1.燒瓶
它是一個用Python寫的微框架。 它沒有表單驗證，也沒有資料庫抽象層，但允許您使用第三方庫來實現常見功能。 這就是為什麼它是一個微框架。 Flask 旨在使創建應用程式變得簡單、快速，同時還具有可擴展性和輕量級。 它基於 Werkzeug 和 Jinja2 專案。 您可以在 DataFlair 的最新文章中閱讀更多相關信息 .
2.凱拉斯
Keras 是一個用 Python 寫的開源神經網路函式庫。 它具有用戶友好性、模組化和可擴展性，可在 TensorFlow、Theano、PlaidML 或 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 之上運行。 Keras 擁有一切：模板、目標和傳遞函數、優化器等等。 它還支援卷積和循環神經網路。
致力於基於 Keras 的最新開源專案 - .
本文的翻譯得到了 EDISON Software 的支持， 和 .
3.SpaCy
它是一個開源軟體庫，處理 並用 Python 和 Cython 編寫。 雖然NLTK更適合教學和研究目的，但spaCy的工作是提供用於生產的軟體。 此外，Thinc 是 spaCy 的機器學習函式庫，提供詞性標記、依存解析和命名實體辨識的 CNN 模型。
4.哨兵
Sentry 提供託管的開源錯誤監控，以便您可以即時偵測和分類錯誤。 只需安裝適合您的語言或框架的 SDK 即可開始。 它允許您捕獲未處理的異常、檢查堆疊追蹤、分析每個問題的影響、跨項目追蹤錯誤、分配問題等等。 使用 Sentry 意味著更少的錯誤和更多的程式碼交付。
5.OpenCV
OpenCV 是一個開源電腦視覺和機器學習函式庫。 該庫擁有超過 2500 個針對電腦視覺任務的最佳化演算法，例如物件偵測和識別、各類人類活動的分類、相機運動追蹤、創建 XNUMXD 物件模型、影像拼接以獲得高解析度影像以及許多其他任務。 該函式庫適用於多種語言，例如Python、C++、Java等。
Github 星數：39585
您已經參與過任何 OpenCV 專案嗎？ 這是一個 -
6. 尼勒恩
這是一個用於快速輕鬆地對神經影像資料實施統計學習的模組。 它允許您使用 scikit-learn 進行多元統計，以進行預測建模、分類、解碼和連接分析。 Nilearn 是 NiPy 生態系統的一部分，這是一個致力於使用 Python 分析神經影像資料的社群。
每顆星數 ：549
7.scikit學習
Scikit-learn 是另一個開源 Python 專案。 這是一個非常著名的Python機器學習庫。 SciPy 通常與 NumPy 和 SciPy 一起使用，提供分類、回歸和聚類 - 它支持 、隨機森林、梯度加速、k-means 和 DBSCAN。 這個函式庫是用 Python 和 Cython 編寫的。
Github 星數：37,144
8.PyTorch
PyTorch 是另一個用 Python 編寫並針對 Python 的開源機器學習函式庫。 它基於 Torch 庫，非常適合電腦視覺和自然語言處理 (NLP) 等領域。 它還有一個 C++ 前端。
在許多其他功能中，PyTorch 提供了兩個高級功能：
- 高度 GPU 加速的張量運算
- 深度神經網絡
Github 上的星星數量：31
9. 圖書館
Librosa 是用於音樂和音訊分析的最佳 Python 庫之一。 它包含用於從音樂中獲取資訊的必要組件。 該庫文檔齊全，包含多個教程和範例，可讓您的任務更輕鬆。
Github 星數：3107
開源 Python 專案和 Librosa 的實作 - .
