编写Python代码的乐趣应该是看到短小精悍、易读的类用少量清晰的代码执行大量操作，不要那些让读者感到困惑的大量无聊的琐碎代码。很长一段时间以来，世界各地的开发人员都倾向于在他们的大部分项目中使用Python。编程语言的易用性、在实时和非实时系统中的高效性以及丰富的“救援”库集合是开发人员钟爱Python的重要原因。像Python这样的编程语言让我们可以自由地实现我们的梦想项目并展示我们的才华。这就是我们在GitHub上探索一些顶级Python项目的原因。这些项目不仅会激发您的灵感，还会让您领略创新思维和Python可以做什么。你知道吗？Stackoverflow认为Python是最流行的语言，这意味着大多数开发人员都使用Python。Python是GitHub上第二流行的语言，也是最受欢迎的机器学习语言。GitHub上的顶级Python项目GitHub显然是绝大多数代码在线的地方。Python是一种了不起的通用编程语言，已被成千上万的开发人员用来构建各种有趣且有用的项目。在本文中，我们将了解一些使用Python构建的最佳GitHub项目。1.ManimStars：26.4k开发者：GrantSandersonGitHub链接：https://github.com/3b1b/manimManim代表数学动画引擎。这个项目背后的想法是通过让人们更容易地将有趣和直观的动画与数学教科书中的图形和图表结合起来，打破学习数学必须无聊的刻板印象。Grant经营着一个名为3Brown1Blue（在中国俗称：3黄1绿）的YouTube频道，他使用Manim库创建和控制这些动画，教授观众高等数学。使用manim，您还可以创建动画视频并精确控制用于图表和插图的动画。Youtube链接：https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAwB站链接：https://space.bilibili.com/884616922。DeepFaceLabStars：20.7k开发者：iperovGitHub链接：https://github.com/iperov/DeepFaceLabDeepFaceLab是本文中GitHub上最有趣的Python项目之一。DeepFaceLab是一个创建deepfake图像和视频的工具，它可以让你做很多有趣的事情，比如改变、取消年龄和换脸。为了让事情更有说服力，你甚至可以改变他们的语言，尽管这需要熟练使用视频编辑软件。开发人员声称，互联网上超过95%的深度伪造视频都是使用此工具制作的。你可以在项目的GitHub页面上找到设置指南和一堆人脸数据集，让我们一起玩吧~3.AirflowStars：18.6k开发者：ApacheSoftwareFoundationGitHub链接：https://github.com/apache/flowAirflow是一个由Python提供支持并由Apache软件基金会开发的开源工作流管理工具。Airflow允许我们在工作流中执行一系列活动，例如创作、调度和监控。当工作流被定义为代码时，管理、测试和协作都变得更加容易。它提供可伸缩性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面使Airflow的工作非常顺畅，其与其他工具、服务的强大集成能力有助于最大限度地节省时间。Adobe、Lyft、Slack、Expedia等业内一些知名企业正在使用Airflow。4.GPT-2Stars：13.4kGitHub链接：https://github.com/openai/gpt-2GPT-2是一个基于transformer的大型语言模型，基于同样庞大的数据集（来自80多个1亿个网页），用于训练。目标是什么？当给定上下文中的一组或所有前面的单词时，预测下一个单词。简单来说，你只需要给GPT-2一些短词，语言模型就可以预测并生成质量不错的长文本。GitHub存储库包含OpenAI论文“LanguageModelsasUnsupervisedMulti-TaskLearners”的代码和模型。5.XSStrikeStars：8.5k开发者：SomdevSangwanGitHub链接：https://github.com/s0md3v/XSStrike跨站脚本（又名XSS）是一个非常烦人且对网站有害的漏洞。通过从客户端注入恶意代码，攻击者可以对网站和数据造成无法控制的破坏。s0md3v的XSStrike本质上是一个XSS检测套件，它本身就是独一无二的。开发人员声称，他的工具不是简单地测试随机有效载荷，而是分析网站并生成专门设计的有效载荷。该工具的一些各种功能包括：上下文上下文分析强大的模糊引擎支持多线程分析支持从文件中消除有效载荷自定义HTML和JavaScript解析器扫描任何过时的Javascript库6.GoogleImage下载星级：7.1k开发者：HardikVasaGitHub链接：https://github.com/hardikvasa/google-images-downloadHardikVasa的脚本允许我们一次从Google下载数百张图像到我们的本地计算机。这个工具的工作方式是安装库，使用命令，将所需的关键字作为参数传递，然后让工具发挥它的魔力。本质上，它会在google图像索引中搜索具有指定关键字的图像，并在找到时下载它们。7.PhotonStars：7k开发者：SomdevSangwanGitHub链接：https://github.com/s0md3v/PhotonPhoton是一个用Python构建的功能强大且易于使用的网络爬虫。s0md3v的轻量级快速爬虫遵循开源情报框架的指导方针和方法，它允许收集和分析从开放或公共来源获得的信息。Photon可以从中抓取信息的许多来源包括：URL，包括带有参数的URL社交媒体帐户、电子邮件、pdf、png、XML文档等导出为JSON文件。该工具还提供各种选项来自定义其工作方式，例如控制超时、排除某些url等。8.NeuralTalkStars：5k开发人员：AndrejKarpathyGitHub链接：https://github.com/karpathy/neuratalk2NeuralTalk的核心是图像在Python和NumPy中使用多模式递归神经网络的字幕项目。由于技术的改进和更好的硬件支持，开发人员发布了NeuralTalk2，它比原来的NeuralTalk更好更快。NeuralTalk2使用批处理实现，仍然使用RNNs，基于Torch，可以在GPU上运行，支持CNN微调。尽管开发人员已弃用NeuralTalk，但仍可在GitHub上查看该项目。9.XonshStars：3.9kGitHub链接：https://github.com/xonsh/xonsh你可以把Xonsh想象成Python支持的跨平台外部语言。由于Python和Xonsh的深度融合，Xonsh可以更好地完成Python的工作（甚至是最基本的任务）。使用Xonsh，不需要输入“$echo2+2”，直接使用$2+2，同样可以得到正确的结果。Xonshshell的入门也非常简单，只需使用适合您环境的命令安装它即可。Xonsh可用于许多包管理器，包括pip、Conda、Apt、Brew等。Xonsh非常容易编写脚本，有一个带有类型化变量的大型标准库，等等。10.ReboundStars：3.3k开发者：JonathanShobrookGitHub链接：https://github.com/shobrook/rebound编译错误实在是太烦人了，唯一的解决办法就是直接上stackoverflow或者看文档。JonathanShobrook使用他著名的工具Rebound找到了一种方法，可以让我们的工作更轻松，同时还能处理那些讨厌的编译器错误。Rebound的工作方式是您使用该工具运行文件，它会检查文件中是否存在任何编译器错误，并抓取它可以找到的任何相关堆栈溢出线程。Rebound、在终端和浏览器中加载线程的能力可以成为救命稻草，不仅对于新手，对于老程序员也是如此，可以在无休止地寻找答案时节省大量时间。目前，Rebound仅支持Python、Node.js、Ruby、Golang和Java。创意的总结是没有止境的，在GitHub上，只有这样的项目才能完美展示我们的创意和才华。但这只是冰山一角，因为Python可以用来执行更大更复杂的项目任务，前提是你拥有专有技术并且清楚地了解你想要实现的目标。随着Python的不断发展，越来越多的开发人员使用它来构建像我们上面提到的那些令人惊叹的项目。好吧，如果你对Python很感兴趣，但是又找不到好的项目练习，不妨试试上面介绍的项目，一定会让你大开眼界，大开眼界！
