1. Flacon
Il s'agit d'un micro framework écrit en Python. Il n'a pas de validations pour les formulaires et le niveau d'abstraction de la base de données, mais vous permet d'utiliser des bibliothèques tierces pour des fonctions courantes. Et c'est pourquoi c'est un micro framework. Flask est conçu pour être facile et rapide à créer des applications, et est également évolutif et léger. Il est basé sur les projets Werkzeug et Jinja2. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet dans le dernier article DataFlair sur
Python Flask .
2. Keras
Keras est une bibliothèque de réseau de neurones open source écrite en Python. Il est convivial, modulaire et extensible, et peut également fonctionner sur TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras a tout pour plaire: modèles, fonctions de cible et de transfert, optimiseurs, etc. Il prend également en charge les réseaux de neurones convolutifs et récurrents.
Travail sur le dernier projet open source basé sur Keras -
Breast Cancer Classification .
Cet article a été traduit avec le soutien d'EDISON Software, qui développe un système de diagnostic pour le référentiel de documents Vivaldi , ainsi que des investissements dans des startups .
3. SpaCy
Il s'agit d'une bibliothèque de logiciels open source qui gère
le traitement du langage naturel (NLP) et est écrite en Python et Cython. Alors que NLTK est plus adapté à des fins de formation et de recherche, le travail de spaCy consiste à fournir des logiciels pour la production. De plus, Thinc est une bibliothèque d'apprentissage automatique spaCy qui présente des modèles CNN pour une partie des balises vocales, l'analyse des dépendances et la reconnaissance d'objets nommés.
4. Sentinelle
Sentry propose un hébergement open source de surveillance des erreurs afin que vous puissiez détecter et trier les erreurs en temps réel. Installez simplement le SDK pour votre (vos) langue (s) ou framework (s) et commencez. Il vous permet de corriger les exceptions non gérées, d'examiner la trace de la pile, d'analyser l'impact de chaque problème, de suivre les erreurs dans divers projets, d'attribuer des problèmes et bien plus encore. L'utilisation de Sentry signifie moins d'erreurs et plus de code à envoyer.
5. OpenCV
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique open source. La bibliothèque possède plus de 2500 algorithmes optimisés pour les tâches de vision par ordinateur, telles que la détection et la reconnaissance d'objets, la classification de divers types d'activité humaine, le suivi des mouvements avec la caméra, la création de modèles d'objets en trois dimensions, l'assemblage d'images pour obtenir des images haute résolution et de nombreuses autres tâches. La bibliothèque est disponible pour de nombreux langages, tels que Python, C ++, Java, etc.
Étoiles sur Github: 39585
Avez-vous déjà travaillé sur un projet OpenCV? En voici un -
Projet de sexe et d'âge6. Nilearn
Il s'agit d'un module pour la mise en œuvre rapide et facile de la formation statistique sur les données NeuroImaging. Il vous permet d'utiliser scikit-learn pour des statistiques multidimensionnelles pour la modélisation prédictive, la classification, le décodage et l'analyse de connectivité. Nilearn fait partie de l'écosystème NiPy, qui est une communauté dédiée à l'utilisation de Python pour analyser les données de neuroimagerie.
Étoiles
Github : 549
7. scikit-learn
Scikit-learn est un autre projet Python open source. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage machine très célèbre pour Python. Souvent utilisé avec NumPy et SciPy, SciPy offre la classification, la régression et le clustering - il prend en charge
SVM (Support Vector Machines) , les forêts aléatoires, l'accélération de gradient, les k-tools et DBSCAN. Cette bibliothèque est écrite en Python et Cython.
Étoiles sur Github: 37144
8. PyTorch
PyTorch est une autre bibliothèque d'apprentissage machine open source écrite en et pour Python. Il est basé sur la bibliothèque Torch et est idéal pour des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP). Il a également une interface C ++.
Parmi de nombreuses autres fonctionnalités, PyTorch propose deux fonctionnalités de haut niveau:
- Calcul tenseur accéléré par GPU
- Réseaux de neurones profonds
Étoiles sur Github: 31 779
9. Librosa
Librosa est l'une des meilleures bibliothèques python pour analyser la musique et l'audio. Il contient les composants nécessaires qui sont utilisés pour obtenir des informations de la musique. La bibliothèque est bien documentée et contient plusieurs guides et exemples qui vous faciliteront la tâche.