10. 根西姆
Gensim 是一個 Python 庫，用於大型公司的主題建模、文件索引和相似性搜尋。 它針對的是 NLP 和資訊檢索社群。 Gensim 是「產生類似」的縮寫。 在此之前，他創建了一個與本文類似的文章簡短清單。 Gensim 清晰、有效率且可擴展。 Gensim 提供了一種從純文字進行無監督語意建模的高效且簡單的實作。
Github 上的星星數量：9
11. 姜戈
是一個高級Python框架，鼓勵快速開發並信奉DRY（不要重複自己）原則。 它是一個非常強大且使用最廣泛的Python框架。 它基於 MTV（模型-模板-視圖）模式。
Github 上的星星數量：44
12.人臉識別
人臉辨識是 GitHub 上的熱門項目。 它使用 Python/命令列輕鬆識別和操作臉部，並使用世界上最簡單的臉部辨識庫來執行此操作。 它使用 dlib 和深度學習來偵測人臉，在 Wild 基準測試中準確率達到 99,38%。
Github 星數：28,267
13.餅乾切割機
Cookiecutter 是命令列公用程序，可用於從範本（cookiecutter）建立項目。 一個範例是從批次項目範本建立批次項目。 這些是跨平台模板，專案模板可以採用任何語言或標記格式，例如 Python、JavaScript、HTML、Ruby、CoffeeScript、RST 和 Markdown。 它還允許您在同一個專案範本中使用多種語言。
Github 上的星星數量：10
14.熊貓
Pandas 是一個 Python 資料分析和操作函式庫，提供標記資料結構和統計函數。
Github 星數：21,404
Python開源專案嘗試Pandas -
15.Pipenv
Pipenv 承諾成為一款可立即投入生產的工具，旨在將所有打包領域的精華帶入 Python 世界。 它的終端具有漂亮的顏色，並將 Pipfile、pip 和 virtualenv 組合到一個命令中。 它會自動為您的專案建立和管理虛擬環境，並為使用者提供自訂工作環境的簡單方法。
Github 星數：18,322
16. 簡單幣
它是用 Python 構建的加密貨幣的區塊鏈實現，但它簡單、不安全且不完整。 SimpleCoin 不適用於生產用途。 SimpleCoin 不用於生產用途，而是用於教育目的，只是為了使工作區塊鏈易於存取和更簡單。 它允許您保存挖掘的哈希值並將其兌換為任何支援的貨幣。
Github 星數：1343
17. 派雷
它是一個用普通 Python 寫的 3D 渲染庫。 它用 Python 和動畫渲染 2D、3D、高維度物件和場景。 它讓我們進入了創造視頻、視頻遊戲、物理模擬甚至美麗圖片的領域。 對此的要求：PIL、numpy 和 scipy。
Github 星數：451
18. 微Python
MicroPython 是用於微控制器的 Python。 它是 Python3 的高效實現，附帶 Python 標準庫中的許多包，並針對在微控制器和受限環境中運行進行了最佳化。 Pyboard 是一個小型電子板，在裸機上運行 MicroPython，因此可以控制各種電子項目。
每顆星數 ：9,197
19.基維
Kivy 是一個 Python 庫，用於開發具有自然用戶介面 (NUI) 的行動和其他多點觸控應用程式。 它有一個圖形庫、幾個小部件選項、用於創建您自己的小部件的 Kv 中間語言、對滑鼠、鍵盤、TUIO 和多點觸控事件的支援。 它是一個開源庫，用於透過創新的用戶介面快速開發應用程式。 它是跨平台的、業務友好的並且是 GPU 加速的。
Github 上的星星數量：9
20。 短跑
Dash by Plotly 是一個 Web 應用程式框架。 它建立在 Flask、Plotly.js、React 和 React.js 之上，讓我們可以使用 Python 建立儀表板。 它大規模支援 Python 和 R 模型。 Dash 允許您在沒有 DevOps、JavaScript、CSS 或 CronJobs 的情況下建置、測試、部署和報表。 Dash 功能強大、可自訂、輕量且易於管理。 它也是開源的。
Github 星數：9,883
21. 洋紅色
Magenta 是一個開源研究項目，專注於將機器學習作為創意過程中的工具。 它允許您使用機器學習來創作音樂和藝術。 Magenta 是一個基於 TensorFlow 的 Python 函式庫，具有處理原始資料的實用程序，用它來訓練機器模型和建立新內容。
22.R-CNN掩碼
這是 R-CNNN mask 在 Python 3、TensorFlow 和 Keras 中的實作。 此模型採用柵格中的每個物件實例並為其建立邊界框和分割遮罩。 它使用特徵金字塔網路 (FPN) 和 ResNet101 主幹網路。 該程式碼很容易擴展。 該專案還提供了客戶捕獲的重建 3D 空間的 Matterport3D 資料集...
