13 emocionantes proyectos de Python en Github que deberías probar hoy [2022]

Python es una de las mejores opciones en lenguajes de programación entre los profesionales de todo el mundo. Su sintaxis sencilla permite a los desarrolladores de software y científicos de datos adquirir nuevas habilidades con facilidad. También puedes encontrar proyectos man y Python en GitHub para practicar y aprender mientras lo haces.

¿Por qué proyectos Python?

El mercado laboral tiene una gran demanda de profesionales con habilidades en Python, pero no muchos candidatos prestan atención a las ventajas de usarlo. Tiene amplias bibliotecas de soporte y estructuras de datos fáciles de usar. Y a lo largo de los años, se ha convertido en una excelente herramienta para crear aplicaciones de línea de comandos. Aprender Python es una parte integral de un buen curso de ciencia de datos.

Encontrará varios ejemplos de código abierto si echa un vistazo a los proyectos de Python en GitHub . El repositorio tiene algo para todos, desde crear un simple generador de contraseñas hasta automatizar tareas rutinarias y extraer datos de Twitter. Para los principiantes, un enfoque de aprendizaje basado en actividades puede hacer maravillas. Puede ayudarlo a comprender los entresijos del lenguaje, como los marcos web de Pandas y Django y la arquitectura multiproceso. Entonces, vamos a sumergirnos.

Proyectos Python en GitHub

1. Magenta

Este proyecto de investigación de Python aborda el aprendizaje automático a través de la expresión artística. Iniciado por el equipo de Google Brain, Magenta se centra en el aprendizaje profundo y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo que pueden crear dibujos, música y demás. Sus cuadernos colaborativos te presentarán los detalles técnicos de esta herramienta inteligente que tiene como objetivo amplificar las obras de los creadores originales.

Modiply es otro ejemplo de servidor de música extensible que puedes encontrar libremente en GitHub.

2. fotón

Es un rastreador rápido diseñado para herramientas de inteligencia de código abierto (OSINT) . El concepto OSINT implica recopilar datos de fuentes disponibles públicamente para utilizarlos en un contexto de inteligencia. Con Photon, puede realizar varias funciones de rastreo de datos, incluida la extracción de lo siguiente:

• URL dentro y fuera del alcance
• URL con parámetros
• Correos electrónicos y cuentas de redes sociales
• XML, pdf, png y otros archivos
• Cubos de Amazon, etc.

3. Pila de correo

Este proyecto de GitHub es conocido por su funcionalidad de cifrado de última generación. Es una herramienta de privacidad respaldada por una gran comunidad. Principalmente, le permite enviar y recibir correos electrónicos cifrados con PGP.

El motor de búsqueda rápido de Mailpile puede manejar grandes volúmenes de datos de correo electrónico y organizarlos en una interfaz web limpia. Utiliza reglas estáticas o clasificadores bayesianos para el etiquetado automático. ¡Revise el software gratuito y las demostraciones en vivo en su sitio web para obtener más información!

Leer sobre: ​​Git vs Github: diferencia entre Git y Github

4. Huelga XS

Cross-site scripting o XSS es una vulnerabilidad de seguridad que se encuentra en las aplicaciones web. Los ataques XSS inyectan scripts del lado del cliente, a menudo maliciosos, en páginas web que de otro modo serían benignas. Por lo tanto, la suite XSStrike fue desarrollada para detectar y explotar este tipo de ataques. Esta herramienta de código abierto está equipada con las siguientes características:

• Cuatro analizadores manuscritos
• Un generador de carga útil inteligente
• Un motor fuzzing efectivo
• Un rastreador rápido

Con las partes anteriores, analiza la respuesta y crea cargas útiles. También puede realizar un análisis de contexto eficiente con fuzzers integrados.

5. Descarga de imágenes de Google

Este programa Python de línea de comandos puede buscar y descargar cientos de imágenes de Google. El script puede buscar palabras clave y frases y, opcionalmente, descargar los archivos de imagen. Google Images Download es compatible con las versiones 2.x y 3.x de Python. Puede replicar el código fuente de este proyecto para perfeccionar sus habilidades de programación y comprender su aplicabilidad en el mundo real.

6. Proyecto Pandas

Cuando se trata de realizar análisis y manipulación de datos flexibles, la biblioteca de Pandas demuestra ser un recurso excelente. Sus estructuras de datos expresivas ofrecen muchos beneficios sobre otras alternativas. Echa un vistazo a algunos de ellos a continuación.

• Flexibilidad para trabajar con datos relacionales/etiquetados
• Manejo conveniente de datos faltantes y mutabilidad de tamaño
• Operaciones intuitivas de conjuntos de datos, que incluyen fusionar, remodelar y pivotar
• Funciones de alineación automática de datos con capacidades adicionales

Mientras revisa el código base de panda, encontrará varios problemas en la documentación. Esto puede incitarlo a contribuir con sus propias ideas y mejorar la herramienta existente. Puede encontrar el paquete de código abierto en GitHub junto con otros paquetes como Django y Keras que permiten una experimentación rápida.

