1. Frasco
Este es un micro marco escrito en Python. No tiene validaciones para formularios y el nivel de abstracción de la base de datos, pero le permite usar bibliotecas de terceros para funciones comunes. Y es por eso que es un micro marco. Flask está diseñado para ser fácil y rápido de crear aplicaciones, y también es escalable y liviano. Se basa en los proyectos Werkzeug y Jinja2. Puede obtener más información al respecto en el último artículo de DataFlair sobre
Python Flask .
2. Keras
Keras es una biblioteca de red neuronal de código abierto escrita en Python. Es fácil de usar, modular y extensible, y también puede funcionar sobre TensorFlow, Theano, PlaidML o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras lo tiene todo: plantillas, funciones de destino y transferencia, optimizadores y más. También es compatible con redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Trabaje en el último proyecto de código abierto basado en Keras:
Clasificación del cáncer de mama .
Este artículo fue traducido con el soporte del software EDISON, que está desarrollando el sistema de diagnóstico de repositorio de documentos Vivaldi e invirtiendo en nuevas empresas .
3. SpaCy
Esta es una biblioteca de software de código abierto que maneja
el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y está escrita en Python y Cython. Si bien NLTK es más adecuado para fines de capacitación e investigación, el trabajo de spaCy es proporcionar software para la producción. Además, Thinc es una biblioteca de aprendizaje automático de SpaCy que presenta modelos CNN para parte de etiquetas de voz, análisis de dependencias y reconocimiento de objetos con nombre.
4. Centinela
Sentry ofrece alojamiento de monitoreo de errores de código abierto para que pueda detectar y ordenar errores en tiempo real. Simplemente instale el SDK para su (s) idioma (s) o marco (s) y comience. Le permite corregir excepciones no controladas, examinar el seguimiento de la pila, analizar el impacto de cada problema, rastrear errores en varios proyectos, asignar problemas y mucho más. Usar Sentry significa menos errores y más código para enviar.
5. OpenCV
OpenCV es una biblioteca de código abierto de visión artificial y aprendizaje automático. La biblioteca tiene más de 2500 algoritmos optimizados para tareas de visión por computadora, como detección y reconocimiento de objetos, clasificación de varios tipos de actividad humana, seguimiento de movimientos con la cámara, creación de modelos tridimensionales de objetos, unión de imágenes para obtener imágenes de alta resolución y muchas otras tareas. La biblioteca está disponible para muchos lenguajes, como Python, C ++, Java, etc.
Estrellas en Github: 39585
¿Ya has trabajado en algún proyecto OpenCV? Aquí hay uno:
borrador de género y edad6. Nilearn
Este es un módulo para la implementación rápida y fácil de capacitación estadística en datos de Neuroimagen. Le permite utilizar scikit-learn para estadísticas multidimensionales para modelado predictivo, clasificación, decodificación y análisis de conectividad. Nilearn es parte del ecosistema NiPy, que es una comunidad dedicada a usar Python para analizar datos de neuroimagen.
Estrellas de
Github : 549
7. scikit-learn
Scikit-learn es otro proyecto de Python de código abierto. Esta es una biblioteca de aprendizaje automático muy famosa para Python. A menudo utilizado con NumPy y SciPy, SciPy ofrece clasificación, regresión y agrupamiento: admite
SVM (Support Vector Machines) , bosques aleatorios, aceleración de gradiente, herramientas k y DBSCAN. Esta biblioteca está escrita en Python y Cython.
Estrellas en Github: 37,144
8. PyTorch
PyTorch es otra biblioteca de aprendizaje automático de código abierto escrita en y para Python. Se basa en la biblioteca Torch y es ideal para áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). También tiene una interfaz C ++.
Entre muchas otras características, PyTorch ofrece dos características de alto nivel:
- Computación tensora acelerada por GPU
- Redes neuronales profundas
Estrellas en Github: 31,779
9. Librosa
Librosa es una de las mejores bibliotecas de Python para analizar música y audio. Contiene los componentes necesarios que se utilizan para obtener información de la música. La biblioteca está bien documentada y contiene varias guías y ejemplos que facilitarán su tarea.
