1. Balão
Este é um micro framework escrito em Python. Ele não possui validações para formulários e nível de abstração do banco de dados, mas permite o uso de bibliotecas de terceiros para funções comuns. E é por isso que é uma micro estrutura. O Flask foi projetado para ser fácil e rápido na criação de aplicativos e também é escalável e leve. É baseado nos projetos Werkzeug e Jinja2. Você pode aprender mais sobre isso no artigo mais recente do DataFlair no
Python Flask .
2. Keras
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. É fácil de usar, modular e extensível, e também pode trabalhar com TensorFlow, Theano, PlaidML ou Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Keras tem tudo: modelos, funções de destino e transferência, otimizadores e muito mais. Ele também suporta redes neurais convolucionais e recorrentes.
Trabalhe no mais recente projeto de código aberto baseado em Keras -
Classificação do Câncer de Mama .
Este artigo foi traduzido com o suporte da EDISON Software, que está desenvolvendo o sistema de diagnóstico do repositório de documentos Vivaldi e investindo em startups .
3. SpaCy
Esta é uma biblioteca de software de código aberto que lida com
o processamento de linguagem natural (PNL) e é escrita em Python e Cython. Embora o NLTK seja mais adequado para fins de treinamento e pesquisa, o trabalho da spaCy é fornecer software para produção. Além disso, o Thinc é uma biblioteca de aprendizado de máquina spaCy que apresenta modelos CNN para parte de tags de fala, análise de dependência e reconhecimento de objetos nomeados.
4. Sentinela
O Sentry oferece hospedagem de monitoramento de erros de código aberto para que você possa detectar e classificar erros em tempo real. Basta instalar o SDK para seu (s) idioma (s) ou estrutura (s) e começar. Permite corrigir exceções não tratadas, examinar o rastreamento de pilha, analisar o impacto de cada problema, rastrear erros em vários projetos, atribuir problemas e muito mais. Usar o Sentry significa menos erros e mais código para enviar.
5. OpenCV
OpenCV é uma biblioteca de visão computacional e aprendizado de máquina de código aberto. A biblioteca possui mais de 2500 algoritmos otimizados para tarefas de visão computacional, como detecção e reconhecimento de objetos, classificação de vários tipos de atividade humana, rastreamento de movimentos com a câmera, criação de modelos tridimensionais de objetos, costura de imagens para obter imagens de alta resolução e muitas outras tarefas. A biblioteca está disponível para muitas linguagens, como Python, C ++, Java, etc.
Estrelas no Github: 39585
Você já trabalhou em algum projeto OpenCV? Aqui está um -
Rascunho de Gênero e Idade6. Nilearn
Este é um módulo para implementação rápida e fácil de treinamento estatístico em dados de NeuroImaging. Ele permite que você use o scikit-learn para estatísticas multidimensionais para modelagem preditiva, classificação, decodificação e análise de conectividade. O Nilearn faz parte do ecossistema NiPy, que é uma comunidade dedicada ao uso do Python para analisar dados de neuroimagem.
Estrelas do
Github : 549
7. scikit-learn
O Scikit-learn é outro projeto Python de código aberto. Esta é uma biblioteca de aprendizado de máquina muito famosa para Python. Freqüentemente usado com NumPy e SciPy, o SciPy oferece classificação, regressão e clustering - ele suporta
SVM (Support Vector Machines) , florestas aleatórias, aceleração de gradiente, k-tools e DBSCAN. Esta biblioteca é escrita em Python e Cython.
Estrelas no Github: 37.144
8. PyTorch
O PyTorch é outra biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto escrita no e para Python. Baseia-se na biblioteca do Torch e é excelente para áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural (PNL). Ele também possui um front end em C ++.
Entre muitos outros recursos, o PyTorch oferece dois recursos de alto nível:
- Computação em tensor acelerado por GPU
- Redes neurais profundas
Estrelas no Github: 31.779
9. Librosa
O Librosa é uma das melhores bibliotecas python para analisar músicas e áudio. Ele contém os componentes necessários que são usados para obter informações da música. A biblioteca está bem documentada e contém vários guias e exemplos que facilitarão sua tarefa.
