GitHub 无疑是代码托管领域的先行者,Python 作为一种通用编程语言,已经被千千万万的开发人员用来构建各种有意思或有用的项目。以下我们会介绍一些使用 Python 构建的GitHub上优秀的项目。
1. Manim
GitHub链接: https://github.com/3b1b/manim
B站链接:https://space.bilibili.com/88461692
Manim 是一个说明性数学动画引擎,使用 manim你可以创建动画视频,还可以控制用于插图和图表的动画。
这个项目将有趣直观的动画与数学教材中的图形图表相结合,是为了让人们更容易了解,从而打破学习数学肯定枯燥无味的刻板印象。简单来说就是一个高逼格的解释性的数学动画。
2. DeepFaceLab
GitHub 链接:https://github.com/iperov/DeepFaceLab
DeepFaceLab 是本文中最有趣的 Python 项目之一。DeepFaceLab 是一种可以创建深层假图像和视频的工具,它能让你做很多有意思的事情,比如改变年龄和换脸。为了让事情更令人信服,甚至可以改变语言,前提是你精通视频编辑软件。开发者说互联网上超95%的深度假视频都是使用这个工具制作的。你可以在该项目的网页上找到面孔数据集和设置指南,冲呀伙伴们赶紧动起来!
3. Airflow
GitHub链接:https://github.com/apache/flow
Airflow 是一个由Python提供支持,Apache 软件基金会开发的开源工作流管理工具,是一款开源的,分布式任务调度框架,它将一个具有上下级依赖关系的工作流,组装成一个有向无环图。简单来说,其实就是一个安排和监控工作流程的平台,例如编写、计划和监视等活动。如果把工作流定义为代码时,管理、测试和协作都会变得更加容易。
它提供了可伸缩性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面让 Airflow 的使用过程非常流畅,它强劲的集成能力与其他服务功效有助于最大程度地节省时间。Airflow 正被业内一些大牌公司使用,如Adobe、Lyft、Slack、Expedia等。
4. GPT-2
GitHub 链接: https://github.com/openai/gpt-2
GPT-2 是一个浩大的基于转换器的语言模型,它根据同样巨大的数据集进行训练。目的就是当从上下文中给一组或之前的单词时,预测下一个单词,也就是一种文本生成方式。
简单地说,你只需要给 GPT-2 一些简短的词语或语言模型就能预测并生成品质优良的长文。
5. XSStrike
GitHub 链接:https://github.com/s0md3v/XSStrike
跨站点脚本是一个漏洞,对网站来说是令人烦恼并且有害的问题。通过从客户端注入恶意代码,攻击者就能对数据和网站造成不可控的损害。
开发人员说他的工具不只是简简单单地检验随机有效负载,而是可以剖析网站并生成带有工作性能的专门工程有效负载。
6. 谷歌图片下载
GitHub 链接:https://github.com/hardikvasa/google-images-download
本工具的工作方法就是安装库,然后使用命令将所需的关键字、关键词作为参数,然后就到本工具发挥其神奇的作用的时间了。它允许我们一次性从谷歌上下载上百张图片到你的计算机。实际上就是在google images 搜索带有指定关键字的图片,找到你所需要的即可开始下载。有了它,分分钟拥有免费分享海量资源的技能啦。
7. Gensim
Gensim是一个Python库,它的作用有文档索引、主题建模以及使用大规模语料数据进行类似检索。Gensim是“生成相似”的缩写。它是清晰、高质高效和可扩展的。这完成了对纯文本的无监督语义建模的无麻烦的目标。它被作者称为“根据纯文本进行监督性建模最健壮、最有效的、最让人放心的软件”。
GitHub 链接:https://github.com/apachecn/gensim-doc-zh
8. SocialMapper
通过一张照片就能搜到你的微博吗"https://github.com/Greenwolf/social_mapper" rel="external nofollow" >https://github.com/Greenwolf/social_mapper
总结
总之,如果你对Python十分有兴趣,又找不到好的练手项目,可以自行选择上文推荐的项目练习,Learn by doing才是正确的技术学习姿势。
以上就是GitHub上值得推荐的8个python 项目的详细内容,更多关于GitHub python的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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