известные приложения на python

ТОП интересных программ, написанных на Python

P ython — язык широкого назначения, является высокоуровневым и направлен на оптимизацию написания кода разработчиком.

Несмотря на минималистичный синтаксис, Питон имеет богатую стандартную библиотеку, предлагающую множество полезных функций. На этом языке создано много программ – специалисты каждый день создают новые проекты на Питоне и находят ему интересное применение.

Ниже в статье собраны ТОП интересных программ, которые были написаны на этом языке. Давайте познакомимся с ними поближе.

Ansible

Это инструмент для управления конфигурацией и развертывания приложений. Написан на Python. Работает на большинстве Unix-подобных систем и позволяет конфигурировать как последние, так и MS Windows. Ansible включает в себя собственный декларативный язык для описания конфигурации системы.

Ansible был написан Майклом ДеХааном и приобретен Red Hat в 2015 году. Ansible работает без агента, используется для временного удаленного подключения через SSH или PowerShell для выполнения поставленных задач.

Расширять функционал Ansible можно добавляя собственные пользовательские модули на Python.

Dropbox

Файловый хостинг, созданный и управляемый американской компанией Dropbox, Inc. со штаб-квартирой, расположенной в Сан-Франциско, штат Калифорния. Предлагает облачное хранилище, синхронизацию файлов и персональное облако.

Dropbox был основан в 2007 году студентами Массачусетского технологического института. Студентов звали Дрю Хьюстон и Араш Фердоуси. Они открыли стартап, получая инвестирование в системе Y Combinator.

Dropbox получил высокую оценку критиков и пользователей, выиграл Crunchie Award в 2010 году за лучшее интернет-приложение, а также Macworld 2009 Editor’s Choice Award (Награда за выбор пользователей) за свое программное обеспечение. Dropbox был оценен в качестве одного из самых ценных стартапов в США и мире, с оценкой более 10 миллиардов долларов.

Большая часть клиентского и серверного кода Dropbox написана на Python. Выбор разработчиков пал на Python по следующим причинам:

Эти сильные стороны Python были очень важны для раннего и быстрого масштабирования стартапа.

В декабре 2012 года Dropbox наняли в штат создателя Python — Гвидо ван Россум. Опыт Гвидо позволил создать Pyston — собственную альтернативную реализацию Python для Dropbox.

Blender

Blender — это бесплатный программный набор инструментов (с открытым исходным кодом) для компьютерной графики используемый для создания анимационных фильмов, визуальных эффектов и т.д.

Возможности Blender включают в себя 3D-моделирование, развертывание в ультрафиолетовом диапазоне, текстурирование, редактирование растровой графики и скинов, моделирование жидкости и дыма, моделирование частиц, мягких тел, анимации, рендеринг, 2D-анимаций, редактирование видео и композитинг.

Python применяется в Blender для:

Pip — это аббревиатура для «Pip Installs Packages». Pip — это де-факто стандартная система управления пакетами, написанный на Python. Используется для установки и управления программными пакетами, созданными на Python.

Большинство пакетов можно найти в репозитории PyPI (Python Package Index). Python 2.7.9 и новее (в серии python2), а Python 3.4 и новее по умолчанию включают pip (pip3 для Python 3).

Одним из основных преимуществ pip является простота его интерфейса командной строки, что делает установку пакетов программного обеспечения Python столь же простой, как и ввод команд. Выглядят они следующим образом:

pip install some-package-name

Mercurial

Mercurial — это распределенный инструмент контроля версий для разработчиков программного обеспечения.

Является кроссплатформенным, он поддерживается в MS Windows и Unix-подобных системах, таких как FreeBSD, macOS и Linux. Основные цели проекта Mercurial включают высокую производительность и масштабируемость, децентрализацию, полностью распределенную совместную разработку, надежную обработку как простого текста, так и двоичных файлов, а также расширенные возможности ветвления и слияния, оставаясь при этом простым в своей концепции.

Основные части Mercurial написаны на Python, и только частично на C (так где требуется быстрая обработка).

BitTorrent

BitTorrent — это клиент, работающий на поддержке от рекламы, разработанный Брэмом Коэном и BitTorrent, Inc. Используется для загрузки и выгрузки файлов по протоколу BitTorrent.

BitTorrent был первым клиентом, написанным для этого протокола. Разработчики часто называют его Mainline, подчеркивая его официальное происхождение. Начиная с версии 6.0, клиент BitTorrent был переименован в µTorrent. В результате он перестал поставляться с открытым исходным кодом. В настоящее время он доступен для Microsoft Windows, Mac, Linux, iOS и Android.

Waf — это инструмент для автоматизации сборки, разработанный для помощи в компиляции и установке компьютерного софта.

Написана на Python и использует сценарные файлы конфигурации на языке Python. Поддерживается Томасом Надем.

Исходный код Waf предоставлен в общем доступе, программа выпущена в соответствии с условиями новой лицензии BSD. Тем не менее сопроводительная документация находится под лицензией CC-BY-NC-ND, которая запрещает как модификацию, так и коммерческое распространение. Это препятствует таким поставщикам, как Debian, включить документацию Waf в свои дистрибутивы.

Yellowdog Updater, Modified (YUM) — это бесплатная утилита управления пакетами из командной строки с открытым исходным кодом для компьютеров, работающих под управлением ОС Linux, где установлен RPM Package Manager.

