13 projetos Python empolgantes no Github que você deve experimentar hoje [2022]

Python é uma das principais escolhas em linguagens de programação entre profissionais de todo o mundo. Sua sintaxe direta permite que desenvolvedores de software e cientistas de dados adquiram novas habilidades com facilidade. Você também pode encontrar muitos projetos Python no GitHub para praticar e aprender enquanto faz .

Por que projetos Python?

O mercado de trabalho tem uma grande demanda por profissionais com habilidades em Python, mas poucos candidatos prestam atenção nas vantagens de usá-lo. Possui extensas bibliotecas de suporte e estruturas de dados fáceis de usar. E ao longo dos anos, surgiu como uma excelente ferramenta para criar aplicativos de linha de comando. Aprender python é parte integrante de um bom curso de ciência de dados.

Você encontrará vários exemplos de código aberto se der uma olhada nos projetos Python no GitHub . O repositório tem algo para todos – desde a criação de um simples gerador de senhas até a automatização de tarefas de rotina e mineração de dados do Twitter. Para iniciantes, uma abordagem de aprendizado baseada em atividades pode fazer maravilhas. Ele pode ajudá-lo a entender os meandros da linguagem, como os frameworks web Pandas e Django e a arquitetura multiprocesso. Então, vamos mergulhar.

Projetos Python no GitHub

1. Magenta

Este projeto de pesquisa em Python aborda o aprendizado de máquina por meio da expressão artística. Iniciado pela equipe do Google Brain, o Magenta é centrado em algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado por reforço que podem criar desenhos, músicas e afins. Seus notebooks colaborativos apresentarão os detalhes técnicos desta ferramenta inteligente que visa ampliar os trabalhos de criadores originais.

Modiply é outro exemplo de servidor de música extensível que você pode encontrar livremente no GitHub.

2. Fóton

É um rastreador rápido projetado para ferramentas de inteligência de código aberto (OSINT) . O conceito OSINT envolve a coleta de dados de fontes publicamente disponíveis para serem usados ​​em um contexto de inteligência. Com o Photon, você pode executar várias funções de rastreamento de dados, incluindo a extração do seguinte:

• URLs dentro e fora do escopo
• URLs com parâmetros
• E-mails e contas de mídia social
• XML, pdf, png e outros arquivos
• baldes da Amazônia, etc.

3. Pilha de correspondência

Este projeto do GitHub é conhecido por sua funcionalidade de criptografia de última geração. É uma ferramenta de privacidade apoiada por uma grande comunidade. Principalmente, ele permite que você envie e receba e-mails criptografados com PGP.

O rápido mecanismo de busca do Mailpile pode lidar com grandes volumes de dados de e-mail e organizá-los em uma interface web limpa. Ele usa regras estáticas ou classificadores bayesianos para marcação automática. Acesse o software gratuito e as demonstrações ao vivo em seu site para saber mais!

Leia sobre: ​​Git vs Github: Diferença entre Git e Github

4. XSS Strike

Cross-site scripting ou XSS é uma vulnerabilidade de segurança encontrada em aplicativos da web. Os ataques XSS injetam scripts do lado do cliente, geralmente maliciosos, em páginas da Web que, de outra forma, seriam benignas. Assim, o pacote XSStrike foi desenvolvido para detectar e explorar tais ataques. Esta ferramenta de código aberto está equipada com os seguintes recursos:

• Quatro analisadores manuscritos
• Um gerador de carga útil inteligente
• Um motor de fuzzing eficaz
• Um rastreador rápido

Com as peças acima, ele analisa a resposta e cria cargas úteis. Ele também pode realizar uma análise de contexto eficiente com fuzzers integrados.

5. Download de imagens do Google

Este programa python de linha de comando pode pesquisar e baixar centenas de imagens do Google. O script pode procurar palavras-chave e frases e, opcionalmente, baixar os arquivos de imagem. O download de imagens do Google é compatível com as versões 2.xe 3.x do Python. Você pode replicar o código-fonte deste projeto para aprimorar suas habilidades de programação e entender sua aplicabilidade no mundo real.

6. Projeto Pandas

Quando se trata de realizar análise e manipulação de dados flexíveis, a biblioteca Pandas se mostra um excelente recurso. Suas estruturas de dados expressivas oferecem muitos benefícios em relação a outras alternativas. Dê uma olhada em alguns deles abaixo.

• Flexibilidade ao trabalhar com dados relacionais/rotulados
• Manipulação conveniente de dados ausentes e mutabilidade de tamanho
• Operações intuitivas de conjunto de dados, incluindo mesclagem, reformulação e dinamização
• Recursos de alinhamento automático de dados com recursos adicionais

Ao examinar a base de código do panda, você encontrará vários problemas na documentação. Isso pode levá-lo a contribuir com suas próprias ideias e melhorar a ferramenta existente. Você pode encontrar o pacote de código aberto no GitHub junto com outros pacotes como Django e Keras que permitem experimentação rápida.

