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.
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
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
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
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
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
Простой клон Блокнота, написанный с помощью QTextEdit для поддержки более-менее всего необходимого функционала. Приложение умеет открывать, сохранять и печатать текстовые файлы.
Calculon
Простой калькулятор, интерфейс разработан в Qt Designer, а операции реализованы с помощью стека.
Megasolid Idiom
Текстовый редактор для ваших скучных документов без форматирования. Дополнение к блокноту, опять с использованием QTextEdit, но уже с богатыми возможностями редактирования текста.
NSAViewer
Приложение, которое позволяет делать снимки с помощью веб-камеры. Для взаимодействия с веб-камерой используется модуль QtMultimedia. Кроме того, имеется поддержка нескольких камер.
Failamp
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)
Это приложение позволяет создавать временные записки на рабочем столе. Записки хранятся в базе данных SQLiteTake.
Piecasso (QtDesigner)
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)
Распаковывайте архивы с помощью кота. Перетащите архив на кота и нажмите на его голову, чтобы распаковать архив в той же папке.
Translataarrr (QtDesigner)
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)
Приложение, показывающее прогноз погоды в выбранном городе. Данные для прогноза берутся через API для OpenWeatherMap.
Doughnut (PyQtGraph)
Это приложение с помощью API для Fixer позволяет отслеживать курсы валют. По умолчанию отображаются курсы за последние полгода.
Ronery (QGraphicsScene)
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.
10 популярных проектов GitHub, написанных 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.
56 проектов на Python с открытым исходным кодом
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.
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.