简介：许多朋友询问了Github上有关Django项目的哪些问题。本文的首席CTO笔记将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
Github是开源和私人软件项目的监护平台。由于Git仅支持Git是托管库格式的唯一版本，因此被命名为GitHub。作为开源代码库和版本控制系统，GitHub拥有超过900万的开发人员。随着越来越多的应用程序已转移到Cloud，GitHub已成为管理软件开发并发现现有代码的首选。在GitHub中，用户可以轻松找到大量的开源代码。
让我在GitHub上介绍大约25个开源项目：
（1）TensorFlow模型
如果您对机器学习和深度学习感兴趣，则必须听到TensorFlow。TensorFlow模型是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
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（2）凯拉斯
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，可以在Tensorflow，CNTK或Theano上运行。旨在完成深度学习的快速发展（Github ：）
（3）烧瓶
烧瓶是一个微型Python Web框架。根据Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，它由BSD授权。
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（4）Scikit-Learn
Scikit-Learn是基于Numpy，Scipy和Matplotlib的机器学习的Python模块，并遵循BSD许可协议。
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（5）Zulip
Zulip是一个功能强大的开源组聊天应用程序，结合了真实的时间聊天和线程对话的生产力优势。作为开源项目，Zulip是许多Fortune 500公司，大型组织和其他需要真实的用户的Zulip和使用的。- 时间聊天系统。该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有300多个贡献者，每月合并了500多个提交，这也是最大，最快的开源聊天项目。
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（6）Django
Django是由Python编程语言驱动的开源模型视图控制器（MVC）样式Web应用程序框架。它的目的是快速开发清晰，实用的设计。借助Django，我们可以在几分钟内创建高质量，易维护和数据库驱动的应用程序。
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（7）反弹
反弹是一个命令行工具，当您获得编译错误时，可以在堆栈溢出中获得溢出结果。请使用rebound命令执行文件。对于程序员而言，这更方便。
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（8）Google图像下载
这是一个命令行Python程序，用于在Google Images上搜索关键字/关键短语，您可以选择将图像下载到计算机。您还可以从另一个Python文件调用此脚本。
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（9）YouTube-DL
YouTube-dl是一个基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源的免费跨平台。用户只需要使用简单命令并提供在线视频网址即可允许该程序自动嗅探，下载，合并，，名称并清理，最后获得一个已命名的完整视频文件。
（github：htt ps：//github.com/rg3/youtube-dl）
（10）系统设计底漆
此存储库是系统资源收集系统，可帮助您了解如何大规模构建系统。
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（11）面具R-CNN
蒙版R-CNN用于对象检测和分割。这是Python 3，Keras和TensorFlow的掩码R-CNN。该模型是一个边界框，并且是图像中每个实例的边界框和一个除法掩码。在特殊功能金字塔网络（FPN）和RESNET101骨架上。
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（12）面部识别
面部识别是一个基于Python的面部识别库，非常易于使用。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可让您从命令行面对图像文件夹！
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（13）Snallygaster
用于在HTTP服务器上扫描机密文件的工具。
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（14）Ansible
Ansible是一个非常简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，对远程任务执行的支持和多个节点释放 - 包括通过负载平衡器轻松实现的零停机滚动更新。
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（15）检测
检测是Facebook AI研究所的软件系统。它实现了最先进的目标测试算法，包括mask r-cnn。
（16）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳合作伙伴。
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（17）httpie
HTTPIE是开源命令行HTTP工具包。它的目标是尽可能与Web服务的CLI尽可能多地进行交互。它提供了一个简单的HTTP命令，允许使用简单和自然语法发送任何HTTP请求并显示颜色输出。HTTPIE可用于测试，调试，调试，调试，调试，通常与HTTP服务器进行交互。
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（18）