Приложение YUM реализовано как набор библиотек на языке Python и несколько приложений командной строки.

Хотя YUM имеет интерфейс командной строки, некоторые инструменты предоставляют графический интерфейс пользователям для доступа к функциям YUM. YUM позволяет автоматически обновлять и управлять пакетами и зависимостями в дистрибутивах на основе RPM. Как и Advanced Package Tool (APT) от Debian, YUM работает с программными репозиториями (коллекциями пакетов), к которым можно получить доступ локально или через сетевое соединение.

WikidPad

WikidPad — это вики-подобная программа с открытым исходным кодом, используемая для записи идей, мыслей, списков дел, контактов и других заметок с wiki-связями между страницами.

Программа написана на Python. Имеет возможность расширять функционал за счет плагинов (на языке Python).

Система WikidPad использует базу данных, чтобы связать отдельные текстовые документы в wiki-подобный блокнот. Wiki-ссылки можно создать написав слово в CamelCase, заключив слово/слова в одинарные скобки, что позволяет образовывать мини-wiki по определенной теме.

Отдельные и полноценные Wiki-страницы можно экспортировать в HTML. WikidPad была создана Джейсоном Хорманом. Он выпустил проект под своей собственной лицензией с открытым исходным кодом, аналогичной лицензии BSD. Проект был реализован в июне 2005 года. С октября 2005 года Майкл Бучер является основным разработчиком WikidPad.

Центр Приложений Ubuntu

Ubuntu Software Center — это утилита для установки, покупки и удаления софта в Ubuntu, а также основной части общей обработки программного обеспечения Ubuntu.

Проект с открытым исходным кодом. Написана на Python, PyGTK/PyGObject на основе GTK+. Не вдаваясь в технические подробности, следует отметить, что была заменена на GNOME Software с 2015 года.

Tryton

Tryton — это трех уровневая универсальная компьютерная прикладная платформа высокого уровня, на которой построено бизнес-решение для планирования ресурсов предприятия (ERP) с помощью набора модулей Tryton.

ERP является одним из крупнейших проектов, получивших распространение по всему миру. Клиентская и серверная части программы написаны на Python, клиент также использует GTK+.

OpenShot Video Editor

Бесплатный видеоредактор с открытым исходным кодом, работающим под FreeBSD, Linux, Haiku, macOS и Windows. Написан на Python, GTK и MLT Framework.

Проект был начат в августе 2008 года Джонатаном Томасом с целью создания стабильного, бесплатного и удобного в использовании видеоредактора. Основные возможности редактирования видео OpenShot реализованы в библиотеке C ++, libopenshot. OpenShot использует инструментарий Qt и предлагает Python API. Таким образом, этот проект нельзя назвать полностью написанным на Питоне, это составное решение.

Начиная с версии 2.0.6 (выпущенной в 2016 году) OpenShot стал кроссплатформенным приложением.

GYP (Generate Your Projects) — это инструмент для автоматизации сборки. Написан на Python. GYP был создан Google для генерации собственных файлов проектов IDE (таких, как Visual Studio и Xcode) при построении веб-браузера Chromium.

Проекты, которые были созданы с использованием GYP — Node.js, WebRTC и Telegram. В 2016 году проект Chromium заменил GYP на GN, который показал себя в 20 раз быстрее, чем предыдущий инструмент. Эта замена обусловлена индивидуальным строением проекта, замена на GN была полностью оправдана в их случае.

Источник

Реальные примеры приложений на Python и PyQT: от косынки до веб-браузера

Авторизуйтесь

Реальные примеры приложений на Python и PyQT: от косынки до веб-браузера

известные приложения на python

PyQt — набор «привязок» графического фреймворка Qt для языка программирования Python, выполненный в виде расширения Python. В нашей недавней статье мы рассмотрели создание простого приложения с использованием PyQt в связке с Qt Designer. Однако простым приложением функциональность PyQT не ограничивается. С его помощью можно создать приложения, начиная с привычного всем калькулятора и заканчивая веб-браузером. В этой статье мы рассмотрим 15 небольших десктопных приложений, написанных на Python с помощью PyQt. Приложения являются примерами использования разных частей фреймворка Qt, включая продвинутые виджеты, мультимедиа и другое. Исходники есть в этом репозитории на GitHub, так что спокойно скачивайте, изменяйте, экспериментируйте — в общем, делайте с ними всё, что душе угодно (в рамках лицензии MIT).

MooseAche

известные приложения на python

Пример веб-браузера, разработанного с помощью Python и Qt. Модуль QtWebEngineWidgets, представленный в Qt 5.6, даёт возможность просматривать веб-страницы в одном окне и использовать привычные элементы управления.

Mozzarella Ashbadger

известные приложения на python

Mozarella Ashbadger — революция среди браузеров! Возвращайтесь на вкладку назад и вперёд! Печатайте страницы! Сохраняйте файлы! Воспользуйтесь справкой! Любые совпадения с другими браузерами совершенно случайны.

Moonsweeper

известные приложения на python

Исследуйте таинственную поверхность луны Q’tee, но остерегайтесь пришельцев-аборигенов.

Moonsweeper — игра-головоломка, основанная на известном «Сапёре». Цель игры — исследовать поверхность вокруг зоны приземления вашего космического корабля, избегая встречи со смертоносными пришельцами расы B’ug. Детектор пришельцев подскажет, сколько ксеноморфов находится поблизости.

