13 интересных проектов Python на Github, которые вы должны попробовать сегодня [2022]

Python — один из лучших языков программирования среди профессионалов во всем мире. Его простой синтаксис позволяет разработчикам программного обеспечения и специалистам по данным с легкостью осваивать новые навыки. Вы также можете найти много проектов Python на GitHub , чтобы практиковаться и учиться во время работы.

Почему проекты Python?

На рынке труда высок спрос на специалистов со знанием Python, но не многие соискатели обращают внимание на преимущества его использования. Он имеет обширные библиотеки поддержки и удобные для пользователя структуры данных. И с годами он превратился в отличный инструмент для создания приложений командной строки. Изучение python — неотъемлемая часть хорошего курса по науке о данных.

Вы найдете различные примеры с открытым исходным кодом, если посмотрите проекты Python на GitHub . В репозитории каждый найдет что-то для себя — от создания простого генератора паролей до автоматизации рутинных задач и сбора данных Twitter. Для начинающих подход к обучению, основанный на деятельности, может творить чудеса. Это может помочь вам понять все тонкости языка, такие как веб-фреймворки Pandas и Django и многопроцессорную архитектуру. Итак, давайте погрузимся.

Python-проекты на GitHub

1. Пурпурный

Этот исследовательский проект Python подходит к машинному обучению через художественное выражение. Созданная командой Google Brain, Magenta сосредоточена на алгоритмах глубокого обучения и обучения с подкреплением, которые могут создавать рисунки, музыку и тому подобное. Его записные книжки для совместной работы познакомят вас с техническими деталями этого интеллектуального инструмента, призванного усилить работу оригинальных создателей.

Modiply — еще один пример расширяемого музыкального сервера, который вы можете бесплатно найти на GitHub.

2. Фотон

Это быстрый поисковый робот, разработанный для инструментов разведки с открытым исходным кодом (OSINT) . Концепция OSINT включает в себя сбор данных из общедоступных источников для использования в разведывательном контексте. С Photon вы можете выполнять несколько функций сканирования данных, включая извлечение следующего:

• Входящие и выходящие URL-адреса
• URL-адреса с параметрами
• Электронная почта и аккаунты в социальных сетях
• XML, pdf, png и другие файлы
• ведра Amazon и т. д.

3. Почтовая стопка

Этот проект GitHub известен своими современными функциями шифрования. Это инструмент конфиденциальности, поддерживаемый большим сообществом. Прежде всего, он позволяет отправлять и получать электронные письма, зашифрованные PGP.

Быстрая поисковая система Mailpile может обрабатывать огромные объемы данных электронной почты и упорядочивать их в удобном веб-интерфейсе. Он использует статические правила или байесовские классификаторы для автоматической пометки. Просмотрите бесплатное программное обеспечение и живые демонстрации на его веб-сайте, чтобы узнать больше!

Читайте о: Git против Github: разница между Git и Github

4. XSStrike

Межсайтовый скриптинг или XSS — это уязвимость системы безопасности, обнаруженная в веб-приложениях. Атаки XSS внедряют скрипты на стороне клиента, часто вредоносные, в безопасные веб-страницы. Итак, пакет XSStrike был разработан для обнаружения и использования таких атак. Этот инструмент с открытым исходным кодом оснащен следующими функциями:

• Четыре рукописных парсера
• Интеллектуальный генератор полезной нагрузки
• Эффективный фаззинговый движок
• Быстрый сканер

С помощью вышеуказанных частей он анализирует ответ и создает полезные нагрузки. Он также может выполнять эффективный контекстный анализ с помощью встроенных фаззеров.

5. Загрузка изображений Google

Эта программа Python с командной строкой может искать и загружать сотни изображений Google. Скрипт может искать ключевые слова и фразы и при необходимости загружать файлы изображений. Google Images Download совместим с версиями Python 2.x и 3.x. Вы можете воспроизвести исходный код этого проекта, чтобы отточить свои навыки программирования и понять его применимость в реальных условиях.

6. Проект Панды

Когда дело доходит до гибкого анализа данных и манипулирования ими, библиотека Pandas оказывается отличным ресурсом. Его выразительные структуры данных предлагают множество преимуществ по сравнению с другими альтернативами. Взгляните на некоторые из них ниже.

• Гибкость в работе с реляционными/размеченными данными
• Удобная обработка отсутствующих данных и изменение размера
• Интуитивно понятные операции с наборами данных, включая слияние, изменение формы и поворот
• Функции автоматического выравнивания данных с дополнительными возможностями

Просматривая кодовую базу панды, вы столкнетесь с различными проблемами в документации. Это может побудить вас внести свои собственные идеи и улучшить существующий инструмент. Вы можете найти пакет с открытым исходным кодом на GitHub вместе с другими пакетами, такими как Django и Keras, которые позволяют быстро экспериментировать.

