GitHub 上最火的 Python 开源项目zz

简介: https://github.com/tensorflow/tensorflow Star 68481Google 的 TensorFlow 是最流行的开源 AI 库之一。它的高计算效率,丰富的开发资源使它被企业和个人开发者广泛采用。

 

https://github.com/tensorflow/tensorflow Star 68481

Google 的 TensorFlow 是最流行的开源 AI 库之一。它的高计算效率,丰富的开发资源使它被企业和个人开发者广泛采用。TensorFlow 是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google 大脑小组(隶属于 Google 机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。想要更深入了解可点击《快速入门 Google 机器学习系统 TensorFlow》

https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh  Star 58473 

oh-my-zsh 是基于 zsh 的功能做了一个扩展,方便的插件管理、主题自定义,以及漂亮的自动完成效果。 Zsh 和 bash 一样,是一种 Unix shell,但大多数 Linux 发行版本都默认使用 bash shell。但 Zsh 有强大的自动补全参数、文件名、等功能和强大的自定义配置功能。

https://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuck Star 30532

 

首先这个项目的名字就很引人注目,取名为 thefuck 的原因是任何情况下你想说“我操”,你都可以用得到 thefuck。theFuck 是一个高可配置的应用,用户可以开启或关闭规则、配置 UI、设置规则选项还有进行其他的操作。Fuck 的 UI 很简单,它允许用户通过(上下)箭头的方式在修正过的命令列表中进行选择,使用 Enter 来确认选择,Ctrl+C 来跳出程序。 不足的是在 Python 标准库中没有办法在非 Windows 下不通过 curses 来读取键盘输入

https://github.com/pallets/flask  Star 29399 

 

Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架,基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。 Flask 使用 BSD 授权。 Flask 也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。Flask 没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而,Flask 保留了扩增的弹性,可以用 Flask-extension 加入这些功能:ORM、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。

https://github.com/django/django  Star 27899

 

Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架。但是在Django中,控制器接受用户输入的部分由框架自行处理,所以 Django 里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views),称为 MTV 模式。使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

https://github.com/requests/requests  Star 27210

 

requests 是 Python 的一个 HTTP 客户端库,跟 urllib,urllib2 类似,那为什么要用 requests 而不用 urllib2 呢?以为 Python 的标准库 urllib2 提供了大部分需要的 HTTP 功能,但是API太逆天了,一个简单的功能就需要一大堆代码。 看了 requests 的文档,确实很简单,尤其适合懒人。

https://github.com/scrapy/scrapy  Star 22407

 

Scrapy 是 Python 开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和 Web 抓取框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

 

Scrapy 吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如 BaseSpider、sitemap 爬虫等

 

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn  Star 20908

 

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。基于 BSD 源许可证。scikit-learn 的基本功能主要被分为六个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选择,数据预处理

 

https://github.com/fchollet/keras  Star 19132

 

Keras 是一个极简的、高度模块化的神经网络库,采用 Python(Python 2.7-3.5.)开发,能够运行在 TensorFlow 和 Theano 任一平台,好项目旨在完成深度学习的快速开发。keras 的几大特点:文档齐全、上手快速、纯 Python 编写、关注度高更新迅速、论坛活跃、就是运行速度不太快,当然,有的人就是不 care 速度

https://github.com/python/cpython   Star 12609

 

CPython 是用C语言实现的 Python 解释器,也是官方的并且是最广泛使用的Python解释器。除了 CPython 以外,还有用 JAVA 实现的 Jython 和用 .NET 实现的 IronPython,使 Python 方便地和 JAVA 程序、.NET 程序集成。另外还有一些实验性的 Python 解释器比如 PyPy。

 

CPython 是使用字节码的解释器,任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言(包括C语言)交互的外部函数接口。

 

https://github.com/Microsoft/CNTK  Star 12225

 

来自微软公司的 CNTK 工具包的效率,“比我们所见过的都要疯狂”。 这部分归功于 CNTK 可借助图形处理单元(GPU)的能力,微软自称是唯一公开“可扩展 GPU”功能的公司。(从单机上的 1 个、延伸至超算上的多个) 在与该公司的网络化 GPU 系统(称之为Azure GPU Lab)匹配之后,它将能够训练深度神经网络来识别语音,让 Cortana 虚拟助理的速度达到以前的十倍。 去年 4 月的时候,CNTK 就已经面向研究人员开放,只是当时的开源授权限制颇多。不过现在,它已经彻底开放了,而深度学习的初创者们将最为受益。

 

相关实践学习
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