No2Pads

известные приложения на python

Простой клон Блокнота, написанный с помощью QTextEdit для поддержки более-менее всего необходимого функционала. Приложение умеет открывать, сохранять и печатать текстовые файлы.

Calculon

известные приложения на python

Простой калькулятор, интерфейс разработан в Qt Designer, а операции реализованы с помощью стека.

Megasolid Idiom

известные приложения на python

Текстовый редактор для ваших скучных документов без форматирования. Дополнение к блокноту, опять с использованием QTextEdit, но уже с богатыми возможностями редактирования текста.

NSAViewer

известные приложения на python

Приложение, которое позволяет делать снимки с помощью веб-камеры. Для взаимодействия с веб-камерой используется модуль QtMultimedia. Кроме того, имеется поддержка нескольких камер.

Failamp

известные приложения на python

Простое приложение для прослушивания аудио и просмотра видео-файлов с поддержкой плейлиста. Для работы с воспроизведением и плейлистом используются QtMultimedia и QtMultimediaWidgets.

Brown Note (QtDesigner)

известные приложения на python

Это приложение позволяет создавать временные записки на рабочем столе. Записки хранятся в базе данных SQLiteTake.

Piecasso (QtDesigner)

известные приложения на python

Проявите свою творческую натуру с PieCasso — единственным приложением для рисования со встроенными рисунками пирога.

Piecasso — клон Paint из Windows 95 с несколькими новыми функциями и вырезанными старыми. В программе доступны стандартные инструменты вроде кисти, карандаша, заливки, распылителя и множество фигур.

7Pez (QtDesigner)

известные приложения на python

Распаковывайте архивы с помощью кота. Перетащите архив на кота и нажмите на его голову, чтобы распаковать архив в той же папке.

Translataarrr (QtDesigner)

известные приложения на python

Переводчик с любого языка, поддерживаемого Google Translate, на пиратский. В приложении используются API для funtranslations.com и неофициальная обёртка над Google Translate для перевода на английский с других языков.

Raindar (QtDesigner)

известные приложения на python

Приложение, показывающее прогноз погоды в выбранном городе. Данные для прогноза берутся через API для OpenWeatherMap.

Doughnut (PyQtGraph)

известные приложения на python

Это приложение с помощью API для Fixer позволяет отслеживать курсы валют. По умолчанию отображаются курсы за последние полгода.

Ronery (QGraphicsScene)

известные приложения на python

Клон игры «Косынка» с Ким Чен Иром на рубашке карт. На внешнем виде различия между играми заканчиваются. В Ronery для работы с игровым полем используется QGraphicsScene.

Источник

10 популярных проектов GitHub, написанных на Python

известные приложения на python

Уже долгое время разработчики во всем мире выбирают Python для большинства своих проектов. Python — второй по популярности язык на GitHub, крупнейшем веб-сервисе для хостинга IT-проектов и их совместной разработки.

Простота использования этого языка программирования, его эффективность в системах, как работающих, так и не работающих в режиме реального времени и широкий набор жизненно важных пакетов — вот лишь некоторые причины, по которым разработчики любят Python.

«Удовольствие от написания кода на Python заключается в том, что в итоге получаются короткие, лаконичные, читаемые классы, выражающие множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не объёмный тривиальный код, читать который — скука смертная».

— Гвидо ван Россум, автор языка программирования Python

Такие языки программирования, как Python, позволяют воплощать проекты мечты в реальность и демонстрировать свой талант всему миру. Здесь я расскажу о некоторых лучших проектах GitHub, написанных на Python, не только чтобы вас вдохновить, но и дать представление о том, что можно сделать с помощью изобретательности и Python.

1. Manim

Оценён: 26,2 тыс.

Клонирован: 3,4 тыс.

Manim расшифровывается как математическая программа анимации (англ. Mathematical Animation Engine). Идея этого проекта состоит в том, чтобы люди могли легко интегрировать в учебные материалы по математике весёлую и интуитивно понятную анимацию с графиками и диаграммами. Тем самым разрушается стереотип, что изучение математики обязательно должно быть скучным.

Грант Сандерсон ведет канал на YouTube, который называется 3Brown1Blue. Там он использует библиотеку Manim для создания и управления этими анимациями, чтобы обучать высшей математике свою аудиторию. Manim даёт возможность создавать анимированные видеоролики с точным контролем над анимацией, используемой для диаграмм и иллюстраций. Если эта идея кажется вам сомнительной, то переходите на канал Гранта и посмотрите, как это работает.

В этом Youtube-видео подробно рассказывается о возможностях программы (видео на английском языке).

2. DeepFaceLab

Оценён: 20,4 тыс.

Клонирован: 4,8 тыс.

Разработан: iperov

DeepFaceLab — один из самых интересных проектов GitHub на Python в этом списке. Это инструмент, который создаёт изображение и видео с применением технологии deepfake. Он позволяет делать забавные вещи, например, изменять или омолаживать лицо, менять лица местами и т. д. Чтобы достичь большей убедительности, можно даже изменить речь, но для этого нужны знания по работе в видеоредакторе.

Разработчик утверждает, что более 95% deepfake-видео в Интернете были созданы с помощью этого инструмента. На странице проекта на GitHub есть руководство и несколько наборов лиц для начала работы.