Estrelas do Github: 3107
Implementação do projeto de código aberto Python e Librosa -
reconhecimento de emoções da fala .
10. Gensim
Gensim é uma biblioteca Python para modelar tópicos, indexar documentos e encontrar semelhanças com grandes corporações. Ele tem como alvo a PNL e a comunidade de recuperação de informações. Gensim é a abreviação de "Generate Like". Anteriormente, ele criou uma pequena lista de artigos semelhantes a este artigo. Gensim é claro, eficiente e escalável. Gensim implementa uma implementação eficiente e simples de modelagem semântica não controlada a partir de texto sem formatação.
Estrelas do Github: 9.870
11. Django
O Django é uma estrutura Python de alto nível que incentiva o desenvolvimento rápido e acredita no princípio do DRY (não repita). Este é um framework Python muito poderoso e amplamente usado. É baseado no padrão MTV (Model-Template-View).
Estrelas no Github: 44.214
12. reconhecimento de rosto
O reconhecimento de rosto é um projeto popular no GitHub. Ele facilmente reconhece rostos e os manipula usando a linha de comando Python / e usa a biblioteca de reconhecimento de rostos mais simples do mundo para isso. Ele usa o dlib de aprendizado profundo para detectar rostos com uma precisão de 99,38% no teste de benchmark Wild.
Estrelas no Github: 28.267
13. Cookiecutter
O Cookiecutter é um utilitário de linha de comando que você pode usar para criar projetos a partir de modelos (cookiecutters). Um exemplo seria criar um projeto em lote a partir de um modelo de projeto em lote. Esses são modelos de plataforma cruzada e os modelos de projeto podem estar em qualquer idioma ou em qualquer formato de marcação, como Python, JavaScript, HTML, Ruby, CoffeeScript, RST e Markdown. Também permite usar vários idiomas no mesmo modelo de projeto.
Estrelas no Github: 10.291
14. pandas
Pandas é uma biblioteca de análise e manipulação de dados Python para estruturas de dados com tags e funções estatísticas.
Estrelas no Github: 21.404
Projeto de código aberto Python para testar o Pandas -
detecção de doença de Parkinson15. Pipenv
A Pipenv promete ser uma ferramenta pronta para produção que visa trazer o melhor de todos os mundos de embalagens para o mundo Python. Seu terminal possui cores bonitas e combina Pipfile, pip e virtualenv em uma equipe. Ele cria e gerencia automaticamente um ambiente virtual para seus projetos e fornece aos usuários uma maneira fácil de configurar um ambiente de trabalho.
Estrelas do Github: 18,322
16. SimpleCoin
Esta é uma implementação do Blockchain para criptomoeda criada em Python, mas é simples, insegura e incompleta. O SimpleCoin não se destina ao uso em produção. Não para uso em produção, o SimpleCoin é destinado a fins educacionais e apenas para tornar a cadeia de trabalho do blockchain acessível e simplificada. Permite salvar os hashes extraídos e trocá-los por qualquer moeda suportada.
Estrelas do Github: 1343
17. Pyray
Esta é uma biblioteca de renderização em 3D escrita em baunilha Python. Renderiza 2D, 3D, objetos e cenas de maior tamanho em Python e animações. Ele nos encontra no campo de vídeos criados, videogames, simulações físicas e até belas fotos. Requisitos para isso: PIL, numpy e scipy.
Estrelas no Github: 451
18. MicroPython
MicroPython é Python para microcontroladores. Esta é uma implementação eficiente do Python3 que vem com muitos pacotes da biblioteca padrão do Python e é otimizada para trabalhar em microcontroladores e em condições restritas. O Pyboard é uma pequena placa eletrônica na qual o MicroPython roda em bare metal, para que ele possa controlar todos os tipos de projetos eletrônicos.
