2024年GitHub上最火的Python项目

#收集了一些目前最火的python项目，和其相关实际应用场景。感兴趣的小伙伴可以了解一下。

表格：

项目名称

简介

GitHub 星星数量

主要应用领域

PyTorch

强大的深度学习框架，支持GPU加速。

82K+

机器学习、神经网络​(github)​(libhunt)

Django

高效的Web开发框架，促进快速开发。

79K+

Web开发​(github)​(libhunt)

FastAPI

高性能的Web框架，适合构建API。

75K+

Web API开发​(github)​(libhunt)

Home Assistant

开源的本地家居自动化平台，强调隐私保护。

71K+

家居自动化​(libhunt)

ML-For-Beginners

机器学习入门的教育项目，提供教程和练习。

69K+

机器学习学习资源​(libhunt)

Flask

轻量级的Web开发微框架。

67K+

Web开发​(github)​(libhunt)

Ansible

IT自动化平台，简化系统部署和管理。

62K+

IT运维、DevOps自动化​(dev)​(libhunt)

yt-dlp

改进版的YouTube下载工具，支持更多功能。

50K+

媒体下载​(github)​(libhunt)

Keras

简单易用的开源神经网络库。

48K+

机器学习与AI​(dev)

Requests

简化HTTP请求的库。

42K+

HTTP请求处理​(dev)

 目前实际应用举例：

1. PyTorch

• 应用领域: 机器学习与深度学习
• 实际应用:
  PyTorch广泛用于计算机视觉和自然语言处理任务。在医疗行业，PyTorch被用于医学图像分析，例如肿瘤检测和病理图像分类。另一个例子是在自动驾驶中，PyTorch被用于实时图像识别和路径规划的深度学习模型训练​。

2. Django

• 应用领域: Web开发
• 实际应用:
  Django是许多大型Web应用的基础，例如Instagram和Pinterest。这些平台使用Django来快速开发和扩展其后端功能，处理大量用户数据并提供稳定的服务​。此外，Django也被用在政府和非营利组织的门户网站，以快速构建安全可靠的系统。

3. FastAPI

• 应用领域: 构建高性能API
• 实际应用:
  FastAPI被Netflix用于其内部服务开发，提供高效的API处理大规模数据请求。其异步功能使其成为处理实时数据和大规模并发请求的理想选择​。此外，FastAPI常用于医疗和生物科技领域，以处理患者数据和预测模型的API服务。

4. Home Assistant

• 应用领域: 家居自动化
• 实际应用:
  Home Assistant被用于控制智能家居设备，如灯光、温度传感器和安全系统。它的开源特性使得用户可以根据自己的需求定制家居控制系统，并确保数据隐私。许多用户将其与Amazon Alexa或Google Assistant集成，以便于语音控制家居设备​。

5. ML-For-Beginners

• 应用领域: 机器学习教育
• 实际应用:
  该项目通过一系列教程帮助初学者学习机器学习的基础知识，广泛应用于教育领域，特别是在在线课程平台如Coursera和Udemy中，用于引导学生了解机器学习的核心概念和工具。

6. Flask

• 应用领域: Web开发
• 实际应用:
  Flask是一个轻量级框架，被用于构建简单的Web应用和API。它被Airbnb用于管理其一些内部服务的开发，确保灵活性和可扩展性。Flask也常用于数据科学应用，例如构建用于展示分析结果的Web仪表板。

7. Ansible

• 应用领域: IT自动化与DevOps
• 实际应用:
  Ansible在IT运维中被广泛应用，自动化配置管理和服务器部署。例如，Red Hat使用Ansible来简化跨云基础设施的应用部署，并确保大规模系统的一致性和安全性。Ansible还被用于金融服务业，自动化管理数据库和网络配置。

8. yt-dlp

• 应用领域: 媒体下载
• 实际应用:
  yt-dlp主要用于从YouTube和其他视频平台下载视频。用户可以通过命令行工具灵活下载不同质量的媒体内容。yt-dlp被许多内容创作者和开发者用于批量获取公开视频以供离线分析或编辑。

9. Keras

• 应用领域: 神经网络与深度学习
• 实际应用:
  Keras被用于谷歌等公司的AI项目中，帮助开发者快速构建和训练神经网络模型。它也是自动驾驶技术中图像识别的关键工具之一，用于从摄像头数据中检测物体并做出相应决策。

10. Requests

• 应用领域: HTTP请求处理
• 实际应用:
  Requests是一个简化HTTP请求的库，广泛应用于Web爬虫和API集成。开发者使用Requests与第三方服务（如Twitter API或GitHub API）进行数据交互，自动化信息收集和传递。