Здесь можно посмотреть инструкцию по созданию deepfake-видео с помощью DeepFaceLab (видео на английском языке).

3. Airflow

Оценён: 18,6 тыс.

Клонирован: 7,3 тыс.

Разработан: Apache Software Foundation

Airflow — это инструмент управления рабочим процессом с открытым исходным кодом на Python от организации Apache Software Foundation. Airflow позволяет выполнять ряд действий в рабочих процессах, например, создавать, планировать и отслеживать их. Рабочие процессы, если они определены как код, становятся намного проще в управлении, тестировании и совместной работе.

У него есть такие функции, как масштабируемость, динамическая генерация конвейера и расширяемость. У Airflow простой пользовательский интерфейс. Его устойчивые функции интеграции с другими инструментами и службами помогают получить от него максимальную пользу, экономя время. Airflow активно используется некоторыми крупными компаниями в отрасли, такими как Adobe, Lyft, Slack, Expedia и другими.

4. GPT-2

Оценен: 13,4 тыс

Клонирован: 3,4 тыс

GPT-2 — это огромная трансформационная языковая модель, которая обучается на столь же массивном наборе данных, а точнее на тексте с более чем 8 миллиардов веб-страниц. Её функция — предсказывать следующее слово/слова, когда есть часть слов или все предыдущие слова из контекста.

Проще говоря, вы вводите в GPT-2 часть текста, и языковая модель генерирует качественное длинное продолжение.

В репозитории GitHub есть код и модели для статьи проекта OpenAI «Языковые модели — неконтролируемые многозадачные ученики», а на странице — описание и несколько особенностей GPT-2.

5. XSStrike

Оценён: 8,5 тыс.

Клонирован: 1,2 тыс.

Разработан: Somdev Sangwan

Межсайтовый скриптинг или XSS может стать причиной очень больших и неприятных проблем на сайте. Внедрив вредоносный код со стороны клиента, злоумышленник наносит ущерб сайту и неконтролируемым данным. XSStrike — это набор для обнаружения XSS, который сам по себе уникален.

Разработчик утверждает, что вместо простого тестирования случайных полезных нагрузок его инструмент анализирует сайты и генерирует специально спроектированные полезные нагрузки, которые работают. Вот несколько особенностей этого инструмента:

В этом видео можно посмотреть подробный обзор на программу (видео на английском языке).

6. Загрузка изображений из Google

Оценён: 7,1 тыс.

Клонирован: 1,7 тыс.

Разработан: Hardik Vasa

Этот инструмент позволяет одновременно загружать на компьютер сотни изображений из Google. Вы устанавливаете библиотеку, выбираете команду, вводите нужные ключевые слова в качестве аргументов, и инструмент начинает творить чудеса. Он ищет изображения по ключевым словам в базе Google Images и загружает их.

Вы также можете использовать библиотеку из другого файла Python, и она всё равно будет работать в обычном режиме. Проект интересный и будет полезен, если вам вдруг понадобится загрузить все изображения из Google за один раз.

7. Photon

Оценён: 7 тыс.

Клонирован: 965

Разработан: Somdev Sangwan

Photon — это мощный и простой в использовании веб-сканер, созданный с помощью Python. Лёгкий и быстрый сканер работает с технологиями разведки на основе открытых источников, что позволяет собирать и анализировать информацию, полученную из открытых источников.

Вот несколько источников, из которых Photon может сканировать информацию:

Photon сохраняет всю извлеченную информацию упорядоченно, и её даже можно экспортировать в виде JSON-файла. Инструмент также предлагает различные параметры настройки, такие как регулирование времени ожидания, исключение определённых URL-адресов и многое другое. Советую обратить на него внимание.

8. NeuralTalk

Оценён: 5 тыс.

Клонирован: 1,2 тыс

Разработан: Andrej Karpathy

NeuralTalk — это проект создания подписей к изображениям на Python и NumPy, в котором используются мультимодальные рекуррентные нейронные сети. Благодаря развитию технологии и более эффективной поддержке, разработчик выпустил NeuralTalk2, улучшенную и более быструю версию NeuralTalk.

NeuralTalk2 использует пакетную реализацию при этом продолжает использовать рекуррентные нейронные сети. Новая версия основана на Torch, может работать на графическом процессоре, поддерживая тонкую настройку свёрточной нейронной сети. Хотя разработчик прекратил поддержку оригинальной версии NeuralTalk, она по-прежнему доступна на GitHub.

9. Xonsh

Оценён: 3,9 тыс.

Клонирован: 434

Xonsh можно рассматривать как кроссплатформенный язык оболочки, работающий на Python. Xonsh намного улучшает работу с Python, даже с самыми простыми задачами, благодаря глубокой интеграции.

С Xonsh вместо того, чтобы набирать “$ echo 2+2”, можно использовать просто $ 2 + 2 и при этом получить правильный результат.

Начать работу с оболочкой Xonsh тоже очень просто: установите её с помощью команды, подходящей для вашей среды. Xonsh доступен для многих диспетчеров пакетов, включая pip, Conda, Apt, Brew и других.

Что касается функций Xonsh, он легко поддерживает скрипты, имеет большую стандартную библиотеку с типизированными переменными и многое другое.

10. Rebound

Оценён: 3,3 тыс.