7. Хонш

Для интерактивных приложений требуются интерпретаторы командной строки, такие как Unix. Такие операционные системы управляют выполнением с помощью сценариев оболочки. Теперь вместо того, чтобы идти на компромисс, не было бы удобнее, если бы ваша оболочка могла понимать более масштабируемый язык программирования? Сюда входит Ксонш (произносится как «Конк»).

Это язык оболочки на основе Python и команды быстро. Этот кроссплатформенный язык легко поддерживает сценарии и поставляется с обширной стандартной библиотекой и типами переменных. Xonsh также имеет собственную систему управления виртуальной средой под названием vox.

8. Маним

Manim — это сокращение от Mathematical Animation Engine. Этот проект посвящен программному созданию пояснительных видео. Программа работает на Python 3.7 и создает анимированный видеоконтент, охватывающий сложные темы с помощью иллюстраций и отображаемых графиков. Вы можете посмотреть эти видео на YouTube-канале 3Blue1Brown.

Исходный код Manim находится в свободном доступе на GitHub. Вы также можете обратиться к онлайн-учебникам, чтобы узнать, как установить пакет, запустить проект и создать простые личные проекты.

Читайте: Идеи и темы проекта по науке о данных

9. Баскетбольный анализ ИИ

Этот проект построен на концепции обнаружения объектов. Приложение искусственного интеллекта копается в собранных данных для анализа баскетбольных бросков. Вы можете легко найти веб-приложение AI и API в разделе Python Projects на GitHub . Давайте посмотрим, как работает инструмент:

• Вы загружаете файлы в веб-приложение
• Кроме того, вы можете отправить запрос POST в API.
• Библиотека OpenPose реализует расчеты
• Веб-приложение выдает результаты на основе данных позы съемки.

10. Отскок

Исходные коды компьютерных программ часто сталкиваются с ошибками компилятора. В таком случае Rebound может мгновенно получить результаты StackOverflow. Это инструмент командной строки, написанный на Python и построенный на пользовательском интерфейсе консоли Urwid. Если вы решите реализовать этот проект, вы можете узнать, как пакет Beautiful Soup очищает содержимое StackOverflow. Вы также можете ознакомиться с подпроцессом, который отлавливает ошибки компилятора.

11. Нейтральный разговор

Вы можете уточнить свои знания о мультимодальных рекуррентных нейронных сетях с помощью NeutralTalk. Это проект Python и NumPy, который фокусируется на описании изображений.

Как правило, методы создания подписей к изображениям включают слияние компьютерного зрения и обработки естественного языка. Система может понимать сцены и создавать описания содержимого, наблюдаемого на изображении.

Если вы ищете последний код субтитров, вы можете обратиться к NeutralTalk2. Написанный на Lua, легком и высокоуровневом языке программирования, этот проект работает быстрее, чем исходная версия.

12. Проекты TensorFlow

TensorFlow — это библиотека Python, используемая для создания моделей глубокого обучения. Репозиторий Model Garden объединяет множество примеров кода для пользователей TensorFlow в одном месте. Он призван продемонстрировать передовой опыт исследований и разработки продуктов, а также предоставить готовые к использованию предварительно обученные модели. С помощью этого официального ресурса вы можете узнать, как реализовать распределенное обучение и решить проблемы с компьютерным зрением и НЛП.

13. Импортер моделей карт

Maps Models Importer работает путем импорта 3D-моделей из обширных карт. Это экспериментальный инструмент, содержащий только надстройку Blender, и для этого процесса требуется программное обеспечение для 3D-контента, такое как Google Maps. В этом проекте вы можете научиться импортировать модели из Google Maps.

Читайте также: Идеи проекта Python и темы для начинающих

Перспективы будущего для Python

Современная индустрия все чаще стремится обнаружить скрытые закономерности в пулах данных. Кроме того, новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, добавляют новые возможности и усложняют ландшафт. И язык высокого уровня, такой как Python, является неотъемлемой частью процедур разработки программного обеспечения и аналитики.

Естественно, современные рекрутеры придают огромное значение навыкам Python, когда нанимают на такие должности, как специалист по данным, аналитик данных/исследований, разработчик Python, инженер DevOps и т. д. выгодные варианты карьеры для кандидатов с практической подготовкой.

Мы надеемся, что вы сможете отточить свои навыки программирования с помощью приведенного выше списка проектов Python на GitHub . По мере того, как рынок больших данных развивается и расширяется, ожидается, что в ближайшие годы сообщество Python с открытым исходным кодом выпустит еще больше библиотек. Так что будьте в курсе и продолжайте учиться!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.