Estrelas no
Github : 9.197
19. Kivy
Kivy é uma biblioteca Python para o desenvolvimento de aplicativos móveis e outros aplicativos multitoque com uma interface de usuário natural (NUI). Possui uma biblioteca de gráficos, várias opções de widget, um idioma Kv intermediário para criar seus próprios widgets, suporte para eventos de entrada de mouse, teclado, TUIO e multitoque. Esta é uma biblioteca de código aberto para desenvolvimento rápido de aplicativos com interfaces de usuário inovadoras. É multiplataforma, ideal para negócios e possui aceleração de GPU.
Estrelas no Github: 9.930
20. Dash
Dash by Plotly é uma estrutura de aplicativos da web. Construído sobre Flask, Plotly.js, React e React.js, nos permite usar o Python para criar painéis. Ele fornece modelos em escala Python e R. O Dash permite criar, testar, implantar e compilar relatórios sem usar DevOps, JavaScript, CSS ou CronJobs. O Dash é poderoso, personalizável, leve e fácil de gerenciar. Ele também possui código-fonte aberto.
Estrelas do Github: 9.883
21. Magenta
Magenta é um projeto de pesquisa de código aberto que se concentra no aprendizado de máquina como uma ferramenta no processo criativo. Isso permite criar música e arte através do aprendizado de máquina. Magenta é uma biblioteca Python baseada em TensorFlow com utilitários para trabalhar com dados de origem, usando-a para treinar modelos de máquinas e criar novo conteúdo.
22. máscara R-CNN
Esta é uma implementação da máscara R-CNNN no Python 3, TensorFlow e Keras. O modelo pega cada instância do objeto na varredura e cria quadros delimitadores e máscaras de segmentação para ele. Ele usa a Rede de pirâmide de recursos (FPN) e o tronco ResNet101. O código é fácil de estender. Este projeto também oferece o conjunto de dados Matterport3D em espaços 3D reconstruídos capturados pelos clientes ...
Estrelas do Github: 14.055
23. Modelos TensorFlow
Este é um repositório com vários modelos implementados no TensorFlow - modelos oficiais e de pesquisa. Ele também tem amostras e material didático. Os modelos oficiais usam as APIs de alto nível do TensorFlow. Modelos de pesquisa são modelos implementados pelos pesquisadores do TensorFlow para apoiar ou apoiar perguntas e receber perguntas.
Estrelas no Github: 57.745
24. Snallygaster
Snallygaster é uma maneira de organizar problemas com os quadros do projeto. Graças a isso, você pode configurar o painel de controle do projeto no GitHub, otimizar e automatizar o fluxo de trabalho. Ele permite que você ordene tarefas, planeje projetos, automatize o fluxo de trabalho, acompanhe o progresso, compartilhe o status e, finalmente, conclua. O Snallygaster pode procurar arquivos secretos em servidores HTTP - procura arquivos disponíveis em servidores Web que não devem ser acessíveis ao público e podem representar um risco à segurança.
Estrelas no Github: 1.477
25. Statsmodels
Este é
um pacote Python que complementa o scipy para computação estatística, incluindo estatística descritiva, bem como estimativas e conclusões para modelos estatísticos. Para fazer isso, ele tem classes e funções. Também nos permite realizar testes estatísticos e pesquisas estatísticas.
Estrelas no Github: 4,246
26. WhatWaf
Essa é uma ferramenta avançada de detecção de firewall que podemos usar para entender se um firewall de aplicativo da web está presente. Ele detecta um firewall em um aplicativo Web e tenta detectar uma ou mais soluções alternativas para ele no destino especificado.
Estrelas do Github: 1.300
27. Chainer
O Chainer é
um ambiente de aprendizado profundo focado na flexibilidade. Ele é baseado em Python e oferece APIs diferenciadas com base na abordagem de definir por execução. O Chainer também oferece APIs orientadas a objetos de alto nível para construção e treinamento de redes neurais. É uma estrutura poderosa, flexível e intuitiva para redes neurais.
Estrelas no Github: 5.054
28. Rebote
Rebound é uma ferramenta de linha de comando. Quando você recebe uma mensagem de erro do compilador, ela obtém imediatamente os resultados da pilha excedida. Para usar isso, você pode usar o comando rebound para executar seu arquivo. Este é um dos 50 projetos de código aberto Python mais populares de 2018. Além disso, requer Python 3.0 ou superior. Tipos de arquivos suportados: Python, Node.js, Ruby, Golang e Java.