Клонирован: 299

Разработан: Jonathan Shobrook

Ошибки компилятора часто бывают очень неприятными и сбивают с толку. Единственное решение — перейти на сайт Stack Overflow в поисках ответа или прочитать документацию. С помощью своего известного инструмента Rebound Джонатан Шобрук упростил процесс взаимодействия с такими досадными ошибками компилятора.

Принцип работы Rebound следующий: вы запускаете свой файл с помощью инструмента, и он проверяет наличие ошибок компилятора в файле и загружает вам любые связанные ответы с сайта Stack Overflow, которые находит.

Возможность Rebound загружать результаты как в терминале, так и в браузере может помочь не только новичкам, но и опытным программистам, позволяя не тратить время на бесконечный поиск ответов. На данный момент Rebound поддерживает только Python, Node.js, Ruby, Golang и Java.

Заключение

Творчеству нет предела. Такие проекты на GitHub хорошо демонстрируют, как могут проявиться творческие способности и таланты. Но это только верхушка айсберга. Python продолжает развиваться, и его можно использовать для разнообразных задач, если у вас есть знания и чёткое представление о том, чего вы хотите достичь. Пусть эта статья станет источником вдохновения для реализации ваших проектов.

Примечание: эта статья содержит личное мнение автора, и вы имеете полное право не согласиться с ним.

Источник

56 проектов на Python с открытым исходным кодом

известные приложения на python

1. Flask

Это микро-фреймворк, написанный на Python. Он не имеет валидаций для форм и уровня абстракции базы данных, но позволяет вам использовать сторонние библиотеки для общих функций. И именно поэтому это микро-фреймворк. Flask предназначен для простого и быстрого создания приложений, а также является масштабируемым и легким. Он основан на проектах Werkzeug и Jinja2. Вы можете узнать больше о нем в последней статье DataFlair о Python Flask.

2. Keras

Keras — нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она удобна для пользователя, модульная и расширяемая, а так же может работать поверх TensorFlow, Theano, PlaidML или Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). В Keras есть все: шаблоны, целевые и передаточные функции, оптимизаторы и многое другое. Он также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети.

Работа над последним проектом с открытым исходным кодом на основе Keras — Классификация рака молочной железы.

известные приложения на python
Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая разрабатывает систему диагностики хранилища документов Vivaldi, а также инвестирует в стартапы.

3. SpaCy

Это библиотека ПО с открытым исходным кодом, которая занимается обработкой естественного языка (NLP) и написана на Python и Cython. В то время как NLTK больше подходит для обучения и исследовательских целей, работа spaCy заключается в предоставлении ПО для производства. Кроме того, Thinc — библиотека машинного обучения spaCy, в которой представлены модели CNN для тегов части речи, парсинга зависимостей и распознавания именованных объектов.

4. Sentry

Sentry предлагает хостинг мониторинга ошибок с открытым исходным кодом, чтобы вы могли обнаруживать и сортировать ошибки в режиме реального времени. Просто установите SDK для вашего языка(ов) или фреймворка(ов) и начните работу. Он позволяет фиксировать необработанные исключения, изучать трассировку стека, анализировать влияние каждой проблемы, отслеживать ошибки в различных проектах, назначать проблемы и многое другое. Использование Sentry означает меньшее количество ошибок и больше отправляемого кода.

5. OpenCV

OpenCV — это библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. Библиотека имеет более 2500 оптимизированных алгоритмов для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение и распознавание объектов, классификация различных видов человеческой деятельности, отслеживание движений с помощью камеры, создание трехмерных моделей объектов, сшивание изображений для получения изображений с высоким разрешением и множество других задач. Библиотека доступна для многих языков, таких как Python, C ++, Java и т.д.

Количество звезд на Github: 39585

Вы уже работали над каким-либо проектом OpenCV? Вот один — Проект определения пола и возраста

6. Nilearn

Это модуль для быстрой и простой реализации статистического обучения на данных NeuroImaging. Он позволяет использовать scikit-learn для многомерной статистики для прогнозного моделирования, классификации, декодирования и анализа связности. Nilearn является частью экосистемы NiPy, которая представляет собой сообщество, посвященное использованию Python для анализа данных нейровизуализации.

Количество звезд на Github: 549

7. scikit-Learn

Scikit-learn — это еще один питонский проект с открытым исходным кодом. Это очень известная библиотека машинного обучения для Python. Часто используемый с NumPy и SciPy, SciPy предлагает классификацию, регрессию и кластеризацию — он поддерживает SVM (Support Vector Machines), случайные леса, градиентное ускорение, k-средства и DBSCAN. Эта библиотека написана на языках Python и Cython.

Количество звезд на Github: 37,144

8. PyTorch

PyTorch — это еще одна открытая библиотека машинного обучения, написанная на Python и для Python. Она основана на библиотеке Torch и отлично подходит для таких областей, как компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP). У него также есть C++ фронтенд.

Среди многих других особенностей PyTorch предлагает две высокоуровневые:

Количество звезд на Github: 31 779

9. Librosa

Librosa — одна из лучших python библиотек для анализа музыки и аудио. Он содержит необходимые компоненты, которые используются для получения информации из музыки. Библиотека хорошо документирована и содержит несколько руководств и примеров, которые облегчат выполнение вашей задачи.

Количество звезд на Github: 3107

Реализация проекта Python с открытым исходным кодом и Librosa — распознавание эмоций речи.

