile pe serverele web care nu ar trebui să fie accesibile public și pot prezenta un risc de securitate.
Numărul de stele pe Github: 1
25. Modele statistice
Aceasta , care completează scipy pentru calculul statistic, inclusiv statisticile descriptive și estimarea și inferența pentru modele statistice. Are clase și funcții în acest scop. De asemenea, ne permite să efectuăm teste statistice și cercetări asupra datelor statistice.
Numărul de stele pe Github: 4
26. WhatWaf
Acesta este un instrument avansat de detectare a firewall-ului pe care îl putem folosi pentru a înțelege dacă este prezent un firewall pentru aplicații web. Detectează un firewall într-o aplicație web și încearcă să descopere una sau mai multe soluții pentru acesta pe o țintă specificată.
Numărul de stele pe Github: 1300
27. Lanț
Lanț - orientat spre flexibilitate. Se bazează pe Python și oferă API-uri diferențiate bazate pe o abordare definită-by-run. Chainer oferă, de asemenea, API-uri de nivel înalt orientate pe obiecte pentru construirea și antrenarea rețelelor neuronale. Este un cadru puternic, flexibil și intuitiv pentru rețelele neuronale.
Numărul de stele pe Github: 5,054
28. Rebound
Rebound este un instrument de linie de comandă. Când primiți o eroare de compilator, acesta preia imediat rezultatele din supraîncărcarea stivei. Pentru a utiliza acest lucru, puteți utiliza comanda rebound pentru a executa fișierul. Este unul dintre cele mai populare 50 de proiecte open source Python din 2018. În plus, necesită Python 3.0 sau o versiune superioară. Tipuri de fișiere acceptate: Python, Node.js, Ruby, Golang și Java.
Numărul de stele pe Github: 2913
29. Detectron
Detectron efectuează detectarea obiectelor moderne (implementează și masca R-CNN). Este un software Facebook AI Research (FAIR) scris în Python și care rulează pe platforma Caffe2 Deep Learning. Scopul Detectron este de a oferi o bază de cod de înaltă calitate, de înaltă performanță pentru cercetarea de detectare a obiectelor. Este flexibil și implementează următorii algoritmi - masca R-CNN, RetinaNet, R-CNN mai rapid, RPN, R-CNN rapid, R-FCN.
Numărul de stele pe Github: 21
30. Python-foc
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 cod, precum și să examinați codul existent sau să transformați codul altcuiva într-un CLI. Python Fire facilitează deplasarea între Bash și Python și, de asemenea, face mai ușoară utilizarea REPL.
Numărul de stele pe Github: 15
31. Pylearn2
Pylearn2 este o bibliotecă de învățare automată construită în principal pe Theano. Scopul său este de a facilita cercetarea ML. Vă permite să scrieți algoritmi și modele noi.
Numărul de stele pe Github: 2681
32. Matplotlib
este o bibliotecă de desene 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 matriceale. Este, de asemenea, un compilator de optimizare. Theano folosește -cum ar fi sintaxa pentru exprimarea calculelor și le compilează pentru a rula pe arhitecturi CPU sau GPU. Este o bibliotecă open source Python de învățare automată scrisă în Python și CUDA și rulează pe Linux, macOS și Windows.
Numărul de stele per : 8,922
34. Multidif
Multidiff este conceput pentru a face mai ușor de înțeles datele orientate către mașină. Vă ajută să vedeți diferențele dintre un număr mare de obiecte făcând diferențe între obiectele corespunzătoare și apoi afișându-le. Această vizualizare ne permite să căutăm modele în protocoale proprietare sau în formate de fișiere neobișnuite. De asemenea, este utilizat în principal pentru inginerie inversă și analiza datelor binare.
Numărul de stele pe Github: 262
35. Som-tsp
Acest proiect se referă la utilizarea hărților de auto-organizare pentru a rezolva problema vânzătorului ambulant. Folosind SOM, găsim soluții suboptime la problema TSP și folosim formatul .tsp pentru aceasta. TSP este o problemă NP-completă și devine din ce în ce mai dificil de rezolvat pe măsură ce numărul orașelor crește.
Numărul de stele pe Github: 950
36. foton
Photon este un scaner web excepțional de rapid conceput pentru OSINT. Poate prelua adrese URL, URL-uri cu parametri, informații Intel, fișiere, chei secrete, fișiere JavaScript, potriviri de expresii regulate și subdomenii. Informațiile extrase pot fi apoi salvate și exportate în format json. Fotonul este flexibil și ingenios. De asemenea, puteți adăuga câteva plugin-uri.
Numărul de stele pe Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper este un instrument de cartografiere a rețelelor sociale care corelează profilurile folosind recunoașterea facială. Face acest lucru pe diverse site-uri web la scară largă. Social Mapper automatizează căutarea de nume și fotografii pe rețelele de socializare și apoi încearcă să identifice și să grupeze prezența cuiva. Apoi generează un raport pentru revizuire umană. Acest lucru este util în industria securității (de exemplu, phishing). Acesta acceptă platformele LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo și Douban.
Numărul de stele pe Github: 2,396
38. Camelot
Camelot este o bibliotecă Python care vă ajută să extrageți tabele din fișierele PDF. Funcționează cu fișiere PDF text, dar nu cu documente scanate. Aici fiecare tabel este un panda DataFrame. În plus, puteți exporta tabele în .json, .xls, .html sau .sqlite.
