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2018年9月份GitHub上最热门的Python项目

原创 Python 作者:大禹编程 时间:2018-10-26 14:57:32 0 删除 编辑

本文我们将和大家介绍 GitHub 上 9 月份最受欢迎的 11 个Python开源项目,在这些项目中,你有在用或用过哪些呢?

 


1.Python

https://github.com/TheAlgorithms/Python Star 14125


用Python实现的所有算法,不过创建者表示这些仅用于演示目的。Python标准库中有许多种类的实现,出于性能原因要好得多。


2.Algorithm_Interview_Notes-Chinese

https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese Star 7199


2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记


3.awesome-algorithm

https://github.com/apachecn/awesome-algorithm Star 5395


Leetcode 题解 (跟随思路一步一步撸出代码) 及经典算法实现


4.system-design-primer

https://github.com/donnemartin/system-design-primer Star 50239


该项目是关于如何设计大型系统,以及如何应对系统设计面试。系统设计是一个很宽泛的话题。在互联网上,关于系统设计原则的资源也是多如牛毛。这个仓库就是这些资源的组织收集,它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统。


 

5.ungoogled-chromium

https://github.com/Eloston/ungoogled-chromium Star 5966


ungoogled-chromium 是开源的 Chromium 衍生版,由它的名字不难看出,这个基于 Chromium 的浏览器项目移除了 Chromium 中和 Google 相关的内容。让浏览器在运行过程中不再和 Google 服务器交互。


 

6.models

https://github.com/tensorflow/models Star 42707


一个Tensorflow库,里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程,旨在更好的维护,测试,并与最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow实现模型:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research


TensorFlow教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials


7.awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 56171

awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受Python开发者的青睐。


8.youtube-dl

https://github.com/rg3/youtube-dl Star 42711

youtube-dl是一个用来从YouTube.com网站上下载视频文件的命令行工具。它采用Python开发,运行时需要Python的解释环境。支持多个OS平台,支持众多视频网站(见附图)国内优酷、土豆、新浪和搜狐,国外YouTube等赫然在列。


9.keras

https://github.com/keras-team/keras Star 34379


Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库,采用Python(Python 2.7-3.5.)开发,能够运行在TensorFlow和Theano任一平台,好项目旨在完成深度学习的快速开发。特性:


● 可以快速简单的设计出原型(通过总模块化、极简性、和可扩展性)


● 同时支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合


● 支持任意的连接方案(包括多输入和多输出)


● 支持GPU和CPU


10.boltons

https://github.com/mahmoud/boltons Star 4363


Boltons是拥有超过220个BSD许可的、纯Python实用工具集合,Boltons有极简单的架构,保持一致与独立,着眼于尽可能广泛的维护用例和使用模式。

 

11.mlcourse.ai

https://github.com/Yorko/mlcourse.ai Star 2731




这是一套开放、免费的机器学习课程,课程为期10周,包含5大主题12个部分。


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