10. Gensim

Gensim — это библиотека Python для моделирования тем, индексации документов и поиска сходства с крупными корпорациями. Он нацелен на НЛП и информационно-поисковые сообщества. Gensim — сокращение от «генерировать подобное». Ранее он создавал короткий список статей, похожих на данную статью. Gensim понятен, эффективен и масштабируем. Gensim реализует эффективную и простую реализацию неконтролируемого семантического моделирования из простого текста.

Количество звезд на Github: 9 870

11. Django

Django — фреймворк Python высокого уровня, которая поощряет быстрое развитие и верит в принцип DRY (не повторяйся). Это очень мощный и наиболее широко используемый фреймворк для Python. Он основан на паттерне MTV (Model-Template-View).

Количество звезд на Github: 44 214

12. Face recognition

Face recognition — это популярный проект на GitHub. Он легко распознает лица и манипулирует ими с помощью Python / командной строки и использует для этого самую простую в мире библиотеку распознавания лиц. При этом используется dlib с глубоким обучением для обнаружения лиц с точностью 99,38% в тесте Wild benchmark.

Количество звезд на Github: 28,267

13. Cookiecutter

Cookiecutter — это утилита командной строки, которую можно использовать для создания проектов из шаблонов (cookiecutters). Одним из примеров может быть создание пакетного проекта из шаблона пакетного проекта. Это кросс-платформенные шаблоны, и шаблоны проектов могут быть на любом языке или в любом формате разметки, например Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST и Markdown. Он также позволяет использовать несколько языков в одном и том же шаблоне проекта.

Количество звезд на Github: 10 291

14. Pandas

Pandas — это библиотека анализа данных и манипуляций с ними для Python, предлагающая маркированные структуры данных и статистические функции.

Количество звезд на Github: 21,404

Python проект с открытым исходным кодом, чтобы попробовать Pandas — обнаружение болезни Паркинсона

15. Pipenv

Pipenv обещает быть production-ready инструментом, направленным на то, чтобы принести лучшее из всех упаковочных миров в мир Python. Его терминал имеет красивые цвета и объединяет Pipfile, pip и virtualenv в одну команду. Он автоматически создает и управляет виртуальной средой для ваших проектов и предоставляет пользователям простой способ настройки рабочей среды.

Количество звезд на Github: 18,322

16. SimpleCoin

Это реализация Blockchain для криптовалюты, созданная на Python, но она проста, небезопасна и неполна. SimpleCoin не предназначен для производственного использования. Не для производственного использования, SimpleCoin предназначен для образовательных целей и только для того, чтобы сделать рабочую цепь блокчейн доступной и упростить ее. Она позволяет сохранять добытые хэши и обменивать их на любую поддерживаемую валюту.
Количество звезд на Github: 1343

17. Pyray

Это библиотека 3D-рендеринга, написанная на ванильном Python. Он визуализирует 2D, 3D, объекты и сцены более высокого размера в Python и анимацию. Он находит нас в области созданных видео, видеоигр, физических симуляций и даже красивых картинок. Требования для этого: PIL, numpy и scipy.

Количество звезд на Github: 451

18. MicroPython

MicroPython — это Python для микроконтроллеров. Это эффективная реализация Python3, которая поставляется со многими пакетами из стандартной библиотеки Python и оптимизирована для работы на микроконтроллерах и в стесненных условиях. Pyboard — это небольшая электронная плата, на которой MicroPython работает на голом металле, поэтому она может контролировать все виды электронных проектов.

Количество звезд на Github: 9,197

19. Kivy

Kivy — это библиотека Python для разработки мобильных приложений и других мультитач-приложений с естественным пользовательским интерфейсом (NUI). Она имеет графическую библиотеку, несколько вариантов виджетов, промежуточный язык Kv для создания собственных виджетов, поддержку мыши, клавиатуры, TUIO и событий мультисенсорного ввода. Это библиотека с открытым исходным кодом для быстрой разработки приложений с инновационными пользовательскими интерфейсами. Он кросс-платформенный, дружелюбный к бизнесу и обладает GPU-ускорением.

Количество звезд на Github: 9 930

20. Dash

Dash by Plotly — это фреймворк веб-приложений. Построенный поверх Flask, Plotly.js, React и React.js, он позволяет нам использовать Python для построения приборных панелей. Он обеспечивает работу моделей Python и R в масштабе. Dash позволяет создавать, тестировать, развертывать и составлять отчеты без использования DevOps, JavaScript, CSS или CronJobs. Dash производительный, настраиваемый, легковесный и легко управляемый. Так же имеет открытый исходный код.

Количество звезд на Github: 9,883

21. Magenta

Magenta — это исследовательский проект с открытым исходным кодом, который фокусируется на машинном обучении как инструменте в творческом процессе. Это позволяет создавать музыку и искусство с помощью машинного обучения. Magenta — библиотека Python на базе TensorFlow, с утилитами для работы с исходными данными, использования ее для обучения машинных моделей и создания нового контента.

