GitHub上Stars最多的10个Python项目
1、tensorflow/tensorflow
Stars:41347
TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
2、vinta/awesome-python
Stars:27494
这个开源项目包含的是:收集了Python相关的框架、开源库、软件、学习等等资源。有了它,学好Python不害怕!
3、jkbrzt/httpie
Stars:27432
HTTPie 是一个开源的命令行的 HTTP 工具包,提供命令行交互方式来访问 HTTP 服务。
4、pallets/flask
Stars:24304
Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架
5、nvbn/thefuck
Stars:23211
开发者都或多或少接触过 linux 接触过命令行,当然肯定也都被命令行狠地“fuck”过。我很多时候都是微不足道的原因导致了命令行出错,例如将 python 输入成 ptyhon,例如将 ls -alh 输入成 ls a-lh而导致出错,这个时候我会想说:“fuck”。
开发 thefuck 的这位同仁,恐怕也经常会有这种不和谐的情况。因此开发了这个软件 thefuck。thefuck 不仅仅能修复字符输入顺序的错误,在很多别的你想说“fuck”的情况下,thefuck 依然有效。
6、django/django
Stars:22839
Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架。使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
Django 框架的核心组件有:
用于创建模型的对象关系映射
为最终用户设计的完美管理界面
一流的 URL 设计
设计者友好的模板语言
缓存系统
7、kennethreitz/requests
Stars:22525
虽然Python的标准库中urllib2模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的API使用起来让人实在感觉不好。它已经不适合现在的时代,不适合现代的互联网了。而Requests的诞生让我们有了更好的选择。
正像它的名称所说的,HTTP for Humans,给人类使用的HTTP库!在Python的世界中,一切都应该简单。Requests使用的是urllib3,拥有了它的所有特性,Requests 支持 HTTP 连接保持和连接池,支持使用 cookie 保持会话,支持文件上传,支持自动确定响应内容的编码,支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。现代、国际化、人性化。
除此之外,Requests的文档非常完备,中文文档也相当不错。Requests能完全满足当前网络的需求,主要支持的功能如下:
Requests 完全满足如今网络的需求。
国际化域名和 URLs
Keep-Alive & 连接池
持续性的 Cookie 会话
类浏览器式的 SSL 加密认证
基本/精简式的身份认证
优雅的键/值 Cookies
自动解压
Unicode 编码的响应主体
多段文件上传
连接超时
支持 .netrc
适用于 Python 2.6—3.3
安全的线程使用
8、rg3/youtube-dl
Stars:22447
youtube-dl 是一个很小的命令行程序,用于从YouTube等网站下载视频。它需要 Python interpreter (2.6, 2.7, or 3.3+),支持多平。它还提供一个包含Python的Windows可执行程序 。youtube-dl可以在Unix box, Windows或Mac OS X中使用。
9、ansible/ansible
Stars:20465
ansible是新出现的 自动化 运维工具 , 基于Python研发 。 糅合了众多老牌运维工具的优点实现了批量操作系统配置、批量程序的部署、批量运行命令等功能。 仅需在管理工作站上安装 ansible 程序配置被管控主机的 IP 信息,被管控的主机无客户端。 ansible 应用程序存在于 epel( 第三方社区 ) 源,依赖于很多 python组件
10、josephmisiti/awesome-machine-learning
Stars:18626
此项目整理了机器学习相关的学习资源等。
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