Étoiles Github: 3107
Implémentation du projet open source Python et Librosa -
reconnaissance des émotions de la parole .
10. Gensim
Gensim est une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets, l'indexation de documents et la recherche de similitudes avec de grandes sociétés. Il cible la PNL et la communauté de recherche d'informations. Gensim est l'abréviation de "Generate Like". Auparavant, il a créé une courte liste d'articles similaires à cet article. Gensim est clair, efficace et évolutif. Gensim implémente une implémentation simple et efficace d'une modélisation sémantique incontrôlée à partir de texte brut.
Étoiles Github: 9 870
11. Django
Django est un framework Python de haut niveau qui encourage un développement rapide et croit au principe de DRY (ne répétez pas). Il s'agit d'un framework Python très puissant et le plus utilisé. Il est basé sur le modèle MTV (Model-Template-View).
Étoiles sur Github: 44214
12. Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est un projet populaire sur GitHub. Il reconnaît facilement les visages et les manipule à l'aide de la ligne de commande Python / et utilise pour cela la bibliothèque de reconnaissance des visages la plus simple au monde. Il utilise l'apprentissage en profondeur dlib pour détecter les visages avec une précision de 99,38% dans le test de référence Wild.
Nombre d'étoiles sur Github: 28 267
13. Cookiecutter
Cookiecutter est un utilitaire de ligne de commande que vous pouvez utiliser pour créer des projets à partir de modèles (cookiecutters). Un exemple serait de créer un projet batch à partir d'un modèle de projet batch. Ce sont des modèles multiplateformes et les modèles de projet peuvent être dans n'importe quel langage ou dans n'importe quel format de balisage, tels que Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST et Markdown. Il vous permet également d'utiliser plusieurs langues dans le même modèle de projet.
Étoiles sur Github: 10 291
14. Pandas
Pandas est une bibliothèque d'analyse et de manipulation de données Python pour les structures de données balisées et les fonctions statistiques.
Étoiles sur Github: 21 404
Projet open source Python pour essayer Pandas -
Détection de la maladie de Parkinson15. Pipenv
Pipenv promet d'être un outil prêt à la production visant à apporter le meilleur de tous les mondes de l'emballage au monde Python. Son terminal a de belles couleurs et combine Pipfile, pip et virtualenv en une seule équipe. Il crée et gère automatiquement un environnement virtuel pour vos projets et offre aux utilisateurs un moyen facile de configurer un environnement de travail.
Étoiles Github: 18322
16. SimpleCoin
Il s'agit d'une implémentation de la Blockchain pour la crypto-monnaie créée en Python, mais elle est simple, dangereuse et incomplète. SimpleCoin n'est pas destiné à une utilisation en production. Non destiné à la production, SimpleCoin est destiné à des fins éducatives et uniquement pour rendre la chaîne de travail blockchain accessible et simplifiée. Il vous permet d'enregistrer les hachages extraits et de les échanger contre n'importe quelle devise prise en charge.
Étoiles Github: 1343
17. Pyray
Il s'agit d'une bibliothèque de rendu 3D écrite en Python vanille. Il rend 2D, 3D, des objets et des scènes de plus grande taille en Python et des animations. Il nous trouve dans le domaine des vidéos créées, des jeux vidéo, des simulations physiques et même des belles images. Exigences pour cela: PIL, numpy et scipy.
Étoiles sur Github: 451
18. MicroPython
MicroPython est Python pour les microcontrôleurs. Il s'agit d'une implémentation Python3 efficace fournie avec de nombreux packages de la bibliothèque standard Python et optimisée pour fonctionner sur des microcontrôleurs et dans des conditions exiguës. Pyboard est une petite carte électronique sur laquelle MicroPython fonctionne sur du métal nu, il peut donc contrôler toutes sortes de projets électroniques.