Estrellas de Github: 3107
Implementación del proyecto de código abierto Python y Librosa:
reconocimiento de las emociones del habla .
10. Gensim
Gensim es una biblioteca de Python para modelar temas, indexar documentos y encontrar similitudes con grandes corporaciones. Se dirige a la PNL y la comunidad de recuperación de información. Gensim es la abreviatura de "Generar Me gusta". Anteriormente, creó una breve lista de artículos similares a este artículo. Gensim es claro, eficiente y escalable. Gensim implementa una implementación eficiente y simple de modelado semántico no controlado a partir de texto sin formato.
Estrellas de Github: 9,870
11. Django
Django es un marco de Python de alto nivel que fomenta el desarrollo rápido y cree en el principio de DRY (no repetir). Este es un marco de Python muy poderoso y más ampliamente utilizado. Se basa en el patrón MTV (Modelo-Plantilla-Vista).
Estrellas en Github: 44,214
12. Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es un proyecto popular en GitHub. Reconoce fácilmente las caras y las manipula utilizando la línea de comando / Python y utiliza la biblioteca de reconocimiento de caras más simple del mundo para esto. Utiliza dlib de aprendizaje profundo para detectar caras con una precisión del 99,38% en la prueba de referencia Wild.
Estrellas en Github: 28,267
13. Cookiecutter
Cookiecutter es una utilidad de línea de comando que puede usar para crear proyectos a partir de plantillas (cookiecutters). Un ejemplo sería crear un proyecto por lotes a partir de una plantilla de proyecto por lotes. Estas son plantillas multiplataforma, y las plantillas de proyecto pueden estar en cualquier lenguaje o en cualquier formato de marcado, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST y Markdown. También le permite usar varios idiomas en la misma plantilla de proyecto.
Estrellas en Github: 10,291
14. Pandas
Pandas es una biblioteca de análisis y manipulación de datos de Python para estructuras de datos etiquetadas y funciones estadísticas.
Estrellas en Github: 21,404
Proyecto de código abierto de Python para probar Pandas:
detección de la enfermedad de Parkinson15. Pipenv
Pipenv promete ser una herramienta lista para producción destinada a traer lo mejor de todos los mundos de empaque al mundo de Python. Su terminal tiene hermosos colores y combina Pipfile, pip y virtualenv en un solo equipo. Crea y gestiona automáticamente un entorno virtual para sus proyectos y proporciona a los usuarios una forma fácil de configurar un entorno de trabajo.
Estrellas de Github: 18,322
16. SimpleCoin
Esta es una implementación de Blockchain para criptomonedas creada en Python, pero es simple, insegura e incompleta. SimpleCoin no está destinado para uso en producción. No es para uso en producción, SimpleCoin está destinado a fines educativos y solo para hacer que la cadena de trabajo blockchain sea accesible y simplificada. Le permite guardar los hashes extraídos e intercambiarlos por cualquier moneda compatible.
Estrellas de Github: 1343
17. Pyray
Esta es una biblioteca de renderizado 3D escrita en Python vainilla. Representa 2D, 3D, objetos y escenas de mayor tamaño en Python y animaciones. Nos encuentra en el campo de los videos creados, videojuegos, simulaciones físicas e incluso bellas imágenes. Requisitos para esto: PIL, numpy y scipy.
Estrellas en Github: 451
18. MicroPython
MicroPython es Python para microcontroladores. Esta es una implementación eficiente de Python3 que viene con muchos paquetes de la biblioteca estándar de Python y está optimizada para funcionar en microcontroladores y en condiciones de hacinamiento. Pyboard es una pequeña placa electrónica en la que MicroPython se ejecuta en metal desnudo, por lo que puede controlar todo tipo de proyectos electrónicos.