22. Маска R-CNN

Это реализация маски R-CNNN на Python 3, TensorFlow и Keras. Модель берет каждый экземпляр объекта на растре и создает для него ограничительные рамки и маски сегментации. В нем используется сеть Feature Pyramid Network (FPN) и магистраль ResNet101. Код легко расширить. Этот проект также предлагает набор данных Matterport3D о реконструированных 3D пространствах, захваченных заказчиками…
Количество звезд на Github: 14 055

23. Модели TensorFlow

Это репозиторий с различными моделями, реализованными в TensorFlow — официальных и исследовательских моделях. Он также имеет образцы и учебные пособия. Официальные модели используют высокоуровневые API TensorFlow. Исследовательские модели — это модели, реализованные в TensorFlow исследователями для их поддержки или поддержки по вопросам и получения запросов.

Количество звезд на Github: 57 745

24. Snallygaster

Snallygaster — это способ организации проблем с проектными досками. Благодаря этому вы можете настроить панель управления проектами на GitHub, оптимизировать и автоматизировать рабочий процесс. Он позволяет сортировать задачи, планировать проекты, автоматизировать рабочий процесс, отслеживать прогресс, делиться статусом и, наконец, завершать. Snallygaster может сканировать на наличие секретных файлов на HTTP серверах — он ищет файлы, доступные на веб-серверах, которые не должны быть общедоступными и могут представлять угрозу безопасности.

Количество звезд на Github: 1 477

25. Statsmodels

Это пакет Python, который дополняет scipy для статистических вычислений, включая описательную статистику, а также оценки и выводы для статистических моделей. Для этого у него есть классы и функции. Он также позволяет нам проводить статистические тесты и исследования статистических данных.
Количество звезд на Github: 4 246

26. WhatWaf

Это расширенный инструмент обнаружения брандмауэра, который мы можем использовать, чтобы понять, присутствует ли брандмауэр веб-приложения. Он обнаруживает брандмауэр в веб-приложении и пытается обнаружить один или несколько обходных путей для него на указанной цели.

Количество звезд на Github: 1300

27. Chainer

Chainer — это среда глубокого обучения, ориентированная на гибкость. Он базируется на Python и предлагает дифференцированные API, основанные на подходе define-by-run. Chainer также предлагает объектно-ориентированные API высокого уровня для построения и обучения нейронных сетей. Это мощная, гибкая и интуитивно понятная структура для нейросетей.
Количество звезд на Github: 5,054

28. Rebound

Rebound — инструмент командной строки. Когда вы получаете сообщение об ошибке компилятора, он немедленно получает результаты из переполненного стека. Чтобы использовать это, вы можете использовать команду rebound для выполнения вашего файла. Это один из 50 самых популярных проектов с открытым исходным кодом Python 2018 года. Кроме того, он требует Python 3.0 или выше. Поддерживаемые типы файлов: Python, Node.js, Ruby, Golang и Java.

Количество звезд на Github: 2913

29. Detectron

Detectron выполняет современное обнаружение объектов (также реализует маску R-CNN). Это программное обеспечение Facebook AI Research (FAIR), написанное на Python и работающее на платформе Caffe2 Deep Learning. Цель Detectron — предоставить высококачественную и высокопроизводительную кодовую базу для исследования обнаружения объектов. Он является гибким и реализует следующие алгоритмы — маска R-CNN, RetinaNet, более быстрый R-CNN, RPN, быстрый R-CNN, R-FCN.

Количество звезд на Github: 21 873

30. Python-fire

Это библиотека для автоматической генерации CLI (интерфейсов командной строки) из (любого) объекта Python. Он также позволяет вам разрабатывать и отлаживать код, а также исследовать существующий код или превращать чужой код в CLI. Python Fire облегчает переход между Bash и Python, а также облегчает использование REPL.
Количество звезд на Github: 15 299

31. Pylearn2

Pylearn2 — это библиотека машинного обучения, построенная в основном на базе Theano. Ее цель — облегчить исследование ML. Позволяет писать новые алгоритмы и модели.
Количество звезд на Github: 2681

32. Matplotlib

Matplotlib — это библиотека 2D-черчения для Python — она ​​генерирует качественные публикации в разных форматах.

Количество звезд на Github: 10,072

33. Theano

Theano — это библиотека для манипулирования математическими и матричными выражениями. Это также оптимизирующий компилятор. Theano использует NumPy-подобный синтаксис для выражения вычислений и компилирует их для работы на архитектурах CPU или GPU. Это библиотека машинного обучения Python с открытым исходным кодом, написанная на Python и CUDA и работающая в Linux, macOS и Windows.

Количество звезд на Github: 8,922

34. Multidiff

Multidiff разработан, чтобы облегчить понимание машинно-ориентированных данных. Он помогает просматривать различия между большим количеством объектов, выполняя различия между соответствующими объектами, а затем отображая их. Эта визуализация позволяет нам искать паттерны в собственных протоколах или необычных форматах файлов. Он также в основном используется для обратного проектирования и анализа двоичных данных.

Количество звезд на Github: 262

35. Som-tsp

Количество звезд на Github: 950

36. Photon

Photon — это исключительно быстрый веб-сканер, разработанный для OSINT. Он может получать URL-адреса, URL-адреса с параметрами, сведения о Intel, файлы, секретные ключи, файлы JavaScript, совпадения с регулярными выражениями и субдомены. Извлеченную информацию затем можно сохранить и экспортировать в формате json. Photon гибкий и гениальный. Вы также можете добавить некоторые плагины к нему.

