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GitHub 上最火的 Python 開源項目zz

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https://github.com/tensorflow/tensorflow Star 68481

Google 的 TensorFlow 是最流行的開源 AI 庫之一。它的高計算效率,豐富的開發資源使它被企業和個人開發者廣泛采用。TensorFlow 是一個采用數據流圖,用於數值計算的開源軟件庫。TensorFlow 最初由Google 大腦小組(隸屬於 Google 機器智能研究機構)的研究員和工程師們開發出來,用於機器學習和深度神經網絡方面的研究,但這個系統的通用性使其也可廣泛用於其他計算領域。想要更深入了解可點擊《快速入門 Google 機器學習系統 TensorFlow》

https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh Star 58473

oh-my-zsh 是基於 zsh 的功能做了一個擴展,方便的插件管理、主題自定義,以及漂亮的自動完成效果。 Zsh 和 bash 一樣,是一種 Unix shell,但大多數 Linux 發行版本都默認使用 bash shell。但 Zsh 有強大的自動補全參數、文件名、等功能和強大的自定義配置功能。

https://github.com/nvbn/thefuckhttps://github.com/nvbn/thefuck Star 30532

首先這個項目的名字就很引人註目,取名為 thefuck 的原因是任何情況下你想說“我操”,你都可以用得到 thefuck。theFuck 是一個高可配置的應用,用戶可以開啟或關閉規則、配置 UI、設置規則選項還有進行其他的操作。Fuck 的 UI 很簡單,它允許用戶通過(上下)箭頭的方式在修正過的命令列表中進行選擇,使用 Enter 來確認選擇,Ctrl+C 來跳出程序。 不足的是在 Python 標準庫中沒有辦法在非 Windows 下不通過 curses 來讀取鍵盤輸入

https://github.com/pallets/flask Star 29399

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架,基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。 Flask 使用 BSD 授權。 Flask 也被稱為“microframework”,因為它使用簡單的核心,用 extension 增加其他功能。Flask 沒有默認使用的數據庫、窗體驗證工具。然而,Flask 保留了擴增的彈性,可以用 Flask-extension 加入這些功能:ORM、窗體驗證工具、文件上傳、各種開放式身份驗證技術。

https://github.com/django/django Star 27899

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 應用程序框架。但是在Django中,控制器接受用戶輸入的部分由框架自行處理,所以 Django 裏更關註的是模型(Model)、模板(Template)和視圖(Views),稱為 MTV 模式。使用 Django,我們在幾分鐘之內就可以創建高品質、易維護、數據庫驅動的應用程序。

https://github.com/requests/requests Star 27210

requests 是 Python 的一個 HTTP 客戶端庫,跟 urllib,urllib2 類似,那為什麽要用 requests 而不用 urllib2 呢?以為 Python 的標準庫 urllib2 提供了大部分需要的 HTTP 功能,但是API太逆天了,一個簡單的功能就需要一大堆代碼。 看了 requests 的文檔,確實很簡單,尤其適合懶人。

https://github.com/scrapy/scrapy Star 22407

Scrapy 是 Python 開發的一個快速,高層次的屏幕抓取和 Web 抓取框架,用戶只需要定制開發幾個模塊就可以輕松的實現一個爬蟲,用來抓取網頁內容以及各種圖片,非常之方便。Scrapy用途廣泛,可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。

Scrapy 吸引人的地方在於它是一個框架,任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類,如 BaseSpider、sitemap 爬蟲等

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn Star 20908

scikit-learn 是一個 Python 的機器學習項目。是一個簡單高效的數據挖掘和數據分析工具。基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。基於 BSD 源許可證。scikit-learn 的基本功能主要被分為六個部分,分類,回歸,聚類,數據降維,模型選擇,數據預處理

https://github.com/fchollet/keras Star 19132

Keras 是一個極簡的、高度模塊化的神經網絡庫,采用 Python(Python 2.7-3.5.)開發,能夠運行在 TensorFlow 和 Theano 任一平臺,好項目旨在完成深度學習的快速開發。keras 的幾大特點:文檔齊全、上手快速、純 Python 編寫、關註度高更新迅速、論壇活躍、就是運行速度不太快,當然,有的人就是不 care 速度

https://github.com/python/cpython Star 12609

CPython 是用C語言實現的 Python 解釋器,也是官方的並且是最廣泛使用的Python解釋器。除了 CPython 以外,還有用 JAVA 實現的 Jython 和用 .NET 實現的 IronPython,使 Python 方便地和 JAVA 程序、.NET 程序集成。另外還有一些實驗性的 Python 解釋器比如 PyPy。

CPython 是使用字節碼的解釋器,任何程序源代碼在執行之前先要編譯成字節碼。它還有和幾種其它語言(包括C語言)交互的外部函數接口。

https://github.com/Microsoft/CNTK Star 12225

來自微軟公司的 CNTK 工具包的效率,“比我們所見過的都要瘋狂”。 這部分歸功於 CNTK 可借助圖形處理單元(GPU)的能力,微軟自稱是唯一公開“可擴展 GPU”功能的公司。(從單機上的 1 個、延伸至超算上的多個) 在與該公司的網絡化 GPU 系統(稱之為Azure GPU Lab)匹配之後,它將能夠訓練深度神經網絡來識別語音,讓 Cortana 虛擬助理的速度達到以前的十倍。 去年 4 月的時候,CNTK 就已經面向研究人員開放,只是當時的開源授權限制頗多。不過現在,它已經徹底開放了,而深度學習的初創者們將最為受益。

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