13 entusiasmanti progetti Python su Github che dovresti provare oggi [2022]

Python è una delle migliori scelte nei linguaggi di programmazione tra i professionisti di tutto il mondo. La sua semplice sintassi consente agli sviluppatori di software e ai data scientist di acquisire nuove competenze con facilità. Puoi anche trovare molti progetti Python su GitHub per esercitarti e imparare mentre fai.

Perché i progetti Python?

Il mercato del lavoro ha una forte domanda di professionisti con competenze Python, ma non molti candidati prestano attenzione ai vantaggi dell'utilizzo di Python. Dispone di ampie librerie di supporto e strutture di dati di facile utilizzo. E nel corso degli anni, è emerso come uno strumento eccellente per la creazione di applicazioni da riga di comando. L'apprendimento di Python è parte integrante di un buon corso di scienza dei dati.

Troverai vari esempi open source se dai un'occhiata ai progetti Python su GitHub . Il repository ha qualcosa per tutti: dalla creazione di un semplice generatore di password all'automazione delle attività di routine e all'estrazione dei dati di Twitter. Per i principianti, un approccio di apprendimento basato sulle attività può fare miracoli. Può aiutarti a comprendere i dettagli del linguaggio, come i framework Web Pandas e Django e l'architettura multiprocesso. Quindi, tuffiamoci.

Progetti Python su GitHub

1. Magenta

Questo progetto di ricerca Python si avvicina all'apprendimento automatico attraverso l'espressione artistica. Avviato dal team di Google Brain, Magenta è incentrato su algoritmi di apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo in grado di creare disegni, musica e simili. I suoi taccuini collaborativi ti introdurranno ai dettagli tecnici di questo strumento intelligente che mira ad amplificare le opere di creatori originali.

Modiply è un altro esempio di server musicale estensibile che puoi trovare gratuitamente su GitHub.

2. Fotone

È un crawler veloce progettato per strumenti di intelligence open source (OSINT) . Il concetto OSINT prevede la raccolta di dati da fonti pubblicamente disponibili da utilizzare in un contesto di intelligence. Con Photon, puoi eseguire diverse funzioni di scansione dei dati, inclusa l'estrazione di quanto segue:

• URL nell'ambito e fuori dall'ambito
• URL con parametri
• Email e account di social media
• XML, pdf, png e altri file
• Secchi Amazon, ecc.

3. Pila di posta

Questo progetto GitHub è noto per la sua funzionalità di crittografia all'avanguardia. È uno strumento per la privacy supportato da una vasta comunità. In primo luogo, ti consente di inviare e ricevere e-mail crittografate con PGP.

Il veloce motore di ricerca di Mailpile può gestire enormi volumi di dati e-mail e organizzarli in un'interfaccia web pulita. Utilizza regole statiche o classificatori bayesiani per la codifica automatica. Consulta il software gratuito e le demo dal vivo sul suo sito Web per saperne di più!

Leggi: Git vs Github: differenza tra Git e Github

4. XSStrike

Il cross-site scripting o XSS è una vulnerabilità di sicurezza che si trova nelle applicazioni web. Gli attacchi XSS iniettano script lato client, spesso dannosi, in pagine Web altrimenti benigne. Quindi, la suite XSStrike è stata sviluppata per rilevare e sfruttare tali attacchi. Questo strumento open source è dotato delle seguenti funzionalità:

• Quattro parser scritti a mano
• Un generatore di carico utile intelligente
• Un motore fuzzing efficace
• Un veloce crawler

Con le parti precedenti, analizza la risposta e crea i carichi utili. Può anche eseguire un'analisi del contesto efficiente con fuzzer integrati.

5. Download di immagini di Google

Questo programma Python da riga di comando può cercare e scaricare centinaia di immagini di Google. Lo script può cercare parole chiave e frasi e, facoltativamente, scaricare i file di immagine. Google Images Download è compatibile con le versioni 2.xe 3.x di Python. Puoi replicare il codice sorgente di questo progetto per affinare le tue capacità di programmazione e per comprenderne l'applicabilità nel mondo reale.

6. Progetto Panda

Quando si tratta di eseguire analisi e manipolazioni flessibili dei dati, la libreria Pandas si rivela un'ottima risorsa. Le sue strutture dati espressive offrono molti vantaggi rispetto ad altre alternative. Dai un'occhiata ad alcuni di loro qui sotto.

• Flessibilità nel lavorare con dati relazionali/etichettati
• Comoda gestione dei dati mancanti e mutabilità delle dimensioni
• Operazioni intuitive sui set di dati, tra cui unione, rimodellamento e rotazione
• Funzionalità di allineamento automatico dei dati con funzionalità aggiuntive

Mentre esamini la base di codice del panda, ti imbatterai in vari problemi nella documentazione. Questo potrebbe spingerti a contribuire con le tue idee e migliorare lo strumento esistente. Puoi trovare il pacchetto open source su GitHub insieme ad altri pacchetti come Django e Keras che consentono una rapida sperimentazione.

