GitHub上8个强烈推荐的 Python 项目
文章目录
- 前言
- 1. Manim
- 2. DeepFaceLab
- 3. Airflow
- 4. GPT-2
- 5. XSStrike
- 6. 谷歌图片下载
- 7. Gensim
- 8. SocialMapper
- 总结
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- 关于Python技术储备
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- 一、Python所有方向的学习路线
- 二、Python基础学习视频
- 三、精品Python学习书籍
- 四、Python工具包+项目源码合集
- ①Python工具包
- ②Python实战案例
- ③Python小游戏源码
- 五、面试资料
- 六、Python兼职渠道
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前言
GitHub 无疑是代码托管领域的先行者，Python 作为一种通用编程语言，已经被千千万万的开发人员用来构建各种有意思或有用的项目。以下我们会介绍一些使用 Python 构建的GitHub上优秀的项目。
1. Manim
GitHub链接： https://github.com/3b1b/manim
B站链接：https://space.bilibili.com/88461692
Manim 是一个说明性数学动画引擎，使用 manim你可以创建动画视频，还可以控制用于插图和图表的动画。
这个项目将有趣直观的动画与数学教材中的图形图表相结合，是为了让人们更容易了解，从而打破学习数学肯定枯燥无味的刻板印象。简单来说就是一个高逼格的解释性的数学动画。
2. DeepFaceLab
GitHub 链接：https://github.com/iperov/DeepFaceLab
DeepFaceLab 是本文中最有趣的 Python 项目之一。DeepFaceLab 是一种可以创建深层假图像和视频的工具，它能让你做很多有意思的事情，比如改变年龄和换脸。为了让事情更令人信服，甚至可以改变语言，前提是你精通视频编辑软件。开发者说互联网上超95%的深度假视频都是使用这个工具制作的。你可以在该项目的网页上找到面孔数据集和设置指南，冲呀伙伴们赶紧动起来!
3. Airflow
GitHub链接：https://github.com/apache/flow
Airflow 是一个由Python提供支持，Apache 软件基金会开发的开源工作流管理工具，是一款开源的，分布式任务调度框架，它将一个具有上下级依赖关系的工作流，组装成一个有向无环图。简单来说，其实就是一个安排和监控工作流程的平台，例如编写、计划和监视等活动。如果把工作流定义为代码时，管理、测试和协作都会变得更加容易。
它提供了可伸缩性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面让 Airflow 的使用过程非常流畅，它强劲的集成能力与其他服务功效有助于最大程度地节省时间。Airflow 正被业内一些大牌公司使用，如Adobe、Lyft、Slack、Expedia等。
4. GPT-2
GitHub 链接： https://github.com/openai/gpt-2
GPT-2 是一个浩大的基于转换器的语言模型，它根据同样巨大的数据集进行训练。目的就是当从上下文中给一组或之前的单词时，预测下一个单词，也就是一种文本生成方式。
简单地说，你只需要给 GPT-2 一些简短的词语或语言模型就能预测并生成品质优良的长文。
5. XSStrike
GitHub 链接：https://github.com/s0md3v/XSStrike
跨站点脚本是一个漏洞，对网站来说是令人烦恼并且有害的问题。通过从客户端注入恶意代码，攻击者就能对数据和网站造成不可控的损害。
开发人员说他的工具不只是简简单单地检验随机有效负载，而是可以剖析网站并生成带有工作性能的专门工程有效负载。
6. 谷歌图片下载
GitHub 链接：https://github.com/hardikvasa/google-images-download
本工具的工作方法就是安装库，然后使用命令将所需的关键字、关键词作为参数，然后就到本工具发挥其神奇的作用的时间了。它允许我们一次性从谷歌上下载上百张图片到你的计算机。实际上就是在google images 搜索带有指定关键字的图片，找到你所需要的即可开始下载。有了它，分分钟拥有免费分享海量资源的技能啦。
7. Gensim
Gensim是一个Python库，它的作用有文档索引、主题建模以及使用大规模语料数据进行类似检索。Gensim是“生成相似”的缩写。它是清晰、高质高效和可扩展的。这完成了对纯文本的无监督语义建模的无麻烦的目标。它被作者称为“根据纯文本进行监督性建模最健壮、最有效的、最让人放心的软件”。
GitHub 链接：https://github.com/apachecn/gensim-doc-zh
8. SocialMapper
通过一张照片就能搜到你的微博吗?是的没错。SocialMapper就是是一种社交媒体映射工具，它通过面部识别来连接不同社交媒体上的信息，然后收集和关联个人资料。它可以大规模地自动搜索社交媒体网站上的文字和图片，尝试准确地监测某某人的存在。最后，它会建立一个报告让人审查。这在网络安全行业十分有用。目前它支持Facebook、LinkedIn、Twitter、GooglePlus、instagram、VKontakte、微博和豆瓣等平台。
GitHub 链接：https://github.com/Greenwolf/social_mapper
总结
总之，如果你对Python十分有兴趣，又找不到好的练手项目，可以自行选择上文推荐的项目练习，Learn by doing才是正确的技术学习姿势。
相关文章推荐：如何在Github上运行Python代码
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
因篇幅有限，仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
②Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
六、Python兼职渠道
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