在GitHub上有哪些好的Python專案？

在開發人員和程式設計師社群中，Python 是最受歡迎和最受歡迎的程式語言。大約 7,300 萬名開發人員可以透過 GitHub 使用 Git 儲存庫存取開源社群。 Python 專案因其有效提升程式語言專業知識而備受追捧，而 GitHub 可以在這方面提供協助。從建立簡單的密碼產生器到自動執行重複性工作和挖掘 Twitter 數據，該存儲庫適合每個人。

讓我們來看看一些目前流行的GitHub開源Python專案。

Google圖片下載

使用這個命令列 Python 工具可以搜尋和下載數百張 Google 照片。該腳本能夠搜尋單字和短語，如果需要，還可以下載圖片資源。 Python 2.x 和 3.x 版本與 Google 圖片下載相容。您可以研究該專案的原始程式碼來提高您的程式設計能力並理解其在實際情況中的應用。

DeepFaceLab

的翻譯為中文為：

DeepFaceLab

「Iperov」開發了用於人臉交換的開源DeepFaceLab技術。它提供了一個必要且簡單的流程，任何人都可以使用，而無需完全理解深度學習框架或創建模型。該系統提供了一個種靈活且鬆散的連接結構，使用者可以在自己的流程中添加更多功能，而無需編寫冗長的樣板程式碼。

空氣流動

Python 開源專案 Airflow 提供了跨物件的各種 REST API 端點，可在 GitHub 上取得。 JSON 被接受作為輸入，並且 JSON 也作為輸出返回。 Airflow API 中包含與 Python 程式的向後相容性。

Xonsh

的中文翻譯為：

Xonsh

#像Unix這樣的命令列解釋器對於互動式程式來說是必要的。這些腳本使用shell腳本來控制執行。現在，如果你的shell能夠理解更可擴展的程式語言，而不是必須的妥協，那不是更實用嗎？這就是Xonsh（發音為“Konk”）的用武之地。

它是一個在Python之上運行的提示符shell語言。這個跨平台語言擁有龐大的標準庫和各種變數類型，使得腳本腳本變得簡單。Xonsh也使用了一個名為vox的虛擬環境管理系統。

ML-代理程式

一個名為Unity機器學習代理工具包（ML-Agents）的開源專案使得使用模擬和遊戲作為智慧代理的訓練場成為可能。透過易於使用的Python API，可以使用強化學習、模仿學習、神經網路進化或其他機器學習技術來教授代理。支援各種環境設定和訓練姿勢，可自訂的Unity SDK以及內建的模型學習支援只是其群體功能之一。

XSStrike

的中文翻譯為：

XSStrike

Python 程式語言的 XSStrike 專案是 GitHub 上最受歡迎的專案之一，以其識別和對抗 XSS 攻擊的能力而聞名。其進一步的功能包括快速爬蟲、智慧負載產生器、四個手寫解析器和模糊引擎。

NeutralTalk

的中文翻譯為：

中立對話

使用 NeutralTalk，您可以加深對多模態循環神經網路的理解。這是一個專注於圖像描述的 Python 和 NumPy 專案。

自然語言處理和電腦經常被用於創建圖片標題的方法中。該系統具有捕捉並提供照片中顯示資訊描述的能力。

NeutralTalk2 可用於找到最新的字幕代碼。這個項目比上一個項目更快，因為使用了輕量級且高級的編程語言 Lua 創建它。

Manim

的翻譯為：

Manim

Manim是一個用於創建圖形化數學教程的工具。它運行在Python 3.7上，並且主要利用Smashing來產生精確的動畫。Manim使用Python以Smashing的方式創建動畫，允許完全控制每個動畫的執行方式。

TensorFlow 專案

與開源機器學習框架一起，TensorFlow專案是受歡迎的開源 Python GitHub專案。它提供了高效能運算的指導，可適應的架構和簡單的運算部署，適用於多種平台。

地圖模型導入器

地圖模型導入器使用大量地圖導入 3D 模型。只有 Blender 外掛程式構成了這項實驗性技術，並且需要 Google 地圖等 3D 內容程式來完成流程。了解如何借助此項目從 Google 地圖匯入模型。

結論

總之，Python在開發者社群中的受歡迎程度是顯而易見的，而GitHub為工程師提供了一個開源平台，讓他們可以合作並發展自己的能力。 GitHub上最熱門的開源Python專案展現了Python在不同領域的靈活性，包括深度學習、資料探勘和遊戲開發。從Google圖片下載到TensorFlow，這些專案為鍛鍊程式設計技能、探索新技術和與龐大的工程師社群合作提供了令人興奮的機會。隨著對Python的需求不斷增長，這些項目無疑將繼續發展和激發程式設計領域的新可能性。

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