13 projets Python passionnants sur Github que vous devriez essayer aujourd'hui [2022]

Python est l'un des meilleurs choix de langages de programmation parmi les professionnels du monde entier. Sa syntaxe simple permet aux développeurs de logiciels et aux data scientists d'acquérir facilement de nouvelles compétences. Vous pouvez également trouver de nombreux projets Python sur GitHub pour pratiquer et apprendre tout en faisant.

Pourquoi les projets Python ?

Le marché du travail a une forte demande de professionnels ayant des compétences en Python, mais peu de candidats prêtent attention aux avantages de son utilisation. Il dispose de bibliothèques de support étendues et de structures de données conviviales. Et au fil des ans, il est devenu un excellent outil pour créer des applications en ligne de commande. Apprendre python fait partie intégrante d'un bon cours de science des données.

Vous trouverez divers exemples open source si vous jetez un œil aux projets Python sur GitHub . Le référentiel a quelque chose pour tout le monde - de la création d'un simple générateur de mots de passe à l'automatisation des tâches de routine et à l'extraction de données Twitter. Pour les débutants, une approche d'apprentissage basée sur l'activité peut faire des merveilles. Il peut vous aider à comprendre les tenants et les aboutissants du langage, tels que les frameworks Web Pandas et Django et l'architecture multiprocessus. Alors, plongeons dedans.

Projets Python sur GitHub

1. Magenta

Ce projet de recherche Python aborde l'apprentissage automatique par l'expression artistique. Lancé par l'équipe de Google Brain, Magenta est centré sur des algorithmes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage par renforcement qui peuvent créer des dessins, de la musique, etc. Ses cahiers collaboratifs vous feront découvrir les détails techniques de cet outil intelligent qui vise à amplifier les travaux des créateurs originaux.

Modiply est un autre exemple de serveur de musique extensible que vous pouvez trouver librement sur GitHub.

2. Photon

Il s'agit d'un robot d'exploration rapide conçu pour les outils d'intelligence open source (OSINT) . Le concept OSINT implique la collecte de données à partir de sources accessibles au public à utiliser dans un contexte de renseignement. Avec Photon, vous pouvez effectuer plusieurs fonctions d'exploration de données, y compris l'extraction des éléments suivants :

• URL dans le champ d'application et hors du champ d'application
• URL avec paramètres
• Courriels et comptes de médias sociaux
• XML, pdf, png et autres fichiers
• Seaux Amazon, etc.

3. Pile de courrier

Ce projet GitHub est connu pour sa fonctionnalité de chiffrement de pointe. C'est un outil de confidentialité soutenu par une grande communauté. Principalement, il vous permet d'envoyer et de recevoir des courriers électroniques cryptés PGP.

Le moteur de recherche rapide de Mailpile peut gérer d'énormes volumes de données de courrier électronique et les organiser dans une interface Web épurée. Il utilise des règles statiques ou des classificateurs bayésiens pour le marquage automatique. Parcourez le logiciel gratuit et les démos en direct sur son site Web pour en savoir plus !

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4. Frappe XS

Le script intersite ou XSS est une vulnérabilité de sécurité trouvée dans les applications Web. Les attaques XSS injectent des scripts côté client, souvent malveillants, dans des pages Web autrement bénignes. Ainsi, la suite XSStrike a été développée pour détecter et exploiter de telles attaques. Cet outil open-source est équipé des fonctionnalités suivantes :

• Quatre analyseurs manuscrits
• Un générateur de charge utile intelligent
• Un moteur de fuzz efficace
• Un robot rapide

Avec les parties ci-dessus, il analyse la réponse et élabore les charges utiles. Il peut également effectuer une analyse de contexte efficace avec des fuzzers intégrés.

5. Téléchargement d'images Google

Ce programme python en ligne de commande peut rechercher et télécharger des centaines d'images Google. Le script peut rechercher des mots-clés et des phrases et éventuellement télécharger les fichiers image. Google Images Download est compatible avec les versions 2.x et 3.x de Python. Vous pouvez répliquer le code source de ce projet pour perfectionner vos compétences en programmation et comprendre son applicabilité dans le monde réel.

6. Projet Pandas

Lorsqu'il s'agit d'effectuer une analyse et une manipulation flexibles des données, la bibliothèque Pandas s'avère être une excellente ressource. Ses structures de données expressives offrent de nombreux avantages par rapport aux autres alternatives. Jetez un oeil à certains d'entre eux ci-dessous.

• Flexibilité dans le travail avec des données relationnelles/étiquetées
• Gestion pratique des données manquantes et mutabilité de taille
• Opérations intuitives sur les ensembles de données, y compris la fusion, le remodelage et le pivotement
• Fonctions d'alignement automatique des données avec des fonctionnalités supplémentaires

En parcourant la base de code du panda, vous rencontrerez divers problèmes dans la documentation. Cela peut vous inciter à apporter vos propres idées et à améliorer l'outil existant. Vous pouvez trouver le package open-source sur GitHub avec d'autres packages comme Django et Keras qui permettent une expérimentation rapide.