Количество звезд на Github: 5714

37. Social Mapper

Social Mapper — это инструмент для картирования в социальных сетях, который коррелирует профили с использованием распознавания лиц. Он делает это на различных веб-сайтах в больших масштабах. Social Mapper автоматизирует поиск имен и фотографий в социальных сетях, а затем пытается точно определить и сгруппировать присутствие кого-либо. Затем он создает отчет для проверки человеком. Это полезно в индустрии безопасности (например, для фишинга). Он поддерживает платформы LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, ВКонтакте, Weibo и Douban.

Количество звезд на Github: 2,396

38. Camelot

Количество звезд на Github: 2415

39. Lector

Количество звезд на Github: 835

40. m00dbot

Это бот Telegram для самостоятельного тестирования депрессии и тревоги.

Количество звезд на Github: 145

41. Manim

Это движок анимации для объяснения математических видеороликов, который можно использовать для создания точной анимации программным способом. Для этого он использует Python.

Количество звезд на Github: 13 491

42. Douyin-Bot

Бот, написанный на Python для приложения, похожего на Tinder. Разработчики из Китая.

Количество звезд на Github: 5,959

43. XSStrike

Это пакет обнаружения межсайтовых сценариев с четырьмя синтаксическими анализаторами, написанными от руки. Он также оснащен интеллектуальным генератором полезных данных, мощным механизмом фаззинга и невероятно быстрым поисковый модулем. Вместо того, чтобы вводить полезные данные и проверять их работу, как все остальные инструменты, XSStrike распознаёт ответ с помощью нескольких анализаторов и затем обрабатывает полезные данные, которые гарантированно будут работать с помощью контекстного анализа, интегрированного в механизм фаззинга.

Количество звезд на Github: 7050

44. PythonRobotics

Данный проект представляет собой сборник кода в алгоритмах Python-робототехники, а также алгоритмов автономной навигации.

Количество звезд на Github: 6,746

45. Google Images Download

Google Images Download — это программа Python для командной строки, которая ищет ключевые слова в изображениях Google и получает изображения для вас. Это небольшая программа без зависимостей, если вам нужно всего лишь загрузить до 100 изображений для каждого ключевого слова.

Количество звезд на Github: 5749

46. ​​Trape

Позволяет отслеживать и выполнять интеллектуальные атаки социальной инженерии в режиме реального времени. Это помогает выяснить, как крупные интернет-компании могут получать конфиденциальную информацию и контролировать пользователей без их ведома. Trape также может помочь отследить киберпреступников.

Количество звезд на Github: 4256

47. Xonsh

Xonsh — это кросс-платформенный Unix-gazing язык командной строки и оболочки командной строки на базе Python. Это суперсет Python 3.5+ с дополнительными примитивами оболочки, такими как в Bash и IPython. Xonsh работает на Linux, Max OS X, Windows и других основных системах.

Количество звезд на Github: 3426

48. GIF для CLI

Для этого требуется GIF или короткое видео или запрос, а с помощью API-интерфейса Tenor GIF он преобразуется в анимированную графику ASCII. Он использует escape-последовательности ANSI для анимации и цвета.

Количество звезд на Github: 2,547

49. Cartoonify

Draw This — полароидная камера, способная рисовать мультфильмы. При этом используется нейронная сеть для распознавания объектов, набор данных Google Quickdraw, термопринтер и Raspberry Pi. Quick, Draw! — это игра Google, в которой игрокам предлагается нарисовать изображение объекта/идеи, а затем он пытается угадать, что он представляет, менее чем за 20 секунд.

Количество звезд на Github: 1760

50. Zulip

Zulip — это приложение для группового чата, работающее в режиме реального времени, а также продуктивное благодаря многопоточным разговорам. Многие компании из списка Fortune 500 и проекты с открытым исходным кодом используют его для чата в реальном времени, который может обрабатывать тысячи сообщений в день.

Количество звезд на Github: 10,432

51. YouTube-dl

Это программа командной строки, которая может загружать видео с YouTube и некоторых других сайтов. Он не привязан к конкретной платформе.

Количество звезд на Github: 55 868

52. Ansible

Это простая система автоматизации ИТ, которая может обрабатывать следующие функции: управление конфигурацией, развертывание приложений, инициализация облака, выполнение специальных задач, автоматизация сети и многоузловая оркестровка.

Количество звезд на Github: 39,443

53. HTTPie

HTTPie — это HTTP-клиент командной строки. Это упрощает взаимодействие CLI с веб-сервисами. Для команды http, она позволяет нам посылать произвольные HTTP запросы с простым синтаксисом, и получать цветной вывод. Мы можем использовать его для тестирования, отладки и взаимодействия с HTTP-серверами.

Количество звезд на Github: 43 199

54. Tornado Web Server

Это веб-фреймворк, асинхронная сетевая библиотека для Python. Он использует неблокирующие сетевые входы/выходы для масштабирования до более чем тысяч открытых соединений. Это делает его хорошим выбором для длинных запросов и WebSockets.

Количество звезд на Github: 18 306

55. Requests

Requests — это библиотека, которая позволяет легко отправлять HTTP/1.1 запросы. Вам не нужно вручную добавлять параметры к URL-адресам или кодировать данные PUT и POST.
Количество звезд на Github: 40 294

56. Scrapy

Scrapy — это быстрый высокоуровневый фреймворк для просмотра веб-страниц — вы можете использовать его для просмотра веб-сайтов с целью извлечения структурированных данных. Вы также можете использовать его для анализа данных, мониторинга и автоматизированного тестирования.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *