GitHub 上の優れた Python プロジェクトは何ですか?

開発者やプログラマーのコミュニティの中で、Python は最も人気があり、需要の高いプログラミング言語です。約 7,300 万人の開発者が、GitHub を通じて Git リポジトリを使用してオープンソース コミュニティにアクセスできます。 Python プロジェクトは、プログラミング言語の専門知識を効果的に高めるために非常に人気があり、GitHub がそれを支援します。簡単なパスワード生成ツールの構築から、反復的なジョブの自動化、Twitter データのマイニングまで、このリポジトリには誰にとっても役立つものが揃っています。

現在人気のある GitHub ソース Python の項目をいくつか見ていきます。

Google 画像のダウンロード

このコマンドライン Python ツールを使用すると、何百もの Google フォトを検索してダウンロードできます。このスクリプトには、単語やフレーズを検索し、必要に応じて画像アセットをダウンロードする機能があります。 Python バージョン 2.x および 3.x は、Google Pictures Download と互換性があります。プロジェクトのソース コードを研究してプログラミング能力を向上させ、それが実際の状況でどのように適用されるかを理解することができます。

DeepFaceLab

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DeepFaceLab

「Iperov」は、人的交換に使用されるソース DeepFaceLab 技術を開発しました。このシステムは、深さのフレームワークや構築モデルを完全に理解する必要なく、誰でも使用できる必要かつ簡潔なフローを提供します。活発で無駄のない結合構造により、ユーザーは、冗長なサンプルパネル コードを書き込むことなく、自分のフローにさらに多くの機能を追加できます。

空气流動

Python オープンソース プロジェクト Airflow は、オブジェクト全体にわたるさまざまな REST API エンドポイントを提供しており、GitHub で入手できます。 JSON は入力として受け入れられ、JSON も出力として返されます。 Python プログラムとの下位互換性は、Airflow API に含まれています。

Xonsh

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Xonsh

イメージ Unix では、このようなコマンドライン プロセッサが対話プログラムに必要です。これらのオペレーティング システムでは、シェルがより拡張性の高いプログラムを理解できる場合には、シェルを使用して実行を制御します。さて、これ以上に実用的なものはありませんか? これは Xonsh (発表名は「Konk」) の用途です。

これは、Python 上で実行されるクエリーシェル言語の 1 つです。このクロスプラットフォーム言語には、スクリプトの作成を容易にするために、非常に多くの基準とさまざまな種類があります。Xonsh は、vox という名前の仮想環境も使用しています。管理システム。

ML-エージェント

Unity マシン プロトコル ツール パケット (ML-Agents) と呼ばれるソース オブジェクトにより、Python および Python API を智能プロキシとして使用することが可能になります。さまざまな環境設定と環境をサポートし、規定の Unity SDK と内部に設置されたモジュールのサポートは、その多機能の 1 つです。

XSStrike

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XSStrike

Python プログラミング言語の XSStrike プロジェクトは、GitHub で最も人気のあるプロジェクトの 1 つであり、XSS 攻撃を特定して対抗できることでよく知られています。さらなる機能には、高速クローラー、インテリジェントなペイロード ジェネレーター、4 つの手書きパーサー、およびファジング エンジンなどがあります。

NeutralTalk

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中立对话

NeutralTalk を使用すると、マルチモーダルリカレント ニューラル ネットワークについての理解を深めることができます。これは、画像の説明に重点を置いた Python と NumPy プロジェクトです。

自然言語処理とコンピュータ ビューは、写真問題を作成する方法でよく使用され、写真に表示される情報の説明機能を備えています。

NeutralTalk2 は、最新の字幕コードを取得するために使用できます。この項目は、Lua を使用して作成されているため、上の項目よりも高速です。

Manim

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Manim

Manim は、図形化数学教義を作成するためのツールです。Python 3.7 上で実行され、主に精密なアニメーションを生成するために、Python を使用します。方法。

TensorFlow の目

TensorFlow は、ソース マシンのアーキテクチャと併せて、好評を博しているソース Python GitHub の指針を提供し、複数のプラットフォームでの使用に適した、適切なアーキテクチャと単純な計算を備えています。

地图モデル入力器

Maps Models Importer は広大なマップを使用して 3D モデルをインポートします。この実験的なテクノロジーを構成するのは Blender アドオンのみであり、このプロセスを完了するには Google マップなどの 3D コンテンツ プログラムが必要です。このプロジェクトを利用して、Google マップからモデルをインポートする方法を学びましょう。

＃＃＃結論は＃＃＃

結論として、開発者コミュニティにおける Python の人気は明らかであり、GitHub はエンジニアが協力して機能を開発するためのオープンソース プラットフォームを提供しています。 GitHub 上で最も人気のあるオープンソース Python プロジェクトは、ディープ ラーニング、データ マイニング、ゲーム開発など、さまざまな分野で Python の柔軟性を実証しています。 Google Image のダウンロードから TensorFlow に至るまで、これらのプロジェクトは、プログラミング スキルを練習し、新しいテクノロジーを探索し、エンジニアの大規模なコミュニティと協力するエキサイティングな機会を提供します。 Python の需要が高まり続けるにつれて、これらのプロジェクトは間違いなく進化し続け、プログラミングの新たな可能性を刺激するでしょう。

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