7. Xonsh

Les applications interactives nécessitent des interpréteurs de ligne de commande comme Unix. Ces systèmes d'exploitation contrôlent l'exécution à l'aide de scripts shell. Maintenant, au lieu de faire un compromis, ne serait-il pas plus pratique que votre shell comprenne un langage de programmation plus évolutif ? Ici entre Xonsh (prononcé « Konk »).

Il s'agit d'un langage shell basé sur Python et de commandes rapides. Ce langage multiplateforme est facilement scriptable et est livré avec une vaste bibliothèque standard et des types de variables. Xonsh possède également son propre système de gestion d'environnement virtuel appelé vox.

8. Manim

Manim est l'abréviation de Mathematical Animation Engine. Ce projet consiste à créer par programmation des explicateurs vidéo. Le programme fonctionne sur Python 3.7 et produit du contenu vidéo animé, couvrant des sujets complexes à l'aide d'illustrations et de graphiques d'affichage. Vous pouvez regarder ces vidéos sur la chaîne YouTube de 3Blue1Brown.

Le code source de Manim est disponible gratuitement sur GitHub. Vous pouvez également consulter des didacticiels en ligne pour apprendre à installer le package, exécuter un projet et créer des projets personnels simples.

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9. Analyse de basket-ball IA

Ce projet est construit sur le concept de détection d'objets. L'application d'intelligence artificielle puise dans les données collectées pour analyser les coups de basket. Vous pouvez facilement trouver l'application Web et l'API AI sous Python Projects sur GitHub . Voyons comment fonctionne l'outil :

• Vous téléchargez des fichiers sur l'application Web
• Alternativement, vous pouvez soumettre une requête POST à ​​l'API
• La bibliothèque OpenPose implémente des calculs
• L'application Web produit des résultats basés sur les données de pose de prise de vue

10. Rebond

Il est courant que les codes source des programmes informatiques rencontrent des erreurs de compilation. Rebound peut récupérer instantanément les résultats de StackOverflow dans un tel scénario. Il s'agit d'un outil de ligne de commande écrit en Python et construit sur l'interface utilisateur de la console Urwid. Si vous choisissez de mettre en œuvre ce projet, vous pouvez découvrir comment le package Beautiful Soup récupère le contenu StackOverflow. Vous pouvez également vous familiariser avec le sous-processus qui intercepte les erreurs du compilateur.

11. NeutralTalk

Vous pouvez affiner vos connaissances sur les réseaux de neurones récurrents multimodaux avec NeutralTalk. Il s'agit d'un projet Python et NumPy qui se concentre sur la description d'images.

En règle générale, les méthodes de génération de légendes d'images impliquent une fusion de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Le système peut comprendre des scènes et produire des descriptions du contenu observé dans une image.

Si vous recherchez le dernier code de sous-titrage, vous pouvez vous référer à NeutralTalk2. Écrit en Lua, un langage de programmation léger et de haut niveau, ce projet est plus rapide que la version originale.

12. Projets TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque Python utilisée pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur. Le référentiel Model Garden centralise de nombreux exemples de code pour les utilisateurs de TensorFlow en un seul endroit. Il vise à présenter les meilleures pratiques en matière de recherche et de développement de produits tout en fournissant des modèles préformés prêts à l'emploi. Avec l'aide de cette ressource officielle, vous pouvez explorer comment mettre en œuvre une formation distribuée et résoudre des problèmes de vision par ordinateur et de NLP.

13. Importateur de modèles de cartes

Maps Models Importer fonctionne en important des modèles 3D à partir de cartes étendues. Il s'agit d'un outil expérimental contenant uniquement un module complémentaire Blender et le processus nécessite un logiciel de contenu 3D, tel que Google Maps. Dans ce projet, vous pouvez vous familiariser avec l'importation de modèles à partir de Google Maps.

Lisez aussi: Idées de projets Python et sujets pour les débutants

Portée future de Python

L'industrie moderne cherche de plus en plus à découvrir des modèles cachés à partir de pools de données. De plus, les technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ajoutent de nouvelles capacités et complexités au paysage. Et un langage de haut niveau comme Python fait partie intégrante des procédures de développement et d'analyse de logiciels.

Naturellement, les recruteurs actuels accordent une immense valeur aux compétences Python lorsqu'ils embauchent pour des postes tels que data scientist, analyste de données/recherche, développeur Python, ingénieur DevOps, etc. Des gros bonnets technologiques comme Google, Facebook, Spotify, Netflix, Dropbox et Reddit offrent possibilités de carrière lucratives aux candidats ayant suivi une formation pratique.

Nous espérons que vous pourrez perfectionner vos compétences en programmation avec la liste ci-dessus sur les projets Python sur GitHub . Alors que le marché du Big Data évolue et se développe davantage, la communauté open source de Python devrait publier encore plus de bibliothèques dans les années à venir. Alors, restez à jour et continuez à apprendre!

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