Étoiles sur
Github : 9 197
19. Kivy
Kivy est une bibliothèque Python pour développer des applications mobiles et d'autres applications multi-touch avec une interface utilisateur naturelle (NUI). Il dispose d'une bibliothèque graphique, de plusieurs options de widgets, d'un langage Kv intermédiaire pour créer vos propres widgets, de la prise en charge de la souris, du clavier, du TUIO et des événements d'entrée multi-touch. Il s'agit d'une bibliothèque open source pour le développement rapide d'applications avec des interfaces utilisateur innovantes. Il est multiplateforme, convivial pour les entreprises et dispose d'une accélération GPU.
Étoiles sur Github: 9 930
20. Dash
Dash by Plotly est un cadre d'application Web. Construit sur Flask, Plotly.js, React et React.js, il nous permet d'utiliser Python pour construire des tableaux de bord. Il fournit des modèles à l'échelle Python et R. Dash vous permet de créer, tester, déployer et compiler des rapports sans utiliser DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. Dash est puissant, personnalisable, léger et facile à gérer. Il a également du code open source.
Étoiles Github: 9,883
21. Magenta
Magenta est un projet de recherche open source qui se concentre sur l'apprentissage automatique en tant qu'outil dans le processus créatif. Cela vous permet de créer de la musique et de l'art grâce à l'apprentissage automatique. Magenta est une bibliothèque Python basée sur TensorFlow avec des utilitaires pour travailler avec les données source, l'utiliser pour former des modèles de machines et créer de nouveaux contenus.
22. Masque R-CNN
Il s'agit d'une implémentation du masque R-CNNN dans Python 3, TensorFlow et Keras. Le modèle prend chaque occurrence de l'objet sur le raster et crée des cadres de délimitation et des masques de segmentation pour celui-ci. Il utilise le Feature Pyramid Network (FPN) et le tronc ResNet101. Le code est facile à étendre. Ce projet propose également le jeu de données Matterport3D sur les espaces 3D reconstruits capturés par les clients ...
Étoiles Github: 14055
23. Modèles TensorFlow
Il s'agit d'un référentiel avec divers modèles implémentés dans TensorFlow - modèles officiels et de recherche. Il a également des échantillons et du matériel pédagogique. Les modèles officiels utilisent les API TensorFlow de haut niveau. Les modèles de recherche sont des modèles mis en œuvre par les chercheurs de TensorFlow pour prendre en charge ou répondre aux questions et recevoir des demandes de renseignements.
Étoiles sur Github: 57 745
24. Snallygaster
Snallygaster est un moyen d'organiser les problèmes avec les tableaux de projets. Grâce à cela, vous pouvez configurer le panneau de contrôle du projet sur GitHub, optimiser et automatiser le workflow. Il vous permet de trier les tâches, de planifier des projets, d'automatiser le workflow, de suivre la progression, de partager l'état et, enfin, de terminer. Snallygaster peut rechercher des fichiers secrets sur des serveurs HTTP - il recherche des fichiers disponibles sur des serveurs Web qui ne devraient pas être accessibles au public et pourraient poser un risque pour la sécurité.
Étoiles sur Github: 1 477
25. Statsmodels
Il s'agit d'
un package Python qui complète scipy pour le calcul statistique, y compris les statistiques descriptives, ainsi que les estimations et conclusions pour les modèles statistiques. Pour ce faire, il a des classes et des fonctions. Il nous permet également d'effectuer des tests statistiques et des recherches statistiques.
Étoiles sur Github: 4246
26. WhatWaf
Il s'agit d'un outil de détection de pare-feu avancé que nous pouvons utiliser pour comprendre si un pare-feu d'application Web est présent. Il détecte un pare-feu dans une application Web et essaie de détecter une ou plusieurs solutions de contournement pour celui-ci sur la cible spécifiée.
Étoiles Github: 1300
27. Chainer
Chainer est
un environnement d'apprentissage profond axé sur la flexibilité. Il est basé sur Python et propose des API différenciées basées sur l'approche de définition par exécution. Chainer propose également des API orientées objet de haut niveau pour la création et la formation de réseaux de neurones. Il s'agit d'une structure puissante, flexible et intuitive pour les réseaux de neurones.
Étoiles sur Github: 5,054
28. Rebond
Rebound est un outil en ligne de commande. Lorsque vous obtenez un message d'erreur du compilateur, il obtient immédiatement les résultats de la pile débordée. Pour l'utiliser, vous pouvez utiliser la commande rebound pour exécuter votre fichier. Il s'agit de l'un des 50 projets open source Python les plus populaires de 2018. De plus, il nécessite Python 3.0 ou supérieur. Types de fichiers pris en charge: Python, Node.js, Ruby, Golang et Java.
