GitHub显然是绝大多数在线代码的所在地。Python是一种令人惊叹的多功能编程语言，成千上万的开发人员使用它来构建各种有趣且有用的项目。在以下部分中，我们将尝试涵盖GitHub上使用Python构建的一些最佳项目。1.Manimhttps://youtu.be/ENMyFGmq5OAFollowers:26.2kReplications:3.4kDeveloper:GrantSandersonGitHublink:https://github.com/3b1b/manimManim是MathematicalAnimationEngine的缩写。这个项目背后的想法是让人们更容易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，摆脱学习数学必须枯燥乏味的刻板印象。Grant经营着一个名为3Brown1Blue的YouTube频道，他根据需要使用manim库来创建和控制这些动画，以教授观众高等数学。使用manim，您还可以创建动画视频，精确控制图表和插图的动画。如果你认为这是一个有趣的想法，你应该去他的频道看看正在运行的库。2.DeepFaceLabFollowers:20.4kReplications:4.8kDeveloper:ieberovGitHublink:https://github.com/iperov/DeepFaceLabDeepFaceLab是这个列表中Python上最有趣的GitHub项目之一。DeepFaceLab是一个可以创建deepfake图像和视频的工具，可以让你做很多有趣的事情，比如改变、去年龄和换脸。为了让事情更有说服力，你甚至可以改变他们的声音，尽管这需要熟练掌握视频编辑软件。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。您可以在该项目的GitHub页面上找到设置指南和一组面部设置，以帮助您入门。3、Airflow关注：18.6k复制量：7.3k开发者：ApacheSoftwareFoundationGitHub链接：https://github.com/apache/airflowAirflow是Apache软件基金会推出的开源工作流管理工具，由Python驱动开发.Airflow允许您对工作流执行一系列活动，例如创作、安排和监控它们。当工作流被定义为代码时，管理、测试和协作变得更加容易。它提供可扩展性、动态管道生成和可扩展性。简单的用户界面使Airflow的工作变得顺畅，并且它与其他工具和服务的强大集成功能有助于通过节省时间来充分利用它。Adobe、Lyft、Slack、Expedia等业内一些最大的参与者正在积极使用Airflow。4.GPT-2注意力：13.4k复制：3.4kGitHub链接：https://github.com/openai/gpt-2GPT-2是一个巨大的基于转换的语言模型，它建立在一个同样庞大的数据集上训练，准确地说，是来自超过80亿个网页的文本。它的目标是什么？在给定一组或所有前面的单词时预测下一个单词。简单来说，你给GPT-2一些文本，语言模型会预测并生成一段质量非凡的冗长文本。GitHubrepo有OpenAI的论文“LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners”的代码和模型，该页面提到了GPT-2的描述和一些注意事项。5.XSStrike关注度：8.5k复制量：1.2k开发者：SomdevSangwanGitHub链接：https://github.com/s0md3v/XSStrike跨站脚本（Cross-SiteScripting），又称XSS，是一种网站的极其烦人和有害的漏洞。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。开发人员表示，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。该工具的一些不同功能包括。上下文分析强大的模糊引擎支持多线程分析支持来自文件的暴力有效负载。自定义HTML和JavaScript解析器扫描任何过时的Javascript库6.GoogleImages下载追随者：7.1k回复：1.7k开发者：HardikVasaGitHub链接：https://github.com/hardikvasa/google-images-downloadHardikVasa的脚本让你一次从谷歌下载数百张图片到你的电脑。这个工具的工作方式是你安装库，使用命令，提到你想要的关键字作为参数，然后让工具发挥它的魔力。Rebound本质上是在GoogleImages的索引中搜索指定关键字的图像，并在找到后下载它们。您还可以使用来自另一个Python文件的库，它仍将照常工作。如果您需要一次从Google批量下载图片，这确实是一个有趣且有用的项目。7.PhotonFollowers：7k复制：965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准则和方法，允许收集和分析从公开或公共来源获得的信息。Photon可以从众多来源收集的信息包括。URL，包括带参数的URL社交媒体帐户、电子邮件pdf、png、xml文件等文件子域JavaScript文件Photon将所有提取的信息组织起来，甚至可以导出为JSON文件。该工具还提供各种选项来自定义其工作，例如控制超时、排除某些URL等。8.NeuralTalk关注者：5k回复：1.2k开发者：AndrejKarpathyGitHub链接：https://github.com/karpathy/neuratalk2在其核心，NeuralTalk是一个使用Python和NumPy的图像描述项目，它使用多模态递归神经网络。由于技术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采用batch实现方式，仍然使用RNNs，基于Torch，可以在GPU上运行，支持CNN微调。虽然开发者放弃了原来的NeuralTalk，但是在GitHub上还是有的，大家可以看看。9.Xonsh关注者：39,000份：434GitHub链接：https://github.com/xonsh/xonshXonsh读作“conch”，你可以把Xonsh看作是Python支持的跨平台shell语言。Xonsh使使用Python工作变得更好，即使是最基本的任务，因为它已深度集成到Xonsh中。使用Xonsh，您无需键入“$echo2+2”，只需键入$2+2，它仍会为您提供正确的结果。多么简单！Xonshshell入门也很简单，根据自己的环境安装正确的命令即可。Xonsh与许多包管理器一起工作，包括pip、Conda、Apt、Brew等。至于它的特性，Xonsh易于编写脚本、具有大型标准库、具有类型化变量等等。10.反弹视图：33,000次重复：299开发者：JonathanShobrookJonathanShobrookGitHub链接：https://github.com/shobrook/rebound编译器错误通常令人非常沮丧和困惑。唯一的解决办法就是前往StackOverflow或阅读文档。JonathanShobrook凭借其著名的工具rebound找到了一种方法，可以让您在处理那些讨厌的编译器错误时变得更轻松。反弹的工作方式是您使用该工具运行您的文件，它会检查文件中是否存在任何编译器错误，并拉出它可以为您找到的任何相关StackOverflow线程。Rebound在终端和浏览器中加载线程的能力不仅是新手的救命稻草，也是老手的救命稻草，为他们节省了无休止的寻找答案的时间。目前，Rebound仅支持Python、Node.js、Ruby、Golang和Java。结论创造力也没有限制。像GitHub这样的项目是人们创造力和才华的完美展示。但这只是冰山一角，因为Python可以用于广泛的活动，前提是您拥有技术诀窍并且清楚地了解您想要实现的目标。随着Python的不断发展，越来越多的开发人员将开始使用它来构建令人惊叹且足智多谋的项目，例如我们上面提到的项目。让这篇文章成为您的灵感之源，唤醒您脑海中沉睡的想法并将事情付诸行动。本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。
