GitHub十大热门Python项目，过程很有趣
1. Manim
关注量：26.2k
复制量: 3.4K
开发者：: Grant Sanderson
Manim是Mathematical Animation Engine的缩写。这个项目背后的理念是让人们更容易在数学教材中整合有趣直观的动画与图形和图表，摆脱学习数学必须枯燥的刻板印象。
格兰特在YouTube上经营着一个名为3Brown1Blue的频道，他根据需要使用manim库来创建和控制这些动画，向受众传授高等数学知识。使用manim，你还可以创建动画视频，精确控制用于图表和插图的动画。如果你觉得这是个有趣的想法，你应该去他的频道看看这个库的操作。
2. DeepFaceLab
关注量: 20.4k
复制量: 4.8k
开发者: ieberov
DeepFaceLab是这个榜单上Python上最有趣的GitHub项目之一。DeepFaceLab是一个可以创建深度伪造图像和视频的工具，让你可以做很多有趣的事情，比如改变、去年龄、交换面孔。为了让事情更有说服力，你甚至可以改变他们的语音，不过这需要熟练掌握视频编辑软件。
开发者声称，互联网上95%以上的深度假视频都是用这个工具制作的。你可以在项目的GitHub页面上找到设置指南和一堆面孔集来让自己入门。
3. Airflow
关注量: 18.6k
复制量: 7.3k
开发者： Apache软件基金会
Airflow是Apache软件基金会推出的一款开源工作流管理工具，由Python驱动。Airflow可以让你对你的工作流进行一系列的活动，比如编写、调度和监控它们。当工作流被定义为代码时，就会变得更容易管理、测试和协作。
它提供了可扩展性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面使Airflow的工作变得顺畅，其与其他工具和服务的强大集成能力有助于通过节省时间来获得最大的效益。Airflow正被业内一些大公司积极使用，如Adobe、Lyft、Slack、Expedia等。
4. GPT-2
关注量: 13.4k
复制量: 3.4k
GPT-2是一个庞大的基于转换的语言模型，它是在一个同样庞大的数据集上进行训练的，确切地说，是来自80多亿网页的文本。它的目标是什么？当给定一组或所有前文中的单词时，预测下一个单词/s。
简单来说，你给GPT-2一些文本，语言模型就会预测并生成一个质量非凡的冗长的文本延续。
GitHub repo上有OpenAI的论文 “Language Models are Unsupervised Multitask Learners “的代码和模型，而页面上提到了GPT-2的描述和一些注意事项。
5. XSStrike
关注量: 8.5k
复制量: 1.2k
开发者: Somdev Sangwan
跨站脚本（Cross-Site Scripting），又名XSS，是一种对网站来说极为恼人和有害的漏洞。通过从客户端注入恶意代码，攻击者可以对网站和数据造成无法控制的破坏。s0md3v的XSStrike本质上是一个XSS检测套件，它本身就是独一无二的。
开发者称，他的工具不是简单地测试随机的有效载荷，而是分析网站，并生成专门设计的有效载荷。该工具的一些不同功能包括。
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上下文分析
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强大的模糊引擎
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支持多线程分析
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支持从文件中强制执行有效载荷。
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一个定制的HTML和JavaScript解析器
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扫描任何过时的Javascript库
6. Google Images Download
关注量: 7.1k
复制量: 1.7k
开发者: Hardik Vasa
Hardik Vasa的脚本可以让你一次性从谷歌下载数百张图片到你的电脑上。这个工具的工作方式是你安装库，使用命令，提到你想要的关键字作为参数，然后让这个工具发挥它的魔力。rebound本质上是在Google Images的索引中搜索指定关键字的图片，一旦找到就下载它们。
你也可以从另一个Python文件中使用该库，它仍然会像往常一样工作。如果你需要一次性从Google批量下载图片，这的确是一个有趣而有用的项目。
7. Photon
关注量: 7k
复制量: 965
开发者: Somdev Sangwan
Photon是一个使用Python构建的强大且易于使用的网络爬虫。s0md3v的轻量级和快速爬虫遵循开源智能框架的指导方针和方法，允许收集和分析从公开或公共来源获得的信息。
Photon可以从众多来源中抓取的信息包括。
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URL，包括带参数的URL
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社交媒体账户、电子邮件
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文件，如pdf、png、xml文件
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子域
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JavaScript文件
Photon将所有提取的信息有条理的保存起来，甚至可以导出为JSON文件。该工具还提供了各种选项来定制其工作，如控制超时，排除一些URL等。
8. NeuralTalk
关注量: 5k
复制量: 1.2k
开发者: Andrej Karpathy
NeuralTalk的核心是一个使用Python和NumPy的图像字幕项目，它使用了多模态循环神经网络。由于技术的改进和更好的硬件支持，开发者发布了NeuralTalk2，它比原来的NeuralTalk更好更快。
NeuralTalk2采用了批量化的实现方式，仍然使用了RNNs，并且基于Torch，可以在GPU上运行，同时支持CNN微调。虽然开发者已经废弃了原来的NeuralTalk，但GitHub上仍然有，大家可以看看。
9. Xonsh
关注量：3.9万
复制量: 434
Xonsh 的发音是 “conch” ，你可以把 Xonsh 看成是一个由 Python 支持的跨平台 shell 语言。Xonsh使Python的工作，即使是最基本的任务，也会变得更好，因为它深深地集成在Xonsh中。
有了 Xonsh，你可以不输入”$ echo 2+2″，而只输入$ 2+2，它仍然会给你正确的结果。多么简单啊Xonsh shell的入门也非常简单，只需根据你的环境安装正确的命令就可以了。Xonsh适用于许多包管理器，包括pip、Conda、Apt、Brew等。至于它的功能，Xonsh很容易编写脚本，有一个大型的标准库，有类型化的变量，等等。
10. 反弹
关注量：3.3万
复制量: 299
开发者：Jonathan Shobrook Jonathan Shobrook
编译器错误往往是非常令人沮丧和困惑的。那么唯一的解决办法就是前往Stack Overflow或阅读文档。Jonathan Shobrook和他著名的工具rebound，已经找到了一种方法，让你在处理那些讨厌的编译器错误时，生活更加轻松。
rebound的工作方式是，你用这个工具运行你的文件，它将检查文件中存在的任何编译器错误，并为你调取它能找到的任何相关的Stack Overflow线程。
Rebound能够在终端内以及浏览器中加载线程，这不仅对菜鸟来说是救命稻草，对老手来说也是救命稻草，节省了他们无休止地寻找答案的时间。目前，rebound只支持Python、Node.js、Ruby、Golang和Java。
结论
创意也是没有限制的。GitHub这样的项目，是人们创造力和天赋的完美展示。但这仅仅是冰山一角，因为Python可以用来进行广泛的活动，前提是你有技术诀窍，并且清楚地了解你想要实现的目标。随着Python的不断发展，越来越多的开发者将开始使用它来构建像我们上面提到的那些令人惊奇和资源丰富的项目。让这篇文章成为您的灵感来源，唤醒您脑海中沉睡的想法，并将事情付诸行动。