Estrelas no Github: 2913
29. Detectron
O Detectron realiza a detecção avançada de objetos (também implementa a máscara R-CNN). Este é o software FAIR (Facebook AI Research), escrito em Python e desenvolvido pela plataforma Caffe2 Deep Learning. O objetivo da Detectron é fornecer uma base de código de alta qualidade e alto desempenho para a pesquisa de detecção de objetos. É flexível e implementa os seguintes algoritmos - máscara R-CNN, RetinaNet, R-CNN mais rápido, RPN, R-CNN mais rápido, R-FCN.
Estrelas no Github: 21.873
30. Python-fire
Esta é uma biblioteca para gerar automaticamente CLIs (interfaces de linha de comando) a partir de (qualquer) objeto Python. Ele também permite que você desenvolva e depure código, além de examinar o código existente ou transformar o código de outra pessoa em uma CLI. O Python Fire facilita a transição entre Bash e Python e também facilita o uso do REPL.
Estrelas no Github: 15.299
31. Pylearn2
O Pylearn2 é uma biblioteca de aprendizado de máquina criada principalmente no Theano. Seu objetivo é facilitar o estudo do BC. Permite escrever novos algoritmos e modelos.
Estrelas do Github: 2681
32. Matplotlib
O Matplotlib é uma biblioteca de desenho 2D para Python - gera publicações de alta qualidade em vários formatos.
Estrelas no Github: 10.072
33. Theano
Theano é uma biblioteca para manipulação de expressões matemáticas e matriciais. Também é um compilador otimizador. O Theano usa
a sintaxe
semelhante ao
NumPy para expressar cálculos e os compila para trabalhar em arquiteturas de CPU ou GPU. Esta é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código aberto escrita em Python e CUDA e executando no Linux, macOS e Windows.
Estrelas no
Github : 8.922
34. Multidifusão
O Multidiff foi projetado para facilitar o entendimento dos dados orientados à máquina. Ajuda a ver as diferenças entre um grande número de objetos, fazendo diferenças entre os objetos correspondentes e exibindo-os. Essa visualização nos permite procurar padrões em nossos próprios protocolos ou formatos de arquivo incomuns. Também é usado principalmente para engenharia reversa e análise de dados binários.
Estrelas no Github: 262
35. Som-colher de chá
Este projeto concentra-se no uso de mapas auto-organizados para resolver o problema do vendedor ambulante. Usando o SOM, encontramos soluções não ideais para o problema do TSP e usamos o formato .tsp para isso. O TSP é um problema completo do NP e, com o crescente número de cidades, está se tornando cada vez mais difícil de resolver.
Estrelas do Github: 950
36. Fóton
O Photon é um scanner da web excepcionalmente rápido, projetado para OSINT. Ele pode recuperar URLs, URLs de parâmetro, informações da Intel, arquivos, chaves privadas, arquivos JavaScript, correspondências de expressão regular e subdomínios. As informações extraídas podem ser salvas e exportadas no formato json. O fóton é flexível e brilhante. Você também pode adicionar alguns plugins.
Estrelas do Github: 5714
37. Mapeador Social
O Social Mapper é uma ferramenta de mapeamento de mídia social que correlaciona perfis usando o reconhecimento de rosto. Ele faz isso em vários sites em larga escala. O Social Mapper automatiza a pesquisa de nomes e fotos nas redes sociais e tenta identificar e agrupar a presença de alguém. Ele então cria um relatório para verificação humana. Isso é útil no setor de segurança (por exemplo, para phishing). Ele suporta LinkedIn, Facebook, Twitter, Google Plus, Instagram, VKontakte, Weibo e Douban.
Estrelas no Github: 2.396
38. Camelot
Camelot é uma biblioteca Python que ajuda a extrair tabelas de arquivos PDF. Funciona com arquivos PDF de texto, mas não com documentos digitalizados. Aqui, cada tabela é um DataFrame do pandas. Além disso, você pode exportar tabelas para .json, .xls, .html ou .sqlite.