Étoiles sur Github: 2913
29. Detectron
Detectron effectue une détection d'objets de pointe (implémente également le masque R-CNN). Il s'agit du logiciel Facebook AI Research (FAIR) écrit en Python et propulsé par la plate-forme Caffe2 Deep Learning. L'objectif de Detectron est de fournir une base de code de haute qualité et hautes performances pour la recherche sur la détection d'objets. Il est flexible et implémente les algorithmes suivants - masque R-CNN, RetinaNet, R-CNN plus rapide, RPN, R-CNN plus rapide, R-FCN.
Étoiles sur Github: 21 873
30. Python-fire
Il s'agit d'une bibliothèque pour générer automatiquement des CLI (interfaces de ligne de commande) à partir de (n'importe quel) objet Python. Il vous permet également de développer et de déboguer du code, ainsi que d'examiner le code existant ou de transformer le code de quelqu'un d'autre en CLI. Python Fire facilite la transition entre Bash et Python, et facilite également l'utilisation de REPL.
Nombre d'étoiles sur Github: 15 299
31. Pylearn2
Pylearn2 est une bibliothèque d'apprentissage automatique construite principalement sur Theano. Son but est de faciliter l'étude du ML. Vous permet d'écrire de nouveaux algorithmes et modèles.
Étoiles Github: 2681
32. Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de dessins 2D pour Python - elle génère des publications de haute qualité dans différents formats.
Étoiles sur Github: 10072
33. Theano
Theano est une bibliothèque de manipulation d'expressions mathématiques et matricielles. C'est également un compilateur d'optimisation. Theano utilise une syntaxe de
type NumPy pour exprimer les calculs et les compile pour travailler sur des architectures CPU ou GPU. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage machine Python open source écrite en Python et CUDA et fonctionnant sous Linux, macOS et Windows.
Étoiles sur
Github : 8 922
34. Multidiff
Multidiff est conçu pour faciliter la compréhension des données orientées machine. Il permet de voir les différences entre un grand nombre d'objets, de faire des différences entre les objets correspondants, puis de les afficher. Cette visualisation nous permet de rechercher des modèles dans nos propres protocoles ou formats de fichiers inhabituels. Il est également principalement utilisé pour l'ingénierie inverse et l'analyse de données binaires.
Étoiles sur Github: 262
35. Som-tsp
Ce projet se concentre sur l'utilisation de cartes auto-organisées pour résoudre le problème des vendeurs ambulants. En utilisant SOM, nous trouvons des solutions non optimales pour le problème TSP et utilisons le format .tsp pour cela. Le TSP est un problème NP-complet, et avec le nombre croissant de villes, il devient de plus en plus difficile à résoudre.
Étoiles Github: 950
36. Photon
Photon est un scanner Web exceptionnellement rapide conçu pour OSINT. Il peut récupérer des URL, des URL de paramètres, des informations Intel, des fichiers, des clés privées, des fichiers JavaScript, des correspondances d'expressions régulières et des sous-domaines. Les informations extraites peuvent ensuite être enregistrées et exportées au format json. Le photon est flexible et brillant. Vous pouvez également y ajouter des plugins.
Étoiles Github: 5714
37. Social Mapper
Social Mapper est un outil de cartographie des médias sociaux qui corrèle les profils à l'aide de la reconnaissance faciale. Il le fait sur divers sites Web à grande échelle. Social Mapper automatise la recherche de noms et de photos sur les réseaux sociaux, puis essaie de localiser et de regrouper la présence de quelqu'un. Il crée ensuite un rapport pour vérification humaine. Ceci est utile dans l'industrie de la sécurité (par exemple, pour le phishing). Il prend en charge LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo et Douban.
Étoiles sur Github: 2 396
38. Camelot
Camelot est une bibliothèque Python qui vous aide à extraire des tableaux à partir de fichiers PDF. Il fonctionne avec les fichiers texte PDF, mais pas avec les documents numérisés. Ici, chaque table est un DataFrame pandas. De plus, vous pouvez exporter des tableaux vers .json, .xls, .html ou .sqlite.