7. Xonsh

Le applicazioni interattive richiedono interpreti della riga di comando come Unix. Tali sistemi operativi controllano l'esecuzione utilizzando script di shell. Ora, invece di fare un compromesso, non sarebbe più conveniente se la tua shell potesse capire un linguaggio di programmazione più scalabile? Qui entra Xonsh (pronunciato 'Konk').

È un linguaggio shell basato su Python e comanda prontamente. Questo linguaggio multipiattaforma è facilmente scriptabile e viene fornito con una vasta libreria standard e tipi di variabili. Xonsh ha anche un proprio sistema di gestione dell'ambiente virtuale chiamato vox.

8. Manim

Manim è l'abbreviazione di Mathematical Animation Engine. Questo progetto riguarda la creazione programmatica di video esplicativi. Il programma gira su Python 3.7 e produce contenuti video animati, che trattano argomenti complessi con l'ausilio di illustrazioni e grafici di visualizzazione. Puoi guardare questi video sul canale YouTube 3Blue1Brown.

Il codice sorgente di Manim è disponibile gratuitamente su GitHub. Puoi anche fare riferimento a tutorial online per imparare come installare il pacchetto, eseguire un progetto e creare semplici progetti personali.

Leggi: Idee e argomenti per progetti di scienza dei dati

9. Analisi della pallacanestro AI

Questo progetto si basa sul concetto di rilevamento degli oggetti. L'applicazione di intelligenza artificiale scava nei dati raccolti per analizzare i colpi di basket. Puoi trovare facilmente l'app Web AI e l'API in Python Projects su GitHub . Vediamo come funziona lo strumento:

• Carichi i file sull'app web
• In alternativa, puoi inviare una richiesta POST all'API
• La libreria OpenPose implementa i calcoli
• L'app Web produce risultati in base ai dati della posa di ripresa

10. Rimbalzo

È comune che i codici sorgente dei programmi per computer incontrino errori del compilatore. Rebound può recuperare istantaneamente i risultati di StackOverflow in uno scenario del genere. È uno strumento da riga di comando scritto in Python e basato sull'interfaccia utente della console Urwid. Se scegli di implementare questo progetto, puoi scoprire come il pacchetto Beautiful Soup raschia il contenuto di StackOverflow. Puoi anche familiarizzare con il sottoprocesso che cattura gli errori del compilatore.

11. Parlare Neutrale

Puoi perfezionare la tua conoscenza delle reti neurali ricorrenti multimodali con NeutralTalk. È un progetto Python e NumPy che si concentra sulla descrizione delle immagini.

In genere, i metodi di generazione delle didascalie delle immagini implicano una fusione di visione artificiale ed elaborazione del linguaggio naturale. Il sistema può comprendere scene e produrre descrizioni del contenuto osservato in un'immagine.

Se stai cercando il codice dei sottotitoli più recente, puoi fare riferimento a NeutralTalk2. Scritto in Lua, un linguaggio di programmazione leggero e di alto livello, questo progetto è più veloce della versione originale.

12. Progetti TensorFlow

TensorFlow è una libreria Python utilizzata per la creazione di modelli di deep learning. Il repository Model Garden centralizza molti esempi di codice per gli utenti di TensorFlow in un unico posto. Mira a mostrare le migliori pratiche per la ricerca e lo sviluppo di prodotti fornendo al contempo modelli pre-addestrati pronti per l'uso. Con l'aiuto di questa risorsa ufficiale, puoi esplorare come implementare la formazione distribuita e risolvere i problemi di visione artificiale e PNL.

13. Importatore di modelli di mappe

Maps Models Importer funziona importando modelli 3D da mappe estese. È uno strumento sperimentale che contiene solo un componente aggiuntivo Blender e il processo richiede software di contenuto 3D, come Google Maps. In questo progetto, puoi imparare a importare modelli da Google Maps.

Leggi anche: Idee e argomenti per i progetti Python per principianti

Ambito futuro per Python

L'industria moderna è sempre più alla ricerca di modelli nascosti dai pool di dati. Inoltre, le tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico aggiungono nuove capacità e complessità al panorama. E un linguaggio di alto livello come Python è parte integrante dello sviluppo del software e delle procedure di analisi.

Naturalmente, i reclutatori di oggi attribuiscono un valore immenso alle competenze di Python quando assumono per ruoli come data scientist, analista di dati/ricerca, sviluppatore Python, ingegnere DevOps, ecc. I pezzi grossi della tecnologia come Google, Facebook, Spotify, Netflix, Dropbox e Reddit offrono opportunità di carriera redditizia per i candidati con formazione pratica.

Ci auguriamo che tu possa perfezionare le tue capacità di programmazione con l'elenco sopra riportato sui progetti Python su GitHub . Man mano che il mercato dei big data si evolve e si espande ulteriormente, la comunità open source di Python dovrebbe rilasciare ancora più librerie nei prossimi anni. Quindi, tieniti aggiornato e continua a imparare!

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