Estrelas no Github: 2415
39. Lector
Este é um leitor de Qt para e-books. Ele suporta os formatos de arquivo .pdf, .epub, .djvu, .fb2, .mobi, .azw / .azw3 / .azw4, .cbr / .cbz e .md. O Lector possui uma janela principal, exibe uma tabela, visualiza livros, visualiza sem distrações, suporta anotações, exibe quadrinhos e a janela de configurações. Ele também suporta marcadores, navegação no perfil, um editor de metadados e um dicionário interno.
Estrelas do Github: 835
40. m00dbot
Este é um robô do Telegram para autoteste de depressão e ansiedade.
Estrelas do Github: 145
41. Manim
Este é um mecanismo de animação para explicar vídeos matemáticos que você pode usar para criar animações precisas programaticamente. Para isso, ele usa Python.
Estrelas no Github: 13.491
42. Douyin-Bot
Um bot escrito em Python para um aplicativo semelhante ao Tinder. Desenvolvedores da China.
Estrelas do Github: 5.959
43. XSStrike
Este é um pacote de descoberta de scripts entre sites com quatro analisadores manuscritos. Ele também possui um gerador de carga útil inteligente, um poderoso mecanismo de difusão e um mecanismo de pesquisa incrivelmente rápido. Em vez de inserir dados úteis e verificar sua operação, como todas as outras ferramentas, o XSStrike reconhece a resposta usando vários analisadores e processa os dados úteis, que garantem o trabalho usando a análise de contexto integrada ao mecanismo de difusão.
Estrelas do Github: 7050
44. Python Robotics
Este projeto é uma coleção de códigos nos algoritmos de Python-robotics, bem como algoritmos para navegação autônoma.
Estrelas no Github: 6.746
45. Google Imagens Baixar
O Google Images Download é um programa Python de linha de comando que pesquisa palavras-chave nas imagens do Google e obtém imagens para você. Este é um pequeno programa sem dependências, se você precisar carregar até 100 imagens para cada palavra-chave.
Estrelas do Github: 5749
46. Trape
Permite rastrear e executar ataques inteligentes de engenharia social em tempo real. Isso ajuda a descobrir como as grandes empresas de Internet podem receber informações confidenciais e controlar os usuários sem o seu conhecimento. O Trape também pode ajudar a rastrear cibercriminosos.
Estrelas no Github: 4256
47. Xonsh
O Xonsh é uma linguagem de linha de comando e shell de linha de comando Python que usa o Unix para várias plataformas. Este é um superconjunto do Python 3.5+ com primitivas de shell adicionais, como no Bash e no IPython. O Xonsh é executado no Linux, Max OS X, Windows e outros sistemas principais.
Estrelas no Github: 3426
48. GIF para CLI
Isso requer um GIF ou um pequeno vídeo ou solicitação e, usando a API Tenor GIF, ele é convertido em gráficos animados ASCII. Ele usa seqüências de escape ANSI para animação e cor.
Estrelas do Github: 2,547
49. Cartoonify
Desenhar Esta é uma câmera polaroid capaz de desenhar desenhos animados. Ele usa uma rede neural para reconhecimento de objetos, um conjunto de dados do Google Quickdraw, impressora térmica e Raspberry Pi. Rápido, Draw! - Este é um jogo do Google no qual os jogadores são solicitados a desenhar uma imagem de um objeto / ideia e, em seguida, ele tenta adivinhar o que representa em menos de 20 segundos.
Estrelas do Github: 1.760
50. Zulip
O Zulip é um aplicativo de bate-papo em grupo em tempo real e também produtivo graças a conversas multithread. Muitas empresas da Fortune 500 e projetos de código aberto o utilizam para bate-papo ao vivo, que pode processar milhares de mensagens por dia.
Estrelas no Github: 10.432
51. YouTube-dl
Este é um programa de linha de comando que pode baixar vídeos do YouTube e de outros sites. Não está vinculado a uma plataforma específica.
Classificação por estrelas do Github: 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
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