13今日試してみるべきGithub上のエキサイティングなPythonプロジェクト[2022]

Pythonは、世界中の専門家の間でプログラミング言語のトップチョイスの1つです。 その単純な構文により、ソフトウェア開発者とデータサイエンティストは新しいスキルを簡単に習得できます。 また、 GitHubで多くのPythonプロジェクトを見つけて、練習しながら学習することもできます。

なぜPythonプロジェクトなのか？

求人市場ではPythonスキルを持った専門家の需要が高いですが、Pythonを使用する利点に注目する候補者は多くありません。 広範なサポートライブラリとユーザーフレンドリーなデータ構造があります。 そして何年にもわたって、コマンドラインアプリケーションを構築するための優れたツールとして登場してきました。 Pythonの学習は、優れたデータサイエンスコースの不可欠な部分です。

GitHubのPythonプロジェクトを見ると、さまざまなオープンソースの例が見つかります。 リポジトリには、単純なパスワードジェネレータの作成から、日常的なタスクの自動化やTwitterデータのマイニングまで、誰もが楽しめるものがあります。 初心者にとって、アクティビティベースの学習アプローチは驚異的なことをすることができます。 これは、PandasやDjangoのWebフレームワーク、マルチプロセスアーキテクチャなど、言語の詳細を理解するのに役立ちます。 それでは、に飛び込みましょう。

GitHub上のPythonプロジェクト

1.マゼンタ

このPython研究プロジェクトは、芸術的な表現を通じて機械学習にアプローチします。 Google Brainのチームによって開始されたマゼンタは、図面や音楽などを作成できる深層学習と強化学習のアルゴリズムを中心としています。 そのコラボレーションノートブックは、オリジナルのクリエイターの作品を増幅することを目的としたこのスマートツールの技術的な詳細を紹介します。

Modiplyは、GitHubで無料で見つけることができる拡張可能な音楽サーバーのもう1つの例です。

2.フォトン

これは、オープンソースインテリジェンス（OSINT）ツール用に設計された高速クローラーです。 OSINTの概念には、インテリジェンスコンテキストで使用される公開されているソースからデータを収集することが含まれます。 Photonを使用すると、以下の抽出を含む、いくつかのデータクロール機能を実行できます。

• 範囲内および範囲外のURL
• パラメータ付きのURL
• メールとソーシャルメディアアカウント
• XML、pdf、png、およびその他のファイル
• アマゾンバケットなど。

3.メールパイル

このGitHubプロジェクトは、最先端の暗号化機能で知られています。 これは、大規模なコミュニティに支えられたプライバシーツールです。 主に、PGPで暗号化された電子メールを送受信できます。

Mailpileの高速検索エンジンは、大量の電子メールデータを処理し、クリーンなWebインターフェイスに整理できます。 自動タグ付けに静的ルールまたはベイズ分類器を使用します。 詳細については、Webサイトの無料ソフトウェアとライブデモをご覧ください。

について読む： GitとGithub：GitとGithubの違い

4.XSStrike

クロスサイトスクリプティングまたはXSSは、Webアプリケーションに見られるセキュリティの脆弱性です。 XSS攻撃は、クライアント側の、多くの場合悪意のあるスクリプトを、他の点では無害なWebページに挿入します。 そのため、XSStrikeスイートは、このような攻撃を検出して悪用するために開発されました。 このオープンソースツールには、次の機能が備わっています。

• 4つの手書きパーサー
• インテリジェントなペイロードジェネレータ
• 効果的なファジングエンジン
• 高速クローラー

上記の部分を使用して、応答を分析し、ペイロードを作成します。 また、統合されたファザーを使用して効率的なコンテキスト分析を実行できます。

5.Google画像ダウンロード

このコマンドラインPythonプログラムは、何百ものGoogle画像を検索してダウンロードできます。 スクリプトはキーワードとフレーズを検索し、オプションで画像ファイルをダウンロードできます。 Google画像検索のダウンロードは、Pythonの2.xおよび3.xバージョンと互換性があります。 このプロジェクトのソースコードを複製して、プログラミングスキルを磨き、実際の適用性を理解することができます。

6.パンダプロジェクト

柔軟なデータ分析と操作を実行することになると、Pandasライブラリは優れたリソースであることが証明されています。 その表現力豊かなデータ構造は、他の選択肢に比べて多くの利点を提供します。 以下でそれらのいくつかを見てください。

• リレーショナル/ラベル付きデータを操作する際の柔軟性
• 欠落データの便利な処理とサイズの可変性
• マージ、再形成、ピボットなどの直感的なデータセット操作
• 追加機能を備えた自動データアライメント機能

パンダのコードベースを調べていると、ドキュメントにさまざまな問題があります。 これにより、独自のアイデアを提供し、既存のツールを改善するように促される場合があります。 オープンソースパッケージは、迅速な実験を可能にするDjangoやKerasなどの他のパッケージと一緒にGitHubで見つけることができます。