Github 上的星星數量：14
23.TensorFlow模型
這是一個儲存庫，其中包含在 TensorFlow 中實現的各種模型 - 官方模型和研究模型。 它還具有示例和教程。 官方模型使用進階 TensorFlow API。 研究模型是由研究人員在 TensorFlow 中實現的模型，以獲得他們的支援或問題支援和查詢。
Github 上的星星數量：57
24. 斯納利加斯特
Snallygaster 是一種用專案板來組織問題的方法。 由於採用此，您可以在 GitHub 上自訂您的專案管理面板，優化和自動化您的工作流程。 它允許您對任務進行排序、安排專案、自動化工作流程、追蹤進度、共享狀態並最終完成。 Snallygaster 可以掃描 HTTP 伺服器上的秘密檔案 - 它會尋找 Web 伺服器上可用的、不應公開存取且可能會帶來安全風險的檔案。
Github 上的星星數量：1
25.統計模型
它 ，它補充了 scipy 的統計計算功能，包括描述性統計以及統計模型的估計和推理。 它具有用於此目的的類別和函數。 它還允許我們對統計數據進行統計測試和研究。
Github 上的星星數量：4
26. 什麼瓦夫
這是一種進階防火牆偵測工具，我們可以用它來了解 Web 應用程式防火牆是否存在。 它會偵測 Web 應用程式中的防火牆，並嘗試在指定目標上發現一種或多種解決方法。
Github 星數：1300
27.鏈納
鏈納 — 面向靈活性。 它基於 Python，並提供基於按運行定義的方法的差異化 API。 Chainer 還提供高級物件導向的 API，用於建立和訓練神經網路。 它是一個強大、靈活且直覺的神經網路框架。
Github 星數：5,054
28. 反彈
Rebound 是一個命令列工具。 當您收到編譯器錯誤時，它會立即從堆疊溢位中檢索結果。 要使用它，您可以使用反彈命令來執行您的檔案。 它是 50 年 2018 個最受歡迎的開源 Python 專案之一。 此外，它需要 Python 3.0 或更高版本。 支援的檔案類型：Python、Node.js、Ruby、Golang 和 Java。
Github 星數：2913
29. 探測器
Detectron 執行現代目標偵測（也實現 R-CNN 掩模）。 它是用 Python 編寫並在 Caffe2 深度學習平台上運行的 Facebook AI Research (FAIR) 軟體。 Detectron 的目標是為目標偵測研究提供高品質、高效能的程式碼庫。 它非常靈活，並實作了以下演算法 - R-CNN mask、RetinaNet、faster R-CNN、RPN、fast R-CNN、R-FCN。
Github 上的星星數量：21
30. 蟒蛇火
這是一個用於從（任何）Python 物件自動產生 CLI（命令列介面）的函式庫。 它還允許您開發和調試程式碼，以及檢查現有程式碼或將其他人的程式碼轉換為 CLI。 Python Fire 讓 Bash 和 Python 之間的遷移變得容易，也讓 REPL 的使用變得更容易。
Github 上的星星數量：15
31.Pylearn2
Pylearn2 是一個主要建構在 Theano 之上的機器學習函式庫。 其目標是讓機器學習研究變得更容易。 允許您編寫新的演算法和模型。
Github 星數：2681
32.Matplotlib
是一個 Python 2D 繪圖庫 - 它產生不同格式的高品質出版物。
Github 星數：10,072
33.西阿諾
Theano 是一個用於操作數學和矩陣表達式的函式庫。 它也是一個最佳化編譯器。 Theano 使用 用於表達計算並將其編譯以在 CPU 或 GPU 架構上運行的類似語法。 它是一個用 Python 和 CUDA 編寫的開源 Python 機器學習函式庫，可在 Linux、macOS 和 Windows 上運作。
每顆星數 ：8,922
34. 多重差異
Multidiff 旨在使機器導向的資料更易於理解。 它透過對對應物件進行差異然後顯示它們來幫助您查看大量物件之間的差異。 這種視覺化使我們能夠尋找專有協定或不常見文件格式中的模式。 它也主要用於逆向工程和二進位資料分析。
Github 星數：262
35. 索姆茶匙
該專案是關於使用自組織映射來解決旅行商問題。 使用 SOM，我們找到 TSP 問題的次優解，並為此使用 .tsp 格式。 TSP 是一個 NP 完全問題，隨著城市數量的增加，解決起來越來越困難。
Github 星數：950
36。 光子
Photon 是專為開源情報 (OSINT) 設計的速度極快的網路掃描器。 它可以檢索 URL、帶有參數的 URL、Intel 資訊、檔案、金鑰、JavaScript 檔案、正規表示式配對和子網域。 然後可以將提取的資訊以 json 格式儲存並匯出。 Photon 靈活且巧妙。 您也可以在其中添加一些插件。
Github 星數：5714
37. 社交映射器
Social Mapper 是一種社群媒體映射工具，可使用臉部辨識來關聯個人資料。 它在各種網站上大規模地這樣做。 Social Mapper 可自動在社群媒體上搜尋姓名和照片，然後嘗試精確定位某人的存在並對其進行分組。 然後它會產生一份報告供人工審核。 這在安全行業（例如網路釣魚）很有用。 它支援LinkedIn、Facebook、Twitter、Google Plus、Instagram、VKontakte、微博和豆瓣平台。