Numărul de stele pe Github: 2415
39. Lector
Acesta este un cititor Qt pentru citirea cărților electronice. Acesta acceptă formatele de fișiere .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw/.azw3/.azw4, .cbr/.cbz și .md. Lector are o fereastră principală, o vizualizare de tabel, o vizualizare de carte, o vizualizare fără distragere, suport pentru adnotări, o vizualizare de benzi desenate și o fereastră de setări. De asemenea, acceptă marcaje, navigarea în profil, un 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 a anxietății.
Numărul de stele pe Github: 145
41. Manim
Este un motor de animație pentru explicarea videoclipurilor matematice care poate fi folosit pentru a crea animații precise în mod programatic. El folosește Python pentru asta.
Numărul de stele pe Github: 13
42. Douyin-Bot
Un bot scris în Python pentru o aplicație asemănătoare Tinder. Dezvoltatori din China.
Numărul de stele pe Github: 5,959
43. XSSstrike
Acesta este un pachet de detectare a scripturilor încrucișate cu patru analizoare scrise de mână. Are, de asemenea, un generator inteligent de sarcină utilă, un motor fuzzing puternic și un motor de căutare incredibil de rapid. În loc să injecteze o sarcină utilă și să o testeze să funcționeze ca toate celelalte instrumente, XSStrike recunoaște răspunsul folosind mai multe analizoare și apoi procesează sarcina utilă, care este garantat că funcționează folosind analiza contextuală integrată în motorul fuzzing.
Numărul de stele pe Github: 7050
44. PythonRobotics
Acest proiect este o colecție de cod în algoritmi robotici Python, precum și algoritmi de navigație autonomi.
Numărul de stele pe Github: 6,746
45. Descărcarea imaginilor Google
Google Images Download este un program Python de linie de comandă care caută cuvinte cheie în Google Images și obține imaginile pentru dvs. Este un program mic, fără dependențe, dacă trebuie doar să încărcați până la 100 de imagini pentru fiecare cuvânt cheie.
Numărul de stele pe Github: 5749
46. Trape
Vă permite să monitorizați și să executați atacuri inteligente de inginerie socială în timp real. Acest lucru ajută la dezvăluirea modului în care marile companii de Internet pot obține informații sensibile și pot controla utilizatorii fără știrea acestora. De asemenea, Trape poate ajuta la urmărirea infractorilor cibernetici.
Numărul de stele pe Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh este o linie de comandă multiplatformă și un limbaj shell bazat pe Python. Acesta este un superset de Python 3.5+ cu primitive shell suplimentare, cum ar fi cele găsite în Bash și IPython. Xonsh rulează pe Linux, Max OS X, Windows și alte sisteme majore.
Numărul de stele pe Github: 3426
48. GIF pentru CLI
Necesită un GIF sau un videoclip scurt sau o interogare, iar folosind API-ul Tenor GIF, este convertit într-o grafică animată ASCII. Utilizează secvențe de evacuare ANSI pentru animație și culoare.
Numărul de stele pe Github: 2,547
49.Caroonify
Desenează Aceasta este o cameră Polaroid care poate desena desene animate. Utilizează o rețea neuronală pentru recunoașterea obiectelor, un set de date Google Quickdraw, o imprimantă termică și un Raspberry Pi. Remiza rapida! este un joc Google care le cere jucătorilor să deseneze o imagine a unui obiect/idee și apoi încearcă să ghicească ce reprezintă acesta 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 și este, de asemenea, productivă cu conversații cu mai multe fire. Multe companii Fortune 500 și proiecte open source îl folosesc pentru chat în timp real, care poate gestiona mii de mesaje pe zi.
Numărul de stele pe Github: 10,432
51. YouTube-dl
Este un program de linie de comandă care poate descărca videoclipuri de pe YouTube și alte site-uri. Nu este legat de o anumită platformă.
Numărul de stele pe Github: 55
52.Ansible
Este un sistem simplu de automatizare IT care poate gestiona următoarele funcții: managementul configurației, implementarea aplicațiilor, furnizarea în cloud, sarcini ad-hoc, automatizarea rețelei și orchestrarea multi-site.
Numărul de stele pe Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie este un client HTTP de linie de comandă. Acest lucru facilitează interacțiunea CLI cu serviciile web. Pentru comanda http, ne permite să trimitem cereri HTTP arbitrare cu o sintaxă simplă și să primim rezultate colorate. Îl putem folosi pentru a testa, depana și interacționa cu serverele HTTP.
Numărul de stele pe Github: 43
54. Tornado Web Server
Este un cadru web, bibliotecă de rețea asincronă pentru Python. Utilizează I/O de rețea neblocante pentru a scala la peste mii de conexiuni deschise. Acest lucru îl face o alegere bună pentru solicitări lungi și WebSockets.
Numărul de stele pe Github: 18
55. Cereri
Requests este o bibliotecă care facilitează trimiterea solicitărilor HTTP/1.1. Nu trebuie să adăugați manual parametri la URL-uri sau să codificați datele PUT și POST.
Numărul de stele pe Github: 40
56. Scrapy
Scrapy este un cadru rapid de accesare cu crawlere web la nivel înalt - îl puteți folosi pentru a răzui site-uri web pentru a extrage date structurate. De asemenea, îl puteți utiliza pentru analiza datelor, monitorizare și testare automată.
Numărul de stele pe Github: 34,493
Sursa: www.habr.com