2018年6月份GitHub上较热门的Python项目!-太原达内Python培训

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Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。

6 月份 GitHub 上较热门的Python项目排行已经出炉啦,在本月的名单中,出现了许多新项目,一起来看看上榜的项目有哪些吧:

1.Python-100-Days

Python - 100天从新手到大师,如Day01 - 初识Python:

Python简介 - Python的历史 / Python的优缺点 / Python的应用领域

搭建编程环境 - Windows环境 / Linux环境 / MacOS环境

从终端运行Python程序 - DOS命令 / Hello, world / print函数 / 运行程序

使用IDLE - 交互式环境(REPL) / 编写多行代码 / 运行程序 / 退出IDLE

注释 - 注释的作用 / 单行注释 / 多行注释

2.Vibora

Vibora 是一个 Python 异步网络框架(Python 3.6+),目前正在开发中,处于 alpha 阶段。服务器端功能

性能请查看 https://vibora.io/#benchmarks

Schemas 引擎 (比 marshmallow 快 50 倍,支持异步)

Nested Blueprints / Domain Based Routes / Components

Connection Reaper / 可自修复的 Workers

......

3.models

一个 Tensorflow 库,里面包含 使用 TensorFlow 构建的模型和示例的教程,旨在更好的维护,测试,并与较新的 TensorFlow API 保持同步较新。

4.gif-for-cli

今年是 Gif 动态图片的 31 周年,为了庆祝这个日子,Google 在 6 月 5 日发布了一个新的开源工具。它被称为“GIF for CLI”,它可以将图形交换格式图像转换为用于终端的ASCII码文本图形。

5.public-apis

PublicApis:公共API目录大全是一个通过 MaShape 市场整合的世界上较全的 API 接口目录,支持关键词搜索和添加API数据,方便开发者快速的找到自己想要的 API,目已经收录 5321 种 API 接口。

6.awesome-python

awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受 Python 开发者的青睐。

7.mlflow

MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台,主打开放性:

开放接口:可与任意 ML 库、算法、部署工具或编程语言一起使用。

开源:开发者可轻松地对其进行扩展,并跨组织共享工作流步骤和模型。

MLflow的当前版本是alpha版本。这意味着API和数据格式可能会发生变化!

8.keras

Keras 是一个极简的、高度模块化的神经网络库,采用 Python(Python 2.7-3.5.)开发,能够运行在 TensorFlow 和 Theano 任一平台,好项目旨在完成深度学习的快速开发。特性:

可以快速简单的设计出原型(通过总模块化、极简性、和可扩展性)

同时支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合

支持任意的连接方案(包括多输入和多输出)

支持GPU和CPU

9.SNIPER

SNIPER是一种高效多尺度目标检测算法,用于实例级识别任务,如对象检测和实例级分割。SNIPER不是处理图像金字塔中的所有像素,而是选择性地处理地面实况对象(也称为芯片)周围的区域。由于它在低分辨率芯片上运行,因此显着加速了多规模培训。

10.faceai

一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目,开发环境如下:

Windows 10(x64)

Python 3.6.4

OpenCV 3.4.1

Dlib 19.8.1

face_recognition 1.2.2

keras 2.1.6

tensorflow 1.8.0

Tesseract OCR 4.0.0-beta.1

11.youtube-dl

youtube-dl 是一个用来从 YouTube.com 网站上下载视频文件的命令行工具。它采用 Python 开发,运行时需要 Python 的解释环境。支持多个 OS 平台,支持众多视频网站:国内优酷、土豆、新浪和搜狐,国外 YouTube 等赫然在列。

12.face_recognition

基于 Python 的开源人脸识别库,该库可以通过 python 或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用 dlib 深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为 99.38%。

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