還有幾天就是農(nóng)歷新年了,大家都有順利回到老家和父母親人團(tuán)圓么?今天我整理歸納了2021年??Github?
??上面最受歡迎的30個??Python?
?項目,幫助大家在打磨技術(shù)與提升自我上面更進(jìn)一步。
喜歡記得收藏、關(guān)注、點(diǎn)贊。廢話不多說,我們開始吧
通過代碼來獲取
??Github?
?官網(wǎng)有開源的接口,因此數(shù)據(jù)的獲取也就方便了許多,代碼如下
url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars&order=desc'
res = requests.get(url)
res_dict = res.json()
repos = res_dict['items']
我們整理到??Pandas?
??中的??DataFrame?
?數(shù)據(jù)集當(dāng)中去,代碼如下
repo_df = pd.DataFrame(repos)
repo_df = repo_df[['name', 'full_name', 'html_url', 'created_at', 'stargazers_count', 'watchers', 'forks', 'open_issues']]
repo_df['created_at'] = pd.to_datetime(repo_df['created_at'])
repo_df['created_year'] = repo_df['created_at'].dt.year
repo_df['years_on_github'] = 2022 - repo_df['created_at'].dt.year
repo_df.head()
output
上面出來的結(jié)果包括了??Python?
?項目的項目名稱、項目鏈接、創(chuàng)建的時間以及點(diǎn)贊的數(shù)量和拷貝的數(shù)量等等,我們可以根據(jù)一定的指標(biāo)來進(jìn)行排序,例如根據(jù)“點(diǎn)贊”以及“查閱”等指標(biāo)依次從高到低來進(jìn)行排序
repo_df.sort_values(by = ["stargazers_count", "watchers"], ascending = False).head(10)
output
當(dāng)然我們也可以根據(jù)"forks"這個指標(biāo)來進(jìn)行排序
repo_df.sort_values(by = "forks", ascending = False).head(10)
output
下面小編就帶大家羅列幾個在??Github?
??上面受歡迎的??Python?
?項目
??Python-cheatsheet?
?
當(dāng)中集合了??Python?
??編程的語法以及各種數(shù)據(jù)類型的內(nèi)置方法,??Python?
?編程的初學(xué)者倒是可以多看看里面的內(nèi)容,項目地址
??https://github.com/gto76/python-cheatsheet??
面試內(nèi)推項目
當(dāng)中包含了國內(nèi)幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)大廠的面經(jīng)和答案,項目地址:
??https://github.com/0voice/interview_internal_reference??
Python-100-Days
100天的時間完成從??Python?
?新手小白到大師的進(jìn)階,項目地址:
??https://github.com/jackfrued/Python-100-Days??
??Rich?
?
??Python?
??當(dāng)中的??Rich?
??庫,可以為你在終端中提供富文本和漂亮、精美的格式,它可以繪制漂亮的表格、進(jìn)度條、??markdown?
?,突出顯示語法的源代碼及回溯等等,優(yōu)秀的功能有很多
項目地址:
??https://github.com/Textualize/rich??
??Python Web?
?開發(fā)
說到??Python?
??的??Web?
??開發(fā),??Flask?
??以及??Django?
?這兩個框架被廣泛地應(yīng)用到了實(shí)際工作當(dāng)中。
- ?
?Flask?
?項目地址:https://github.com/pallets/flask - ?
?Django?
?項目地址:https://github.com/django/django
在??Github?
?當(dāng)中也是收獲了相當(dāng)數(shù)量的點(diǎn)贊與拷貝
當(dāng)然還有??fastapi?
?框架,項目地址:
??https://github.com/tiangolo/fastapi??
??Scrapy?
?
主要是用Python寫的大規(guī)模的數(shù)據(jù)抓取的框架,項目地址
??https://github.com/scrapy/scrapy??
點(diǎn)贊量達(dá)到42.5K,拷貝的量有9.5K
人工智能
要是對深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的童鞋,可以去看這兩個項目,
- keras,項目地址是:https://github.com/keras-team/keras
- models,項目地址是:https://github.com/tensorflow/models
它們分別用到了??keras?
??模塊以及??tensorflow?
?框架來進(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化,而這兩個框架正在被越來越多的算法工程師們接受與使用。
??transformers?
?
項目地址:
??https://github.com/huggingface/transformers??
收獲了57.4K的點(diǎn)贊量以及13.6K的拷貝,該項目主要是將一些已經(jīng)訓(xùn)練好的模型運(yùn)用在一些實(shí)際項目當(dāng)中,包括自然語言處理當(dāng)中的例如翻譯、問答挑戰(zhàn),以及計算機(jī)視覺任務(wù)當(dāng)中的圖像識別、物體檢測等等。
人臉識別項目
項目地址:
??https://github.com/ageitgey/face_recognition??
收獲了42.9K的點(diǎn)贊以及11.9K的拷貝,包含了與人臉識別相關(guān)的一系列功能。
??openpilot?
?項目
項目地址:
??https://github.com/commaai/openpilot??
收獲了32.2K的點(diǎn)贊以及6K的拷貝數(shù)量,該項目是一個開源的輔助駕駛系統(tǒng),并且支持150+種汽車,包括我們耳熟能詳?shù)膴W迪、雷克薩斯、豐田、起亞、本田等車。
深度學(xué)習(xí)論文集合
項目地址:
??https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap??
收獲了31.6K的點(diǎn)贊以及6.8K的拷貝數(shù)量,當(dāng)中集合了一系列深度學(xué)習(xí)的優(yōu)秀論文與書籍,對此感興趣的童鞋可以根據(jù)鏈接前往閱讀
技術(shù)交流
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