Estrellas en
Github : 9,197
19. Kivy
Kivy es una biblioteca de Python para desarrollar aplicaciones móviles y otras aplicaciones multitáctiles con una interfaz de usuario natural (NUI). Tiene una biblioteca de gráficos, varias opciones de widgets, un lenguaje Kv intermedio para crear sus propios widgets, soporte para mouse, teclado, TUIO y eventos de entrada multitáctil. Esta es una biblioteca de código abierto para el desarrollo rápido de aplicaciones con interfaces de usuario innovadoras. Es multiplataforma, amigable para los negocios y tiene aceleración de GPU.
Estrellas en Github: 9,930
20. Dash
Dash by Plotly es un marco de aplicación web. Construido sobre Flask, Plotly.js, React y React.js, nos permite usar Python para construir paneles. Proporciona modelos a escala Python y R. Dash le permite crear, probar, implementar y compilar informes sin usar DevOps, JavaScript, CSS o CronJobs. Dash es potente, personalizable, ligero y fácil de administrar. También tiene código fuente abierto.
Estrellas de Github: 9.883
21. magenta
Magenta es un proyecto de investigación de código abierto que se centra en el aprendizaje automático como herramienta en el proceso creativo. Esto le permite crear música y arte a través del aprendizaje automático. Magenta es una biblioteca de Python basada en TensorFlow con utilidades para trabajar con datos de origen, utilizándola para entrenar modelos de máquinas y crear contenido nuevo.
22. máscara R-CNN
Esta es una implementación de la máscara R-CNNN en Python 3, TensorFlow y Keras. El modelo toma cada instancia del objeto en el ráster y crea marcos delimitadores y máscaras de segmentación para él. Utiliza Feature Pyramid Network (FPN) y el enlace troncal ResNet101. El código es fácil de extender. Este proyecto también ofrece el conjunto de datos Matterport3D en espacios 3D reconstruidos capturados por los clientes ...
Estrellas de Github: 14,055
23. Modelos TensorFlow
Este es un repositorio con varios modelos implementados en TensorFlow - modelos oficiales y de investigación. También tiene muestras y material didáctico. Los modelos oficiales utilizan las API de TensorFlow de alto nivel. Los modelos de investigación son modelos implementados por investigadores de TensorFlow para apoyar o respaldar preguntas y recibir consultas.
Estrellas en Github: 57.745
24. Snallygaster
Snallygaster es una forma de organizar problemas con los tableros de proyectos. Gracias a esto, puede configurar el panel de control del proyecto en GitHub, optimizar y automatizar el flujo de trabajo. Le permite ordenar tareas, planificar proyectos, automatizar el flujo de trabajo, realizar un seguimiento del progreso, compartir el estado y, finalmente, completarlo. Snallygaster puede buscar archivos secretos en servidores HTTP: busca archivos disponibles en servidores web que no deberían ser de acceso público y que podrían representar un riesgo de seguridad.
Estrellas en Github: 1,477
25. Statsmodels
Este es
un paquete de Python que complementa scipy para computación estadística, incluidas estadísticas descriptivas, así como estimaciones y conclusiones para modelos estadísticos. Para hacer esto, tiene clases y funciones. También nos permite realizar pruebas estadísticas e investigaciones estadísticas.
Estrellas en Github: 4,246
26. WhatWaf
Esta es una herramienta avanzada de detección de firewall que podemos usar para comprender si existe un firewall de aplicación web. Detecta un cortafuegos en una aplicación web e intenta detectar una o más soluciones alternativas en el objetivo especificado.
Estrellas de Github: 1.300
27. Chainer
Chainer es
un entorno de aprendizaje profundo centrado en la flexibilidad. Está basado en Python y ofrece API diferenciadas basadas en el enfoque de definición por ejecución. Chainer también ofrece API orientadas a objetos de alto nivel para construir y entrenar redes neuronales. Es una estructura potente, flexible e intuitiva para redes neuronales.
Estrellas en Github: 5.054
28. Rebote
Rebound es una herramienta de línea de comando. Cuando recibe un mensaje de error del compilador, inmediatamente obtiene los resultados de la pila desbordada. Para usar esto, puede usar el comando de rebote para ejecutar su archivo. Este es uno de los 50 proyectos de código abierto de Python más populares de 2018. Además, requiere Python 3.0 o superior. Tipos de archivos admitidos: Python, Node.js, Ruby, Golang y Java.