7. Xonsh

Las aplicaciones interactivas requieren intérpretes de línea de comandos como Unix. Dichos sistemas operativos controlan la ejecución mediante scripts de shell. Ahora, en lugar de hacer una compensación, ¿no sería más conveniente si su shell pudiera comprender un lenguaje de programación más escalable? Aquí entra Xonsh (pronunciado 'Konk').

Es un lenguaje de shell impulsado por Python y se ejecuta con prontitud. Este lenguaje multiplataforma es fácilmente programable y viene con una amplia biblioteca estándar y tipos de variables. Xonsh también tiene su propio sistema de gestión de entornos virtuales llamado vox.

8. Manim

Manim es la abreviatura de Mathematical Animation Engine. Este proyecto trata sobre la creación programática de videos explicativos. El programa se ejecuta en Python 3.7 y produce contenido de video animado, que cubre temas complejos con la ayuda de ilustraciones y gráficos de visualización. Puede ver estos videos en el canal de YouTube 3Blue1Brown.

El código fuente de Manim está disponible gratuitamente en GitHub. También puede consultar los tutoriales en línea para aprender a instalar el paquete, ejecutar un proyecto y crear proyectos personales simples.

Leer: Ideas y temas para proyectos de ciencia de datos

9. Análisis de baloncesto con IA

Este proyecto se basa en el concepto de detección de objetos. La aplicación de inteligencia artificial profundiza en los datos recopilados para analizar los tiros de baloncesto. Puede encontrar fácilmente la aplicación web de IA y la API en Proyectos de Python en GitHub . Veamos cómo funciona la herramienta:

• Subes archivos a la aplicación web
• Alternativamente, puede enviar una solicitud POST a la API
• La biblioteca OpenPose implementa cálculos
• La aplicación web produce resultados basados ​​en los datos de la pose de disparo.

10. Rebote

Es común que los códigos fuente de los programas informáticos encuentren errores de compilación. Rebound puede obtener instantáneamente los resultados de StackOverflow en tal escenario. Es una herramienta de línea de comandos escrita en Python y construida en la interfaz de usuario de la consola Urwid. Si elige implementar este proyecto, puede aprender cómo el paquete Beautiful Soup elimina el contenido de StackOverflow. También puede familiarizarse con el subproceso que detecta los errores del compilador.

11. Habla neutral

Puede afinar su conocimiento de las redes neuronales recurrentes multimodales con NeutralTalk. Es un proyecto de Python y NumPy que se enfoca en describir imágenes.

Por lo general, los métodos de generación de leyendas de imágenes involucran una fusión de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. El sistema puede comprender escenas y producir descripciones del contenido observado en una imagen.

Si está buscando el último código de subtítulos, puede consultar NeutralTalk2. Escrito en Lua, un lenguaje de programación ligero y de alto nivel, este proyecto es más rápido que la versión original.

12. Proyectos TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de Python que se utiliza para crear modelos de aprendizaje profundo. El repositorio de Model Garden centraliza muchos ejemplos de código para los usuarios de TensorFlow en un solo lugar. Su objetivo es mostrar las mejores prácticas para la investigación y el desarrollo de productos al tiempo que proporciona modelos preentrenados listos para usar. Con la ayuda de este recurso oficial, puede explorar cómo implementar el entrenamiento distribuido y resolver problemas de visión artificial y PNL.

13. Importador de modelos de mapas

Maps Models Importer funciona importando modelos 3D de mapas extensos. Es una herramienta experimental que contiene solo un complemento de Blender y el proceso requiere un software de contenido 3D, como Google Maps. En este proyecto, puede familiarizarse con la importación de modelos de Google Maps.

Lea también: Ideas y temas de proyectos de Python para principiantes

Alcance futuro para Python

La industria moderna busca cada vez más descubrir patrones ocultos a partir de grupos de datos. Además, las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático agregan nuevas capacidades y complejidades al panorama. Y el lenguaje de alto nivel como Python es parte integral del desarrollo de software y los procedimientos analíticos.

Naturalmente, los reclutadores actuales otorgan un valor inmenso a las habilidades de Python cuando contratan para roles como científico de datos, analista de datos/investigación, desarrollador de Python, ingeniero de DevOps, etc. Los peces gordos de la tecnología como Google, Facebook, Spotify, Netflix, Dropbox y Reddit ofrecen lucrativas opciones de carrera a candidatos con formación práctica.

Esperamos que pueda pulir sus habilidades de programación con la lista anterior sobre proyectos de Python en GitHub . A medida que el mercado de big data evoluciona y se expande aún más, se espera que la comunidad de código abierto de Python lance aún más bibliotecas en los próximos años. ¡Así que mantente al día y sigue aprendiendo!

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