本文将为大家介绍1月GitHub上最火的11个Python开源项目。在这些项目中，你用过或用过哪些？1.12306https://github.com/testerSunshine/12306Star651412306智能刷票助手是程序员自己写的抢票脚本。依赖库Python版本支持2.7.10-2.7.15。设计思路如下：2.py12306https://github.com/pjialin/py12306Star3408这也是一个12306购票助手，支持分布式、多账户、多任务购票和网页管理，支持python3.6或以上版本3.flairhttps://github.com/zalandoresearch/flairStar4893Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架，具有以下特点：一个强大的NLP库，Flair允许你应用state-of-最先进的自然语言处理(NLP)模型到您的文本，例如命名实体识别(NER)、词性标注(PoS)，意思是消歧和分类。可用于预测多种文本语言输入的PoS或NER令牌的单一模型。Flair是一个文本嵌入库，它有一个简单的界面，允许您使用单词和文档嵌入的不同组合，包括创建者提出的Flair嵌入、BERT嵌入和ELMo嵌入。PytorchNLP框架Flair建立在Pytorch之上，让您可以轻松地训练自己的模型。4.pkuseg-pythonhttps://github.com/lancopku/pkuseg-pythonStar2871中文分词工具包，用于领域分词，简单易用，支持分词，有效提高分词准确率。pkuseg具有以下特点：多领域分词，目前支持新闻领域、网络文本领域和混合领域的分词预训练模型，后期会持续加入更高的分词准确率，相较于其他词segmentationtoolkits，当使用相同的训练数据和测试数据时，pkuseg可以达到更高的分词准确率。支持用户自训练模型，支持用户使用全新的标注数据进行训练。5.howmanypeoplearearoundhttps://github.com/schollz/howmanypeoplearearoundStar5568howmanypeoplearearound通过监测wifi信号计算附近的人数。例如，您可以用它来计算家里的人数或住在宿舍的室友人数。它已经在Linux（Raspbian和Ubuntu）和MacOSX中。6.system-design-primerhttps://github.com/donnemartin/system-design-primerStar56017这个项目是关于如何设计大型系统以及如何响应系统设计面试。系统设计是一个广泛的话题。互联网上也有无数关于系统设计原则的资源。这个存储库是这些资源的有组织的集合，可帮助您了解如何构建可扩展的系统。7.awesome-python-applicationshttps://github.com/mahmoud/awesome-python-applicationsStar6230这是一个Python程序合集，它们不仅可以帮助你快速找到你想要的Python项目，还可以作为你的日常development参考对象目前包含195个开源Python程序，并且这个数字还在不断增加。根据主题，它包括指向图书馆和文档的链接。开发部分分为11个模块。8.funNLPhttps://github.com/fighting41love/funNLPStar455个中文NLP词库，涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属??/运营商查询、姓名推断性别、手机号码提取，身份证提取等9.modelshttps://github.com/tensorflow/modelsStar47957一个Tensorflow库，包含使用TensorFlow构建的模型和示例教程，旨在更好地维护、测试和保持最新张量流API。TensorFlow实现模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/researchTensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials10.awesome-pythonhttps://github.com/vinta/awesome-pythonStar60906这是Python程序的集合。它们不仅可以帮助你快速找到你想要的Python项目，还可以作为你日常开发的参考。目前包含195个开源Python程序，数量还在不断增加，按主题划分，包括库链接和文档链接，开发部分分为11个模块。简直是福音，因为你只需要打开CopyTranslator，直接复制PDF文本即可。CopyTranslator会监听剪贴板的变化，对剪贴板的内容进行处理（如去除多余的换行符等），并显示翻译结果。翻译效果相比直接复制粘贴到网页翻译有了很大的提升，翻译所需的时间也大大减少了。