7. Xonsh

Aplicativos interativos requerem interpretadores de linha de comando como Unix. Esses sistemas operacionais controlam a execução usando scripts de shell. Agora, em vez de fazer uma troca, não seria mais conveniente se seu shell pudesse entender uma linguagem de programação mais escalável? Aqui entra Xonsh (pronuncia-se 'Konk').

É uma linguagem de shell desenvolvida em Python e comandos prontamente. Essa linguagem multiplataforma é facilmente programável e vem com uma vasta biblioteca padrão e tipos de variáveis. A Xonsh também possui seu próprio sistema de gerenciamento de ambiente virtual chamado vox.

8. Manim

Manim é a abreviação de Mathematical Animation Engine. Este projeto trata da criação programática de explicadores em vídeo. O programa roda em Python 3.7 e produz conteúdo de vídeo animado, abordando temas complexos com o auxílio de ilustrações e gráficos de exibição. Você pode assistir a esses vídeos no canal 3Blue1Brown no YouTube.

O código fonte do Manim está disponível gratuitamente no GitHub. Você também pode consultar os tutoriais online para saber como instalar o pacote, executar um projeto e criar projetos pessoais simples.

Leia: Ideias e tópicos de projetos de ciência de dados

9. Análise de basquete de IA

Este projeto é construído sobre o conceito de detecção de objetos. O aplicativo de inteligência artificial explora os dados coletados para analisar as jogadas de basquete. Você pode encontrar facilmente o aplicativo Web de IA e a API em Projetos Python no GitHub . Vejamos como a ferramenta funciona:

• Você faz upload de arquivos para o aplicativo da web
• Como alternativa, você pode enviar uma solicitação POST para a API
• A biblioteca OpenPose implementa cálculos
• O aplicativo da web produz resultados com base nos dados da pose de disparo

10. Rebote

É comum que os códigos-fonte de programas de computador encontrem erros do compilador. O Rebound pode buscar instantaneamente os resultados do StackOverflow em tal cenário. É uma ferramenta de linha de comando escrita em Python e construída na interface de usuário do console Urwid. Se você optar por implementar este projeto, poderá aprender como o pacote Beautiful Soup extrai o conteúdo do StackOverflow. Você também pode se familiarizar com o subprocesso que captura os erros do compilador.

11. NeutralTalk

Você pode ajustar seu conhecimento de redes neurais recorrentes multimodais com o NeutralTalk. É um projeto Python e NumPy que se concentra na descrição de imagens.

Normalmente, os métodos de geração de legendas de imagens envolvem uma fusão de visão computacional e processamento de linguagem natural. O sistema pode compreender cenas e produzir descrições do conteúdo observado em uma imagem.

Se você estiver procurando o código de legenda mais recente, consulte NeutralTalk2. Escrito em Lua, uma linguagem de programação leve e de alto nível, este projeto é mais rápido que a versão original.

12. Projetos do TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca Python usada para criar modelos de aprendizado profundo. O repositório do Model Garden centraliza vários exemplos de código para usuários do TensorFlow em um só lugar. O objetivo é mostrar as melhores práticas para pesquisa e desenvolvimento de produtos, ao mesmo tempo em que fornece modelos pré-treinados prontos para uso. Com a ajuda deste recurso oficial, você pode explorar como implementar treinamento distribuído e resolver problemas de visão computacional e PNL.

13. Importador de modelos de mapas

O Maps Models Importer funciona importando modelos 3D de mapas extensos. É uma ferramenta experimental que contém apenas um complemento do Blender e o processo requer software de conteúdo 3D, como o Google Maps. Neste projeto, você pode aprender a importar modelos do Google Maps.

Leia também: Ideias e tópicos de projetos Python para iniciantes

Escopo futuro para Python

A indústria moderna procura cada vez mais descobrir padrões ocultos de pools de dados. Além disso, tecnologias emergentes como inteligência artificial e aprendizado de máquina adicionam novos recursos e complexidades ao cenário. E uma linguagem de alto nível como Python é essencial para o desenvolvimento de software e procedimentos de análise.

Naturalmente, os recrutadores atuais valorizam muito as habilidades em Python quando contratam para funções como cientista de dados, analista de dados/pesquisa, desenvolvedor Python, engenheiro de DevOps etc. opções de carreira lucrativas para candidatos com treinamento prático.

Esperamos que você possa aprimorar suas habilidades de programação com a lista acima em projetos Python no GitHub . À medida que o mercado de big data evolui e se expande ainda mais, espera-se que a comunidade de código aberto do Python lance ainda mais bibliotecas nos próximos anos. Então, mantenha-se atualizado e continue aprendendo!

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