2018年GitHub最流行50大Python开源项目

3） Flask

Flask是一个轻量级的WSGI Web应用程序框架。

入门快速简便，同时能够扩展到复杂的应用程序。

它最初是围绕Werkzeug和Jinja的简单包装器，并且已经成为最受欢迎的Python Web应用程序框架之一。

GitHub： https ： //github.com/pallets/flask

4） scikit-learn

scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，建立在SciPy之上，并根据3-Clause BSD许可证进行分发。

GitHub： https ： //github.com/scikit-learn

5） Zulip

Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip被开源项目、财富500强公司，大型标准组织以及其他需要实时聊天系统的用户使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过300名贡献者，每月合并超过500次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

GitHub： https ： //github.com/zulip/zulip

6） Django

Django是一个高级Python Web框架，支持快速开发简洁实用的设计。

GitHub： https ： //github.com/django/django

7） Rebound

在Stack Overflow上搜索 编码中发现的bug往往非常耗费时间。Rebound是一个命令行工具，可在您收到编译器错误时立即获取Stack Overflow结果。

这对 程序员 来说非常方便。

GitHub： https ： //github.com/shobrook/rebound

8） 谷歌图像下载Google Image Download

这是一个命令行python程序，用于搜索Google Images上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。

您也可以从另一个python文件调用此脚本。

GitHub： https ： //github.com/hardikvasa/google-images-download

9） YouTube-dl

油管搬运工，可从youtube.com或其他视频平台下载视频。

GitHub： https ： //github.com/rg3/youtube-dl

10） System Design Primer

此代码库是一个资源集合，可帮助您了解如何大规模构建系统。

GitHub： https ： //github.com/donnemartin/system-design-primer

11） Mask R-CNN

Mask R-CNN用于对象检测和分割。在Python 3，Keras和TensorFlow上实现Mask R-CNN。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特征金字塔网络（FPN）和ResNet101骨干网。

GitHub： https ： //github.com/matterport/Mask_RCNN

12） 面部识别（Face Recognition）

Face Recognition可能是世界上最简单的人脸识别库，支持从Python或命令行识别和篡改人脸。此外还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可用命令行对图像文件夹进行人脸识别！

GitHub： https ： //github.com/ageitgey/face_recognition

13） snallygaster

用于扫描HTTP服务器上机密文件的工具。

GitHub： https ： //github.com/hannob/snallygaster

14） Ansible

Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它处理配置管理，应用程序部署，云配置，临时任务执行和多节点编排 – 包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

GitHub： https ： //github.com/ansible/ansible

15） Detectron

Detectron是Facebook AI Research开发的软件系统，它实现了最先进的物体检测算法，包括Mask R-CNN。Detectron用Python编写，由Caffe2深度学习框架提供支持。

GitHub： https ： //github.com/facebookresearch/Detectron

16） asciinema

终端会话记录器和asciinema.org的最佳伴侣。

GitHub： https ： //github.com/asciinema/asciinema

17） HTTPie

HTTPie是命令行HTTP客户端。其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。

GitHub： https ： //github.com/jakubroztocil/httpie

18） You-Get

You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），尤其是在手边没有合适 工具 的时候。

GitHub： https ： //github.com/soimort/you-get

19） Sentry

Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助您实时监控和修复崩溃。服务器端使用Python，但它包含一个完整的API，支持在任何应用程序中使用任何语言发送事件。

GitHub： https ： //github.com/getsentry/sentry

20） Tornado

Tornado是一个Python Web框架和异步网络库，最初是在FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I / O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，非常适合长轮询，WebSockets等需要与每个用户建立长期连接的应用程序。

21） Magenta

Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图和其他材料。Magenta也是构建智能工具和界面的一次探索，能够开发艺术家和音乐家处理作品时使用的智能工具和界面。

GitHub： https ： //github.com/tensorflow/magenta

22） ZeroNet

使用比特币加密技术和BitTorrent网络制作去中心化的网站。

GitHub： https ： //github.com/HelloZeroNet/ZeroNet

23） Gym

OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源代码库，可让您访问标准化的环境。

GitHub： https ： //github.com/openai/gym

24） Pandas

Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观。Pandas的目标是成为使用Python分析真实世界数据的高级基础模块。此外，它还有更雄心勃勃的目标：成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。

GitHub： https ： //github.com/pandas-dev/pandas

25） Luigi

Luigi是一个Python包，可用来创建复杂的批处理作业管道。可用来处理依赖项解析、工作流管理、可视化、处理故障、命令行集成等等。

GitHub： https ： //github.com/spotify/luigi

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