Étoiles sur Github: 2415
39. Lector
Il s'agit d'un lecteur Qt pour les livres électroniques. Il prend en charge les formats de fichier .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz et .md. Lector dispose d'une fenêtre principale, affiche une table, affiche des livres, affiche sans distractions, prend en charge les annotations, affiche les bandes dessinées et la fenêtre des paramètres. Il prend également en charge les signets, la navigation dans les profils, un éditeur de métadonnées et un dictionnaire intégré.
Étoiles Github: 835
40. m00dbot
Il s'agit d'un robot Telegram pour l'auto-évaluation de la dépression et de l'anxiété.
Étoiles Github: 145
41. Manim
Il s'agit d'un moteur d'animation pour expliquer les vidéos mathématiques que vous pouvez utiliser pour créer des animations précises par programmation. Pour cela, il utilise Python.
Étoiles sur Github: 13491
42. Douyin-Bot
Un bot écrit en Python pour une application de type Tinder. Développeurs de Chine.
Étoiles Github: 5,959
43. XSStrike
Il s'agit d'un package de découverte de script intersite avec quatre analyseurs manuscrits. Il comprend également un générateur de charge utile intelligent, un puissant moteur de fuzzing et un moteur de recherche incroyablement rapide. Au lieu de saisir des données utiles et de vérifier son fonctionnement, comme tous les autres outils, XSStrike reconnaît la réponse à l'aide de plusieurs analyseurs, puis traite les données utiles, ce qui est garanti de fonctionner à l'aide d'une analyse de contexte intégrée au mécanisme de fuzzing.
Étoiles Github: 7050
44. Python Robotics
Ce projet est une collection de code dans les algorithmes de Python-robotics, ainsi que des algorithmes de navigation autonome.
Étoiles sur Github: 6 746
45. Téléchargement de Google Images
Google Images Download est un programme Python en ligne de commande qui recherche des mots clés dans les images Google et obtient des images pour vous. Il s'agit d'un petit programme sans dépendances si vous avez seulement besoin de télécharger jusqu'à 100 images pour chaque mot clé.
Étoiles Github: 5749
46. Trape
Vous permet de suivre et d'exécuter des attaques d'ingénierie sociale intelligentes en temps réel. Cela permet de comprendre comment les grandes sociétés Internet peuvent recevoir des informations confidentielles et contrôler les utilisateurs à leur insu. Trape peut également aider à traquer les cybercriminels.
Étoiles sur Github: 4256
47. Xonsh
Xonsh est un langage de ligne de commande et un shell de ligne de commande multiplateforme au regard Unix. Il s'agit d'un sur-ensemble Python 3.5+ avec des primitives shell supplémentaires comme dans Bash et IPython. Xonsh fonctionne sur Linux, Max OS X, Windows et d'autres systèmes majeurs.
Étoiles sur Github: 3426
48. GIF pour CLI
Cela nécessite un GIF ou une courte vidéo ou demande, et en utilisant l'API Tenor GIF, il est converti en graphiques animés ASCII. Il utilise des séquences d'échappement ANSI pour l'animation et la couleur.
Étoiles Github: 2 547
49. Cartoonify
Draw Il s'agit d'une caméra polaroid capable de dessiner des dessins animés. Il utilise un réseau de neurones pour la reconnaissance d'objets, un jeu de données Google Quickdraw, une imprimante thermique et Raspberry Pi. Vite, dessine! - Il s'agit d'un jeu Google dans lequel les joueurs sont invités à dessiner une image d'un objet / idée, puis il essaie de deviner ce qu'il représente en moins de 20 secondes.
Étoiles Github: 1760
50. Zulip
Zulip est une application de chat en groupe en temps réel et également productive grâce à des conversations multi-thread. De nombreuses entreprises du Fortune 500 et des projets open source l'utilisent pour le chat en direct, qui peut traiter des milliers de messages par jour.
Étoiles sur Github: 10 432
51. YouTube-dl
Il s'agit d'un programme en ligne de commande qui peut télécharger des vidéos de YouTube et de certains autres sites. Il n'est pas lié à une plate-forme spécifique.
Classement des étoiles Github: 55868
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
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