Github年度最值得推薦的TOP30 Python項(xiàng)目，值得收藏
2022-02-14 14:07:19

還有幾天就是農(nóng)歷新年了，大家都有順利回到老家和父母親人團(tuán)圓么？今天我整理歸納了2021年??Github???上面最受歡迎的30個(gè)??Python??項(xiàng)目，幫助大家在打磨技術(shù)與提升自我上面更進(jìn)一步。

喜歡記得收藏、關(guān)注、點(diǎn)贊。廢話不多說(shuō)，我們開(kāi)始吧

通過(guò)代碼來(lái)獲取

??Github??官網(wǎng)有開(kāi)源的接口，因此數(shù)據(jù)的獲取也就方便了許多，代碼如下

url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars&order=desc'
res = requests.get(url)
res_dict = res.json()
repos = res_dict['items']

我們整理到??Pandas???中的??DataFrame??數(shù)據(jù)集當(dāng)中去，代碼如下

repo_df = pd.DataFrame(repos)
repo_df = repo_df[['name', 'full_name', 'html_url', 'created_at', 'stargazers_count', 'watchers', 'forks', 'open_issues']]
repo_df['created_at'] = pd.to_datetime(repo_df['created_at'])
repo_df['created_year'] = repo_df['created_at'].dt.year
repo_df['years_on_github'] = 2022 - repo_df['created_at'].dt.year
repo_df.head()

output

上面出來(lái)的結(jié)果包括了??Python??項(xiàng)目的項(xiàng)目名稱(chēng)、項(xiàng)目鏈接、創(chuàng)建的時(shí)間以及點(diǎn)贊的數(shù)量和拷貝的數(shù)量等等，我們可以根據(jù)一定的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行排序，例如根據(jù)“點(diǎn)贊”以及“查閱”等指標(biāo)依次從高到低來(lái)進(jìn)行排序

repo_df.sort_values(by = ["stargazers_count", "watchers"], ascending = False).head(10)

output

當(dāng)然我們也可以根據(jù)"forks"這個(gè)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行排序

repo_df.sort_values(by = "forks", ascending = False).head(10)

output

下面小編就帶大家羅列幾個(gè)在??Github???上面受歡迎的??Python??項(xiàng)目

??Python-cheatsheet??

當(dāng)中集合了??Python???編程的語(yǔ)法以及各種數(shù)據(jù)類(lèi)型的內(nèi)置方法，??Python??編程的初學(xué)者倒是可以多看看里面的內(nèi)容，項(xiàng)目地址

??https://github.com/gto76/python-cheatsheet??

面試內(nèi)推項(xiàng)目

當(dāng)中包含了國(guó)內(nèi)幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)大廠的面經(jīng)和答案，項(xiàng)目地址：

??https://github.com/0voice/interview_internal_reference??

Python-100-Days

100天的時(shí)間完成從??Python??新手小白到大師的進(jìn)階，項(xiàng)目地址：

??https://github.com/jackfrued/Python-100-Days??

??Rich??

??Python???當(dāng)中的??Rich???庫(kù)，可以為你在終端中提供富文本和漂亮、精美的格式，它可以繪制漂亮的表格、進(jìn)度條、??markdown??，突出顯示語(yǔ)法的源代碼及回溯等等，優(yōu)秀的功能有很多

項(xiàng)目地址：

??https://github.com/Textualize/rich??

??Python Web??開(kāi)發(fā)

說(shuō)到??Python???的??Web???開(kāi)發(fā)，??Flask???以及??Django??這兩個(gè)框架被廣泛地應(yīng)用到了實(shí)際工作當(dāng)中。

• • 
    
• ??Flask??項(xiàng)目地址：https://github.com/pallets/flask
  
• ??Django??項(xiàng)目地址：https://github.com/django/django
  
  • 
    

在??Github??當(dāng)中也是收獲了相當(dāng)數(shù)量的點(diǎn)贊與拷貝

當(dāng)然還有??fastapi??框架，項(xiàng)目地址：

??https://github.com/tiangolo/fastapi??

??Scrapy??

主要是用Python寫(xiě)的大規(guī)模的數(shù)據(jù)抓取的框架，項(xiàng)目地址

??https://github.com/scrapy/scrapy??

點(diǎn)贊量達(dá)到42.5K，拷貝的量有9.5K

人工智能

要是對(duì)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的童鞋，可以去看這兩個(gè)項(xiàng)目，

• • 
    
• keras，項(xiàng)目地址是：https://github.com/keras-team/keras
  
• models，項(xiàng)目地址是：https://github.com/tensorflow/models
  
  • 
    

它們分別用到了??keras???模塊以及??tensorflow??框架來(lái)進(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，而這兩個(gè)框架正在被越來(lái)越多的算法工程師們接受與使用。

??transformers??

項(xiàng)目地址：

??https://github.com/huggingface/transformers??

收獲了57.4K的點(diǎn)贊量以及13.6K的拷貝，該項(xiàng)目主要是將一些已經(jīng)訓(xùn)練好的模型運(yùn)用在一些實(shí)際項(xiàng)目當(dāng)中，包括自然語(yǔ)言處理當(dāng)中的例如翻譯、問(wèn)答挑戰(zhàn)，以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)當(dāng)中的圖像識(shí)別、物體檢測(cè)等等。

人臉識(shí)別項(xiàng)目

項(xiàng)目地址：

??https://github.com/ageitgey/face_recognition??

收獲了42.9K的點(diǎn)贊以及11.9K的拷貝，包含了與人臉識(shí)別相關(guān)的一系列功能。

??openpilot??項(xiàng)目

項(xiàng)目地址：

??https://github.com/commaai/openpilot??

收獲了32.2K的點(diǎn)贊以及6K的拷貝數(shù)量，該項(xiàng)目是一個(gè)開(kāi)源的輔助駕駛系統(tǒng)，并且支持150+種汽車(chē)，包括我們耳熟能詳?shù)膴W迪、雷克薩斯、豐田、起亞、本田等車(chē)。

深度學(xué)習(xí)論文集合

項(xiàng)目地址：

??https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap??

收獲了31.6K的點(diǎn)贊以及6.8K的拷貝數(shù)量，當(dāng)中集合了一系列深度學(xué)習(xí)的優(yōu)秀論文與書(shū)籍，對(duì)此感興趣的童鞋可以根據(jù)鏈接前往閱讀

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