Github 星數：2,396
38. 卡米洛特
Camelot 是一個 Python 程式庫，可協助您從 PDF 檔案中提取表格。 它適用於文字 PDF 文件，但不適用於掃描文件。 這裡每個表都是一個 pandas DataFrame。 此外，您還可以將表格匯出為 .json、.xls、.html 或 .sqlite。
Github 星數：2415
39. 萊克特
這是一個用於閱讀電子書的Qt閱讀器。 它支援 .pdf、.epub、.djvu、.fb2、.mobi、.azw/.azw3/.azw4、.cbr/.cbz 和 .md 檔案格式。 Lector 有一個主視窗、一個表格視圖、一個書籍視圖、一個無幹擾視圖、註釋支援、一個漫畫視圖和一個設定視窗。 它還支援書籤、個人資料瀏覽、元資料編輯器和內建字典。
Github 星數：835
40.m00dbot
這是一個用於自我測試憂鬱和焦慮的 Telegram 機器人。
Github 星數：145
41. 馬尼姆
它是一個用於解釋數學影片的動畫引擎，可用於以程式設計方式創建精確的動畫。 他為此使用Python。
Github 上的星星數量：13
42. 抖音機器人
用 Python 編寫的機器人，用於類似 Tinder 的應用程式。 來自中國的開發商。
Github 星數：5,959
43.XS罷工
這是一個跨站腳本檢測包，帶有四個手寫解析器。 它還具有智慧有效負載產生器、強大的模糊引擎和令人難以置信的快速搜尋引擎。 XSStrike 不是像所有其他工具一樣注入有效負載並測試其工作情況，而是使用多個解析器識別響應，然後處理有效負載，這保證了使用整合到模糊引擎中的上下文分析來工作。
Github 星數：7050
44.Python機器人
該專案是 Python 機器人演算法以及自主導航演算法的程式碼集合。
Github 星數：6,746
45. 谷歌圖片下載
Google Images Download 是一個命令列 Python 程序，可以在 Google Images 中搜尋關鍵字並為您獲取圖像。 如果您只需要為每個關鍵字上傳最多 100 張圖像，那麼這是一個沒有依賴項的小程式。
Github 星數：5749
46.陷阱
允許您即時監控和執行智慧社會工程攻擊。 這有助於揭示大型網路公司如何在用戶不知情的情況下獲取敏感資訊並控制用戶。 Trape 還可以幫助追蹤網路犯罪分子。
Github 星數：4256
47. 克松什
Xonsh 是一種基於 Python 的跨平台 Unix 命令列和 shell 語言。 這是 Python 3.5+ 的超集，帶有額外的 shell 原語，如 Bash 和 IPython 中的原語。 Xonsh 運行在 Linux、Max OS X、Windows 和其他主要係統上。
Github 星數：3426
48. CLI 的 GIF
它需要 GIF 或短視訊或查詢，並使用 Tenor GIF API 將其轉換為 ASCII 動畫圖形。 它使用 ANSI 轉義序列來實現動畫和顏色。
Github 星數：2,547
49.卡通化
畫畫 這是一台可以畫漫畫的寶麗來相機。 它使用神經網路進行物件識別、Google Quickdraw 資料集、熱敏印表機和 Raspberry Pi。 快點，畫畫！ 是一款 Google 遊戲，要求玩家畫出一個物件/想法的圖片，然後在 20 秒內嘗試猜測它代表什麼。
Github 星數：1760
50. 祖利普
Zulip 是一款群聊應用程序，可以即時運行，並且可以透過多執行緒對話提高工作效率。 許多財富 500 強公司和開源專案使用它進行即時聊天，每天可以處理數千條訊息。
Github 星數：10,432
51.YouTube-dl
它是一個命令列程序，可以從 YouTube 和其他一些網站下載影片。 它不依賴特定平台。
Github 上的星星數量：55
52. 安適
它是一個簡單的 IT 自動化系統，可以處理以下功能：組態管理、應用程式部署、雲端配置、臨時任務、網路自動化和多站點編排。
Github 星數：39,443
53.HTTPie
HTTPie 是命令列 HTTP 客戶端。 這使得 CLI 更容易與 Web 服務互動。 對於 http 命令，它允許我們使用簡單的語法發送任意 HTTP 請求，並接收彩色輸出。 我們可以用它來測試、調試以及與 HTTP 伺服器互動。
Github 上的星星數量：43
54.龍捲風網路伺服器
它是一個 Web 框架，Python 的非同步網路庫。 它使用非阻塞網路 I/O 來擴展到數千個開放連線。 這使得它成為長請求和 WebSocket 的不錯選擇。
Github 上的星星數量：18
55. 請求
Requests 是一個可以輕鬆傳送 HTTP/1.1 請求的函式庫。 您不必手動在 URL 中新增參數或對 PUT 和 POST 資料進行編碼。
Github 上的星星數量：40
56. 刮擦
Scrapy 是一個快速、進階的網路爬行框架 - 您可以使用它來爬取網站以提取結構化資料。 您還可以將其用於數據分析、監控和自動化測試。
Github 星數：34,493
來源： www.habr.com