Estrellas en Github: 2913
29. Detectron
Detectron realiza una detección de objetos de última generación (también implementa la máscara R-CNN). Este es el software Facebook AI Research (FAIR) escrito en Python y alimentado por la plataforma Caffe2 Deep Learning. El objetivo de Detectron es proporcionar una base de código de alta calidad y alto rendimiento para la investigación de detección de objetos. Es flexible e implementa los siguientes algoritmos: máscara R-CNN, RetinaNet, R-CNN más rápido, RPN, R-CNN más rápido, R-FCN.
Estrellas en Github: 21,873
30. fuego de pitón
Esta es una biblioteca para generar automáticamente CLI (interfaces de línea de comandos) a partir de (cualquier) objeto Python. También le permite desarrollar y depurar código, así como examinar el código existente o convertir el código de otra persona en una CLI. Python Fire facilita la transición entre Bash y Python, y también facilita el uso de REPL.
Estrellas en Github: 15,299
31. Pylearn2
Pylearn2 es una biblioteca de aprendizaje automático construida principalmente en Theano. Su propósito es facilitar el estudio de ML. Le permite escribir nuevos algoritmos y modelos.
Estrellas de Github: 2681
32. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de dibujo 2D para Python: genera publicaciones de alta calidad en varios formatos.
Estrellas en Github: 10,072
33. Theano
Theano es una biblioteca para manipular expresiones matemáticas y matrices. También es un compilador optimizador. Theano usa
una sintaxis
similar a
NumPy para expresar cálculos y compilarlos para trabajar en arquitecturas de CPU o GPU. Esta es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de código abierto escrita en Python y CUDA y que se ejecuta en Linux, macOS y Windows.
Estrellas en
Github : 8,922
34. Multidiff
Multidiff está diseñado para facilitar la comprensión de los datos orientados a la máquina. Ayuda a ver las diferencias entre una gran cantidad de objetos, hacer diferencias entre los objetos correspondientes y luego mostrarlos. Esta visualización nos permite buscar patrones en nuestros propios protocolos o formatos de archivo inusuales. También se utiliza principalmente para ingeniería inversa y análisis de datos binarios.
Estrellas en Github: 262
35. Som-tsp
Este proyecto se centra en el uso de mapas autoorganizados para resolver el problema del vendedor ambulante. Usando SOM, encontramos soluciones no óptimas para el problema de TSP y usamos el formato .tsp para esto. TSP es un problema NP-completo, y con el creciente número de ciudades se está volviendo cada vez más difícil de resolver.
Estrellas de Github: 950
36. fotón
Photon es un escáner web excepcionalmente rápido diseñado para OSINT. Puede recuperar URL, URL de parámetros, información de Intel, archivos, claves privadas, archivos JavaScript, coincidencias de expresiones regulares y subdominios. La información extraída se puede guardar y exportar en formato json. El fotón es flexible y brillante. También puede agregarle algunos complementos.
Estrellas de Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper es una herramienta de mapeo de redes sociales que correlaciona perfiles utilizando el reconocimiento facial. Lo hace en varios sitios web a gran escala. Social Mapper automatiza la búsqueda de nombres y fotos en las redes sociales, y luego trata de identificar y agrupar la presencia de alguien. Luego crea un informe para la verificación humana. Esto es útil en la industria de la seguridad (por ejemplo, para phishing). Es compatible con LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo y Douban.
Estrellas en Github: 2,396
38. Camelot
Camelot es una biblioteca de Python que te ayuda a extraer tablas de archivos PDF. Funciona con archivos PDF de texto, pero no con documentos escaneados. Aquí, cada tabla es un DataFrame de pandas. Además, puede exportar tablas a .json, .xls, .html o .sqlite.
Estrellas en Github: 2415
39. Lector
Este es un lector Qt para libros electrónicos. Admite formatos de archivo .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz y .md. Lector tiene una ventana principal, ver una tabla, ver libros, ver sin distracciones, soporte para anotaciones, ver cómics y la ventana de configuración. También es compatible con marcadores, exploración de perfiles, un editor de metadatos y un diccionario incorporado.