7. Xonsh

対話型アプリケーションには、Unixのようなコマンドラインインタプリタが必要です。 このようなオペレーティングシステムは、シェルスクリプトを使用して実行を制御します。 さて、トレードオフを行う代わりに、シェルがよりスケーラブルなプログラミング言語を理解できればもっと便利ではないでしょうか。 ここにXonsh（「Konk」と発音）が入ります。

これはPythonを利用したシェル言語であり、すぐにコマンドを実行できます。 このクロスプラットフォーム言語は簡単にスクリプト化でき、膨大な標準ライブラリと変数のタイプが付属しています。 Xonshには、voxと呼ばれる独自の仮想環境管理システムもあります。

8.マニム

ManimはMathematicalAnimationEngineの略です。 このプロジェクトは、プログラムでビデオ説明者を作成することを目的としています。 このプログラムはPython3.7で実行され、イラストや表示グラフを使用して複雑なトピックをカバーするアニメーションビデオコンテンツを生成します。 これらのビデオは、3Blue1BrownYouTubeチャンネルで見ることができます。

ManimのソースコードはGitHubから無料で入手できます。 オンラインチュートリアルを参照して、パッケージのインストール方法、プロジェクトの実行方法、および単純な個人プロジェクトの作成方法を学ぶこともできます。

読む：データサイエンスプロジェクトのアイデアとトピック

9.AIバスケットボール分析

このプロジェクトは、オブジェクト検出の概念に基づいて構築されています。 人工知能アプリケーションは、収集されたデータを掘り下げてバスケットボールのショットを分析します。 AI WebアプリとAPIは、GitHubのPythonプロジェクトで簡単に見つけることができます。 ツールがどのように機能するかを見てみましょう。

• Webアプリにファイルをアップロードします
• または、POSTリクエストをAPIに送信することもできます
• OpenPoseライブラリは計算を実装します
• ウェブアプリは、撮影ポーズデータに基づいて結果を生成します

10.リバウンド

コンピュータプログラムのソースコードでコンパイラエラーが発生するのはよくあることです。 このようなシナリオでは、リバウンドによりStackOverflowの結果を即座に取得できます。 これは、Pythonで記述され、Urwidコンソールのユーザーインターフェイス上に構築されたコマンドラインツールです。 このプロジェクトを実装することを選択した場合、BeautifulSoupパッケージがStackOverflowコンテンツをどのようにスクレイプするかを学ぶことができます。 また、コンパイラエラーをキャッチするサブプロセスに慣れることもできます。

11.NeutralTalk

NeutralTalkを使用すると、マルチモーダルリカレントニューラルネットワークの知識を微調整できます。 これは、画像の記述に焦点を当てたPythonおよびNumPyプロジェクトです。

通常、画像キャプションの生成方法には、コンピュータビジョンと自然言語処理の融合が含まれます。 システムは、シーンを理解し、画像で観察されたコンテンツの説明を生成できます。

最新のキャプションコードをお探しの場合は、NeutralTalk2を参照してください。 軽量で高水準のプログラミング言語であるLuaで書かれたこのプロジェクトは、元のバージョンよりも高速です。

12.TensorFlowプロジェクト

TensorFlowは、ディープラーニングモデルの構築に使用されるPythonライブラリです。 Model Gardenリポジトリは、TensorFlowユーザー向けの多くのコード例を1か所に一元化します。 すぐに使用できる事前トレーニング済みモデルを提供しながら、研究と製品開発のベストプラクティスを紹介することを目的としています。 この公式リソースの助けを借りて、分散トレーニングを実装し、コンピュータービジョンとNLPの問題を解決する方法を探ることができます。

13.マップモデルインポーター

Maps Models Importerは、広範なマップから3Dモデルをインポートすることで機能します。 これはBlenderアドオンのみを含む実験的なツールであり、プロセスにはGoogleマップなどの3Dコンテンツソフトウェアが必要です。 このプロジェクトでは、Googleマップからモデルをインポートするコツをつかむことができます。

また読む：初心者のためのPythonプロジェクトのアイデアとトピック

Pythonの将来の範囲

現代の業界は、データプールから隠されたパターンを発見することをますます求めています。 さらに、人工知能や機械学習などの新しいテクノロジーは、新しい機能と複雑さをランドスケープに追加します。 また、Pythonのような高級言語は、ソフトウェア開発と分析手順に不可欠です。

当然のことながら、現在の採用担当者は、データサイエンティスト、データ/リサーチアナリスト、Python開発者、DevOpsエンジニアなどの役割を採用する際に、Pythonスキルを非常に重視しています。Google、Facebook、Spotify、Netflix、Dropbox、Redditなどのテクノロジーの大物は実践的なトレーニングを受けた候補者への有利なキャリアオプション。

GitHubのPythonプロジェクトに関する上記のリストを使用して、プログラミングスキルを磨くことができることを願っています。 ビッグデータ市場が進化し、さらに拡大するにつれて、Pythonのオープンソースコミュニティは、今後数年間でさらに多くのライブラリをリリースすることが期待されています。 だから、最新の状態に保ち、学び続けてください！

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