您 - get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），并支持家庭和国外使用的视频网站。
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（19）哨兵
从根本上讲，哨兵是一项可以帮助用户实时监视和维修崩溃的服务。基于Django，它包含一个完整的API，可以从任何语言和任何应用程序发送事件。
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（20）龙卷风
Tornado是Python开发的全栈网络框架和异步网络库。它最初是由Friendfeed开发的。通过使用非覆盖网络I / O，龙卷风可以扩展到成千上万的开放连接。它是长期投票，网站插曲和其他需求的理想选择，以维持用户的长时间连接应用程序。
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（21）洋红色
Magenta是一个研究项目，探讨了机器学习在创作艺术和音乐过程中的作用。这主要涉及开发新的深度学习和加强学习算法，这些学习算法用于生成歌曲，图像，图像，绘画等等。也是对智能工具和界面的探索，使艺术家和音乐家可以使用这些模型。
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（22）Zeronet
Zeronet是由比特币的加密算法和Bittorrent Technology提供的非常规的网络，它是完全开源的。
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（23）健身房
Openai Gym是一种用于开发和加强学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让您访问标准化的环境。
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（24）熊猫
Pandas是一个Python软件包，可提供快速，灵活和表达的数据结构。创建此工具以求解数据分析任务。潘达斯包括大量库和一些标准数据模型，该模型提供了有效操作大型数据集所需的工具。此外，它还具有更广泛的目标，即最强大的目标以及所有语言中的灵活开源数据分析/操作工具。
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（25）路易吉
Luigi是一个Python模块，可以帮助您构建复杂的批处理操作管道。处理依赖关系，工作流管理，视觉显示等，构建-in -in -hadoop支持。（github :)
如下：
大的：
蔬菜
apache/nutch·github
适用于搜索引擎，分布式爬行动物是其中之一。
世俗
Internetharchive/Heritrix3·Github的成熟爬行动物。
小型的：
crawler4j
yasserg/crawler4j·github
WebCollector crawlscript/webcollector·github（中文作品）
目的是让您在5分钟内写一个爬行者。引用crawler4j，如果您经常写爬网，您需要写很多爬行者，这仍然很好，因为它必须超过5分钟。定制不强。
webmagic code4craft/webmagic·github（中文作品，推荐）
垂直，完整的堆栈，模块化爬行动物。更适合特定字段中的信息。它包含诸如下载，调度，持久性，处理页面等模块。您可以自己实现每个模块，或者您可以选择它来帮助您实现一个好的解决方案。这具有强大的自定义。
1.整体设计
首先，两者都是非常好的框架。在整体上，这两个设计的理念是最不同的。
Django提供了一个停机解决方案。从模板，ORM，会话，身份验证等中分配。甚至应用程序部门也完成了。简而言之，它的管理员，带有Django-suit，背景出现了。实际上，第一个Django是由在一家新闻公司出版公司的人设计的。
烧瓶仅提供一些核心功能，非常简单且优雅。它是一个微型框架，由扩展名提供，但其蓝图使水平扩展变得易于扩展。
两个，路线设计
Django的路由设计是一个集中式过程，并使用常规匹配。Flask也可以做到这一点，但它以装饰的形式更多。这具有优势和缺点。优点是，当您阅读源代码时，您知道如何使用它。源代码长后，您需要检查路线。这太方便了，但这也会提示您考虑如何更合理地安排代码。
3.应用模块化设计
Django的模块化已集成到命令中，这意味着Django在开始时的目标是为未来做准备。每个是一个独立的模块，为将来的重复使用提供了便利。
烧瓶通过蓝图提供模块化，并将项目结构组织到不同的组织模块中。
四，配置
Django的配置主要基于settings.py。当然，要分离开发和生产的环境，有一些方法可以处理配置。
烧瓶的配置非常灵活，具有多种方法配置，并且不同环境的配置也非常方便。
5.文件
两者都提供详细的文档。烧瓶的文档风格非常个人化。Django的文档也非常出色。当我使用Django时，我只阅读Django的文档。
6.社区
Django社区非常大，并且各种插头完成。在大多数情况下，您可以找到想要的东西。
烧瓶开始迟到，但社区并不小。我曾经在github上看到恒星的数量。是的，质量相对较高。
最后，再次，两者都是非常好的框架。很多时候，根据实际项目选择这些框架的选择:-)
Jumpserver是世界上第一个完全开源的堡垒。它使用GNU GPL V2.0开源协议，该协议是4A操作和维护安全审核系统。
JumpServer使用Python / Django进行开发，遵循Web 2.0规范，配备了行业领先的Web终端解决方案，交互式界面很漂亮，用户体验也不错。
Jumpserver采用了一个分布式体系结构，该架构支持多机房交叉区域部署，支持水平扩展，资产 - 免费和并发限制。
从一点点改变世界。
星（Star）：10058
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贡献数量：67
仓库尺寸：52 MB
最后更新：2019-08-18
代码提交处于活动状态：
主语言：JavaScript
语言比率：JavaScript：61.72％，Python：15.89％，HTML：12.31％，CSS：9.84％，TSQL：0.14％，壳牌：0.09％，dockerfile：0.02％：0.02％
在多云的环境中，跳跃服务器中的更好的要塞机器
核心功能
结论：以上是Github在GitHub上的Django项目的更好的相关内容答案。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?