Estrellas de Github: 835
40. m00dbot
Este es un bot de Telegram para autoevaluaciones de depresión y ansiedad.
Estrellas de Github: 145
41. Manim
Este es un motor de animación para explicar videos matemáticos que puede usar para crear animaciones precisas mediante programación. Para esto, usa Python.
Estrellas en Github: 13,491
42. Douyin-Bot
Un bot escrito en Python para una aplicación similar a Tinder. Desarrolladores de China.
Estrellas de Github: 5.959
43. XSStrike
Este es un paquete de descubrimiento de secuencias de comandos entre sitios con cuatro analizadores escritos a mano. También presenta un generador de carga útil inteligente, un potente motor de fuzzing y un motor de búsqueda increíblemente rápido. En lugar de ingresar datos útiles y verificar su funcionamiento, como todas las otras herramientas, XSStrike reconoce la respuesta utilizando varios analizadores y luego procesa los datos útiles, que se garantiza que funcionan utilizando análisis de contexto integrados en el mecanismo de fuzzing.
Estrellas de Github: 7050
44. Python Robotics
Este proyecto es una colección de código en los algoritmos de Python-robotics, así como algoritmos para navegación autónoma.
Estrellas en Github: 6.746
45. Descarga de imágenes de Google
Google Images Download es un programa de Python de línea de comandos que busca palabras clave en imágenes de Google y obtiene imágenes para usted. Este es un pequeño programa sin dependencias si solo necesita cargar hasta 100 imágenes para cada palabra clave.
Estrellas de Github: 5749
46. Trape
Le permite rastrear y ejecutar ataques inteligentes de ingeniería social en tiempo real. Esto ayuda a descubrir cómo las grandes compañías de Internet pueden recibir información confidencial y controlar a los usuarios sin su conocimiento. Trape también puede ayudar a localizar a los cibercriminales.
Estrellas en Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh es un lenguaje de línea de comandos y un shell de línea de comandos de Python que mira unix multiplataforma. Este es un superconjunto Python 3.5+ con primitivas de shell adicionales como en Bash e IPython. Xonsh se ejecuta en Linux, Max OS X, Windows y otros sistemas principales.
Estrellas en Github: 3426
48. GIF para CLI
Esto requiere un GIF o un video corto o solicitud, y usando la API Tenor GIF, se convierte a gráficos animados ASCII. Utiliza secuencias de escape ANSI para animación y color.
Estrellas de Github: 2,547
49. Cartoonify
Draw Esta es una cámara polaroid capaz de dibujar dibujos animados. Utiliza una red neuronal para el reconocimiento de objetos, un conjunto de datos de Google Quickdraw, una impresora térmica y Raspberry Pi. ¡Rápido, dibuja! - Este es un juego de Google en el que se les pide a los jugadores que dibujen una imagen de un objeto / idea, y luego intenta adivinar lo que representa en menos de 20 segundos.
Estrellas de Github: 1,760
50. Zulip
Zulip es una aplicación de chat grupal en tiempo real y también productiva gracias a conversaciones multiproceso. Muchas compañías Fortune 500 y proyectos de código abierto lo usan para el chat en vivo, que puede procesar miles de mensajes por día.
Estrellas en Github: 10,432
51. YouTube-dl
Este es un programa de línea de comandos que puede descargar videos de YouTube y algunos otros sitios. No está vinculado a una plataforma específica.
Clasificación Github Star: 55,868
52. Ansible
, : , , , , .
Github: 39,443
53. HTTPie
HTTPie — HTTP- . CLI -. http, HTTP , . , HTTP-.
Github: 43 199
54. Tornado Web Server
-, Python. / . WebSockets.
Github: 18 306
55. Requests
Requests — , HTTP/1.1 . URL- PUT POST.
Github: 40 294
56. Scrapy
Scrapy — - — - . , .
Github: 34,493
Lee también el blog
Empresa EDISON:
20 bibliotecas para
espectacular aplicación para iOS